基于负载预测的云测试环境调度方法及其系统.docxVIP

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(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利说明书

(10)申请公布号CN103916438A

(43)申请公布日2014.07.09

(21)申请号CN201310003538.3

(22)申请日2013.01.06

(71)申请人上海计算机软件技术开发中心;上海市信息网络有限公司

地址201112上海市闵行区联航路1588号技术中心楼3楼

(72)发明人蔡立志刘振宇陈文捷胡芸廖文昭周伟陈兵

(74)专利代理机构上海麦其知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人王凌岚

(51)Int.CI

权利要求说明书说明书幅图

(54)发明名称

基于负载预测的云测试环境调度方法及其系统

(57)摘要

本发明公开了一种基于负载预测的云测试环境调度方法,包括:建立测试主机负载变化数据库并配置物理节点的选择策略;获取各个物理节点的平均负载;根据平均负载及低门限值,判断物理节点上需要进行迁移的测试主机;根据负载变化数据库,对物理节点的负载进行预测,并反馈预测结果;根据预测结果与节点选择策略,将需要调度的测试主机迁移到选择的物理节点。本发明通过预测云测试环境中各个物理节点的负载,为需要调度的云测试主机找到最合适的目标节点,使整个云测试环境达到负载均衡和节能的双重目标,消除云测试环境的性能瓶颈,从而提高整个云测试环境的稳定性,降低系统的能耗。本发明还公开了一种基于负载预测的云测试环境调度系统。

法律状态

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态

权利要求说明书

1.一种基于负载预测的云测试环境调度方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤一:建立测试主机负载变化数据库(4),并配置所述云测试环境模块(5)中的物理 节点的选择策略,选择策略具体以配置文件的形式保存;

步骤二:测试主机调度模块(1)获取云测试环境模块(5)中各个物理节点的当前时间 段内的平均负载,所述时间段的长度为事先设置;

步骤三:所述测试主机调度模块(1)根据所述平均负载及设定的低门限值,判断所述云 测试环境模块(5)中物理节点上需要进行迁移的测试主机;

步骤四:根据所述负载变化数据库(4),测试主机负载预测模块(3)对所述云测试环境 模块(5)中的物理节点的负载进行预测,并将预测结果反馈给所述测试主机调度模块(1);

步骤五:根据预测结果,所述测试主机调度模块(1)根据节点选择策略,将需要调度的 测试主机迁移到选择的物理节点。

2.如权利要求1所述的基于负载预测的云测试环境调度方法,其特征在于,进一步包括步 骤六:若步骤二中物理节点的平均负载小于系统设定的低门限值,则停用该节点。

3.如权利要求1所述的基于负载预测的云测试环境调度方法,其特征在于,所述步骤二中, 所述平均负载包括CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率和网络带宽占用。

4.如权利要求1所述的基于负载预测的云测试环境调度方法,其特征在于,所述步骤三中, 若所述物理节点的平均负载小于系统设定的低门限值,则该物理节点上的所有测试主机需要 迁移,迁移后停用该物理节点;若所述物理节点的平均负载大于系统设定的高门限值,则不 断选择占用资源最大的测试主机进行迁移,直到该物理节点的负载小于高门限值为止。

5.如权利要求1所述的基于负载预测的云测试环境调度方法,其特征在于,所述步骤四中, 所述负载预测操作包括以下步骡:

步骤A1:所述测试主机负载预测模块(3)获取该物理节点上的每个测试主机的历史负载;

步骤A2:所述测试主机负载预测模块(3)将每个测试主机的历史负载与所述测试主机负 载变化数据库(4)中的负载进行比对,为每个测试主机找到匹配的负载变化曲线;

步骤A3:所述测试主机负载预测模块(3)根据每个测试主机的匹配的负载变化曲线获得 每个测试主机的预测负载,将每个测试主机的预测负载相加得到物理节点的预测负载。

6.如权利要求1所述的基于负载预测的云测试环境调度方法,其特征在于,所述步骤五中, 所述测试主机迁移操作包括:

步骤B1:对于每个需要迁移的测试主机,所述测试主机调度模块(1)在所述云测试环境 模块(5)中选择物理节点,使得所述物理节点的负载预测值加上待迁移的测试主机的负载预 测值的范围在系统设定的低门限值和高门限值之间,若无合适的物理节点,则不发生迁移, 若有多个物理节点符合,则根

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