(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111406061.4 (22)申请日 2021.11.24 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114138477 A (43)申请公布日 2022.03.04 (73)专利权人 中国人民解 放军军事科学院战争 研究院 地址 100091 北京市海淀区厢红旗路东门 外一号 (72)发明人 李华莹　刘必欣　刘怡静　薛源　 张捷　刘丽　杨超　 (74)专利代理 机构 北京中创云知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11837 专利代理师 徐辉 (51)Int.Cl. G06F 9/50(2006.01) G06F 11/34(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) (56)对比文件 CN 106686136 A,2017.0 5.17CN 113190351 A,2021.07.3 0 CN 10976 6182 A,2019.0 5.17 CN 103945548 A,2014.07.23 CN 110535894 A,2019.12.0 3 US 2016164797 A1,2016.0 6.09 US 202016720 3 A1,2020.0 5.28 CN 102355736 A,2012.02.15 李华莹等.面向软件生态的资源定位 技术. 《计算机与现代化》 .2020,(第0 3期),第24-28页. S. K. Mishra等.Time ef ficient dynamic threshold-based l oad balanci ng technique for Cloud Computi ng. 《2017 I nternati onal Conference o n Computer, I nformati on and Telecommunication System s (CITS)》 .2017,第 161-165页. (续) 审查员 苗文娟 (54)发明名称 一种信息系统运行态服 务资源分配方法 (57)摘要 本发明公开一种信息系统运行态服务资源 分配方法， 采集并存储服务的运行状态信息； 基 于各运行状态信息， 判断该运行状态信息对应性 能因素的类型； 判断服务各个性能因素之间的相 关性， 作为服务动态特征； 基于一段时间内的运 行状态信息， 预测服务性能因素变化趋势； 对于 基于敏感型、 无感型的性能因素基于变化趋势调 整对应资源的分配量； 对于均衡型的性能因素基 于与其相关的性能因素的变化趋势， 判断均衡型 的性能因素的变化趋势， 调整对应资源的分配 量。 本发明实现了信息系统运行态 服务资源的精 准自动化分配， 无需依赖操作人员的经验， 在满 足服务需求的同时， 提高了资源利用效率。 [转续页] 权利要求书4页 说明书11页 附图1页 CN 114138477 B 2022.06.03 CN 114138477 B (56)对比文件 Bixin Liu等.QoS aware service compositi on with multiple qual ity constraints. 《NPC"0 5: Proce edings of the 2005 IFIP i nternati onal conference o n Network and Paral lel Computi ng》 .2005,第 123-131页. 李丽娜等.大规模流数据处 理中代价有效的 弹性资源分配策略. 《吉林大 学学报(工学版)》 .2020,第5 0卷(第05期),第1832-1843页.2/2 页 2[接上页] CN 114138477 B1.一种信息系统运行态服 务资源分配方法， 其特 征在于， 包括： 采集并存储服务的运行状态信息， 包括CPU占用率、 内存使用率、 磁盘使用率、 网络流量 占用率和并发访问占用率； 基于各运行状态信息， 判断该运行状态信息对应性能因素的类型为敏感型、 无感型或 均衡型； 判断服务各个性能因素之间的相关性， 作为 服务动态特 征； 基于一段时间内的运行状态信息， 预测服 务性能因素变化趋势； 对于基于敏感型、 无感型的性能因素基于变化趋势调整对应资源的分配量； 对于均衡 型的性能因素基于与其相关的性能因素 的变化趋势， 判断均衡型 的性能因素 的变化趋势， 调整对应资源的分配量； 服务的动态特 征包括： 因素正相关、 因素负相关和因素 无相关； 判断该运行状态信息对应性能因素的类型， 包括： 计算该性能因素采集数据的平均值： 其中Ci表示某种服务性能因素的第i个采集值， n表示采集周期内的采集数量； 计算某种 服务性能因素的类型T： 式中， T+表示敏感性， T‑表示无感型， T0表示均衡型， Rmax表示该服务性能因素均值的上 限阈值， Rmin表示该服 务性能因素均值的下限阈值； 预测服务性能因素变化趋势， 包括： 对一段时间内的某运行状态信息进行拟合， 计算预测时间内拟合曲线的斜 率值： 上式中， F(t)表示曲线拟合表达式， t1表示预测起始时间， t2表示预测的结束时间； 变化趋势为： 其中L表示服务性能因素的变化趋势； L+表示上行趋势； L0表示无变化趋势； L_表示下行 趋势； σ 为经验阈值； 调整对应资源的分配量， 包括： 对敏感类型的性能因素资源分配方案， 如果其变化趋势 是无变化， 应当按基础调节量对资源进 行扩容； 如果其变化趋势是上行， 应当增大调节量对 资源进行扩容； 如果 其变化趋势是 下行， 应当减小调节量对资源进行扩容； 对无感类型的性能因素资源分配方案， 如果其变化趋势是无变化， 应当按基础调节量权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114138477 B 3