申请/专利权人：中国民航大学

申请日：2023-06-30

公开（公告）日：2023-09-26

公开（公告）号：CN116521453B

主分类号：G06F11/20

分类号：G06F11/20;G06F9/50

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.09.26#授权;2023.08.18#实质审查的生效;2023.08.01#公开

摘要：本申请涉及电子数字数据处理的领域，尤其是涉及一种基于整数线性规划模型ILP的云集群容灾方法及相关设备，其中故障预测方法包括如下步骤：获取运维人员输入的数据，并从中提取出数据t；建立预测模型预测数据t的最终状态，若最终状态为成功，则筛除数据，若最终状态为失败或终止，则将数据t的最终状态以及故障概率输出，建立故障任务集。本申请具有方便运维人员能够及时做好容灾工作，且能够提前安排好行程，减少不必要的损失的效果。

主权项：1.一种基于整数线性规划模型ILP的云集群容灾方法，其特征在于：应用在云集群中的计算机设备中，包括如下步骤,获取输入的任务数据集，并从中提取出任务t；获取输入的数据，从中提取出数据集，建立预测模型，对数据集中的数据进行划分，并将划分过的数据输入预测模型进行模型训练；通过预测模型预测任务t的最终状态，若最终状态为成功，则筛除数据，若最终状态为失败或终止，则将任务t的最终状态以及故障概率输出，建立故障任务集；决策集R定义以下一组修正决策：更改任务计划节点，更改任务优先级、更改任务的事件级别，任务修正决策集D表示从故障任务到修正决策的映射，任务失败集F表示始终无法找到修正决策的任务集合，任务调度节点集N表示可用于调度的任务节点集合，配置决策集A里包括决策R中可能的操作组合以及每个节点中的每个节点中的CPU、内存RAM配置状态；初始化：对任务修正决策集D和任务失败值以空值进行初始化；对任务集任务T中的任务t根据失败概率进行降序排序；检索任务节点集N中可用于任务调度的节点数和配置决策集A中的配置组合数量；对任务节点集N中节点n进行可用性的计算，并进行分组和排序，根据其可行性降序进入集合G；对于每个任务t∈任务T，算法任务最初没有任务t，修正决策集D为空，直到获取任务T中的任务t，最小损失值初始化为正无穷，修正决策从更正计划节点开始往后排；搜索的调度节点是每组g∈G而不是所有节点∈N；对于每个节点n，检查是否n有足够的资源来托管任务t，以及与n自身节点上的任何其他任务没有冲突；如果n通过整数线性规划条件，则n成为任务t的候选调度节点；对于每个满足条件的n，尝试所有其他可能的在配置决策集A中的配置操作；通过循环现将每个配置决策a∈A，设置配置决策a为任务的配置决策措施；然后调用预测模型来预测任务t在当前配置决策a配置下任务t最终的状态，如果预测的最终状态不为失败，标记找到了解决方案，否则调用下一个配置决策a进入下一个循环；对于找到解决方法的情况，计算当前配置决策a下的损失，该损失为故障概率、预测CPU和RAM使用率的总和；如果损失低于当前的最小损失，则认为损失是最小损失，选择当前节点n作为修正决策的调度节点，以及当期配置决策a作为候选配置决策；否则，调用下一个配置决策a；判定，尝试所有调度节点n∈g和配置决策a∈A，当找到一组满足调度节点n和配置决策a时，调用预测模型预测当前配置下任务的最终状态，如果预测结果为“失败”或者“终止”则说明当期配置没有解决问题，需要重新从g中找另一组调度节点n和配置决策a；否则，当前的n和a加入修正决策列表，当前故障任务t和修正决策列表中的组合将加入修正决策集D，然后获取下一个故障任务t，如果任务t始终无法找到修正决策组合，则进入任务失败集F；输出，算法最终输出任务修正决策集D，其中包括每个通过调度规避故障的任务t和对应的配置决策组合a的组合，以及对应的调度节点n；基于前述部署任务-调度节点-配置决策方法，计算得到框架提前保护节点的任务数量，对比CPU和RAM数值，计算获得节约的CPU和RAM资源。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国民航大学 基于整数线性规划模型ILP的云集群容灾方法及相关设备

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