nbsp; 然而,由于变化工作负载,将资源分配值维持在高于需求状态往往造成在使用值上大偏差。
将时变CPU使用率作为一个一维随机游动值,建立以下线性随机差分方程:kkkvvt,()其中kv表示在k时刻真实使用占总CPU比重,独立随机变量kt表示过程噪声,并假定它正态分布。
直观来看,在一个服务器系统,在时刻k+CPU使用率通常会依赖于k时刻CPU使用情况,并在此基础上加上一定噪声以引起变化。
如果kv已知,为了获得一个好应用性能,控制器需要将资源分配与使用差值维持在一个可控范围内。
.控制器设计如前所述,我们控制器使用卡尔曼滤波跟踪并更新相应分配。
这种方法本质上使用过滤技术来消除CPU利用率信号来自瞬态负载变化噪音,同时发现其主要波动。
卡尔曼滤波是一种数据处理方法,基于噪声测量以递归方式来进行线性随机系统状态估计[]。
卡尔曼滤波器基于以下两点假设:()系统能用线性方程表示;()过程和测量噪声是高斯白噪声。
同时也有计算上吸引力,因为它递归计算,因为下一个估计产生只需要更新后测量结果和先前预测。
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