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申请/专利权人：上海交通大学

摘要：一种面向云上黑盒应用的服务质量违反感知与响应系统及方法，包括：离线资料准备模块以及设置于各服务器节点上实时运行的应用分类标记模块、监测采集模块、QoS预测模块和干扰感知模块，本发明在保障公有云环境下黑盒业务的QoS水平，并在关键业务发生QoS违反时做出响应，即时给出共享资源的干扰程度排序的同时定位干扰源，为业务调度提供支持，提高云上服务器的资源利用率。

主权项：1.一种面向云上黑盒应用的服务质量违反感知与响应系统，其特征在于，包括：离线资料准备模块以及设置于各服务器节点上实时运行的应用分类标记模块、监测采集模块、QoS预测模块和干扰感知模块，其中：离线资料准备模块针对在线业务应用准备离线资料；应用分类标记模块对新上线的黑盒应用进行分类以及对所有应用进行标记处理，得到黑盒应用类别和所有应用的资源分配标签；监测采集模块对节点上的所有应用进行运行时指标采集，并将黑盒应用采集的数据输出至QoS预测模块进行分析；QoS预测模块根据运行指标分析是否有在线应用发生QoS违反，并将QoS违反的应用信息输出至干扰感知模块；干扰感知模块向检测采集模块请求获取所有应用资源分配标签信息以及监测采集周期内所采集的指标数据并分析QoS违反应用的影响最大的资源，即干扰资源以及进行干扰源定位并输出至上层集群调度器；所述的离线资料包括：应用资源使用向量、函数调用列表库、QoS违反预测模型和工作负载预测模型以及资源压力-QoS曲线簇，即压力曲线簇或资源压力-QoS概率分布模型，上述资料与相应应用绑定并保存在配套数据库中为各节点上实时运行的模块提供信息支持；所述的监测采集是指：从应用分类标记模块获取当前服务器节节点上运行的各应用信息，并实时监测节点上所有运行应用运行时的各项指标，同时观测节点上应用部署状态的变化，并在新应用上线时激活应用分类标记模块；所述的QoS预测是指：从离线资源模块的数据库中获取在线应用相应类型的QoS违反预测模型，并根据监测采集模块所采集到的应用运行时的各项指标，实时判断是否存在在线应用发生QoS违反，当存在在线应用发生违反时，激活干扰感知模块，并向其传递QoS违反应用信息；所述的干扰感知是指：根据QoS违反应用运行时各项指标，向离线资料准备模块的数据库请求应用工作负载预测模型，预测应用当前的工作负载、获取节点上各应用的资源分配标签和运行时各维度资源利用率以及向离线资料准备模块的数据库请求应用在当前工作负载下的资源压力-QoS曲线或资源压力-QoS概率分布，将基于资源压力-QoS曲线或资源压力-QoS概率分布对QoS违反应用所受到各种维度资源竞争的影响程度进行排序，将各竞争应用对于该应用的影响程度进行排序，最终分析出QoS违反应用的干扰资源，即干扰最大的资源和干扰源，即对QoS违反应用影响最大的应用。

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百度查询： 上海交通大学 面向云上黑盒应用的服务质量违反感知与响应系统及方法