CN1751294A - 在存在可变工作负载时用于管理计算部署的方法和设备 - Google Patents

在存在可变工作负载时用于管理计算部署的方法和设备 Download PDF

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Abstract

用于根据变化的工作负载等级管理在计算环境中的一个或多个资源的部署的自动或自治技术。该自动技术可以包括根据与计算环境相关的数据预测未来的工作负载等级。随后，执行估计以确定当前的资源部署在足以满足未来的工作负载等级方面是否为不够、足够和过多这三者之一。随后，当估计当前的资源部署在足以满足未来工作负载等级为不够和过多这二者之一时，使得采取一个或多个动作。动作可以包括资源供应、资源调整和/或许可控制。

Description

在存在可变工作负载时用于 管理计算部署的方法和设备
相关申请的交叉参考
本申请涉及与本申请同时提交的代理人案卷号为YOR920030050US1的标题为“Methods and apparatus for performingadaptive and robust prediction”的美国专利申请，其公开的内容在此引用作为参考。
技术领域
本发明一般涉及计算系统或网络的管理，更具体地说，涉及在存在可变工作负载(variable workload)时用于管理与这样一个系统或网络相关的计算部署的技术。
背景技术
在计算系统或网络内计算资源的管理部署中的重要问题是处理可变业务量(traffic)。例如，在与万维网或因特网相关的计算系统或网络内，具有支持网站以保证不降低终端用户感受(例如因为很慢的响应时间)的足够的计算资源(例如web服务器、应用服务器、事务/数据库服务器)是很重要的，即使当由于使用与网站相关地执行的一个或多个应用而导致网站负载过重时也是如此。如公知的，应用通常是指设计以执行一个或多个特定功能，例如供应链管理，的一个或多个计算机程序。
一种调整支持特定应用的部署的方法是使用容量规划方法来估计预期工作负载业务量模式，并使用足够的资源以适应峰值预期负载。这种静态配置可能导致明显的资源欠利用，因为大部分工作负载业务量变化很大，例如具有明显的每日、每周的模式。
上述方法的优化是根据预期业务量的长期(例如一天到若干年)预测进行调度或规划资源重新分配。这种方法通常也是不够的，因为它依赖于长期预测的精确度(它例如可能低估促销的成功)，还可能遭受未预料到的事件(例如01年9月11日在CNN网站上经历的在新闻网站上的业务量高峰)。
现有的计算部署方法的另一个关键缺点是它们通常需要某种形式的人工干预，例如通过专家操作员，以调整资源不平衡。
因此，将希望拥有用于管理与计算系统或网络相关的计算部署的自动或自治技术，它比现有方法更有效和高效地处理可变工作负载。
发明内容
本发明提供用于管理与计算系统或网络相关的计算部署的自动或自治技术，它比现有方法更有效和高效地处理可变工作负载。
在本发明的一个方面中，提供用于根据变化的工作负载等级管理在计算环境中的一个或多个资源的技术。这些技术可以包括根据与计算环境相关的数据预测未来的工作负载等级。随后，执行估计以确定当前的资源部署对于满足未来的工作负载等级来说是不够、足够或过多。随后，当估计出当前的资源部署对于满足未来的工作负载等级来说将不够或过多时，使得采取一个或多个动作。动作可以包括资源供应、资源调整(tuning)和/或许可控制(admission control)。
有利地，本发明可以提供用于预先主动地维护服务等级目标，例如响应时间，用于在出现可变工作负载时的计算部署。具体而言，通过以自动或自治的方式对计算部署进行改变，本发明使用的技术在适应未预期工作负载上是有效的。
本发明还有利地提供一种用于应用所有者试图保证与服务供应商宿主(host)的应用的执行相关的一个或多个服务目标的满意度的方法。通过应用所有者与服务供应商达成合约以提供应用，并执行如在此提供的计算部署管理系统，可以实现这一方法。
根据下文对其说明性实施例的详细描述，本发明的这些和其它目的、特征和优点将变得显而易见，将结合附图阅读该详细描述。
附图说明
图1是图示根据本发明一种实施例的计算部署管理系统和这样一个系统可以操作的整体环境的方框图；
图2是图示根据本发明实施例的计算部署管理方法的流程图；
图3图示根据本发明原理的计算系统或网络的性能；
图4是图示根据本发明的适合于执行计算部署管理系统的计算机系统的通用硬件结构的方框图。
具体实施方式
下面将在说明性的基于web的计算网络环境下解释本发明。也就是说，所管理的计算资源(例如应用服务器、数据库连接、输入/输出路径、等等)与一个或多个网站相关。然而，将理解本发明并不限制于这样一种特定环境。而是，本发明更一般地应用于希望在可变工作负载的情况下自动地或自治地管理和计算资源部署的任何计算环境。
如公知的，“自动”计算通常是指以最小人为干扰来自我管理计算系统的综合和整体方法，例如参见P.Horn的“Autonomiccomputing：IBM’s perspective on the state of informationtechnology”，IBM Research，2001年10月，其公开的内容在此引用作为参考。该术语得自于人体的自治神经系统，它在没有意识或牵连的情况下控制关键功能。更具体地说，自治计算的目的之一是自动执行通常将由专家操作员或管理员执行的一些或全部工作。因而，如根据在此介绍的发明原理将显而易见的，本发明的计算部署技术能够自动地或自治地操作。
开始参见图1，方框图图示根据本发明的实施例的计算部署管理系统和这样一个系统可以操作的整体环境。如图所示，环境100包括计算部署管理系统100。计算部署管理系统100本身包括解决方案管理器120和部署管理器130。解决方案管理器120本身包括控制逻辑引擎122、预测器模块124、性能估计器模块126、许可控制模块128和调整模块129。部署管理器130本身包括监视模块132、供应模块134、调整接口模块136和节流接口模块138。
此外，如图所示，环境100包括应用等级140。应用等级本身包括资源池142(资源池A例如包括应用服务器)、资源池144(资源池B例如包括数据库连接)和资源池146(资源池C例如包括输入/输出路径)。
因此，将图1所示的结构组织成三层：(a)应用层(标记为140)和在其上可以部署应用的相关资源；(b)部署管理层(标记为130)，提供连接和资源控制；和(c)解决方案管理层(标记为120)，执行启动维护服务等级目标所需要的动作而需要的实时分析和规划。在下文中将进一步详细讨论这三层。
应用部署通常需要各种类型资源的混合，例如HTTP(超文本传输协议)服务器、应用服务器、数据库服务器、存储器、连接、I/O路径、等等。在典型的计算部署中(例如数据中心)，可以从被管理的池中获得这些资源。图1图示三个这样的管理资源池142、144和146。应当理解，根据应用，在所管理的资源池内有足以满足预期工作负载的预定数量的每个资源可用。还应当理解，虽然图1和上述描述提到了某些资源，但本发明并不限制于任一种具体资源。而是，本发明可以管理任一种和所有类型的资源，包括但是并不限制于硬件组件、软件组件及其组合。将理解，资源也可以是应用本身或者其某个部分。
部署管理器130接口到应用层140的相关资源以监视测量/配置数据(例如通过取决于资源的传感器，例如响应时间探测、来自诸如Unix等操作系统的vmstat数据、来自诸如IBM公司的DB2等数据库的快照数据、或者通过使用公用信息模型实现的定制接口或标准接口)，和控制资源(例如通过取决于资源的执行器，例如在诸如IBM公司的WebSphere应用服务器等应用服务器上的节点代理、用于改变在诸如IBM公司的DB2等数据库内的配置参数的应用编程接口)。因此，部署管理器能够执行资源供应(通过供应模块134)，对于一个硬件来说，所述资源供应例如可包括：(i)在没有安装操作系统的计算机上部署操作系统，例如可以安装Windows或Linux的x86系统，或者用新的操作系统替换计算机上的现有操作系统；(ii)在操作系统顶部部署合适的中间件；(iii)部署带有相关数据的应用；和(iv)执行相关的群(cluster)管理/联合以允许增加的资源来支持应用。这个供应能力的有利特征不仅包括例如响应于未预期的工作负载高峰在需要时快速地和自动地增加资源，而且还包括当不再需要时删除资源，从而最小化附加资源的较大成本。
此外，部署管理器130(通过调整接口模块136)重置对于资源调整很重要的资源配置参数(例如用于数据库的缓冲器池的存储器池大小，在应用服务器内的ORB(目标请求代理(broker))线程池大小)。资源调整通常是指以有助于实现诸如最小化响应时间或最大化吞吐量等目标的方式改变与资源相关的一个或多个配置参数的技术。部署管理器130(通过节流接口模块138)还操作在资源上的许可队列(例如用于许可控制/请求节流)。节流通常是指根据某些策略拒绝到来的请求，所述策略识别服务种类，例如请求类型(在通过统一资源定位器区分的电子商务网站上的竞购浏览)、起点(优选客户)、等等。通过拒绝这些请求，可以将计算部署的到来负载降低到可管理的等级。部署管理器(通过监视模块132)还提供到工作负载数据的访问(例如吞吐量、响应时间、等等)。
解决方案管理器120负责维护特定应用部署的服务目标。“服务目标”可以指根据服务等级协议(SLA)规定的要求和/或优选项。也就是，例如，这些服务目标可以处理如何在第三方基础结构上宿主服务应用，同时确保某一等级的终端客户满意度。如公知的，企业越来越多地使用由通常称作“服务供应商”的第三方提供的基础设施(例如服务器、网络连接性)运行它们的应用。诸如IBM Global Services的许多公司宿主网站和/或提供其它计算机宿主服务。SLA提供一种装置，通过该装置可以与客户协商服务供应商的预期。在应用所有者和服务供应商之间的SLA定义用于这一宿主服务的项目和条件。SLA例如可以包括预期响应时间、在网络和/或服务器上的带宽吞吐量、磁盘空间使用、可用性，即网络和服务器资源的可使用时间，以及一旦故障之后的完全恢复时间和用于各种等级的服务的定价。然而，应当理解服务目标并不必需来自SLA，这通常具有法律结果。服务等级目标通常可以在企业内部协商，例如在信息技术(IT)部门和可能为其部署在线购买订单系统的购买部门之间。而且，电子商务网站或者甚至类似Google的地方可能希望维持很好的服务等级，例如响应时间，从而使用户的感觉很好。
因此，为了有效地维护特定的服务目标，解决方案管理器120根据控制逻辑引擎122确定：(i)何时需要采取动作；和(ii)采取何种动作。控制逻辑引擎122根据预测器模块124、性能估计器模块126、许可控制模块128和调整模块129实现这些工作，如在下文中将要解释的。也就是，应当理解控制逻辑引擎(CLE)122用作用于由在解决方案管理器120内的其它模块提供的功能的控制器。然而，应当理解在模块120中图示的功能配置实际上是说明性的，因而，在本发明原理的范围内可以使用用于控制由解决方案管理器提供的功能的其它配置。
解决方案管理器的一个有利特征是预先主动地管理服务目标，从而最小化/避免可能的违背的能力。这通过预测(通过预测器模块124)工作负载(从在部署管理器内的监视组件获得的)结合性能估计(通过性能估计器126)以检查是否预见到服务等级违背来实现。在优选实施例中，控制逻辑组件122基本上是基于规则的组件，其根据预测和性能估计结果，确定采取哪一个或哪些动作。可以采取的动作的例子包括供应(添加/删除资源)，许可控制和资源调整。
当工作负载改变时，资源调整可能是有效的。例如，在电子商务网站中，相对的购买以浏览混合可以改变，并且因为这些事务可利用在数据库内中略有不同的资源(例如使用不同的缓冲器池，或者需要更多的分类)，可通过改变诸如相对缓冲器池大小或分类堆积(sortheap)等数据库配置参数来改善整个系统响应。这通过调整模块129经调整接口136来确定和实现。
许可控制实际上根据某种策略拒绝某些到来请求，例如仅许可优选客户，或者仅购买事务，以便该系统并不过载。如果诸如供应或资源调整等的其它动作不能实现期望的结果，则可以采取这种动作。
在任一情况下，使用性能估计能力确定动作的量级(例如添加多少服务器、将配置参数改变多少)。可以分别地或组合地采取这些动作。
下面是根据本发明的计算部署管理系统的功能操作的说明性描述。在这个例子中，考虑一种类型的控制动作，即应用供应，它通过相对于活动群添加/删除服务器来实现。
现在参见图2，流程图图示根据本发明实施例的计算部署管理方法200。
解决方案管理器120保持跟踪控制逻辑引擎(CLE)122从部署管理器130内的监视模块132获得的工作负载(事务速率(transactionrate))、服务目标(响应时间)和配置(活动、空闲和在切换状态内的资源)(步骤202)。
根据诸如事务速率历史等监视数据，解决方案管理器120使用预测器模块124以计划未来的预期工作负载(步骤204)。预测可以是长期(例如小时/天)或短期的(例如秒/分钟)。为了处理在工作负载(例如常规的每日/每周等之外)变化内的未预期改变，预测器最好是自适应和快速地从最近历史学习的。预测范围(forecast horizon)不需要很长，例如预测范围可以近似于资源动作(在这种情况下的应用供应)生效需要的时间量。
在优选实施例中，可以使用在用代理人案卷号YOR920030050US1标识的与本案同时提交的标题为“Methods andApparatus for Performing Adaptive and Robust Prediction”的美国专利申请中描述的技术来实现预测器模块124，其公开的内容在此引用作为参考。然而，应当理解，预测器模块124可以使用其它的预测技术，例如在G.E.P.Box等人(修订版)的“Time Series Analysis：Forecasting and Control”中描述的技术，其内容在此引用作为参考，或者使用可以从Hyperion获得的Hyperion预测组件中使用的技术。将理解本发明并不限制于任何具体的预测技术。
随后，解决方案管理器120使用性能估计器126以根据最近和预测的工作负载业务量检查用于维护服务目标阈值(例如响应时间)的当前资源部署是不够、足够(即充足)还是过多的(即过度的)(步骤206)。虽然本发明并不限制于任何具体的性能估计技术，但是可以使用的这些技术的例子包括在Brian L Wong的“Configurationand Capacity Planning for Solaris Servers”和Daniel A.Menasce等人的“Capacity Planning for Web Services：Metrics，Models，andMethods”中描述的技术，和IBM公司的用于Websphere的高容量网站性能仿真器。根据性能估计器的建议和在相关资源池内状态和数量服务器的知识，如果需要的话，解决方案管理器120将请求发送给在部署管理器130内的应用供应器134以添加/删除适当数量的服务器(步骤208)。也就是，如果CLE 122确定当前资源是足够的，则此时不再需要供应。
如果需要供应(步骤210)，则供应器134快速地动作以将空闲状态内的服务器添加给运行该应用的活动群。通过在正在添加的服务器实例上装载所存储的应用映像(application image)、启动该服务器和允许群管理器向其发送请求的组合，可以实现快速添加(例如从大约几分钟到低于一分钟)。应当指出，如果服务器预先装载有应用映像，则可以提高资源添加速度。因此，仅需要启动和在群内激活预装载的服务器。为了从活动群中删除服务器，供应器134禁用从群管理器到服务器的新的到来请求，同时允许继续现有的工作。这允许在该服务器上工作的自然停顿，随后停止。
应当理解在此使用短语“不够”和“过多”(和类似地“不足”和“过度”)与计算资源有关，通常不仅是指部署的资源不够(不足)或者部署的资源太多(过度)，而且还指错误地配置一个或多个资源以满足预期的工作负载(例如由于工作负载混合改变等)或者许可了不应当被许可的特定许可请求。因而，根据本发明，不仅可以通过添加或删除资源，而且可以通过调整一个或多个资源和/或节流某些许可请求，来使资源部署“足够”或“充足”。
下面的描述提供了在此描述的管理系统的示例性实施方式的某些结果。在所考虑的示例性部署中，应用是供应链管理。该应用运行于在后端内具有数据库服务器的web应用服务器群上。在这个例子中，该系统面对到来事务请求的很大的未预期峰值(每分钟增加到常规负载的大约20倍)，同时试图保持低于两秒的响应时间服务目标。短期预测器的预测范围是一分钟，因为供应器的快速应用部署性能是大约30至40秒。
该系统的性能在图3中图示。事务速率的预测(图3的顶部，线302)一开始滞后于实际的事务速率(图3的顶部，线304)，但是很快赶上，并能够在预期事务速率提供有用的引导。这又用于使用性能估计器(图1的126)计算应用服务器的必要个数，服务器快速地进入活动(图3的中部，线306)运行，并具有应用供应器(图1的134)的快速供应能力。服务器在从空闲到活动时处于变换开始状态(图3的中部，线308)的时间量仅是大约30秒。在解决方案管理器内的预测和性能估计以及部署管理器的快速应用供应能力的组合允许系统面对极高的峰值时保持低于两秒的响应时间目标(图3的下部，线310)。
现在参见图4，方框图图示根据本发明的适合于用于实现计算部署管理系统的计算器系统的通用硬件结构。例如，可以在图4所示类型的一个或多个计算机系统上实现图1所示的与解决方案管理器120和部署管理器相关的图1所示的功能组件。当然，可以在它们自己的专用计算机系统上实现独立的功能组件。然而，应当理解本发明的计算部署管理系统将并不限制于任何特定的计算机平台、配置或实施方式。
在这个图示的实施方式400中，在此描述的用于实现本发明的管理方法和功能的处理器402通过总线408或替代连接配置操作地耦合到存储器404和输入/输出(I/O)设备406。将理解在此使用的术语“处理器”将包括任一处理设备，例如包括中央处理单元(CPU)和/或其它处理电路(例如数字信号处理器(DSP)、微处理器等)的设备。此外，将理解术语“处理器”可以是指多个处理设备，与处理设备相关的各个单元可以由其它处理设备共享。
在此使用的术语“存储器”将包括与处理器或CPU相关的存储器和其它计算机可读介质，例如随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、固定存储介质(例如硬盘驱动器)、可删除存储器介质(例如磁盘)、快闪存储器、等等。最好可以使用存储器存储与本发明相关的数据和计算机程序。
此外，在此使用的术语“I/O设备”将包括用于将数据输入给处理单元的一个或多个输入设备(例如键盘、鼠标)以及用于提供与处理单元相关的结果的一个或多个输出设备(例如CRT显示器)。
将理解本发明的方法能够以计算机可读介质的形式实现。在此使用的术语“计算机可读介质”将包括可记录型的介质，例如软盘、硬盘驱动、RAM、压缩盘(CD)ROM等等，以及传输型介质。
因此，一个或多个计算机程序或其软件组件，包括如在此所述的用于执行本发明方法的指令或代码可以存储在一个或多个相关存储介质内(例如ROM、固定或可删除存储器)，和当准备使用时，由处理器402全部或部分地装载(例如在RAM内)和执行。
在任何情况下，将理解在此所述的和在附图中图示的本发明的技术可以以硬件、软件或其组合的各种形式实现，例如一个或多个操作地编程的通用数字计算机和相关的存储器、实施专用集成电路、功能电路、等等。提供在此提供的本发明的技术，本领域的一个普通技术人员将能够预见到本发明的技术的其它实施方式。
因此，如在此详细解释的，本发明提供一种结构，它能够针对可变工作负载或未预期的工作负载变化性支持系统的自动预先主动管理。也就是，提供一种用于根据需要预先主动管理经历未预期变化的计算机应用的系统，它可以包括用于预测、性能建模、控制和重新配置的组件。使用预测以预期未来的工作负载，和采取动作以足够快度地适应预期工作负载，同时降低面临潜在的违反服务等级目标的可能性。以最小化资源欠利用的成本高效的方式采取动作，同时避免过度的重复资源配置改变，即振荡。所采取的动作以基于可用资源以及预期工作负载和服务目标考虑的性能模型/估计为基础。动作可以包括资源供应和/或资源调整和/或许可控制。
本发明的结构可以结构化成：(a)将要管理的应用；(b)提供到用于传感和执行控制的系统的一般接口的部署管理器；和(c)根据这个一般接口进行的监视确定何时采取动作，并通过一般控制接口请求必需的动作的解决方案管理器。部署管理器可以管理多个配置，允许资源的快速部署或重新部署，以便能够：(a)采取专用于特定资源节点、特定配置或特定功能的动作；和(b)自动地设置适合于应用的数据库路径和参数。
如进一步明显的，本发明提供操作自适应系统的技术，其中：(a)收集工作负载和服务等级量度；(b)预测工作负载测量的未来数值；(c)使用这些预测的数值和期望服务等级目标来确定保证足够的服务等级所需要的动作；和(d)以最小化振荡又能够迅速响应的方式启动动作本身。
尽管已经参考附图描述了本发明的说明书实施例，将理解本发明并不限制于这些具体实施例，在不脱离本发明的范围或精神的情况下，本领域的技术人员可以在其中进行各种其它改变和修改。

Claims (30)

1.一种根据变化的工作负载等级在计算环境中管理一个或多个资源的部署的自动方法，该方法包括步骤：
根据与计算环境相关的数据预测未来的工作负载等级；
估计当前的资源部署在足以满足未来工作负载等级方面是否为不够、足够和过多这三者之一；和
当估计当前资源部署在足以满足未来工作负载等级方面为不够和过多这二者之一时，使得采取一个或多个动作。
2.权利要求1的方法，还包括步骤：通过监视一个或多个资源获得由未来工作负载等级预测步骤使用的与计算环境相关的数据。
3.权利要求1的方法，其中使得采取动作的步骤还包括当估计当前资源部署不足时，使得添加一个或多个资源以解决未来工作负载等级。
4.权利要求1的方法，其中使得采取动作的步骤还包括当估计当前资源部署过多时，使得删除一个或多个资源以解决未来工作负载等级。
5.权利要求1的方法，其中使得采取动作的步骤还包括使得调整与资源相关的一个或多个配置参数。
6.权利要求1的方法，其中使得采取动作的步骤还包括使得操作资源上的许可队列。
7.权利要求1的方法，其中估计步骤还包括根据一个或多个服务目标，估计当前的资源部署是否为不够、足够和过多这三者之一。
8.权利要求1的方法，其中预测未来工作负载等级的步骤包括根据特定的预测范围来进行预测。
9.用于根据变化的工作负载等级管理在计算环境中的一个或多个资源部署的设备，该设备包括：
存储器；和
至少一个处理器，耦合到存储器并且进行操作以便：(i)根据与计算环境相关的数据预测未来的工作负载等级；(ii)估计当前的资源部署在足以满足未来工作负载等级方面是否为不够、足够和过多这三者之一；和(iii)和当估计当前资源部署在足以满足未来工作负载等级方面为不够和过多这二者之一时，使得采取一个或多个动作。
10.权利要求9的设备，其中至少一个处理器还进行操作，以通过监视一个或多个资源获得由未来工作负载等级预测步骤使用的与计算环境相关的数据。
11.权利要求9的设备，其中使得采取动作的操作还包括当估计当前资源部署不足时，使得添加一个或多个资源以解决未来工作负载等级。
12.权利要求9的设备，其中使得采取动作的操作还包括当估计当前资源部署过多时，使得删除一个或多个资源以解决未来工作负载等级。
13.权利要求9的设备，其中使得采取动作的操作还包括使得调整与资源相关的一个或多个配置参数。
14.权利要求9的设备，其中使得采取动作的操作还包括使得操作资源上的许可队列。
15.权利要求9的设备，其中估计操作还包括根据一个或多个服务目标，估计当前的资源部署是否为不够、足够和过多这三者之一。
16.权利要求9的设备，其中预测未来工作负载等级的操作包括根据特定的预测范围来进行预测。
17.一种用于根据变化的工作负载等级在计算环境中管理一个或多个资源部署的制造产品，包括机器可读介质，它包括一个或多个程序，当执行时实现下述步骤：
根据与计算环境相关的数据预测未来的工作负载等级；
估计当前的资源部署在足以满足未来工作负载等级方面是否为不够、足够和过多这三者之一；和
当估计当前资源部署在足以满足未来工作负载等级方面为不够和过多这二者之一时，使得采取一个或多个动作。
18.权利要求17的产品，还包括通过监视一个或多个资源获得由未来工作负载等级预测步骤使用的与计算环境相关的数据。
19.权利要求17的产品，其中使得采取动作的步骤还包括当估计当前资源部署不足时，使得添加一个或多个资源以解决未来工作负载等级。
20.权利要求17的产品，其中使得采取动作的步骤还包括当估计当前资源部署过多时，使得删除一个或多个资源以解决未来工作负载等级。
21.权利要求17的产品，其中使得采取动作的步骤还包括使得调整与资源相关的一个或多个配置参数。
22.权利要求17的产品，其中使得采取动作的步骤还包括使得操作资源上的许可队列。
23.权利要求17的产品，其中估计步骤还包括根据一个或多个服务目标，估计当前的资源部署是否为不够、足够和过多这三者之一。
24.权利要求17的产品，其中预测未来工作负载等级的步骤包括根据特定的预测范围来进行预测。
25.一种自治系统，用于根据变化的工作负载等级在计算环境中管理一个或多个资源的部署，该系统包括：
解决方案管理器，其进行操作以便：(i)根据与计算环境相关的数据预测未来的工作负载等级；(ii)估计当前的资源部署在足以满足未来工作负载等级方面是否为不够、足够和过多这三者之一；和
部署管理器，耦合到解决方案管理器并且进行操作以便：(i)将与计算环境相关的数据提供给解决方案管理器；和(ii)当解决方案管理器估计当前资源部署在足以满足未来工作负载等级方面为不够和过多这二者之一时，响应于解决方案管理器，执行要采取的一个或多个动作。
26.权利要求25的系统，其中一个或多个资源是可部署的，以便实现应用的执行。
27.权利要求25的系统，其中解决方案管理器和部署管理器之一自动地进行操作。
28.权利要求25的系统，其中一个或多个动作包括资源供应、资源调整和许可控制中的至少之一。
29.权利要求25的系统，其中解决方案管理器根据一个或多个服务目标估计当前的资源部署是否为不够、足够和过多这三者之一。
30.一种试图确保满足与应用执行相关的一个或多个服务目标的方法，该方法包括步骤：
与服务供应商达成协议，以根据一个或多个服务目标宿主应用；和
与服务供应商达成协议，以实现用于根据变化的工作负载等级管理在计算环境中用于执行应用的一个或多个资源的部署的自治系统，该系统进行操作以便：(i)根据与计算环境相关的数据预测未来的工作负载等级；(ii)估计当前的资源部署在足以满足未来工作负载等级方面是否为不够、足够和过多这三者之一；和(iii)在足以满足未来工作负载等级方面为不够和过多这二者之一时，使得采取一个或多个动作。
CNB038261243A 2003-03-10 2003-08-29 在存在可变工作负载时用于管理计算部署的方法和设备 Expired - Lifetime CN100377094C (zh)

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