(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210767229.2 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 中国电信股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街31号 (72)发明人 刘荣凯　林显成　朱元瑞　黄志兰　 丁圣勇　 (74)专利代理 机构 北京柏杉松知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11413 专利代理师 丁芸　马敬 (51)Int.Cl. G06F 9/455(2006.01) G06F 9/50(2006.01) (54)发明名称 一种云网负载预测系统、 方法、 电子设备及 存储介质 (57)摘要 本公开实施例提供了一种云网负载预测系 统、 方法、 电子设备及存储介质， 系统包括： 主机 集群、 云网负载预测模块、 云网负载监控模块、 虚 拟机调度策略模块、 云管平台， 主机集群包括多 个物理主机， 物理主机中运行有虚拟机； 云网负 载监控模块得到负载监控数据； 云网负载预测模 块获取流量特征和业务请求数据得到特征数据； 根据特征数据及负载监控数据对第一负载预测 模型进行训练； 利用与第一负载预测模 型共享参 数的第二负载预测模型对未来时段的负载情况 进行预测得到负载预测值； 虚拟 机调度策略模块 根据负载预测值生成虚拟机的负载均衡迁移策 略， 并向云管平台发送调度请求； 云管平台按照 调度请求完成虚拟机调度。 能够实时预测未来时 段的云网负载情况。 权利要求书3页 说明书11页 附图6页 CN 115167981 A 2022.10.11 CN 115167981 A 1.一种云网负载预测系统， 其特征在于， 所述系统包括： 主机集群、 云网负载预测模块、 云网负载监控模块、 虚拟机调度策略模块、 云管平台， 其中， 所述主机集群包括多个物理主 机， 所述物理主机中运行有虚拟机； 所述云网负载监控模块， 用于监测所述主机集群中各虚拟机和/或物理主机的运行情 况， 得到负载监控数据； 所述云网负载预测模块， 用于获取各所述虚拟机和/或物理主机的流量特征和业务请 求数据， 得到特征数据； 从所述云 网负载监控模块中获取所述负载监控数据； 根据所述特征 数据及所述负载监控数据， 对第一负载预测模型进行训练； 利用与第一负载预测模型共享 参数的第二负载预测模型， 对未来时段各所述虚拟机和/或物理主机的负载情况进 行预测， 得到负载 预测值， 并将所述负载 预测值推送至所述虚拟机调度策略模块； 所述虚拟机调度策略模块， 用于根据所述负载预测值， 生成虚拟机的负载均衡迁移策 略， 并生成所述负载均衡迁移策略对应的调度请求； 向所述云管平台发送所述调度请求； 所述云管平台， 用于 接收所述调度请求， 并按照所述调度请求， 完成虚拟机调度。 2.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述云网负载预测模块包括数据处理单 元、 第一存算 一体芯片及第二存算 一体芯片； 所述数据处理单元， 用于获取各所述虚拟机和/或物理主机的流量特征和业务请求数 据， 得到特征数据； 从所述云 网负载监控模块中获取所述负载监控数据； 根据所述特征数据 及所述负载监控数据， 生成训练样本； 根据所述特 征数据， 确定待输入数据； 所述第一存算一体芯片， 用于利用所述数据处理单元提供的训练样本， 对自身的第一 负载预测模型进行训练； 所述第二存算一体芯片， 用于将所述数据处理单元提供的待输入数据， 输入到自身的 第二负载预测模型中， 得到未来时段各所述虚拟机和/或物理主机的负载预测值， 其中， 所 述第一负载 预测模型与所述第二负载 预测模型共享 参数。 3.根据权利要求2所述的系统， 其特征在于， 所述数据处理单元， 具体用于： 获取当前时 段前n个不同时段的虚拟机和/或物理主机的流量特征和业务请求数据， 得到n组特征数据； 获取当前时段的各虚拟机和/或物理主机的负载监控数据； 将当前时段的各虚拟机和/或物 理主机的负载监控数据， 分别与n组特征数据 组成n组训练样本集合； 获取当前时段的各虚 拟机和/或物理主机的流 量特征和业务请求数据， 得到待输入数据； 所述第一存算一体芯片， 具体用于针对第i组训练样本集合， 将第i组训练样本集合中 的特征数据作为输入， 将第i组训练样本集合中的负载监控数据作为输出的标注值， 对第i 个第一负载预测模型进行训练， 其中， i属于n； 所述第一存算一体芯片中包括n个第一负载 预测模型； 所述第二存算一体芯片， 具体用于将所述待输入数据， 分别输入到第1至第n个第二负 载预测模型中， 得到未来n个时段的各虚拟机和/或物理主机的负载预测值； 其中， 所述第二 存算一体芯片中包括n个第二负载预测模型， 第i个第一负载预测模型与第i个第二负载预 测模型共享 参数。 4.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述系统还包括： 网卡； 所述网卡， 用于所 述云网负载 预测系统与外 部的通信； 其中， 所述云网负载 预测模块设置在所述网卡上。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115167981 A 25.一种云网负载 预测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取主机集群 中各虚拟机和/或物理主机的流量特征和业务请求数据， 得到特征数据， 以及获取 所述主机集群中各虚拟机和/或物理主机的负载监控数据； 根据所述特 征数据及所述负载监控数据， 对第一负载 预测模型进行训练； 利用与第一负载预测模型共享参数的第二负载预测模型， 对未来时段各所述虚拟机 和/或物理主机的负载情况进行 预测， 得到负载 预测值。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据所述负载 预测值， 生成虚拟机的负载均衡迁移策略； 生成所述负载均衡迁移策略对应的调度请求， 并按照所述调度请求， 完成虚拟机调度。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述特征数据及所述负载监控数 据， 对第一负载 预测模型进行训练， 包括： 根据所述特征数据及所述负载监控数据， 生成训练样本； 根据 所述特征数据， 确定待输 入数据； 利用所述训练样本， 对第一存算 一体芯片中的第一负载 预测模型进行训练； 所述利用与第 一负载预测模型共享参数的第 二负载预测模型， 对未来 时段各所述虚拟 机和/或物理主机的负载情况进行 预测， 得到负载 预测值， 包括： 将所述待输入数据， 输入到第二存算一体芯片的第二负载预测模型中， 得到未来时段 各所述虚拟机和/或物理主机的负载预测值， 其中， 所述第一负载预测模型与所述第二负载 预测模型共享 参数。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 获取主机集群中各虚拟机和/或物理主机 的流量特征和业务请求数据， 得到特征数据， 以及获取所述主机集群中各虚拟机和/或物理 主机的负载监控数据， 包括： 获取当前时段及当前时段前n个不同时段的虚拟机和/或物理主机的流量特征和业务 请求数据， 得到n组特征数据； 以及获取当前时段的各虚拟机和/或物理主机的负载监控数 据； 所述根据所述特征数据及所述负载监控数据， 生成训练样本； 根据 所述特征数据， 确定 待输入数据， 包括： 将当前时段的各虚拟机和/或物理主机的负载监控数据， 分别与n组特征数据组成n组 训练样本集 合； 将当前时段的各虚拟机和/或物理主机的流 量特征和业务请求数据作为待输入数据； 所述利用所述训练样本， 对第一存算 一体芯片中的第一负载 预测模型进行训练， 包括： 针对第i组训练样本集合， 将第i组训练样本集合中的特征数据作为输入， 将第i组训练 样本集合中的负载监控数据作为输出的标注值， 对第i个第一负载预测模型进行训练， 其 中， i属于n； 所述第一存算 一体芯片中包括 n个第一负载 预测模型； 所述将所述待输入数据， 输入到第二存算一体芯片的第二负载预测模型中， 得到未来 时段各所述虚拟机和/或物理主机的负载 预测值， 包括： 将所述待输入数据， 分别输入到第1至第n个第二负载预测模型中， 得到未来n个时段的 各虚拟机和/或物理主机的负载预测值； 其中， 所述第二存算一体芯片中包括n个第二负载 预测模型， 第i个第一负载 预测模型与第i个第二负载 预测模型共享 参数。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115167981 A 3