CN102308540B - 业务处理资源的调度方法以及装置 - Google Patents

Abstract

一种业务处理资源的调度方法，包括设定处理资源的多个处理能力等级并标定所述处理资源分别对应各个处理能力等级的实际处理能力；根据所述处理资源所处理的实际业务量的变化情况，计算业务波动量；根据所述业务波动量计算为消除业务波动影响而需预留的空闲处理能力；根据所述各处理能力等级标定的实际处理能力、所述预留空闲处理能力、所述业务波动量以及需要处理的业务量，循环调度处理资源的处理能力等级。上述业务处理资源调度的方法利用数学统计的手段来计算业务波动量，再在业务波动量计算结果的基础上，合理选取处理资源合理预留量，利用科学的统计结果作为依据来合理地进行业务处理资源的调度，实现资源与负荷自适应。

Description

业务处理资源的调度方法以及装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种业务处理资源的调度方法以及装置。

背景技术

现网部署的通信网上，各网元上的业务处理资源普遍是按最大业务峰值来配置。但实际需要处理的业务量并非总是峰值，而是随时间变化的，因此各网元的处理资源有很多的时间处于负荷不足而处于空转状态，既影响性能又存在较大的性能及能耗浪费问题。为了消除这种浪费，通信系统中目前开始采用跟踪业务负荷(L)动态调节业务处理资源的处理能力等级(R_n)的方法。

首先对处理资源设定系列化的多个处理能力等级R₀、R₁、 ...R_n，处理资源在每个处理能力等级上提供满足一定级别业务负荷的处理能力L₀、L₁、..L_n。处理能力等级R₀到R_n对应的业务处理能力数列L₀至L_n数列是由小到大离散分布的，且级间间隔、划分方式以及各处理能力等级的处理能力是由硬件结构及其工作原理决定的，例如，不同处理能力等级的处理资源的大小与投入工作的处理单板、通道以及芯片等硬件的数量或者组合成正比，也就是处理资源能力配置越高，需要投入的资源就越多。因此，当处理资源处于较低的处理能力等级R_n-m时，多余的处理能力可以关闭或者处于待机低功耗状态，从而可达成节能的目的。

当前调节业务处理资源的方法，在建立处理能力等级及业务量分级后，就可以根据业务量来设定处理资源的处理能力等级，如先根据前几个时间段的业务量，通过预测算法获得下一个时间段的业务量预计值L_{_预计}；再依据L_{_预计}来设置处理资源下一个时段的处理能力等级R_{_next}。

由于通信网业务不可避免存在波动，为抵消掉业务波动对业务服务质量的影响，需要预留的一定的处理资源能力，通常根据经验数据来设置，一般折算为一定量的业务量值ΔL_余，再通过每隔一段间隔判断，当L_n＞(L_{_ 预计}+ΔL_余)＞L_n-1时，取R_{_next}＝R_n来设置处理资源下一个时段的处理能力等级R_{_next}。

然而，现有的ΔL_余一般是通过经验数据设定一个固定的数值，由于存在应用场景的差异和网元的个体差异，因此，当下一时间段到达后，假设当前的业务量为L_{_current}，实际业务量波动为ΔL，则很可能存在两种不良情况。第一种情况是预留的ΔL余不足，如当处理资源当前处理能力等级为R₁时，后续的实际负载虽然(L_{_current}+ΔL_余)＜L₁，但(L_{_current}+ΔL)可能超过了R₁处理能力等级的负荷能力L₁，导致处理能力不足，业务受到损失；第二种情况，预留的ΔL余过多，当处理资源当前处理能力等级为R₂时，虽然L_{_current}+ΔL＜L₁，但L_{_current}+ΔL_余＞＝L₁，处理资源的处理能力等级按算法会设置到R₂，而不是较为合适的处理能力等级R₁，存在较大的处理能力浪费。

发明内容

本发明实施例提供了一种业务处理资源的调度方法以及装置，以解决现有业务处理资源调度方法不合理，导致通信网络有时处理能力不足而有时又存在较大处理能力浪费的问题。

本发明实施例提供了一种业务处理资源的调度方法，所述方法的步骤包括：设定处理资源的多个处理能力等级并标定所述处理资源分别对应各个处理能力等级的实际处理能力；根据所述处理资源所处理的实际业务量的变化情况，计算业务波动量；根据所述业务波动量计算为消除业务波动影响而需预留的空闲处理能力；根据所述各处理能力等级标定的实际处理能力、所述预留空闲处理能力、所述业务波动量以及需要处理的业务量，循环调度处理资源的处理能力等级。

本发明实施例提供了一种业务处理资源的调度装置包括一处理资源模块、一业务监视模块、一统计运算模块以及一运算调度模块，其中所述统计运算模块根据所述业务监视模块采集的业务数据，标定处理资源模块的各个处理能力等级以及对应各个处理能力等级的实际处理能力，所述统计运算模块根据所述业务监视模块采集的业务量变化的数据，计算业务波动量，再根据所述业务波动量计算为消除业务波动影响而需预留的空闲处理能力；最后所述运算调度模块根据各处理能力等级标定的实际处理能力、所述预留空闲处理能力、所述业务波动量以及需要处理的业务量，循环调度处理资源模块的处理能力等级。

上述业务处理资源调度的方法、装置或网元利用数学统计的手段来计算业务波动量，再在业务波动量计算结果的基础上，合理选取处理资源合理预留量，从而克服经验判断的缺陷，利用科学的统计结果作为依据来合理地进行业务处理资源的调度，在一定的QoS需求下，实现资源与负荷自适应，从而避免因不合理的资源调度引起的处理能力不足而影响网络业务处理能力或处理能力过剩造成处理资源浪费等情况。

附图说明

图1为本发明实施例一的业务处理资源的调度方法的流程示意图。

图2为本发明实施例一中处理能力标定方法的流程示意图。

图3为本发明实施例一中现网监测方法的流程示意图。

图4为本发明实施例一中计算需预留的处理能力的方法的流程示意图。

图5为本发明实施例一中资源循环调度的示意图。

图6为本发明实施例一中资源循环调度的流程示意图。

图7为本发明实施例二的业务处理资源的调度方法的流程示意图。

图8为本发明实施例二中获取各个处理资源等级的最大业务负荷量的流程示意图。

图9为本发明实施例二中现网监测方法的流程示意图。

图10为本发明实施例二中资源处理等级调度的流程示意图。

图11为本发明实施例三中业务处理资源的调度装置的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例一提供一种业务处理资源的调度方法，如图1所示，所述业务处理资源的调度方法，包括以下步骤：

步骤101、设定处理资源的多个处理能力等级并标定所述处理资源分别对应各个处理能力等级的实际处理能力；

步骤102、根据所述处理资源所处理的实际业务量的变化情况，计算业务波动量；

步骤103、根据所述业务波动量计算为消除业务波动影响而需预留的空闲处理能力；

步骤104、根据所述各处理能力等级标定的实际处理能力、所述预留空闲处理能力、所述业务波动量以及需要处理的业务量，循环调度处理资源的处理能力等级。

上述业务处理资源的调度方法利用数学统计的手段来计算业务波动量，再在业务波动量计算结果的基础上，合理选取处理资源合理预留量，从而克服经验判断的缺陷，利用科学的统计结果作为依据来合理地进行业务处理资源的调度，从而避免因不合理的资源调度引起的处理能力不足而影响网络业务处理能力或处理能力过剩造成处理资源浪费等情况。

如图2所示，在给定QoS(Quality of Service)不变，并假设处理资源处理能力等级为(R₀、R₁...R_m...R_n)，对应的实际处理能力为(L₀、L₁...L_m...L_n)的情况下，上述步骤101中标定处理资源的多个处理能力等级以及与分别对应各个处理能力等级的实际处理能力的具体实施包括：

步骤201、将待测设备的处理资源设定于某一个处理能力等级R_m上；

步骤202、调整业务量，使业务量从缓慢增长，直到给定的QoS指标处于超标临界值时，记录此时的业务量值L₊；

上述业务量的调整可以通过调节业务发生器来实现，并通过QoS检查装置来观察QoS指标情况，来确定记录L₊的时机。

步骤203、继续增长业务量使QoS超标后，调节业务量发生器，缓慢减少业务量，直到给定的QoS指标处于不超标临界值时，记录此时的业务量值L-；

步骤204、运算L_x1＝(L₊+L_-)/2；

步骤205、重复K次上202～203的步骤，以获得了一系列的L_x1、L_x2...L_xk的数值；

上述K的数值可以根据准确性以及可操作性的要求，选取适当的值，在本实施例中K＝30。

步骤206、计算L_x1、L_x2...L_xk数列的统计平均值L_x，则R_m处理能力等级对应的L_m＝L_x；

步骤207、对所有处理能力等级重复上述步骤201～206获得与各个处理能力等级R₁、R₂...R_n对应的处理能力L₀、L₁...L_n的数值。

可见处理资源对应某一处理能力等级的处理能力的标定方法可以概括为：

在处理资源的某一处理能力等级下，通过多次变化业务量使给定的QoS指标临界超标时，记录此时的业务员量形成一数列；

对应所述处理能力等级的处理能力等于该数列的数学平均值。

由于各种客观因素，如各通信网网元配置差异及个体差异等客观因素存在，对应各处理能力等级对业务负荷量具有一定的过载能力，因此，在上述计算数列的数学平均值后，可计算各L_x的方差以及标准差，最后获得各处理能力等级处理能力数列的标准差，并设定对应处理能力等级的过载能力ΔL_{r_m}＝N倍标准差，N可视具体情况以及需要设定为某个数值，如1.5、2、2.5、3、3.5、4等数值，在本实施例中设定N＝3，因为在实际统计验证中发现某一处理能力等级对应的业务负荷过载能力ΔL_{r_m}超过所对应处理能力等级处理能力3倍标准差的几率小于10％，可视为小概率事件。

所述过载能力ΔL_{r_m}是指在某一处理能力等级R_m下，当实际业务量超过或者少于标定业务量L_m一个ΔL_{r_m}以内时，仍然可以满足QoS限值要求。

本实施例还包括一种现网环境下的学习训练流程及现网监测的方法，以修正并提高对应各处理能力等级的实际处理能力数值标定的准确性。

在已知各处理能力等级R₁、R₂...R_n，对应的处理能力初始数值为L’₀、L’₁...L’_n，其中对应各处理能力等级的处理能力初始数值L’₀、L’₁...L’_n可以为待测设备根据硬件资源标定的原始数值或者为通过上述步骤201～207进行标定的数值。

上述现网环境下的学习训练流程及现网监测的方法包括：

步骤301、监测当前业务量L_{_current}，并与各处理能力等级的处理能力初始数值进行比对，判断当L_{_current}处于(L’_m-1，L_m)区间时，将当前处理能力等级设置为Rm；

步骤302、观察业务量变化及QoS变化情况，当L_{_current}向上增长到给定QoS的临界值时，记录此时的业务量L’_y；

步骤303、重复K次上301～302的步骤，直到各处理能力等级上的记录的L’_y数值达到规定数量；

上述规定数量可以根据准确性以及可操作性的要求，选取适当的值，在本实施例中可以为30。

步骤304、对上述记录的一系列L’_y数值求统计平均值L_y，则对应各处理能力等级R_m的实际处理能力修正为L_m＝L_y。

由于各种客观因素，如各通信网元配置差异及个体差异等客观因素存在，各对应各处理能力等级对业务负荷量具有一定的过载能力，因此，在步骤304计算数学平均值后，可计算各L’_y数列的方差以及标准差，并将对应处理能力等级的过载能力修正为ΔL_{r_m}＝N倍标准差，N可视具体情况以及需要设定为某个正整数值，在本实施例中设定N＝3。

上述对所述处理资源分别对应各个处理能力等级标定的实际处理能力的学习训练以及修正的方法，可以概括为包括一下步骤：

将处理资源的处理能力等级设定为R_m，对应的处理能力为L_m；

反复多次在所述处理能力等级R_m下增长当前业务量，直到给定QoS指标处于临界超标值时，对应记录此时的业务量值形成一业务量数列；

计算并获得所述业务数列的数学平均值以及标准差，则L_m修正为等于所述业务数列的数学平均值，对应处理能力等级R_m的过载能力等于所述业务数列标准差的N倍。

以修定后的L_m序列取代训练流程中的初始序列值，重复上述过程，就可以在现网运行中实时运行此标定流程，进行现网监测，以适配网元及应用场景的变化，并修正对应各处理能力等级的处理能力的初始标定值。

上述102步骤中根据实际业务量的变化情况，计算业务波动量的方法包括：

方法一、采集Q个时间点业务量L₁、L₂...L_q数值，计算该Q个业务量数值的平均值以及标准差，则取业务波动量ΔL为N倍标准差，N＝3或者4。

所述时间点可以在月、周、天、小时、分等时间单位内随机选取或等间隔选取。所述Q可视具体需要选取适当的整数值，在本实施例中Q＝30。

方法二、采集过去一定时间内R个时段业务量平均值L₁、L₂...L_r数值，合并当前对应时段的业务量平均值形成L₁、L₂...L_r、L_r+1数列，计算该R+1个数列的平均值以及标准差，则取业务波动量ΔL为N倍标准差，N＝3或者4。

所述时间段可以在月、周、天、小时、分等时间单位内随机选取或等间隔选取。所述R可视具体需要选取适当的整数值，在本实施例中R＝30。

方法三、比较上述方法一和二的结果，在两者间对应选取数值大者为最终业务波动量ΔL以及最终业务平均值。

如图4和5所示，上述步骤103中根据业务波动量计算为消除业务波动影响而需预留的处理能力的方法包括：

步骤401、根据上述步骤204或304的计算结果，获得处理能力等级Rm上的处理能力过载量为ΔL_{r_m}；

步骤402、根据上述业务波动量ΔL的三种计算方法中的任一种获得业务波动量ΔL的数值；

步骤403、计算处理能力等级R_m上的预留空闲处理能力ΔL_{余_m}＝ΔL_{波 动}-ΔL_{r_m}。

针对实际业务波动量的影响，设备处理资源的每个处理能力等级均需要设置一个预留空闲处理能力ΔL_{余_m}，根据ΔL_{余_m}的数值可以反向折算出各应用场景下各处理能力等级对应预留保持空闲的单板或处理通道的数量。这样在处理能力等级R_m下，处理资源投入的处理能力为L_m，其中包括对应于ΔL_{余_m}并保持空闲状态的的处理资源或者通道，而其余的多余处理能力(L_n-L_m)对应的处理资源就可以被关闭，从而达到自学习自适应，保证业务服务质量的同时，达成最佳的节能效果。

如图5和6所示，上述根据各处理能力等级实际处理能力、预留空闲处理能力、业务波动量以及需要处理的业务量，循环调度处理资源的处理能力等级的步骤104中，所述需要处理的业务量可为下一时间段的预计业务量L_{_预计}或当前时段的业务量，其中所述循环调度处理资源的处理能力等级的具体操作的步骤包括：

步骤501、假设当前处理资源的处理能力等级为R_m，计算下一时间段的预计业务量L_{_预计}；

步骤502、循环判断当L_{_预计}＞＝L_m-ΔL_{余_m}时，将当前处理资源处理能力等级切换到高一级处理能力等级Rm+1，或者当L_{_预计}＜L_m-1-ΔL_{余_m-1}时，将当前处理资源处理能力等级切换到低一级处理能力等级，否则，处理资源保持当前处理能力等级不变R_next＝Rm。

可见，所述循环调度处理资源的处理能力等级的步骤可以概括为：

对于任两个相邻处理能力等级R_m与R_m-1，对应的处理能力为L_m与L_m-1，循环判定所述需要处理的业务量是否大于L_m-1且小于L_m；

若不是，则变化m数值；

若是，则设定Rm为处理资源的当前处理能力等级。

通过上述处理资源的调度方法通过科学统计的方法计算业务波动量，并根据计算结果合理设定每个处理能力等级的预留空闲处理能力，在保证足够业务处理能力的同时避免处理能力过度剩余而产生处理资源浪费，从而在一定的QoS需求下，实现资源与负荷自适应，既满足QoS需要，又达到最佳节能效果。

此外，可对上述QoS的参数进行分级，而不同等级下的QoS分别适用上述处理资源的调度方法，当改变QoS的等级则使处理资源各个处理能力等级的处理能力发生变化，再通过上述处理资源的调度方法对各处理能力等级的处理能力进行标定，再根据业务波动以及业务量情况，循环调度处理资源的处理能力等级。

如图7所示，本发明实施例二提供一种业务处理资源的调度方法，在给定QoS下包括以下步骤：

步骤601、获取各个处理资源等级的最大业务负荷量；

步骤602、根据实际业务量的变化情况，计算业务波动量；

步骤603、根据业务波动量，获得为消除业务波动影响而需预留的空闲处理能力；

步骤604、根据各个处理资源等级的最大业务负荷量、所述预留空闲处理能力、所述业务波动量以及需要处理的业务量，循环调度处理资源等级。

在上述步骤601中，所述各资源等级对应于上述实施例一步骤101中的各处理资源的处理能力等级，而所述各个处理资源等级的最大业务负荷量对应于上述实施例一步骤101中的各处理能力等级标定的实际处理能力。

在本实施例中将上述实施例一的处理资源处理能力等级设定为处理资源等级，而将对应各处理资源等级或处理能力等级的最大业务负荷量等于对应处理能力等级的处理能力加上对应的过载能力，也就是L_{m_max}＝L_m+ΔL_{r_m}。

如图8所示，上述步骤601中获取各个处理资源等级的最大业务负荷量的方法，在给定QoS(Quality of Service)不变，并假设处理资源等级或处理能力等级为(R₁...R_m...R_n)，对应的最大业务负荷量为(L_{1_max}..L_{m_max}...L_{n_max})的情况下，包括：

步骤701、将待测设备的处理资源设定于某一个资源等级R_m上；

步骤702、调整业务量，使业务量从缓慢增长，直到给定的QoS指标处于超标临界值时，记录此时的业务量值L₊；

上述业务量的调整可以通过调节业务发生器来实现，并通过QoS检查装置来观察QoS指标情况，来去定记录L₊的时机。

步骤703、继续增长业务量使QoS超标后，调节业务量发生器，缓慢减少业务量，直到给定的QoS指标处于不超标临界值时，记录此时的业务量值L-；

步骤704、运算L_x1＝(L₊+L_-)/2；

步骤705、重复K次上702～703的步骤，以获得了一系列的L_x1、L_x2...L_xk的数值；

上述K的数值可以根据准确性以及可操作性的要求，选取适当的值，在本实施例中K＝30。

步骤706、计算L_x1、L_x2...L_xk数列的统计平均值L_x以及标准差；

步骤707、对所有处理能力等级重复上述步骤701～706，获得与各个处理资源等级的统计平均值L_x以及标准差，设定各个处理资源等级的过载量ΔL_{r_m}等于对应处理资源等级的业务负荷量统计平均值的3倍标准差，获得各个处理资源等级的最大业务负荷量L_{x_max}＝Lx+ΔL_{r_m}。

上述各处理资源等级的最大业务负荷量的标定方法，可以概括为包括：

设定处理资源的处于一处理能力等级下，通过多次变化业务量使给定的QoS指标临界超标时，记录此时的业务量形成一数列；

计算所述数列的数学平均值以及标准差，则对应所述处理资源等级的最大业务负荷量等于该数列的数学平均值加上N倍的标准差。

本实施例还包括一种现网环境下的学习训练流程及现网监测的方法，以修正并提高对应各处理能力等级或处理资源等级的最大业务负荷量数值标定的准确性。

在已知各处理能力等级或处理资源等级R₁、R₂...R_n，对应的最大业务负荷量初始数值为L’_1max...L’_{n_max}，其中对应各处理能力等级的处理能力初始数值L’_{1_max}...L’_{n_max}可以为待测设备根据硬件资源标定的原始数值，也可以是通过上述步骤701～707进行标定的数值。

如图9所示，上述现网环境下的学习训练流程及现网监测的方法包括：

步骤801、监测当前业务量L_{_current}，与处理资源等级的处理能力初始数值进行比对，判断当L_{_cuffent}处于(L’_m-1，L_m)区间时，将当前此处理资源等级设置为R_m；

步骤802、观察业务量变化及QoS变化情况，当L向上增长到给定QoS的临界值时，记录此时的业务量L’_y；

步骤803、重复K次上801～802的步骤，直到各处理能力等级上的记录的L’_y数值达到规定数量；

上述规定数量可以根据准确性以及可操作性的要求，选取适当的值，在本实施例中可以为30。

步骤804、对各处理资源等级对应的一系列L_m数值求统计平均值L_y以及标准差，设定对应过载量ΔL_{r_m}等于3倍标准差，则对应各处理能力等级R_m的最大业务负荷量修正为L_{m_max}＝L_y+ΔL_{r_m}。

上述各处理资源等级对应的最大业务负荷量的学习训练以及修正的方法，可以概括为：

将处理资源等级设定为R_m，对应的最大业务负荷量L_{m_max}；

反复多次在所述处理资源等级R_m下增长当前业务量，直到给定QoS指标处于临界超标值时，记录此时的业务量形成一业务量数列；

计算并获得所述业务数列的数学平均值以及标准差，则L_{m_max}修正为等于所述业务数列的数学平均值加上N倍的标准差。

以修定后的L_{m_max}序列取代训练流程中的初始序列值，重复上述过程，就可以在现网运行中实时运行此流程，进行现网监测，以适配网元及应用场景的变化，并修正对应各处理能力等级的最大业务负荷量的初始值。

上述步骤602与上述实施例一步骤102计算业务波动量的方法相同。

上述步骤603根据业务波动量以及各资源等级的最大业务负荷量，计算为消除业务波动影响而需预留的空闲处理能力的过程中，直接取需预留的空闲处理能力等于所述业务波动量，也就是处理能力等级R_m上的预留空闲处理能力ΔL_{余_m}＝ΔL_波动。

如图10所示。上述步骤604中，所述需要处理的业务量可为下一时间段的预计业务量L_{_预计}或当前时段的业务量，其中所述循环调度处理资源的处理能力等级的具体操作的步骤包括：

步骤901、假设当前处理资源的处理资源等级为R_m，计算下一时间段的预计业务量L_{_预计}；

步骤902、循环判断当L_{_预计}＞＝L_{m_max}-ΔL_{余_m}时，将当前处理资源处理能力等级切换到高一级处理能力等级R_m+1，或者当L_{_预计}＜L_{m-1_max}-ΔL_{余_m-1}时，将当前处理资源等级切换到低一级处理资源等级R_m-1，否则，处理资源保持当前处理能力等级不变R_{_next}＝R_m。

此外，可对上述QoS的参数进行分级，且满足不同等级下的QoS分别适用上述处理资源的调度方法，当改变QoS的等级则使处理资源各个等级或处理能力等级的最大业务负荷能力发生变化时，可再通过上述处理资源的调度方法对各处理能力等级或处理资源等级的进行标定，再根据业务波动以及业务量情况，循环调度处理资源的处理能力等级或等级。

如图11所示，本发明实施例三的一种业务处理资源的调度装置，所述调度装置包括一处理资源模块10、一业务监视模块20、一统计运算模块30以及一运算调度模块40，其中所述统计运算模块30根据所述业务监视模块20采集的业务数据，标定处理资源模块10的各个处理能力等级以及对应各个处理能力等级的实际处理能力，所述统计运算模块30根据所述业务监视模块采集的业务量变化的数据，计算业务波动量，再根据所述业务波动量计算为消除业务波动影响而需预留的空闲处理能力；最后所述运算调度模块40根据各处理能力等级标定的实际处理能力、所述预留空闲处理能力、所述业务波动量以及需要处理的业务量，循环调度处理资源模块10的处理能力等级。

所述统计运算模块30将所述业务波动量减去对应处理能力等级的过载能力获得所述预留的空闲处理能力。

所述统计运算模块30通过计算所述业务监视模块采集的各个时间点或时间段的业务量数列的标准差，所述业务波动量为所述标准差的整数倍。

所述处理资源调度装置还包括一QoS监视模块50，在标定所述处理资源模块10任一处理能力等级的处理能力时，一次或多次变化业务量并通过所述QoS监视模块监50视到给定的QoS指标临界超标时，记录此时的业务量形成一业务量数值或数列，则所述业务量数值或者数列的平均值为所述处理资源模块10对应所述处理能力等级的处理能力。

所述对应处理能力等级的过载能力与所述业务量数列的标准差成正比。

所述运算调度模块循环调度所述处理资源模块10的处理能力等级时，对于所述处理资源模块10的任意两个相邻处理能力等级Rm与Rm-1，对应的处理能力为Lm与Lm-1，进行循环判定所述需要处理的业务量是否大于Lm-1且小于Lm；

若不是，则变化m数值；

若是则设定Rm为处理资源的当前处理能力等级。

上述本发明实施例三中的处理资源模块10为芯片、处理单板等电子元件组成的硬件单元，而其它模块，如业务监视模块20、一统计运算模块30、一运算调度模块40以及QoS监视模块50也是由相关电子原件组成的硬件单元，所述硬件单元通过运行特定计算机程序以及相互配合衔接而实现本发明实施例中资源调度的目的。

以上对本发明实施例提供的通信系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (23)

1.一种业务处理资源的调度方法，其特征在于，所述方法包括：

设定处理资源的多个处理能力等级并标定所述处理资源分别对应各个处理能力等级的实际处理能力；

根据所述处理资源所处理的实际业务量的变化情况，计算业务波动量；

根据所述业务波动量计算为消除业务波动影响而需预留的空闲处理能力；

根据所述各处理能力等级标定的实际处理能力、所述预留空闲处理能力、所述业务波动量以及需要处理的业务量，循环调度处理资源的处理能力等级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预留的空闲处理能力等于所述业务波动量减去对应处理能力等级的过载能力。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述业务波动量等于若干时间点业务量数列的标准差的3或者4倍。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述业务波动量的计算方法包括由过去若干个时段业务量的平均值与当前时段的业务量平均值形成一平均值数列，计算该数列的标准差，所述业务波动量等于所述标准差的3或者4倍。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述业务波动量的计算包括获得若干时间点业务量数列的第一标准差；获得过去若干个时段业务量平均值与当前时段的业务量平均值合并形成的一平均值数列的第二标准差；所述业务波动量等于所述第一标准差以及第二标准差中较大者的3或4倍。

6.根据权利要求3至5任一项所述的方法，其特征在于，所述时间点或时间段数量为30，可以在月、周、天、小时或者分的时间单位内随机选取或等间隔选取。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设定处理资源的多个处理能力等级并标定所述处理资源分别对应各个处理能力等级的实际处理能力的步骤包括：

设定处理资源的处于一处理能力等级下，通过多次变化业务量使给定的QoS指标临界超标时，记录此时的业务量形成一数列；

对应所述处理能力等级的处理能力等于该数列的数学平均值。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对应处理能力等级的过载能力等于所述数列标准差的N倍。

9.根据权利要求2或7所述的方法，其特征在于，还包括对所述处理资源分别对应各个处理能力等级标定的实际处理能力的学习训练以及修正的方法，该方法包括：

将处理资源的处理能力等级设定为R_m，对应的处理能力为L_m；

反复多次在所述处理能力等级R_m下增长当前业务量，直到给定QoS指标处于临界超标值时，记录此时的业务量形成一业务量数列；

计算并获得所述业务数列的数学平均值以及标准差，所述L_m修正为等于所述业务数列的数学平均值，对应处理能力等级R_m的过载能力等于所述业务数列标准差的N倍。

10.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述循环调度处理资源的处理能力等级的步骤包括：

对于任两个相邻处理能力等级R_m与R_m-1，对应的处理能力为L_m与L_m-1，循环判定所述需要处理的业务量是否大于L_m-1且小于L_m；

若不是，则变化m数值；

若是，则设定R_m为处理资源的当前处理能力等级。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述需要处理的业务量为下一时间段的预计业务量或当前时段的业务量。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预留的空闲处理能力等于所述业务波动量。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述处理资源的处理能力等级对应为处理资源等级，而所述处理资源分别对应各个处理能力等级的实际处理能力对应为所述处理资源分别对应各个处理能力等级的最大业务负荷量。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述处理资源分别对应各个处理能力等级的最大业务负荷量的标定包括：

设定处理资源的处于一处理能力等级下，通过多次变化业务量使给定的QoS指标临界超标时，记录此时的业务量形成一数列；

计算所述数列的数学平均值以及标准差，则对应所述处理资源等级的最大业务负荷量等于该数列的数学平均值加上N倍的标准差。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，还包括对与所述各处理资源等级对应的最大业务负荷量的学习训练以及修正的方法，该方法包括：

将处理资源等级设定为R_m，对应的最大业务负荷量L_{m_max}；

反复多次在所述处理资源等级R_m下增长当前业务量，直到给定QoS指标处于临界超标值时，记录此时的业务量形成一业务量数列；

计算并获得所述业务数列的数学平均值以及标准差，则L_{m_max}修正为等于所述业务数列的数学平均值加上N倍的标准差。

16.根据权利要求14或15所述的方法，其特征在于，循环调度与所述处理资源的处理能力等级对应的处理资源等级的步骤包括：

对于任两个相邻处理能力等级R_m与R_m-1，对应的最大业务负荷量为L_m与L_m-1，循环判定所述需要处理的业务量是否大于L_m-1且小于L_m；

若不是，则变化m数值；

若是，则设定R_m为处理资源等级。

17.根据权利要求3、4、5、8、14和15任一项所述的方法，其特征在于，所述N为3。

18.一种业务处理资源的调度装置，其特征在于：包括处理资源模块、业务监视模块、统计运算模块以及运算调度模块，其中所述统计运算模块根据所述业务监视模块采集的业务数据，标定处理资源模块的各个处理能力等级以及对应各个处理能力等级的实际处理能力；所述统计运算模块根据所述业务监视模块采集的业务量变化的数据，计算业务波动量，再根据所述业务波动量计算为消除业务波动影响而需预留的空闲处理能力；所述运算调度模块根据各处理能力等级标定的实际处理能力、所述预留空闲处理能力、所述业务波动量以及需要处理的业务量，循环调度处理资源模块的处理能力等级。

19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述统计运算模块将所述业务波动量减去对应处理能力等级的过载能力获得所述预留的空

闲处理能力。

20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述统计运算模块对所述业务监视模块采集的各个时间点或时间段的业务量形成的数列计

算标准差，所述业务波动量为所述标准差的3或者4倍。

21.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，还包括一QoS监视模块，在标定所述处理资源模块任一处理能力等级的处理能力时，一次或多次变化业务量并通过所述QoS监视模块监视到给定的QoS指标临界超标时，记录此时的业务量形成一业务量数值或数列，则所述业务量数值或者数列的平均值为所述处理资源模块对应所述处理能力等级的处理能力。

22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述对应处理能力等级的过载能力与所述业务量数列的标准差成正比。

23.根据权利要求18至22任一项所述的装置，其特征在于，所述运算调度模块循环调度所述处理资源模块的处理能力等级时，对于所述处理资源模块的任意两个相邻处理能力等级Rm与Rm-1，对应的处理能力为Lm与Lm-1，进行循环判定所述需要处理的业务量是否大于Lm-1且小于Lm；

若不是，则变化m数值；

若是，则设定Rm为处理资源的当前处理能力等级。

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