1.一种基于Quota的集群模糊控制容量规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：模版数据Quota初始化，根据用户方提供的保存周期、每日数据增量折算为Quota；

Quota＝(userapply*day)/capnode其中，userapply为用户申请的资源，day为保存天数，capnode为每个机器节点的磁盘规格；

步骤2：创建集群region，设计抽象出两层逻辑的概念rack和region来规划集群，作用层面在region，集群与节点的关系如下所示：其中，R为集群区域region，r为机架rack，n为rack的个数，n的范围为3＜n＜20；当节点磁盘容量disk大于等于m时，意味着一个rack包含着2个节点，当磁盘容量disk小于m时，一个rack则包括4个节点；

region创建策略：

2.1、每个rack按着磁盘空闲空间大到小排序；

2.2、每个索引模板按着磁盘需求量大到小排序；

2.3、依次为每个索引模板分配足够的rack，组成region,一个region最少由3个rack组成,否则region无意义；

region创建的过程，就是将集群的索引模板按着一定的规则分成几组，每组模板共享一部分资源，这部分资源构成了一个region；

步骤3：预留free-rack缓冲池，为了保证集群的稳定性，数据的高可用，不会因为节假日暴增的数据量击溃集群，每个集群需要确保有一定的free-rack作为缓冲，定位在10％的free-rack；所有的集群共享一个弹性云的free池；

步骤4：按照模糊控制容量规划策略计算每个region的调整量count，即需要扩缩容的量，策略在容量规划任务和容量检测任务得以体现：步骤5：去重操作，检查每个region的资源，根据region的count操作，如果需要扩容，处理如下：

5.1)获取上次该region的扩缩容任务信息；

5.2)获取指定数量的rack，获取到足够的rack；如果获取rack失败，需要知会运维人员；

5.3)为该region生成一条状态为执行中的扩容任务，或者修改上次还没有完成的任务；

5.4)确保一个region执行中的任务只有一条，修改region中的索引模板占有的rack；

步骤6：查询每个region的任务，依次检查每个region正在执行中的扩缩容任务，如果是扩容任务：计算扩容的rack的平均磁盘空间已经达到region内平均磁盘利用率的界限，则关闭该任务；如果是缩容任务：计算释放的rack的平均磁盘空间空闲率已经达到期望值，则关闭该任务，该界限可以人工指定，推荐范围80％～95％。

2.如权利要求1所述的一种基于Quota的集群模糊控制容量规划方法，其特征在于，所述步骤4)的过程为：

4.1容量规划任务，规划region资源；

4.2容量检查任务。

3.如权利要求2所述的一种基于Quota的集群模糊控制容量规划方法，其特征在于，所述4.1的过程为：

4.1.1定时执行：每天运行一次，凌晨执行；

4.1.2算法目标：尽量保证每个region在接下来的一天中资源是充足的；

4.1.3算法策略包括水位设计、模糊控制模型输入参数计算、模糊控制容量规划模型构建。

4.如权利要求3所述的一种基于Quota的集群模糊控制容量规划方法，其特征在于，所述4.1.3的过程为；

4.1.3.1水位线设计原则：

最低水位线初始化设置为60％，保证集群规划后的region使用率在百分之高低水位线直接；高水位线初始化设置为80％，针对PB级数据量的节假日场景，集群得到了较好的缓冲性和稳定性；

其中，num1、num1为水位线初始化常量, 为每个region的容量；

结合上述创建region后,依次检查每个region，要求每个region的资源利用率在合理范围之内，方便可控；如果不符合，需要根据模糊控制容量规划策略做出资源调整，以满足资源利用率在合理的范围，资源利用率的范围如下：Low＜rate＜High

其中，Low为低水位线，High为高水位线，rate为每个region的资源利用率；

4.1.3.2模糊控制容量规划模型的输入参数设计：把rateregion作为模糊控制容量规划模型的输入参数，即region的资源利用率,具体设计原则如下：根据某个模版过去一段时间cpu消耗率和用户申请的quota值，引入超卖比系数t，计算出region中某个模版消耗的cpu和磁盘消耗率,取较大者作为模版分配额，最后对某个region累加每个索引模版的quota配额，再除以节点数，获得该region的资源利用率；

相关参数计算如下：

其中，索引模版中的acquiredisk和acquirecpu分别为acquiredisk＝t*diskactual+(1-t)*quotadisk*hotrateacquirecpu＝t*cpuactual+(1-t)quotacpu其中：系数t决定集群的超卖比，0≤t≤1，越接近1，集群的超卖比越高；hotrate表示每个模板热数据的比例；diskactual表示模板过去的一段时间实际的磁盘消耗；quotadisk表示用户申请的quota中占的磁盘容量；cpuactual表示模板过去一段时间实际的cpu消耗，这个值是模板的tps、qps、文档大小、索引个数等因子共同决定的；qttotacpu表示用户申请的quota中包含的cpu核数；

4.1.3.2模糊控制容量规划模型构建如下：本模型输出值作为扩缩容的节点数目，其中：count＝f(rateregion)

f(x)单变量二维模糊控制模型；rateregion单个region的资源利用率；

count＝0，表示资源利用率达标；

count＞0，表示资源利用率大于高水位线，需要扩容，扩容的节点数为count的绝对值；

count＜0，表示资源利用率小于低水位线，需要缩容，缩容的节点数为count的绝对值；

其中，构建f(h)＝count模型流程如下：

4.1.3.2.1确定观测量

由上定义集群region低水位线为Low，高水位线为High，实际测得的水位高度为h，上下限液位差Δe如下：h-Low≤Δe≤h-High

其中对于高低水位线的偏差量Δe作为观测值；

4.1.3.1.2)定义输入输出模糊集

Δe的模糊集均为：{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，其中负大(NB)、负中(NM)负小(NS)、零(O)、正小(PS)、正中(PM)正大(PB)，其中N1、N2为经验值，以下出现N1、N2皆为该意义；

Δe论域，即变化范围为：{-3，-2，-1，0，1，2，3}，得到如下集群region水位变化划分表

1，表1为集群region水位变化划分表：表1

控制量count为调节集群region的变化阀门，将其分为五个模糊集：负大(NB)、负中(NM)负小(NS)、零(O)、正小(PS)、正中(PM)正大(PB)，并将count的变化范围分为九个等级：-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，得到集群region控制量模糊划分表2：表2

4.1.3.1.3)模糊规则的描述

根据日常的经验，设计以下模糊规则：

“若Δe负大，则count负大”

“若Δe负中，则count负中”

“若Δe负小，则count负小”

“若Δe为0，则count为0”

“若Δe正小，则count正小”

“若Δe正中，则count正中”

“若Δe正大，则count正大”

其中，region利用率调整时，count为负，增加，count为正，减少；

上述规则采用“IF A THEN B”形式来描述：ifΔe＝NB then count＝NBifΔe＝NM then count＝NSifΔe＝NS then count＝NSifΔe＝0then count＝0

ifΔe＝PS then count＝PSifΔe＝PM then count＝PMifΔe＝PB then count＝PB由上经验规则，得模糊控制规则表3：

若 NBe NMe NSe ZOe PSe PMe PBe则 NBc NMc NSc ZOc PSc PMc PBc表3

4.1.3.1.4)求模糊关系

模糊控制规则是一个多条语句，它可以表示为U×V上的模糊子集，即模糊关系R：R＝(NBe×NBc)∪(NMe×NMc)∪(NSe×NSc)∪(ZOe×ZOc)∪(PSe×PSc)∪(PMe×PMc)∪(PBe×PBc)由上模糊关系，其中规则内的模糊集运算取交集，规则间的模糊集运算取并集，求得

4.1.3.1.5)模糊核心决策

集群region调整输出量为一模糊向量 其中，为矩阵的合成运算；

4.1.3.1.6)根据上述控制输出模糊向量v，再反模糊化得到调整节点count。

5.如权利要求3所述的一种基于Quota的集群模糊控制容量规划方法，其特征在于，反模糊化方法采用最大隶属度法，选取推理结果模糊集合中隶属度最大的元素作为输出值，即：count＝maxμv(v)，v∈R

如果在输出论域V中，其最大隶属度对应的输出值多于一个，则取所有具有最大隶属度输出的平均值，即：最大隶属度法不考虑输出隶属度函数的形状，只考虑最大隶属度处的输出值；

若 根据隶属度最大原则

进行反模糊化，1对应的隶属度为-4，故选择控制量为count＝-4。

6.如权利要求2所述的一种基于Quota的集群模糊控制容量规划方法，其特征在于，所述4.2，容量检查任务的过程为：

4.2.1)执行周期：根据不同场景，定期运行；

4.2.2)算法目标：确保流量突增、用户申请扩容等场景下的资源充足；

4.2.3)算法策略：

依次检查每个region的实际的资源利用率，如果rate＜High即资源利用率超过高水位线时则扩容其中

rate＝max(diskrate，cpurate)

4.2.4)扩缩容策略

count＝f(rateregion)

如上描述，f(x)为单变量二维模糊控制模型，count＝0表示资源利用率达标；count＞0表示资源利用率大于高水位线，需要扩容，扩容的节点数为count；count＜0表示资源利用率小于低水位线，需要缩容，缩容的节点数为count。