CN104991854A - 一种服务器资源的监控统计方法和*** - Google Patents

一种服务器资源的监控统计方法和*** Download PDF

Info

Publication number
CN104991854A
CN104991854A CN201510325701.7A CN201510325701A CN104991854A CN 104991854 A CN104991854 A CN 104991854A CN 201510325701 A CN201510325701 A CN 201510325701A CN 104991854 A CN104991854 A CN 104991854A
Authority
CN
China
Prior art keywords
resource
node
server
usage data
resource usage
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201510325701.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104991854B (zh
Inventor
华起
刘浩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Hongxiang Technical Service Co Ltd
Original Assignee
Beijing Qihoo Technology Co Ltd
Qizhi Software Beijing Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Qihoo Technology Co Ltd, Qizhi Software Beijing Co Ltd filed Critical Beijing Qihoo Technology Co Ltd
Priority to CN201510325701.7A priority Critical patent/CN104991854B/zh
Publication of CN104991854A publication Critical patent/CN104991854A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104991854B publication Critical patent/CN104991854B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
  • Computer And Data Communications (AREA)

Abstract

本发明公开了一种服务器资源的监控统计方法和***,该方法包括:对一个或多个节点中的服务器资源的使用情况进行实时监控,获得资源使用数据;将资源使用数据以及资源使用数据的产生时间对应保存到资源使用数据库中;对资源使用数据库中的资源使用数据进行统计分析,获得各节点中的服务器资源的使用率。本发明提供的技术方案通过对一个或多个节点中的服务器资源的使用情况的监控、获取、统计分析等过程,获得各节点中的服务器资源的使用率;一方面,对于IDC的运维人员来说,可以使得数据中心资源的分配更加合理化;另一方面,对于节点的管理者来说,能够及时有效地对服务器资源进行有意义的分配和管理,提高服务器对资源的有效利用率。

Description

一种服务器资源的监控统计方法和***
技术领域
本发明涉及互联网云监控领域,具体涉及一种服务器资源的监控统计方法和***。
背景技术
对于一个被监控***来说,服务器资源的使用情况能够直接反映该***的运行状态,是一个有效合理的***状态信息获知途径。然而现有技术中,在对被监控***实施云监控的过程中,往往忽略对被监控***中的各节点对各类服务器资源的使用情况的关注,导致被监控***的管理者无法获知各类服务器资源的使用率,进而无法根据各类服务器资源的使用率对服务器资源的分配进行及时有效的调整。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种服务器资源的监控统计方法和***。
依据本发明的一个方面,提供了一种服务器资源的监控统计方法,该方法包括:
对一个或多个节点中的服务器资源的使用情况进行实时监控,获得资源使用数据;其中,一个节点中包括一个或多个服务器;
将资源使用数据以及资源使用数据的产生时间对应保存到资源使用数据库中;
对资源使用数据库中的资源使用数据进行统计分析,获得各节点中的服务器资源的使用率。
可选地,所述服务器资源包括如下中的一种或多种:CPU、硬盘、内存、网卡。
可选地,所述对资源使用数据库中的资源使用数据进行统计分析,获得各节点中的服务器资源的使用率包括:
对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据的产生时间,生成该节点的每天/周/月/年的各类服务器资源的使用率报表。
可选地,该方法进一步包括:
对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据以及资源使用数据的产生时间,得到该节点的各类服务器资源在时间轴上的使用率曲线;
对于每类服务器资源的使用率曲线,确定一个与该曲线最为拟合的公式;
根据该公式获得该节点的该类服务器资源的未来使用需求预测数据。
可选地,该方法进一步包括:
对一个或多个节点中的服务器资源的故障情况进行实时监控,获得资源故障数据;
将资源故障数据以及资源故障数据的产生时间对应保存到资源故障数据库中;
对资源故障数据库中的资源故障数据进行统计分析,获得不同品牌和型号的服务器资源的故障率。
可选地,该方法进一步包括:
根据不同品牌和型号的服务器资源的故障率,得到未来使用的服务器资源的推荐品牌和型号数据。
可选地,该方法进一步包括:
提供用户设置接口,通过该接口接收用户对指定节点进行监控的设置指令,以及通过该接口接收用户指定的通信方式;
将获得的指定节点的服务器资源使用率通过用户指定的通信方式发送给用户。
依据本发明的另一个方面,提供了一种服务器资源的监控统计***,该***包括:
监控单元,适于对一个或多个节点中的服务器资源的使用情况进行实时监控,获得资源使用数据,将资源使用数据以及资源使用数据的产生时间对应保存到资源使用数据库中;其中,一个节点中包括一个或多个服务器;
存储单元,适于保存资源使用数据库;
统计单元,适于对资源使用数据库中的资源使用数据进行统计分析,获得各节点中的服务器资源的使用率。
可选地,所述监控单元监控的所述服务器资源包括如下中的一种或多种:CPU、硬盘、内存、网卡。
可选地,所述统计单元,适于对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据的产生时间,生成该节点的每天/周/月/年的各类服务器资源的使用率报表。
可选地,该***进一步包括:
使用预测单元,适于对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据以及资源使用数据的产生时间,得到该节点的各类服务器资源在时间轴上的使用率曲线;对于每类服务器资源的使用率曲线,确定一个与该曲线最为拟合的公式;根据该公式获得该节点的该类服务器资源的未来使用需求预测数据。
可选地,所述监控单元,进一步适于对一个或多个节点中的服务器资源的故障情况进行实时监控,获得资源故障数据;将资源故障数据以及资源故障数据的产生时间对应保存到资源故障数据库中;
所述存储单元,进一步适于存储资源故障数据库;
所述统计单元,进一步适于对资源故障数据库中的资源故障数据进行统计分析,获得不同品牌和型号的服务器资源的故障率。
可选地,该***进一步包括:
资源推荐单元,适于根据不同品牌和型号的服务器资源的故障率,得到未来使用的服务器资源的推荐品牌和型号数据。
可选地,该***进一步包括:
接口设置单元,适于提供用户设置接口,通过该接口接收用户对指定节点进行监控的设置指令,以及通过该接口接收用户指定的通信方式;
发送单元,适于将获得的指定节点的服务器资源使用率通过用户指定的通信方式发送给用户。
由上述可知,本发明提供的技术方案通过对运行在IDC上的一个或多个节点中的服务器资源的使用情况的监控、获取、保存、统计分析等过程,获得各节点中的服务器资源的使用率。对于IDC的运维人员来说,通过各节点中的服务器资源的使用率可以获知数据中心资源的利用情况,进而权衡数据中心资源的分配策略,使得托管服务更加合理化。对于节点的管理者来说,所获得的服务器资源的使用率可以提供有效的决策支撑,使得管理者能够及时有效地对服务器资源进行有意义的分配和管理,提高各类服务器资源的有效利用率,降低管理成本,提高管理效率,符合节点的管理者的需求。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1示出了根据本发明一个实施例的一种服务器资源的监控统计方法的流程图;
图2示出了根据本发明一个实施例的一种服务器资源的监控统计***的示意图;
图3示出了根据本发明另一个实施例的一种服务器资源的监控统计***的示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
随着互联网的不断发展,互联网数据中心(IDC,Internet Data Center)应运而生,成为新世纪互联网产业中不可或缺的重要一环。IDC为互联网内容供应商、企业、媒体和各类网站提供大规模、高质量、安全可靠的专业化服务器托管、空间租用、网络带宽、应用服务供应(ASP,Application ServiceProvider)以及电子商务(EC,Electronic Commerce)等业务。
一般来说,运行在IDC上的托管对象以树状图的形式分布,形成很多节点,对于IDC的运维人员来说,需要通过了解各节点中的服务器资源的使用情况获知数据中心资源的利用情况;对于其中的一个或多个节点的管理者来说,需要通过了解该一个或多个节点中的服务器资源的使用情况来对服务器资源进行合理有效的分配和管理。基于上述需求,本发明提供了一种服务器资源的监控统计方案,通过在IDC上进行云监控部署来执行该监控统计的过程。
由于对于IDC来说,运行在IDC上的各托管对象的管理者是直接用户,因此,本文中出现的“用户”均指:运行在IDC上的托管对象(节点)的管理者。
图1示出了根据本发明一个实施例的一种服务器资源的监控统计方法的流程图。如图1所示,该方法包括:
步骤S110,对一个或多个节点中的服务器资源的使用情况进行实时监控,获得资源使用数据。
本步骤所述的一个节点中包括一个或多个服务器。在本发明的一个实施例中,服务器资源包括如下中的一种或多种:CPU、硬盘、内存、网卡。
步骤S120,将资源使用数据以及资源使用数据的产生时间对应保存到资源使用数据库中。
步骤S130,对资源使用数据库中的资源使用数据进行统计分析,获得各节点中的服务器资源的使用率。
可见,图1所示的方法通过对运行在IDC上的一个或多个节点中的服务器资源的使用情况的监控、获取、保存、统计分析等过程,获得各节点中的服务器资源的使用率。对于IDC的运维人员来说,通过各节点中的服务器资源的使用率可以获知数据中心资源的利用情况,进而权衡数据中心资源的分配策略,使得托管服务更加合理化。对于节点的管理者来说,所获得的服务器资源的使用率可以提供有效的决策支撑,使得管理者能够及时有效地对服务器资源进行有意义的分配和管理,提高各类服务器资源的有效利用率,降低管理成本,提高管理效率,符合节点的管理者的需求。
例如,***A作为托管对象运行在IDC上,该***A包括多个节点A1、A2、…、An。根据***A的管理者的需求,对***A中的节点A1中的服务器的CPU、内存资源的使用情况进行实时监控,获得资源使用数据,将该资源使用数据以及资源使用数据的产生时间对应保存到资源使用数据库中;对资源使用数据库中的资源使用数据进行统计分析,获得节点A1中的服务器的CPU、内存资源的使用率。如果发现CPU负载较低而内存使用率过高,则提示用户进行计算池资源调整,将多余的CPU资源回收,对内存进行扩容,有效提高服务器资源的利用率。同理,可以对节点A1中的服务器的其他资源进行监控统计,以制定针对其他资源的资源分配策略;也可以对***A中的其他节点A2、A3、…、An的服务器资源进行监控统计,以制定针对***A中的各个节点之间的资源分配策略。可见,基于本发明提供的服务器资源的监控统计方案,可以获得***A中的各个节点中的一个或多个服务器的资源的使用需求,根据各个服务器的资源使用需求调整服务器资源的分配情况,提高了服务器对资源的有效利用率,使得***A中的服务器资源的分配更加合理化。
由于在图1所示方法的步骤S120中,是将资源使用数据和资源使用数据的产生时间对应保存到资源使用数据库中,则步骤S130对资源使用数据库中的资源使用数据进行分析统计得到的服务器资源的使用率是与时间相关的。因此,在本发明的一个实施例中,步骤S130包括:对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据的产生时间,生成该节点的每天/周/月/年的各类服务器资源的使用率报表。依据上述得到的各节点的每天/周/月/年的各类服务器资源的使用率报表,可以在不同的时间对各节点中的各类服务器资源进行适应性的分配调整。
进一步地,依据各节点的资源使用数据和资源使用数据的产生时间,可以分析统计得到各节点的各类资源的使用率随时间的变化情况,进而可以预测各节点的各类服务器资源的使用情况的变化趋势。基于此,在本发明的另一个实施例中,图1所示的方法进一步包括步骤S140,对资源使用数据库中的资源使用数据和资源使用数据的产生时间进行统计分析,获得各节点中的各类资源的未来使用需求预测数据;具体分为以下几步:
步骤S141,对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据以及资源使用数据的产生时间,得到该节点的各类服务器资源在时间轴上的使用率曲线。
步骤S142,对于每类服务器资源的使用率曲线,确定一个与该曲线最为拟合的公式。
步骤S143,根据该公式获得该节点的该类服务器资源的未来使用需求预测数据。
例如,对于***A中的节点A1来说,根据其中的CPU资源使用数据和CPU资源使用数据的产生时间,得到节点A1的CPU资源在一段时间内的使用率曲线,对该使用率曲线进行拟合,确定该使用率曲线近似满足抛物线方程,即节点A1的CPU资源的使用率与时间的关系近似满足抛物线方程,则依据该抛物线方程,可以获得任意有效时间点对应的节点A1的CPU资源的使用率,即CPU资源的未来使用需求预测数据。同理,节点A1的其他类型服务器资源以及其他节点的各类服务器资源的未来使用需求预测数据可以通过上述方法获得,也就是对未来服务器资源的分配和管理的趋势进行了合理的预测。
本发明通过部署在IDC上的云监控来实施监控统计,其监控统计的对象是多种多样的,既包括对资源的使用情况的监控统计,也包括对资源的故障情况的监控统计。因此,在本发明的一个实施例中,图1所示的方法进一步包括步骤S150,在实时监控各节点的服务器资源的使用情况的同时,也可以实时监控各节点的服务器资源的故障情况;分为以下几步:
步骤S151,对一个或多个节点中的服务器资源的故障情况进行实时监控,获得资源故障数据。
步骤S152,将资源故障数据以及资源故障数据的产生时间对应保存到资源故障数据库中。
步骤S153,对资源故障数据库中的资源故障数据进行统计分析,获得不同品牌和型号的服务器资源的故障率。
进一步地,在一个实施例中,上述过程还包括:根据不同品牌和型号的服务器资源的故障率,得到未来使用的服务器资源的推荐品牌和型号数据。
例如,对***A中的节点A1、节点A2中的硬盘资源的故障情况进行实时监控,获得节点A1的硬盘资源故障数据和节点A2的硬盘资源故障数据;分别对节点A1的硬盘资源故障数据和节点A2的硬盘资源故障数据进行统计分析,获得对应于节点A1的品牌和型号的硬盘资源的故障率和对应于节点A2的品牌和型号的硬盘资源的故障率。对比两种品牌和型号的硬盘资源的故障率,选取故障率低的品牌和型号的硬盘资源作为未来使用的硬盘资源的推荐品牌和型号数据。同理,也可以获得其他类型资源的故障率,对于同一类型资源,能够选取得到最优的未来使用的推荐品牌和型号数据。本方案使得管理者通过合理的方式对服务器资源的品牌和型号进行评估,对于服务器资源的采购、挑选、分配都具有重要的参考意义。
此外,在对各节点的服务器资源的故障情况进行监控统计的过程中,可以依据各类服务器资源的故障率与发生时间的对应关系,查看哪些时间点服务器资源的故障率较高,进而针对这些时间点的特殊情况进行相应的改善处理。
在本发明的一个实施例中,图1所示的方法进一步包括步骤S160,与用户进行交互;分为以下几步:
步骤S161,提供用户设置接口,通过该接口接收用户对指定节点进行监控的设置指令,以及通过该接口接收用户指定的通信方式。
步骤S162,将获得的指定节点的服务器资源使用率通过用户指定的通信方式发送给用户。
其中,用户指定的通信方式包括:电子邮件、手机短信、即时通信消息等。
图2示出了根据本发明一个实施例的一种服务器资源的监控统计***的示意图。如图2所示,该服务器资源的监控统计***200包括:
监控单元210,适于对一个或多个节点中的服务器资源的使用情况进行实时监控,获得资源使用数据,将资源使用数据以及资源使用数据的产生时间对应保存到资源使用数据库中。
其中,监控单元210所监控的一个节点中包括一个或多个服务器。在本发明的一个实施例中,监控单元210所监控的服务器资源包括如下中的一种或多种:CPU、硬盘、内存、网卡。
存储单元220,适于保存资源使用数据库。
统计单元230,适于对资源使用数据库中的资源使用数据进行统计分析,获得各节点中的服务器资源的使用率。
可见,图2所示的***通过对运行在IDC上的一个或多个节点中的服务器资源的使用情况的监控、获取、保存、统计分析等过程,获得各节点中的服务器资源的使用率。对于IDC的运维人员来说,通过各节点中的服务器资源的使用率可以获知数据中心资源的利用情况,进而权衡数据中心资源的分配策略,使得托管服务更加合理化。对于节点的管理者来说,所获得的服务器资源的使用率可以提供有效的决策支撑,使得管理者能够及时有效地对服务器资源进行有意义的分配和管理,提高各类服务器资源的有效利用率,降低管理成本,提高管理效率,符合节点的管理者的需求。
在本发明的一个实施例中,图2所示***的统计单元230,适于对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据的产生时间,生成该节点的每天/周/月/年的各类服务器资源的使用率报表。
图3示出了根据本发明另一个实施例的一种服务器资源的监控统计***的示意图。如图3所示,该服务器资源的监控统计***300包括:监控单元310、存储单元320、统计单元330、使用预测单元340、资源推荐单元350、接口设置单元360和发送单元370。
在本实施例中,监控单元310、存储单元320、统计单元330与图2所示***的监控单元210、存储单元220、统计单元230对应相同,在此不再赘述。
使用预测单元340,适于对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据以及资源使用数据的产生时间,得到该节点的各类服务器资源在时间轴上的使用率曲线;对于每类服务器资源的使用率曲线,确定一个与该曲线最为拟合的公式;根据该公式获得该节点的该类服务器资源的未来使用需求预测数据。
在本发明的一个实施例中,图3所示的***在实时监控各节点的服务器资源的使用情况的同时,也可以实时监控各节点的服务器资源的故障情况:
监控单元310,进一步适于对一个或多个节点中的服务器资源的故障情况进行实时监控,获得资源故障数据;将资源故障数据以及资源故障数据的产生时间对应保存到资源故障数据库中。
存储单元320,进一步适于存储资源故障数据库。
统计单元330,进一步适于对资源故障数据库中的资源故障数据进行统计分析,获得不同品牌和型号的服务器资源的故障率。
资源推荐单元350,适于根据不同品牌和型号的服务器资源的故障率,得到未来使用的服务器资源的推荐品牌和型号数据。
在本发明的一个实施例中,图3所示的***具有与用户进行交互的功能:
接口设置单元360,适于提供用户设置接口,通过该接口接收用户对指定节点进行监控的设置指令,以及通过该接口接收用户指定的通信方式;
发送单元370,适于将获得的指定节点的服务器资源使用率通过用户指定的通信方式发送给用户。
图2-图3所示的服务器资源的监控统计***的各实施例与图1所示的服务器资源的监控统计方法的各实施例对应相同,上文中已详细说明,在此不再赘述。
综上所述,本发明提供的技术方案通过对运行在IDC上的一个或多个节点中的服务器资源的使用情况的监控、获取、保存、统计分析等过程,获得了各节点中的服务器资源的使用率,进而能够预测各类服务器资源的未来使用需求;以及通过对运行咋IDC上的一个或多个节点中的服务器资源的故障情况的监控、获取、保存、统计分析等过程,获得了各节点中的各类服务器资源的故障率,进而能够选取各类服务器资源的推荐品牌和型号。对于IDC的运维人员来说,可以获知数据中心资源的利用情况和故障情况,进而权衡数据中心资源的分配管理策略,使得托管服务更加合理化、完善化。对于节点的管理者来说,能够及时有效地对服务器资源进行有意义的分配和管理,提高所管理节点对各类服务器资源的有效利用率,降低管理成本,提高管理效率,符合节点的管理者的需求。
需要说明的是:
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述,构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外,本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白,可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容,并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如下面的权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解,可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件,以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在下面的权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的一种服务器资源的监控统计***中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制,并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中,不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
本发明公开了B1、一种服务器资源的监控统计方法,其中,该方法包括:
对一个或多个节点中的服务器资源的使用情况进行实时监控,获得资源使用数据;其中,一个节点中包括一个或多个服务器;
将资源使用数据以及资源使用数据的产生时间对应保存到资源使用数据库中;
对资源使用数据库中的资源使用数据进行统计分析,获得各节点中的服务器资源的使用率。
B2、如B1所述的方法,其中,所述服务器资源包括如下中的一种或多种:CPU、硬盘、内存、网卡。
B3、如B1所述的方法,其中,所述对资源使用数据库中的资源使用数据进行统计分析,获得各节点中的服务器资源的使用率包括:
对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据的产生时间,生成该节点的每天/周/月/年的各类服务器资源的使用率报表。
B4、如B1所述的方法,其中,该方法进一步包括:
对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据以及资源使用数据的产生时间,得到该节点的各类服务器资源在时间轴上的使用率曲线;
对于每类服务器资源的使用率曲线,确定一个与该曲线最为拟合的公式;
根据该公式获得该节点的该类服务器资源的未来使用需求预测数据。
B5、如B1所述的方法,其中,该方法进一步包括:
对一个或多个节点中的服务器资源的故障情况进行实时监控,获得资源故障数据;
将资源故障数据以及资源故障数据的产生时间对应保存到资源故障数据库中;
对资源故障数据库中的资源故障数据进行统计分析,获得不同品牌和型号的服务器资源的故障率。
B6、如B5所述的方法,其中,该方法进一步包括:
根据不同品牌和型号的服务器资源的故障率,得到未来使用的服务器资源的推荐品牌和型号数据。
B7、如B1-B6中任一项所述的方法,其中,该方法进一步包括:
提供用户设置接口,通过该接口接收用户对指定节点进行监控的设置指令,以及通过该接口接收用户指定的通信方式;
将获得的指定节点的服务器资源使用率通过用户指定的通信方式发送给用户。
本发明还公开了C8、一种服务器资源的监控统计***,其中,该***包括:
监控单元,适于对一个或多个节点中的服务器资源的使用情况进行实时监控,获得资源使用数据,将资源使用数据以及资源使用数据的产生时间对应保存到资源使用数据库中;其中,一个节点中包括一个或多个服务器;
存储单元,适于保存资源使用数据库;
统计单元,适于对资源使用数据库中的资源使用数据进行统计分析,获得各节点中的服务器资源的使用率。
C9、如C8所述的***,其中,所述监控单元监控的所述服务器资源包括如下中的一种或多种:CPU、硬盘、内存、网卡。
C10、如C8所述的***,其中,
所述统计单元,适于对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据的产生时间,生成该节点的每天/周/月/年的各类服务器资源的使用率报表。
C11、如C8所述的***,其中,该***进一步包括:
使用预测单元,适于对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据以及资源使用数据的产生时间,得到该节点的各类服务器资源在时间轴上的使用率曲线;对于每类服务器资源的使用率曲线,确定一个与该曲线最为拟合的公式;根据该公式获得该节点的该类服务器资源的未来使用需求预测数据。
C12、如C8所述的***,其中,
所述监控单元,进一步适于对一个或多个节点中的服务器资源的故障情况进行实时监控,获得资源故障数据;将资源故障数据以及资源故障数据的产生时间对应保存到资源故障数据库中;
所述存储单元,进一步适于存储资源故障数据库;
所述统计单元,进一步适于对资源故障数据库中的资源故障数据进行统计分析,获得不同品牌和型号的服务器资源的故障率。
C13、如C12所述的***,其中,该***进一步包括:
资源推荐单元,适于根据不同品牌和型号的服务器资源的故障率,得到未来使用的服务器资源的推荐品牌和型号数据。
C14、如C8-C13中任一项所述的***,其中,该***进一步包括:
接口设置单元,适于提供用户设置接口,通过该接口接收用户对指定节点进行监控的设置指令,以及通过该接口接收用户指定的通信方式;
发送单元,适于将获得的指定节点的服务器资源使用率通过用户指定的通信方式发送给用户。

Claims (10)

1.一种服务器资源的监控统计方法,其中,该方法包括:
对一个或多个节点中的服务器资源的使用情况进行实时监控,获得资源使用数据;其中,一个节点中包括一个或多个服务器;
将资源使用数据以及资源使用数据的产生时间对应保存到资源使用数据库中;
对资源使用数据库中的资源使用数据进行统计分析,获得各节点中的服务器资源的使用率。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述服务器资源包括如下中的一种或多种:CPU、硬盘、内存、网卡。
3.如权利要求1所述的方法,其中,所述对资源使用数据库中的资源使用数据进行统计分析,获得各节点中的服务器资源的使用率包括:
对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据的产生时间,生成该节点的每天/周/月/年的各类服务器资源的使用率报表。
4.如权利要求1所述的方法,其中,该方法进一步包括:
对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据以及资源使用数据的产生时间,得到该节点的各类服务器资源在时间轴上的使用率曲线;
对于每类服务器资源的使用率曲线,确定一个与该曲线最为拟合的公式;
根据该公式获得该节点的该类服务器资源的未来使用需求预测数据。
5.如权利要求1所述的方法,其中,该方法进一步包括:
对一个或多个节点中的服务器资源的故障情况进行实时监控,获得资源故障数据;
将资源故障数据以及资源故障数据的产生时间对应保存到资源故障数据库中;
对资源故障数据库中的资源故障数据进行统计分析,获得不同品牌和型号的服务器资源的故障率。
6.一种服务器资源的监控统计***,其中,该***包括:
监控单元,适于对一个或多个节点中的服务器资源的使用情况进行实时监控,获得资源使用数据,将资源使用数据以及资源使用数据的产生时间对应保存到资源使用数据库中;其中,一个节点中包括一个或多个服务器;
存储单元,适于保存资源使用数据库;
统计单元,适于对资源使用数据库中的资源使用数据进行统计分析,获得各节点中的服务器资源的使用率。
7.如权利要求6所述的***,其中,所述监控单元监控的所述服务器资源包括如下中的一种或多种:CPU、硬盘、内存、网卡。
8.如权利要求6所述的***,其中,
所述统计单元,适于对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据的产生时间,生成该节点的每天/周/月/年的各类服务器资源的使用率报表。
9.如权利要求6所述的***,其中,该***进一步包括:
使用预测单元,适于对于每个节点,根据资源使用数据库中的该节点的资源使用数据以及资源使用数据的产生时间,得到该节点的各类服务器资源在时间轴上的使用率曲线;对于每类服务器资源的使用率曲线,确定一个与该曲线最为拟合的公式;根据该公式获得该节点的该类服务器资源的未来使用需求预测数据。
10.如权利要求6所述的***,其中,
所述监控单元,进一步适于对一个或多个节点中的服务器资源的故障情况进行实时监控,获得资源故障数据;将资源故障数据以及资源故障数据的产生时间对应保存到资源故障数据库中;
所述存储单元,进一步适于存储资源故障数据库;
所述统计单元,进一步适于对资源故障数据库中的资源故障数据进行统计分析,获得不同品牌和型号的服务器资源的故障率。
CN201510325701.7A 2015-06-12 2015-06-12 一种服务器资源的监控统计方法和*** Active CN104991854B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510325701.7A CN104991854B (zh) 2015-06-12 2015-06-12 一种服务器资源的监控统计方法和***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510325701.7A CN104991854B (zh) 2015-06-12 2015-06-12 一种服务器资源的监控统计方法和***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104991854A true CN104991854A (zh) 2015-10-21
CN104991854B CN104991854B (zh) 2018-09-04

Family

ID=54303670

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510325701.7A Active CN104991854B (zh) 2015-06-12 2015-06-12 一种服务器资源的监控统计方法和***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104991854B (zh)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105607948A (zh) * 2015-12-18 2016-05-25 国云科技股份有限公司 一种基于sla的虚拟机迁移预测方法
CN106067852A (zh) * 2016-06-08 2016-11-02 智者四海(北京)技术有限公司 服务器使用量的监控方法及装置
CN107329881A (zh) * 2017-06-02 2017-11-07 腾讯科技(深圳)有限公司 应用***性能测试方法及装置、计算机设备及存储介质
CN109165045A (zh) * 2018-08-09 2019-01-08 网宿科技股份有限公司 一种调整服务器的硬件配置的方法和装置
CN109324896A (zh) * 2018-08-22 2019-02-12 北京奇虎科技有限公司 数据库实例的调度方法和装置
CN109783319A (zh) * 2019-01-17 2019-05-21 珠海金山网络游戏科技有限公司 一种服务器与进程性能指标定点采样与生成报告的方法
CN110460491A (zh) * 2019-07-05 2019-11-15 锐捷网络股份有限公司 基于rdma的性能测试方法及装置
CN110995536A (zh) * 2019-11-29 2020-04-10 紫光华山科技有限公司 一种资源使用率统计方法及装置
CN111752710A (zh) * 2020-06-23 2020-10-09 中国电力科学研究院有限公司 数据中心pue动态优化方法、***、设备及可读存储介质
TWI712880B (zh) * 2019-04-11 2020-12-11 臺灣銀行股份有限公司 資訊服務可用性管理方法及系統
CN117149395A (zh) * 2023-10-10 2023-12-01 广东广信通信服务有限公司 一种idc机房资源管理方法及***

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005182641A (ja) * 2003-12-22 2005-07-07 Hitachi Information Systems Ltd 動的負荷分散システム及び動的負荷分散方法
CN102075425A (zh) * 2008-12-16 2011-05-25 ***通信集团北京有限公司 一种业务分配方法和负载均衡器
CN102801792A (zh) * 2012-07-26 2012-11-28 华南理工大学 基于统计预测的云cdn资源自动部署方法
CN103873498A (zh) * 2012-12-11 2014-06-18 中国电信股份有限公司 云平台资源自适应预警方法与***
CN103942105A (zh) * 2014-03-20 2014-07-23 华为技术有限公司 一种获取资源利用情况的方法和装置
CN104184819A (zh) * 2014-08-29 2014-12-03 城云科技(杭州)有限公司 多层级负载均衡云资源监控方法
CN104202254A (zh) * 2014-08-14 2014-12-10 江苏省邮电规划设计院有限责任公司 一种基于云计算平台服务器智能负载均衡方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005182641A (ja) * 2003-12-22 2005-07-07 Hitachi Information Systems Ltd 動的負荷分散システム及び動的負荷分散方法
CN102075425A (zh) * 2008-12-16 2011-05-25 ***通信集团北京有限公司 一种业务分配方法和负载均衡器
CN102801792A (zh) * 2012-07-26 2012-11-28 华南理工大学 基于统计预测的云cdn资源自动部署方法
CN103873498A (zh) * 2012-12-11 2014-06-18 中国电信股份有限公司 云平台资源自适应预警方法与***
CN103942105A (zh) * 2014-03-20 2014-07-23 华为技术有限公司 一种获取资源利用情况的方法和装置
CN104202254A (zh) * 2014-08-14 2014-12-10 江苏省邮电规划设计院有限责任公司 一种基于云计算平台服务器智能负载均衡方法
CN104184819A (zh) * 2014-08-29 2014-12-03 城云科技(杭州)有限公司 多层级负载均衡云资源监控方法

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105607948A (zh) * 2015-12-18 2016-05-25 国云科技股份有限公司 一种基于sla的虚拟机迁移预测方法
CN106067852A (zh) * 2016-06-08 2016-11-02 智者四海(北京)技术有限公司 服务器使用量的监控方法及装置
CN107329881A (zh) * 2017-06-02 2017-11-07 腾讯科技(深圳)有限公司 应用***性能测试方法及装置、计算机设备及存储介质
CN107329881B (zh) * 2017-06-02 2021-12-03 腾讯科技(深圳)有限公司 应用***性能测试方法及装置、计算机设备及存储介质
CN109165045A (zh) * 2018-08-09 2019-01-08 网宿科技股份有限公司 一种调整服务器的硬件配置的方法和装置
CN109324896A (zh) * 2018-08-22 2019-02-12 北京奇虎科技有限公司 数据库实例的调度方法和装置
CN109783319A (zh) * 2019-01-17 2019-05-21 珠海金山网络游戏科技有限公司 一种服务器与进程性能指标定点采样与生成报告的方法
TWI712880B (zh) * 2019-04-11 2020-12-11 臺灣銀行股份有限公司 資訊服務可用性管理方法及系統
CN110460491A (zh) * 2019-07-05 2019-11-15 锐捷网络股份有限公司 基于rdma的性能测试方法及装置
CN110995536A (zh) * 2019-11-29 2020-04-10 紫光华山科技有限公司 一种资源使用率统计方法及装置
CN110995536B (zh) * 2019-11-29 2022-04-26 紫光华山科技有限公司 一种资源使用率统计方法及装置
CN111752710A (zh) * 2020-06-23 2020-10-09 中国电力科学研究院有限公司 数据中心pue动态优化方法、***、设备及可读存储介质
CN111752710B (zh) * 2020-06-23 2023-01-31 中国电力科学研究院有限公司 数据中心pue动态优化方法、***、设备及可读存储介质
CN117149395A (zh) * 2023-10-10 2023-12-01 广东广信通信服务有限公司 一种idc机房资源管理方法及***

Also Published As

Publication number Publication date
CN104991854B (zh) 2018-09-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104991854A (zh) 一种服务器资源的监控统计方法和***
US11403297B2 (en) Selecting resource configurations for query execution
Zheng et al. Mitigating curtailment and carbon emissions through load migration between data centers
Goudarzi et al. Maximizing profit in cloud computing system via resource allocation
CN105183625A (zh) 一种日志数据处理方法和装置
US20130132060A1 (en) Predicting service request breaches
CN107992392B (zh) 一种用于云渲染***的自动监控修复***和方法
CN109901918B (zh) 一种处理超时任务的方法和装置
CN104935464A (zh) 一种网站***的故障预警方法和装置
CN110138688A (zh) 动态调整业务接口的方法、装置、设备及可读存储介质
US20210216206A1 (en) Disk storage space management
US20200120465A1 (en) System of actions for iot devices
US20200106683A1 (en) Task extension for service level agreement state management
US20230018388A1 (en) Real time fault tolerant stateful featurization
CN107368419A (zh) 分布式环境下的自动测试方法及***、服务终端、存储器
US10331484B2 (en) Distributed data platform resource allocator
CN104916095A (zh) 一种多点监控报警方法和***
CN105100216A (zh) 一种多业务的监控方法和装置
CN106126419A (zh) 一种应用程序的调试方法及装置
CN1783121A (zh) 用于执行设计自动化的方法和***
CN105471626A (zh) 一种分配内存存储数据的方法和***
Talluri et al. Characterization of a big data storage workload in the cloud
CN112579655A (zh) 一种整合客户画像指标的方法、装置及设备
US20180097702A1 (en) Techniques and architectures for efficient allocation of under-utilized resources
Xiong et al. Optimal software maintenance policy considering unavailable time

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20220802

Address after: 300450 No. 9-3-401, No. 39, Gaoxin 6th Road, Binhai Science Park, Binhai New Area, Tianjin

Patentee after: 3600 Technology Group Co.,Ltd.

Address before: 100088 room 112, block D, 28 new street, new street, Xicheng District, Beijing (Desheng Park)

Patentee before: BEIJING QIHOO TECHNOLOGY Co.,Ltd.

Patentee before: Qizhi software (Beijing) Co.,Ltd.

TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20230627

Address after: 1765, floor 17, floor 15, building 3, No. 10 Jiuxianqiao Road, Chaoyang District, Beijing 100015

Patentee after: Beijing Hongxiang Technical Service Co.,Ltd.

Address before: 300450 No. 9-3-401, No. 39, Gaoxin 6th Road, Binhai Science Park, Binhai New Area, Tianjin

Patentee before: 3600 Technology Group Co.,Ltd.