CN108063784B - 一种云环境下应用集群资源分配的方法、装置和*** - Google Patents
一种云环境下应用集群资源分配的方法、装置和*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN108063784B CN108063784B CN201610982629.XA CN201610982629A CN108063784B CN 108063784 B CN108063784 B CN 108063784B CN 201610982629 A CN201610982629 A CN 201610982629A CN 108063784 B CN108063784 B CN 108063784B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- resources
- resource
- application
- application cluster
- level
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 claims description 10
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000009530 blood pressure measurement Methods 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 7
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L65/00—Network arrangements, protocols or services for supporting real-time applications in data packet communication
- H04L65/40—Support for services or applications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
- H04L67/104—Peer-to-peer [P2P] networks
- H04L67/1074—Peer-to-peer [P2P] networks for supporting data block transmission mechanisms
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
- H04L67/104—Peer-to-peer [P2P] networks
- H04L67/1044—Group management mechanisms
- H04L67/1053—Group management mechanisms with pre-configuration of logical or physical connections with a determined number of other peers
- H04L67/1057—Group management mechanisms with pre-configuration of logical or physical connections with a determined number of other peers involving pre-assessment of levels of reputation of peers
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Debugging And Monitoring (AREA)
- Multi Processors (AREA)
Abstract
本申请实施例提供了一种云环境下应用集群资源分配的方法、装置和***,所述方法包括:获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率;依据所述资源使用率确定各个应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括高占用级别和低占用级别;为所述高占用级别的应用集群申请资源;若为所述高占用级别的应用集群申请资源失败,则按照资源负载级别释放低占用级别的应用集群的资源;将所述释放的资源分配给所述高占用级别的应用集群。本申请实施例能够拉平整个云环境下应用集群的资源负载,能够充分利用现有资源,提高应用集群的资源使用效率,使得应用集群可以支撑更高的访问流量。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,特别是涉及一种云环境下应用集群资源分配的方法,一种云环境下应用集群资源分配的装置,以及一种云环境下应用集群资源分配的***。
背景技术
云计算是一种通过互联网以服务方式提供动态可伸缩的虚拟资源的计算模式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。云计算的基础环境是虚拟化,虚拟化环境中存在资源共享。云计算环境(以下简称云环境)中经常使用虚拟机(VM,Virtual Machine),这些虚拟机主要关联的***资源等等。
云环境中的这些资源都是由虚拟机共享,当虚拟机需要申请资源时,将从该云环境中申请空闲的资源。然而,在资源有限的情况下,如果空闲的资源已经耗尽,那么虚拟机申请资源失败,该虚拟机将由于资源负载过大而无法正常工作,极大影响工作效率。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本申请实施例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云环境下应用集群资源分配的方法,一种云环境下应用集群资源分配的装置,以及一种云环境下应用集群资源分配的***。
为了解决上述问题,本申请实施例公开了一种云环境下应用集群资源分配的***,所述***包括:
一个或多个处理器;
存储器;和
一个或多个模块,所述一个或多个模块存储于所述存储器中并被配置成由所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个模块具有如下功能:
获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率;
依据所述资源使用率确定各个应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括高占用级别和低占用级别;
为所述高占用级别的应用集群申请资源;
若为所述高占用级别的应用集群申请资源失败,则按照资源负载级别释放低占用级别的应用集群的资源;
将所述释放的资源分配给所述高占用级别的应用集群。
本申请实施例还公开了一种云环境下应用集群资源分配的方法,包括:
获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率;
依据所述资源使用率确定各个应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括高占用级别和低占用级别;
为所述高占用级别的应用集群申请资源;
若为所述高占用级别的应用集群申请资源失败,则按照资源负载级别释放低占用级别的应用集群的资源;
将所述释放的资源分配给所述高占用级别的应用集群。
优选地,所述获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率的步骤包括:
当访问流量提升时,获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率。
优选地,所述云环境下包括资源池,所述为高占用级别的应用集群申请资源的步骤包括:
向所述资源池申请资源;
当所述资源池的资源充足时,则为所述高占用级别的应用集群分配所述资源池中资源;
当所述资源池的资源枯竭时,则为所述高占用级别的应用集群申请资源失败。
优选地,所述应用集群具有对应的优先级,所述为高占用级别的应用集群分配所述资源池中资源的步骤包括:
当所述高占用级别的应用集群为两个或者两个以上时,按照所述优先级为高占用级别的应用集群分配所述资源池中资源。
优选地,所述资源负载级别具有对应的释放比例,所述按照资源负载级别释放低占用级别的应用集群的资源的步骤包括:
确定低占用级别的应用集群的资源负载级别对应的释放比例;
按照所述释放比例释放所述低占用级别的应用集群的资源;
将所述释放的资源保存至资源池中。
优选地,所述按照释放比例释放所述低占用级别的应用集群的资源的步骤包括:
获取所述低占用级别的应用集群的当前资源;
获取所述低占用级别的应用集群的当前访问流量;
采用所述当前访问流量和预设单机极限值计算需求资源;
采用所述当前资源和所述需求资源确定所述低占用级别的应用集群的空闲资源;
按照所述释放比例释放所述空闲资源。
优选地,所述将释放的资源分配给所述高占用级别的应用集群的步骤包括:
向所述保存有释放的资源的资源池申请资源;
为所述高占用级别的应用集群分配所述资源池中释放的资源。
本申请实施例还公开了一种云环境下应用集群资源分配的装置,包括:
资源使用率获取模块,用于获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率;
资源负载级别确定模块,用于依据所述资源使用率确定各个应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括高占用级别和低占用级别;
资源申请获取模块,用于为所述高占用级别的应用集群申请资源;
资源释放模块,用于若为所述高占用级别的应用集群申请资源失败,则按照资源负载级别释放低占用级别的应用集群的资源;
资源分配模块,用于将所述释放的资源分配给所述高占用级别的应用集群。
本申请实施例还公开了一种云环境下应用集群资源分配的方法,包括:
获取云环境下各个应用集群的资源负载状态;
依据所述资源负载状态确定所述应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括资源满载级别和其他级别;
为所述资源满载级别的应用集群申请资源;
若为所述资源满载级别的应用集群申请资源失败,则按照资源负载级别释放其他级别的应用集群的资源;
将所述释放的资源分配给所述资源满载级别的应用集群。
优选地,所述获取云环境下各个应用集群的资源负载状态的步骤包括:
当访问流量提升时,获取云环境下各个应用集群的资源负载状态。
优选地,所述云环境下包括资源池,所述为资源满载级别的应用集群申请资源的步骤包括:
向所述资源池申请资源;
当所述资源池的资源充足时,则为所述资源满载级别的应用集群分配所述资源池中资源;
当所述资源池的资源枯竭时,则为所述资源满载级别的应用集群申请资源失败。
优选地,所述应用集群具有对应的优先级,所述为资源满载级别的应用集群分配所述资源池中资源的步骤包括:
当所述资源满载级别的应用集群为两个或者两个以上时,按照所述优先级为资源满载级别的应用集群分配所述资源池中资源。
优选地,所述资源负载级别具有对应的释放比例,所述按照资源负载级别释放其他级别的应用集群的资源的步骤包括:
确定其他级别的应用集群的资源负载级别对应的释放比例;
按照所述释放比例释放所述其他级别的应用集群的资源;
将所述释放的资源保存至资源池中。
优选地,所述按照释放比例释放所述其他应用集群的资源的步骤包括:
获取所述其他级别的应用集群的当前资源;
获取所述其他级别的应用集群的当前访问流量;
采用所述当前访问流量和预设单机极限值计算需求资源;
采用所述当前资源和所述需求资源确定所述其他级别的应用集群的空闲资源;
按照所述释放比例释放所述空闲资源。
优选地,所述将释放的资源分配给所述资源满载级别的应用集群的步骤包括:
向所述保存有释放的资源的资源池申请资源;
为所述资源满载级别的应用集群分配所述资源池中释放的资源。
本申请实施例还公开了一种云环境下应用集群资源分配的装置,包括:
资源负载状态获取模块,用于获取云环境下各个应用集群的资源负载状态;
资源负载级别确定模块,用于依据所述资源负载状态确定所述应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括资源满载级别和其他级别;
资源申请模块,用于为所述资源满载级别的应用集群申请资源;
资源释放模块,用于在为所述资源满载级别的应用集群申请资源失败时,按照资源负载级别释放其他级别的应用集群的资源;
释放资源分配模块,用于将所述释放的资源分配给所述资源满载级别的应用集群。
本申请实施例包括以下优点:
本申请实施例对于在云环境下应用集群,根据各个应用集群资源负载状态确定其所处的资源负载级别,如果存在资源满载级别的应用集群,则为该应用集群申请资源,如果此时申请资源失败,则请求其他级别的应用集群释放资源,最后将释放的资源分配给资源满载级别的应用集群。需要说明的是,本申请实施例是按照应用集群的资源满载级别来释放资源,故而如果反复执行上述步骤,那么最终将拉平整个云环境下应用集群的资源负载,能够充分利用现有资源,提高应用集群的资源使用效率,使得应用集群可以支撑更高的访问流量。
附图说明
图1是本申请的一种云环境下应用集群资源分配的方法实施例1的步骤流程图;
图2是本申请的一种云环境下应用集群的资源分配示意图;
图3是本申请的一种云环境下应用集群资源分配的方法实施例2的步骤流程图;
图4是本申请的一种云环境下应用集群资源分配的装置实施例的结构框图;
图5是本申请的一种服务器实施例结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
在云环境下包括一个或多个应用集群,可以分别独立完成特定服务,应用集群之间交互形成交易链路,能够完成一个完整的交易工作。例如,在某个供应链路的应用集群中,包括商品、物流、认证、营销等四个应用***,在该供应链路的应用集群中完成商品、物流、认证、营销等一系列工作。交易链路压测可以用于测试应用集群的交易链路的处理效率。
交易链路压测通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件对应用集群的各项性能指标进行压测,检测出应用集群的性能瓶颈,提高应用集群的处理能力。
然而,目前交易链路压测只是测试出应用集群的性能瓶颈,并且当访问流量达到目标值,例如达到15W的访问流量时,则不再向上探测应用集群的处理能力,那么资源无法充分利用起来。
针对上述问题,本申请实施例对于云环境下应用集群,在指定的平台上压测过程中,拉平交易链路整体应用集群的资源负载,在现有资源有限的情况下,充分利用现有资源,均衡各个应用集群的资源负载,提升应用集群的处理能力,使得应用集群能够支撑更高访问流量。
参照图1,示出了本申请的一种云环境下应用集群资源分配的方法实施例的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤101,获取云环境下各个应用集群的资源负载状态;
在本申请实施例中,首先梳理某个交易链路的应用集群,并将该应用集群接入指定的平台上,形成云环境。在该云环境下能够对于应用集群进行统筹规划。
如图2所示,在某个交易链路上包括应用A集群,应用B集群,应用C集群,这些应用集群接入到某个指定的平台中,在该平台上的应用集群可以共享资源。
应用集群的资源负载状态,是指应用集群的资源使用率,具体来说,资源可以包括容量、CPU、内存、磁盘I/O、网络带宽等等。在某些情况下,应用集群的资源使用率可以达到100%。
在本申请的一个实施例中,所述步骤101可以包括如下子步骤:
子步骤S11,当访问流量提升时,获取云环境下各个应用集群的资源负载状态。
本申请实施例通过对交易链路进行压测,探测目前应用集群的性能瓶颈。所谓性能瓶颈,即资源使用率达到了危险阈值,此时应用集群将无法正常工作。
在对交易链路进行压测的过程中,可以不断提升用户对于应用集群的访问流量。在一种情形下,本申请实施例在检测到访问流量提升时,将获取云环境下各个应用集群的资源负载状态。
步骤102,依据所述资源负载状态确定所述应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括资源满载级别和其他级别;
在本申请实施例中,对于各个应用集群,将按照其资源负载状态来确定其所处的资源负载级别,资源负载级别能够用于表征应用集群的资源使用率。
资源负载级别可以包括资源满载级别和其他级别,资源满载级别是指应用集群的资源使用率已经达到一个危险阈值,例如,可能是CPU使用率达到90%。
如图2所示,应用A集群如果是CPU使用率大于70%(CPU>70%),或者,在1分钟内的平均负载与CPU核数的关系为load1>core_num*1.5,则可以认为应用A集群处于资源满载级别,应用B集群和应用C集群则是为其他级别。
需要说明的是,本申请实施例对于资源负载级别的级别数量的划分,可以按照具体需求划分,本申请实施例对此不加以限制。此外,本申请实施例对于资源负载级别的划分方式,不仅仅局限于CPU使用率,也可以结合其他资源参数进行划分,比如内存、磁盘I/O、网络带宽等使用率,或者按照其他方式进行划分均可,本申请实施例同样对此不加以限制。
步骤103,为所述资源满载级别的应用集群申请资源;
在云环境下可以包括资源池,在资源池中放置有空闲的资源,当应用集群需要进行申请资源时,将首先向资源池申请资源。
在本申请的一个实施例中,所述步骤103可以包括如下子步骤:
子步骤S21,向所述资源池申请资源;
子步骤S22,当所述资源池的资源充足时,则为所述资源满载级别的应用集群分配所述资源池中资源;
子步骤S23,当所述资源池的资源枯竭时,则为所述资源满载级别的应用集群申请资源失败。
可以理解,如果资源池中资源充足,那么可以直接将资源池中的资源分配给资源满载级别的应用集群,但是,如果资源池中资源已经枯竭,那么将无法为资源满载级别的应用集群申请资源,此时申请资源失败。
在本申请的一个实施例中,所述应用集群可以具有对应的优先级,所述子步骤S22可以包括如下子步骤:
子步骤S221,当所述资源满载级别的应用集群为两个或者两个以上时,按照所述优先级为资源满载级别的应用集群分配所述资源池中资源。
当资源池中存在可分配的资源时,可以将资源优先分配给高优先级别的应用集群。具体来说,如果多个应用集群同时出现性能瓶颈,即多个资源满载级别的应用集群同时出现时,将按照优先级为每个应用集群按序分配资源,高优先级的应用集群优先申请资源,然后再为低优先级的应用集群申请资源,通过这样的分配原则,可以使得应用集群的宿主机资源的充分利用。
反之,如果不按照优先级为每个应用集群按序分配资源,那么将可能导致在为低优先级的应用集群申请资源后,资源池中资源枯竭,那么最后将无法为高优先级的应用集群分配资源。
需要说明的是,本申请实施例中对于应用集群的优先级,可以由相关人员进行设置,当然,也可以按照应用集群的重要程度或者处理顺序等其他方式来设置应用集群的优先级,本发明实施例对此不加以限制。
步骤104,若为所述资源满载级别的应用集群申请资源失败,则按照资源负载级别释放其他级别的应用集群的资源;
本申请实施例在从资源池申请资源失败时,将释放其他应用集群的资源来弥补当前资源不足的情况。
在本申请的一个实施例中,所述资源负载级别可以具有对应的释放比例,所述步骤104可以包括如下子步骤:
子步骤S31,确定其他级别的应用集群的资源负载级别对应的释放比例;
子步骤S32,按照所述释放比例释放所述其他级别的应用集群的资源;
子步骤S33,将所述释放的资源保存至资源池中。
在本申请实施例中,在释放应用集群的资源时,是按照应用集群的资源负载级别来释放资源,即如果是负载较大的应用集群,则释放较少的资源,如果是负载较小的应用集群,则释放较多的资源。
在本申请的一个实施例中,所述子步骤S32,即所述按照释放比例释放所述其他应用集群的资源的步骤包括:
子步骤S321,获取所述其他级别的应用集群的当前资源;
子步骤S322,获取所述其他级别的应用集群的当前访问流量;
子步骤S323,采用所述当前访问流量和预设单机极限值计算需求资源;
子步骤S324,采用所述当前资源和所述需求资源确定所述其他级别的应用集群的空闲资源;
子步骤S325,按照所述释放比例释放所述空闲资源。
在本申请实施例中,当前应用集群所需的资源可以是:当前应用集群的每秒访问总流量/日常压测单机极值,其中,日常压测单机极值是指应用集群中单个虚拟机的所能承受的访问流量。根据应用集群的当前资源和需求资源,可以确定该应用集群可以释放的空闲资源。
在另一实施例中,当前应用集群所需的资源还可以是:当前应用集群的每秒访问总流量/日常压测单机极值/安全水位。其中,安全水位是一个buffer(缓冲),可根据实际需求设置大小或者不使用,本发明实施例对此不加以限制。
如图2所示,应用B集群的资源负载级别较高,资源使用率较高,CPU使用率大于50%,小于60%,则应用B集群只需要释放5%的资源,应用C集群的资源负载级别较低,资源使用率较低,CPU使用率大于10%,小于20%,则应用C集群需要释放15%的资源。释放的资源可以保存到T4资源池中。通过资源梯度式释放,让各个应用集群的资源能够保持在某个水平线,而不是一刀切。
步骤105,将所述释放的资源分配给所述资源满载级别的应用集群。
在本申请的一个实施例中,所述步骤105可以包括如下子步骤:
子步骤S41,向所述保存有释放的资源的资源池申请资源;
子步骤S42,为所述资源满载级别的应用集群分配所述资源池中释放的资源。
当资源池中有释放的资源存入后,资源满载级别的应用集群可以从该资源池中不断申请资源,直到满足自己的需求,则可以停止其它级别的应用集群的释放空闲资源。
具体来说,资源满载级别的应用集群的资源需求量,可以是根据访问流量确定出预测实例数(虚拟机资源),然后再将预测实例数减去当前实例数(当前虚拟机资源),即为该应用集群的资源需求量。
当然,资源满载级别的应用集群的资源需求可以是将应用集群从资源满载级别,降低至其他级别。
当本申请实施例完成对资源满载级别的应用集群分配资源后,可以继续提升用户的访问流量,并再次执行步骤101-步骤105,如是反复,最终将拉平整个交易链路的应用集群的资源负载状态,使得各个应用集群的资源都能够充分利用。
本申请实施例对于在云环境下应用集群,根据各个应用集群资源负载状态确定其所处的资源负载级别,如果存在资源满载级别的应用集群,则为该应用集群申请资源,如果此时申请资源失败,则请求其他级别的应用集群释放资源,最后将释放的资源分配给资源满载级别的应用集群。需要说明的是,本申请实施例是按照应用集群的资源满载级别来释放资源,故而如果反复执行上述步骤,那么最终将拉平整个云环境下应用集群的资源负载,能够充分利用现有资源,提高应用集群的资源使用效率,使得应用集群可以支撑更高的访问流量。
参照图3,示出了本申请的一种云环境下应用集群资源分配的方法实施例2的步骤流程图,具体可以包括如下步骤:
步骤201,获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率;
步骤202,依据所述资源使用率确定各个应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括高占用级别和低占用级别;
步骤203,为所述高占用级别的应用集群申请资源;
步骤204,若为所述高占用级别的应用集群申请资源失败,则按照资源负载级别释放低占用级别的应用集群的资源;
步骤205,将所述释放的资源分配给所述高占用级别的应用集群。
在本申请的一种优选实施例中,所述步骤201可以包括:
当访问流量提升时,获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率。
在本申请的一种优选实施例中,所述云环境下包括资源池,所述步骤203可以包括:
向所述资源池申请资源;
当所述资源池的资源充足时,则为所述高占用级别的应用集群分配所述资源池中资源;
当所述资源池的资源枯竭时,则为所述高占用级别的应用集群申请资源失败。
在本申请的一种优选实施例中,所述应用集群具有对应的优先级,所述为高占用级别的应用集群分配所述资源池中资源的步骤包括:
当所述高占用级别的应用集群为两个或者两个以上时,按照所述优先级为高占用级别的应用集群分配所述资源池中资源。
在本申请的一种优选实施例中,所述资源负载级别具有对应的释放比例,所述步骤204可以包括:
确定低占用级别的应用集群的资源负载级别对应的释放比例;
按照所述释放比例释放所述低占用级别的应用集群的资源;
将所述释放的资源保存至资源池中。
在本申请的一种优选实施例中,所述按照释放比例释放所述低占用级别的应用集群的资源的步骤包括:
获取所述低占用级别的应用集群的当前资源;
获取所述低占用级别的应用集群的当前访问流量;
采用所述当前访问流量和预设单机极限值计算需求资源;
采用所述当前资源和所述需求资源确定所述低占用级别的应用集群的空闲资源;
按照所述释放比例释放所述空闲资源。
在本申请的一种优选实施例中,所述步骤205包括:
向所述保存有释放的资源的资源池申请资源;
为所述高占用级别的应用集群分配所述资源池中释放的资源。
在具体实现中,云环境下可以划分有多条交易链路,以有针对性地处理各种的事务,在云环境下可以应用本发明实施例以对于应用集群的资源进行统筹规划。
本申请实施例,对于在云环境下应用集群,根据各个应用集群资源使用率知晓该应用集群的资源负载状态,从而可以确定其所处的资源负载级别。如果存在高占用级别的应用集群,则为该应用集群申请资源,如果此时申请资源失败,则请求低占用级别的应用集群释放资源,最后将释放的资源分配给高占用级别的应用集群。需要说明的是,本申请实施例是按照应用集群的资源满载级别来释放资源,故而如果反复执行上述步骤,那么最终将拉平整个云环境下应用集群的资源负载,能够充分利用现有资源,提高应用集群的资源使用效率,使得应用集群可以支撑更高的访问流量。
为使本领域技术人员更好地理解本申请实施例,以下通过具体的示例来说明本申请实施例中交易链路的压测过程,如图2所示。
1,梳理整个交易链路的应用集群,并接入平台;在该平台下接入有应用A集群,应用B集群,应用C集群,这些应用集群组成一个交易链路。
2,对交易链路进行压测,以探测该交易链路下应用集群的性能瓶颈。为各个应用集群按照资源负载状态划分资源负载级别,其中,出现性能瓶颈的应用集群将划分为资源满载级别。
3,当某应用集群出现性能瓶颈时,如应用A集群,则向资源池申请资源;如果从资源池申请资源成功,则继续向上摸高压力,即提升该交易链路下应用集群资源用户的访问量。
申请机器(资源)时有一个原则:如果多个应用集群同时出现性能瓶颈,则按照每个应用集群的优先级高低来分配资源,首先为优先级高的应用集群申请资源,其次为低优先级的应用集群申请资源,以达到宿主机资源的充分利用;如果不按这个原则,则有可能会导致低优先级的应用集群分配了资源后,资源池的资源耗尽,最后无法再为高优先级的应用集群分配资源。
4,随着对交易链路的应用集群不断摸高压力,并在抬高压力的时候并实时申请资源,以支撑应用集群当前的访问流量。直到某应用集群出现性能瓶颈,并且申请资源失败(资源池已枯竭)。平台则自动遍历其它链路上的应用集群的资源负载状态,每个应用集群根据自身的资源负载状态不同,梯度释放资源以拉平资源负载水位。
5,拉平水位后,资源释放并保存到资源池,出现性能瓶颈的应用集群A不断从资源池申请资源,直到拿到自己的资源需求,则停止其它低负载应用集群释放空闲资源的任务。此时,继续摸高压力,即提升用户的访问流量,从第1步再次迭代。
6,通过以上5步迭代,最终以达到充分利用交易链路的应用集群的现有资源,使得该交易链路能够支撑更大用户的访问流量。
需要说明的是,对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本申请实施例所必须的。
参照图4,示出了本申请的一种云环境下应用集群资源分配的装置实施例的结构框图,具体可以包括如下模块:
资源负载状态获取模块301,用于获取云环境下各个应用集群的资源负载状态;
在本申请的一个实施例中,所述资源负载状态获取模块301可以包括如下子模块:
资源负载状态获取子模块,用于在访问流量提升时,获取云环境下各个应用集群的资源负载状态。
资源负载级别确定模块302,用于依据所述资源负载状态确定所述应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括资源满载级别和其他级别;
资源申请模块303,用于为所述资源满载级别的应用集群申请资源;
在本申请的一个实施例中,所述云环境下可以包括资源池,所述资源申请模块303可以包括如下子模块:
第一资源池资源申请子模块,用于向所述资源池申请资源;
第一资源处理子模块,用于在所述资源池的资源充足时,则为所述资源满载级别的应用集群分配所述资源池中资源;
第二资源处理子模块,用于在所述资源池的资源枯竭时,则为所述资源满载级别的应用集群申请资源失败。
在本申请的一个实施例中,所述应用集群可以具有对应的优先级,所述第一资源处理子模块包括:
优先级处理单元,用于在所述资源满载级别的应用集群为两个或者两个以上时,按照所述优先级为资源满载级别的应用集群分配所述资源池中资源。
资源释放模块304,用于在为所述资源满载级别的应用集群申请资源失败时,按照资源负载级别释放其他级别的应用集群的资源;
在本申请的一个实施例中,所述资源负载级别可以具有对应的释放比例,所述资源释放模块304可以包括如下子模块:
释放比例确定子模块,用于确定其他级别的应用集群的资源负载级别对应的释放比例;
资源比例释放子模块,用于按照所述释放比例释放所述其他级别的应用集群的资源;
释放资源保存子模块,用于将所述释放的资源保存至资源池中。
在本申请的一个实施例中,所述资源比例释放子模块可以包括如下单元:
当前资源获取单元,用于获取所述其他级别的应用集群的当前资源;
当前访问流量单元,用于获取所述其他级别的应用集群的当前访问流量;
需求资源计算单元,用于采用所述当前访问流量和预设单机极限值计算需求资源;
空闲资源确定单元,用于采用所述当前资源和所述需求资源确定所述其他级别的应用集群的空闲资源;
空闲资源释放单元,用于按照所述释放比例释放所述空闲资源。
释放资源分配模块305,用于将所述释放的资源分配给所述资源满载级别的应用集群。
在本申请的一个实施例中,所述释放资源分配模块205可以包括如下子模块:
第二资源池资源申请子模块,用于向所述保存有释放的资源的资源池申请资源;
第三资源处理子模块,用于为所述资源满载级别的应用集群分配所述资源池中释放的资源。
对于装置实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请实施例还提供了一种云环境下应用集群资源分配的***,所述***包括:
一个或多个处理器;
存储器;和
一个或多个模块,所述一个或多个模块存储于所述存储器中并被配置成由所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个模块具有如下功能:
获取云环境下各个应用集群的资源负载状态;
依据所述资源负载状态确定所述应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括资源满载级别和其他级别;
为所述资源满载级别的应用集群申请资源;
若为所述资源满载级别的应用集群申请资源失败,则按照资源负载级别释放其他级别的应用集群的资源;
将所述释放的资源分配给所述资源满载级别的应用集群。
可选地,该一个或多个模块可以具有如下功能:
当访问流量提升时,获取云环境下各个应用集群的资源负载状态。
可选地,所述云环境下包括资源池,该一个或多个模块可以具有如下功能:
向所述资源池申请资源;
当所述资源池的资源充足时,则为所述资源满载级别的应用集群分配所述资源池中资源;
当所述资源池的资源枯竭时,则为所述资源满载级别的应用集群申请资源失败。
可选地,所述应用集群具有对应的优先级,该一个或多个模块可以具有如下功能:
当所述资源满载级别的应用集群为两个或者两个以上时,按照所述优先级为资源满载级别的应用集群分配所述资源池中资源。
可选地,所述资源负载级别具有对应的释放比例,该一个或多个模块可以具有如下功能:
确定其他级别的应用集群的资源负载级别对应的释放比例;
按照所述释放比例释放所述其他级别的应用集群的资源;
将所述释放的资源保存至资源池中。
可选地,该一个或多个模块可以具有如下功能:
获取所述其他级别的应用集群的当前资源;
获取所述其他级别的应用集群的当前访问流量;
采用所述当前访问流量和预设单机极限值计算需求资源;
采用所述当前资源和所述需求资源确定所述其他级别的应用集群的空闲资源;
按照所述释放比例释放所述空闲资源。
可选地,该一个或多个模块可以具有如下功能:
向所述保存有释放的资源的资源池申请资源;
为所述资源满载级别的应用集群分配所述资源池中释放的资源。
本申请实施例还提供了一种云环境下应用集群资源分配的装置,所述装置可以包括如下模块:
资源使用率获取模块,用于获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率;
资源负载级别确定模块,用于依据所述资源使用率确定各个应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括高占用级别和低占用级别;
资源申请获取模块,用于为所述高占用级别的应用集群申请资源;
资源释放模块,用于若为所述高占用级别的应用集群申请资源失败,则按照资源负载级别释放低占用级别的应用集群的资源;
资源分配模块,用于将所述释放的资源分配给所述高占用级别的应用集群。
图5是本申请实施例提供的一种服务器结构示意图。该服务器400可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以***处理器(central processingunits,CPU)422(例如,一个或一个以上处理器)和存储器432,一个或一个以上存储应用程序442或数据444的存储介质430(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中,存储器432和存储介质430可以是短暂存储的或持久存储的。存储在存储介质430的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出),每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地,中央处理器422可以设置为与存储介质430通信,在服务器400上执行存储介质430中的一系列指令操作。
服务器400还可以包括一个或一个以上电源426,一个或一个以上有线或无线网络接口450,一个或一个以上输入输出接口758,一个或一个以上键盘456,和/或,一个或一个以上操作***441,例如Windows ServerTM,Mac OS XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM等等。
中央处理器422可以在服务器400上执行以下操作的指令:
获取云环境下各个应用集群的资源负载状态;
依据所述资源负载状态确定所述应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括资源满载级别和其他级别;
为所述资源满载级别的应用集群申请资源;
若为所述资源满载级别的应用集群申请资源失败,则按照资源负载级别释放其他级别的应用集群的资源;
将所述释放的资源分配给所述资源满载级别的应用集群。
可选地,该一个或多个模块可以具有如下功能:
当访问流量提升时,获取云环境下各个应用集群的资源负载状态。
可选地,所述云环境下包括资源池,该一个或多个模块可以具有如下功能:
向所述资源池申请资源;
当所述资源池的资源充足时,则为所述资源满载级别的应用集群分配所述资源池中资源;
当所述资源池的资源枯竭时,则为所述资源满载级别的应用集群申请资源失败。
可选地,所述应用集群具有对应的优先级,该一个或多个模块可以具有如下功能:
当所述资源满载级别的应用集群为两个或者两个以上时,按照所述优先级为资源满载级别的应用集群分配所述资源池中资源。
可选地,所述资源负载级别具有对应的释放比例,该一个或多个模块可以具有如下功能:
确定其他级别的应用集群的资源负载级别对应的释放比例;
按照所述释放比例释放所述其他级别的应用集群的资源;
将所述释放的资源保存至资源池中。
可选地,该一个或多个模块可以具有如下功能:
获取所述其他级别的应用集群的当前资源;
获取所述其他级别的应用集群的当前访问流量;
采用所述当前访问流量和预设单机极限值计算需求资源;
采用所述当前资源和所述需求资源确定所述其他级别的应用集群的空闲资源;
按照所述释放比例释放所述空闲资源。
可选地,该一个或多个模块可以具有如下功能:
向所述保存有释放的资源的资源池申请资源;
为所述资源满载级别的应用集群分配所述资源池中释放的资源。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白,本申请实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本申请实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
在一个典型的配置中,所述计算机设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括非持续性的电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、终端设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上,使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种云环境下应用集群资源分配的方法,一种云环境下应用集群资源分配的装置,以及一种云环境下应用集群资源分配的***,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请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申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,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申请的限制。
Claims (15)
1.一种云环境下应用集群资源分配的***,其特征在于,所述***包括:
一个或多个处理器;
存储器;和
一个或多个模块,所述一个或多个模块存储于所述存储器中并被配置成由所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个模块具有如下功能:
获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率;
依据所述资源使用率确定各个应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括高占用级别和低占用级别;
为所述高占用级别的应用集群申请资源;
若为所述高占用级别的应用集群申请资源失败,则按照资源负载级别释放低占用级别的应用集群的资源;
将所述释放的资源分配给所述高占用级别的应用集群;
其中,所述获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率的步骤包括:
当访问流量提升时,获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率;
所述交易链路由各个应用集群之间交互形成,用于完成完整的交易工作。
2.一种云环境下应用集群资源分配的方法,其特征在于,包括:
获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率;
依据所述资源使用率确定各个应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括高占用级别和低占用级别;
为所述高占用级别的应用集群申请资源;
若为所述高占用级别的应用集群申请资源失败,则按照资源负载级别释放低占用级别的应用集群的资源;
将所述释放的资源分配给所述高占用级别的应用集群;
其中,所述获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率的步骤包括:
当访问流量提升时,获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率;
所述交易链路由各个应用集群之间交互形成,用于完成完整的交易工作。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述云环境下包括资源池,所述为高占用级别的应用集群申请资源的步骤包括:
向所述资源池申请资源;
当所述资源池的资源充足时,则为所述高占用级别的应用集群分配所述资源池中资源;
当所述资源池的资源枯竭时,则为所述高占用级别的应用集群申请资源失败。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述应用集群具有对应的优先级,所述为高占用级别的应用集群分配所述资源池中资源的步骤包括:
当所述高占用级别的应用集群为两个或者两个以上时,按照所述优先级为高占用级别的应用集群分配所述资源池中资源。
5.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述资源负载级别具有对应的释放比例,所述按照资源负载级别释放低占用级别的应用集群的资源的步骤包括:
确定低占用级别的应用集群的资源负载级别对应的释放比例;
按照所述释放比例释放所述低占用级别的应用集群的资源;
将所述释放的资源保存至资源池中。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述按照释放比例释放所述低占用级别的应用集群的资源的步骤包括:
获取所述低占用级别的应用集群的当前资源;
获取所述低占用级别的应用集群的当前访问流量;
采用所述当前访问流量和预设单机极限值计算需求资源;
采用所述当前资源和所述需求资源确定所述低占用级别的应用集群的空闲资源;
按照所述释放比例释放所述空闲资源。
7.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述将释放的资源分配给所述高占用级别的应用集群的步骤包括:
向保存有释放的资源的资源池申请资源;
为所述高占用级别的应用集群分配所述资源池中释放的资源。
8.一种云环境下应用集群资源分配的装置,其特征在于,包括:
资源使用率获取模块,用于获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率;
资源负载级别确定模块,用于依据所述资源使用率确定各个应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括高占用级别和低占用级别;
资源申请获取模块,用于为所述高占用级别的应用集群申请资源;
资源释放模块,用于若为所述高占用级别的应用集群申请资源失败,则按照资源负载级别释放低占用级别的应用集群的资源;
资源分配模块,用于将所述释放的资源分配给所述高占用级别的应用集群;
其中,所述资源使用率获取模块包括:
资源负载状态获取子模块,用于在访问流量提升时,获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源使用率;
所述交易链路由各个应用集群之间交互形成,用于完成完整的交易工作。
9.一种云环境下应用集群资源分配的方法,其特征在于,包括:
获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源负载状态;
依据所述资源负载状态确定所述应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括资源满载级别和其他级别;
为所述资源满载级别的应用集群申请资源;
若为所述资源满载级别的应用集群申请资源失败,则按照资源负载级别释放其他级别的应用集群的资源;
将所述释放的资源分配给所述资源满载级别的应用集群;
其中,所述获取云环境下各个应用集群的资源负载状态的步骤包括:
当访问流量提升时,获取云环境下各个应用集群的资源负载状态;
所述交易链路由各个应用集群之间交互形成,用于完成完整的交易工作。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述云环境下包括资源池,所述为资源满载级别的应用集群申请资源的步骤包括:
向所述资源池申请资源;
当所述资源池的资源充足时,则为所述资源满载级别的应用集群分配所述资源池中资源;
当所述资源池的资源枯竭时,则为所述资源满载级别的应用集群申请资源失败。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述应用集群具有对应的优先级,所述为资源满载级别的应用集群分配所述资源池中资源的步骤包括:
当所述资源满载级别的应用集群为两个或者两个以上时,按照所述优先级为资源满载级别的应用集群分配所述资源池中资源。
12.根据权利要求9或10所述的方法,其特征在于,所述资源负载级别具有对应的释放比例,所述按照资源负载级别释放其他级别的应用集群的资源的步骤包括:
确定其他级别的应用集群的资源负载级别对应的释放比例;
按照所述释放比例释放所述其他级别的应用集群的资源;
将所述释放的资源保存至资源池中。
13.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,所述按照释放比例释放所述其他级别应用集群的资源的步骤包括:
获取所述其他级别的应用集群的当前资源;
获取所述其他级别的应用集群的当前访问流量;
采用所述当前访问流量和预设单机极限值计算需求资源;
采用所述当前资源和所述需求资源确定所述其他级别的应用集群的空闲资源;
按照所述释放比例释放所述空闲资源。
14.根据权利要求9或10所述的方法,其特征在于,所述将释放的资源分配给所述资源满载级别的应用集群的步骤包括:
向保存有释放的资源的资源池申请资源;
为所述资源满载级别的应用集群分配所述资源池中释放的资源。
15.一种云环境下应用集群资源分配的装置,其特征在于,包括:
资源负载状态获取模块,用于获取云环境下指定交易链路中各个应用集群的资源负载状态;
资源负载级别确定模块,用于依据所述资源负载状态确定所述应用集群的资源负载级别;所述资源负载级别包括资源满载级别和其他级别;
资源申请模块,用于为所述资源满载级别的应用集群申请资源;
资源释放模块,用于在为所述资源满载级别的应用集群申请资源失败时,按照资源负载级别释放其他级别的应用集群的资源;
释放资源分配模块,用于将所述释放的资源分配给所述资源满载级别的应用集群;
其中,所述资源负载状态获取模块包括:
资源负载状态获取子模块,用于在访问流量提升时,获取云环境下各个应用集群的资源负载状态;
所述交易链路由各个应用集群之间交互形成,用于完成完整的交易工作。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610982629.XA CN108063784B (zh) | 2016-11-08 | 2016-11-08 | 一种云环境下应用集群资源分配的方法、装置和*** |
TW106127139A TWI755415B (zh) | 2016-11-08 | 2017-08-10 | 雲端環境下應用集群資源分配的方法、裝置和系統 |
PCT/CN2017/108252 WO2018086467A1 (zh) | 2016-11-08 | 2017-10-30 | 一种云环境下应用集群资源分配的方法、装置和*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610982629.XA CN108063784B (zh) | 2016-11-08 | 2016-11-08 | 一种云环境下应用集群资源分配的方法、装置和*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108063784A CN108063784A (zh) | 2018-05-22 |
CN108063784B true CN108063784B (zh) | 2022-01-25 |
Family
ID=62109433
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610982629.XA Active CN108063784B (zh) | 2016-11-08 | 2016-11-08 | 一种云环境下应用集群资源分配的方法、装置和*** |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108063784B (zh) |
TW (1) | TWI755415B (zh) |
WO (1) | WO2018086467A1 (zh) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109446069A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-03-08 | 平安普惠企业管理有限公司 | 兼容性测试方法、装置、计算机设备和介质 |
CN110597623A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-12-20 | 平安普惠企业管理有限公司 | 容器资源分配方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN112882825A (zh) * | 2019-11-29 | 2021-06-01 | 北京国双科技有限公司 | 存储资源的分配方法、装置和设备 |
CN112199251B (zh) * | 2020-09-25 | 2022-04-29 | 同程网络科技股份有限公司 | 通过定时任务实现服务器动态增减的方法、***及装置 |
CN112350952B (zh) * | 2020-10-28 | 2023-04-07 | 武汉绿色网络信息服务有限责任公司 | 控制器分配方法、网络业务*** |
CN112860403B (zh) * | 2021-02-22 | 2023-11-07 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 集群负载资源调度方法、装置、设备、介质及产品 |
CN113965611A (zh) * | 2021-10-29 | 2022-01-21 | 重庆忽米网络科技有限公司 | 一种基于资源释放和恢复的SaaS化工业APP运行方法 |
CN114218560B (zh) * | 2022-02-22 | 2023-04-25 | 湖北芯擎科技有限公司 | 资源访问方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103856512A (zh) * | 2012-11-30 | 2014-06-11 | 华为技术有限公司 | 云计算的管理服务器、工作和闲置主机以及资源调度方法 |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20120072250A (ko) * | 2010-12-23 | 2012-07-03 | 한국전자통신연구원 | 동적 부하 분산 시스템 및 방법 |
US8671407B2 (en) * | 2011-07-06 | 2014-03-11 | Microsoft Corporation | Offering network performance guarantees in multi-tenant datacenters |
CN103248659B (zh) * | 2012-02-13 | 2016-04-20 | 北京华胜天成科技股份有限公司 | 一种云计算资源调度方法和*** |
US9262231B2 (en) * | 2012-08-07 | 2016-02-16 | Advanced Micro Devices, Inc. | System and method for modifying a hardware configuration of a cloud computing system |
CN103634330A (zh) * | 2012-08-20 | 2014-03-12 | 曙光信息产业(北京)有限公司 | 一种云计算环境下的资源自动分配方法 |
US9417919B2 (en) * | 2012-09-06 | 2016-08-16 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Computer cluster with objective-based resource sharing |
CN102929715B (zh) * | 2012-10-31 | 2015-05-06 | 曙光云计算技术有限公司 | 基于虚拟机迁移的网络资源调度方法和*** |
CN104079503B (zh) * | 2013-03-27 | 2018-07-20 | 华为技术有限公司 | 一种资源分配方法及装置 |
CN103533086B (zh) * | 2013-10-31 | 2017-02-01 | 中国科学院计算机网络信息中心 | 一种云计算***中的资源统一调度方法 |
CN103763346B (zh) * | 2013-12-31 | 2017-07-25 | 华为技术有限公司 | 一种分布式资源调度方法及装置 |
TWI552002B (zh) * | 2014-04-22 | 2016-10-01 | 財團法人工業技術研究院 | 公共雲資源動態配置方法及系統 |
CN104268018B (zh) * | 2014-09-22 | 2017-11-24 | 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 | 一种Hadoop集群中的作业调度方法和作业调度器 |
CN106033371B (zh) * | 2015-03-13 | 2019-06-21 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种视频分析任务的调度方法及*** |
CN105955826A (zh) * | 2016-05-10 | 2016-09-21 | 广东睿江云计算股份有限公司 | 一种云主机***中服务质量的控制方法及装置 |
-
2016
- 2016-11-08 CN CN201610982629.XA patent/CN108063784B/zh active Active
-
2017
- 2017-08-10 TW TW106127139A patent/TWI755415B/zh active
- 2017-10-30 WO PCT/CN2017/108252 patent/WO2018086467A1/zh active Application Filing
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103856512A (zh) * | 2012-11-30 | 2014-06-11 | 华为技术有限公司 | 云计算的管理服务器、工作和闲置主机以及资源调度方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TWI755415B (zh) | 2022-02-21 |
WO2018086467A1 (zh) | 2018-05-17 |
TW201818244A (zh) | 2018-05-16 |
CN108063784A (zh) | 2018-05-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108063784B (zh) | 一种云环境下应用集群资源分配的方法、装置和*** | |
CN107968810B (zh) | 一种服务器集群的资源调度方法、装置和*** | |
US11036553B2 (en) | Preempting or traversing allocated resource applications based on job priority and resource demand information | |
US10514960B2 (en) | Iterative rebalancing of virtual resources among VMs to allocate a second resource capacity by migrating to servers based on resource allocations and priorities of VMs | |
US9727355B2 (en) | Virtual Hadoop manager | |
US7587492B2 (en) | Dynamic performance management for virtual servers | |
CN105988872B (zh) | 一种cpu资源分配的方法、装置及电子设备 | |
US20130019015A1 (en) | Application Resource Manager over a Cloud | |
US20170017511A1 (en) | Method for memory management in virtual machines, and corresponding system and computer program product | |
US10680975B2 (en) | Method of dynamic resource allocation for public clouds | |
CN109257399B (zh) | 云平台应用程序管理方法及管理平台、存储介质 | |
US10860352B2 (en) | Host system and method for managing data consumption rate in a virtual data processing environment | |
TWI671708B (zh) | 一種流速控制方法及裝置 | |
US20170357537A1 (en) | Virtual machine dispatching method, apparatus, and system | |
US8458719B2 (en) | Storage management in a data processing system | |
CN103488538B (zh) | 云计算***中的应用扩展装置和应用扩展方法 | |
US10009249B2 (en) | System with on-demand state for applications | |
US10423452B2 (en) | Allocating resources to virtual machines | |
US10812408B1 (en) | Preventing concentrated selection of resource hosts for placing resources | |
US10397130B2 (en) | Multi-cloud resource reservations | |
CN112948113A (zh) | 一种集群资源管理调度方法、装置、设备及可读存储介质 | |
CN111510479A (zh) | 一种异构缓存***的资源分配方法及装置 | |
CN110928649A (zh) | 资源调度的方法和装置 | |
US11157309B2 (en) | Operating cluster computer system with coupling facility | |
CN110719306B (zh) | 一种网络请求限制方法、计算机设备、存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |