CN108768791A - 一种信息采集配置管理***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种信息采集配置管理***及方法，该***包括采集配置服务器、若干采集节点和若干设备；采集配置服务器通过运行部署的配置管理***，维护若干模板，各模板均对应有一设备种类和一采集类型；针对每一台设备均执行：针对当前设备对应的每一个采集类型均执行：根据当前采集类型和当前设备的设备种类所对应的模板生成配置文件，并将生成的各配置文件同步到用于采集当前设备的采集节点；各采集节点对于接收到的各配置文件均执行：根据当前配置文件和当前配置文件携带的类型标识，周期性采集具有当前配置文件携带的设备标识这一设备的设备信息。本方案可基于预设模板以采集设备信息，故能够提高信息采集准确性。

Description

一种信息采集配置管理***及方法
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种信息采集配置管理***及方法。
背景技术
随着云服务市场的不断发展，数据中心的规模和数量不断增大，为保障各设备稳定运行，需要有效、准确的监控每台设备的运行状态。
目前，可以基于自主研发的采集程序，将采集到的设备信息配置到采集节点的配置文件中，然后采集程序读取配置文件进行采集。
但是，由于设备种类、采集类型等通常存在差异，故配置文件的内容、格式等不统一，从而影响信息采集准确性。
发明内容
本发明提供了一种信息采集配置管理***及方法，能够提高信息采集准确性。
为了达到上述目的，本发明是通过如下技术方案实现的：
一方面，本发明提供了一种信息采集配置管理***，包括：
采集配置服务器、至少一个采集节点、至少一台设备；
每一台所述设备均对应有至少一个采集类型；
所述采集配置服务器上部署有配置管理***；
所述采集配置服务器通过运行所述配置管理***，用于维护至少一个模板，每一个所述模板均对应有一设备种类和一采集类型；针对每一台所述设备均执行：针对当前设备对应的每一个采集类型均执行：根据当前采集类型和所述当前设备的设备种类确定相应的目标模板，根据所述目标模板和所述当前采集类型的预设采集要求以生成配置文件，所述配置文件携带有所述当前采集类型的类型标识和所述当前设备的设备标识，并将生成的每一个所述配置文件同步到用于采集所述当前设备的采集节点；
每一个所述采集节点，均用于针对所述采集配置服务器发来的每一个配置文件均执行：根据当前配置文件和所述当前配置文件携带的类型标识，周期性采集目标设备的设备信息，其中，所述目标设备具有所述当前配置文件携带的设备标识。
进一步地，所述采集配置服务器，还用于利用jsch工具与每一个所述采集节点建立ssh(Secure Shell，安全外壳协议)连接，并通过内部的session(时域)管理模块维护每一个所述ssh连接的session信息；针对每一个所述采集节点均执行：通过周期性的向当前采集节点发送心跳消息，针对与所述当前采集节点间的目标ssh连接，监测所述目标ssh连接的上次使用时间与当前时间之间的时间差是否达到预设阈值，若是，释放所述目标ssh连接并结束；以及根据所述目标ssh连接的session信息，建立与所述当前采集节点间的非首次ssh连接。
进一步地，该信息采集配置管理***还包括：与所述采集配置服务器组成B/S(Browser/Server，浏览器/服务器)结构的客户端；
所述采集配置服务器，还用于周期性的在线统计每一个所述采集节点的采集负载情况，并将统计结果在页面生成展示报表；在接收到所述客户端发来的节点数量调整请求时，将所述统计结果代入时间序列预测算法，获得模型预测结果；
所述客户端，用于通过外部输入的账号密码，登录所述配置管理***；在接收到外部输入的所述节点数量调整请求时，将所述节点数量调整请求发送给所述采集配置服务器；
所述采集负载情况包括：采集的设备数量、单次采集所用时长、设备信息采集周期的总采集时长、采集的设备信息数量、采集节点空间占用情况中的任意一个或多个；
所述模型预测结果包括：待增加的采集节点个数、待减少的采集节点个数、待加载的采集节点、待减载的采集节点中的任意一种或多种。
进一步地，所述配置管理***部署在所述采集配置服务器的servlet容器中以提供http(HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议)服务，其中，所述servlet容器包括：tomcat或jboss。
进一步地，所述采集负载情况包括：设备信息采集周期的总采集时长；
所述采集配置服务器，具体用于针对每一个所述采集节点均执行：持续记录在上一个在线统计周期中，当前采集节点的每一个设备信息采集周期的总采集时长；以持续记录的每一个设备信息采集周期的总采集时长作为时间序列数据进行数据绘图，得到自回归积分滑动平均模型；利用所述自回归积分滑动平均模型预测总采集时长的走势；基于所述走势，总采集时长在预测试卷内至少一次不大于第一预设阈值时，确定所述当前采集节点待加载，且总采集时长在所述预测试卷内至少一次不小于第二预设阈值时，确定所述当前采集节点待减载。
进一步地，该信息采集配置管理***还包括：任务调度***；
任一所述采集节点的节点服务器上均部署有采集脚本；
所述任务调度***，用于定时启动每一个所述采集节点上的采集脚本；
每一个所述采集节点，具体用于通过运行部署的采集脚本，执行设备信息采集处理；
每一台所述设备，均用于针对自身对应的每一个采集类型，开通相应的采集服务。
进一步地，任一所述模板对应的设备种类为hosts(***文件设备)、networkequipments(网络设备)、storage devices(存储装置)、cloud servers(云服务器)中的任意一种设备种类；
任一所述模板对应的采集类型为snmp(Simple Network Management Protocol，物理机简单网络管理协议)采集配置、ipmi(Intelligent Platform ManagementInterface，物理机智能平台管理接口)采集配置、交换机采集配置、网络专线采集配置、云服务器采集配置中的任意一种采集类型。
另一方面，本发明提供了一种基于上述任一所述信息采集配置管理***的信息采集配置管理方法，包括：
部署有配置管理***的采集配置服务器通过运行所述配置管理***，维护至少一个模板，每一个所述模板均对应有一设备种类和一采集类型；
所述采集配置服务器针对每一台对应有至少一个采集类型的设备均执行：针对当前设备对应的每一个采集类型均执行：根据当前采集类型和所述当前设备的设备种类确定相应的目标模板，根据所述目标模板和所述当前采集类型的预设采集要求以生成配置文件，所述配置文件携带有所述当前采集类型的类型标识和所述当前设备的设备标识，并将生成的每一个所述配置文件同步到用于采集所述当前设备的采集节点；
每一个所述采集节点针对所述采集配置服务器发来的每一个配置文件均执行：根据当前配置文件和所述当前配置文件携带的类型标识，周期性采集目标设备的设备信息，其中，所述目标设备具有所述当前配置文件携带的设备标识。
进一步地，该方法还包括：所述采集配置服务器利用jsch工具与每一个所述采集节点建立ssh连接，并通过内部的session管理模块维护每一个所述ssh连接的session信息；
针对每一个所述采集节点均执行：通过周期性的向当前采集节点发送心跳消息，针对与所述当前采集节点间的目标ssh连接，监测所述目标ssh连接的上次使用时间与当前时间之间的时间差是否达到预设阈值，若是，释放所述目标ssh连接并结束；以及根据所述目标ssh连接的session信息，建立与所述当前采集节点间的非首次ssh连接。
进一步地，所述信息采集配置管理***还包括：与所述采集配置服务器组成B/S结构的客户端；
该方法还包括：所述采集配置服务器周期性的在线统计每一个所述采集节点的采集负载情况，并将统计结果在页面生成展示报表；
所述信息采集配置管理***中的、与所述采集配置服务器组成浏览器/服务器B/S结构的客户端，通过外部输入的账号密码，登录所述配置管理***；
所述客户端在接收到外部输入的节点数量调整请求时，将所述节点数量调整请求发送给所述采集配置服务器；
所述采集配置服务器在接收到所述客户端发来的所述节点数量调整请求时，将所述统计结果代入时间序列预测算法，获得模型预测结果；
其中，所述采集负载情况包括：采集的设备数量、单次采集所用时长、设备信息采集周期的总采集时长、采集的设备信息数量、采集节点空间占用情况中的任意一个或多个；
所述模型预测结果包括：待增加的采集节点个数、待减少的采集节点个数、待加载的采集节点、待减载的采集节点中的任意一种或多种。
进一步地，该方法还包括：所述采集配置服务器将所述配置管理***部署在所述采集配置服务器的servlet容器中以提供http服务，其中，所述servlet容器包括：tomcat或jboss。
进一步地，所述采集配置服务器周期性的在线统计每一个所述采集节点的采集负载情况，包括：所述采集配置服务器周期性针对每一个所述采集节点均执行：持续记录在上一个在线统计周期中，当前采集节点的每一个设备信息采集周期的总采集时长；
对应地，所述采集配置服务器在接收到所述客户端发来的所述节点数量调整请求时，将所述统计结果代入时间序列预测算法，获得模型预测结果，包括：所述采集配置服务器周期性针对每一个所述采集节点均执行：以持续记录的在上一个在线统计周期中当前采集节点的每一个设备信息采集周期的总采集时长，作为时间序列数据进行数据绘图，得到自回归积分滑动平均模型；利用所述自回归积分滑动平均模型预测总采集时长的走势；基于所述走势，总采集时长在预测试卷内至少一次不大于第一预设阈值时，确定所述当前采集节点待加载，且总采集时长在所述预测试卷内至少一次不小于第二预设阈值时，确定所述当前采集节点待减载。
进一步地，该方法还包括：在每一个所述采集节点的节点服务器上均部署采集脚本，其中，每一个所述采集节点通过运行部署的采集脚本以执行设备信息采集处理；
每一台所述设备针对自身对应的每一个采集类型，开通相应的采集服务；
所述信息采集配置管理***中的任务调度***定时启动每一个所述采集节点上的采集脚本。
进一步地，任一所述模板对应的设备种类为hosts、network equipments、storagedevices、cloud servers中的任意一种设备种类；
任一所述模板对应的采集类型为snmp采集配置、ipmi采集配置、交换机采集配置、网络专线采集配置、云服务器采集配置中的任意一种采集类型。
本发明提供了一种信息采集配置管理***及方法，该***包括采集配置服务器、若干采集节点和若干设备；采集配置服务器通过运行部署的配置管理***，维护若干模板，各模板均对应有一设备种类和一采集类型；针对每一台设备均执行：针对当前设备对应的每一个采集类型均执行：根据当前采集类型和当前设备的设备种类所对应的模板生成配置文件，并将生成的各配置文件同步到用于采集当前设备的采集节点；各采集节点对于接收到的各配置文件均执行：根据当前配置文件和当前配置文件携带的类型标识，周期性采集具有当前配置文件携带的设备标识这一设备的设备信息。本发明可基于预设模板以采集设备信息，故能够提高信息采集准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例提供的一种信息采集配置管理***的示意图；
图2是本发明一实施例提供的另一种信息采集配置管理***的示意图；
图3是本发明一实施例提供的一种信息采集配置管理方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例提供了一种信息采集配置管理***，可以包括：
采集配置服务器101、至少一个采集节点102、至少一台设备103；
每一台所述设备103均对应有至少一个采集类型；
所述采集配置服务器101上部署有配置管理***；
所述采集配置服务器101通过运行所述配置管理***，用于维护至少一个模板，每一个所述模板均对应有一设备种类和一采集类型；针对每一台所述设备103均执行：针对当前设备对应的每一个采集类型均执行：根据当前采集类型和所述当前设备的设备种类确定相应的目标模板，根据所述目标模板和所述当前采集类型的预设采集要求以生成配置文件，所述配置文件携带有所述当前采集类型的类型标识和所述当前设备的设备标识，并将生成的每一个所述配置文件同步到用于采集所述当前设备的采集节点102；
每一个所述采集节点102，均用于针对所述采集配置服务器101发来的每一个配置文件均执行：根据当前配置文件和所述当前配置文件携带的类型标识，周期性采集目标设备的设备信息，其中，所述目标设备具有所述当前配置文件携带的设备标识。
本发明实施例提供了一种信息采集配置管理***，包括采集配置服务器、若干采集节点和若干设备；采集配置服务器通过运行部署的配置管理***，维护若干模板，各模板均对应有一设备种类和一采集类型；针对每一台设备均执行：针对当前设备对应的每一个采集类型均执行：根据当前采集类型和当前设备的设备种类所对应的模板生成配置文件，并将生成的各配置文件同步到用于采集当前设备的采集节点；各采集节点对于接收到的各配置文件均执行：根据当前配置文件和当前配置文件携带的类型标识，周期性采集具有当前配置文件携带的设备标识这一设备的设备信息。本发明实施例可基于预设模板以采集设备信息，故能够提高信息采集准确性。
本发明实施例中，针对每种采集定义专属模板，利用模板生成该种采集的配置文件。
详细地，通过建立配置管理***，可对各个采集节点的配置文件统一进行在线管理。具体地，可以将同一种设备同一采集类型的采集配置文件抽象为模板，并在在线配置管理***中进行维护，采集管理员在配置管理***中维护需要采集的设备后，通过对应的模板生成配置文件，然后同步到各个相应的采集节点，从而保证配置文件内容及格式的准确性。
因此，本发明实施例中，通过配置管理***以维护各个采集节点的采集配置，然后同步配置到对应节点，从而可以解决数据中心多节点采集无法保证配置格式正确、内容准确及配置后无法快速查看各个节点与待采集设备对应关系的问题。
通过配置管理***来管理配置文件可有效减少采集的配置工作，利用模板生成固定格式的配置文件可彻底避免配置文件的内容或格式不正确的问题，同时利用该配置管理***可快速方便的查看待采集设备和采集节点的对应关系，准确掌握采集节点的运行状态。
在本发明一个实施例中，任一所述模板对应的设备种类为hosts、networkequipments、storage devices、cloud servers中的任意一种设备种类。当然，基于不同的实际应用需求，所维护模板对应的设备种类还可以有其他设备种类，从而可实现对相应其他设备的设备信息采集，本发明实施例在此不对各个设备种类逐一列举。
在本发明一个实施例中，任一所述模板对应的采集类型为snmp采集配置、ipmi采集配置、交换机采集配置、网络专线采集配置、云服务器采集配置中的任意一种采集类型。当然，基于不同的实际应用需求，所维护模板对应的采集种类还可以有其他采集种类，从而可实现对设备的相应其他采集类型进行信息采集，本发明实施例在此不对各个采集类型逐一列举。
本发明实施例中，可以认为，同一设备，即同一设备类型，所需采集的采集类型不同时，设备信息采集所基于的模板通常不同；不同设备，即不同设备类型，即使所需采集的采集类型相同，设备信息采集所基于的模板通常不同。
在本发明一个实施例中，请参考图2，该信息采集配置管理***还包括：任务调度***201；
任一所述采集节点102的节点服务器上均部署有采集脚本；
所述任务调度***201，用于定时启动每一个所述采集节点102上的采集脚本；
每一个所述采集节点102，具体用于通过运行部署的采集脚本，执行设备信息采集处理；
每一台所述设备103，均用于针对自身对应的每一个采集类型，开通相应的采集服务。
详细地，采集配置服务器上通常需要部署相应的配置程序，各个采集节点上通常需要部署相应的采集程序，各个待采集设备上通常需要开通相应的采集服务。举例来说，物理机采集通过snmp和ipmi实现，则采集物理机时，需要在每台物理机上开通snmp服务和ipmi接口服务。
详细地，在每个采集节点部署采集脚本，具体地可将采集脚本部署在采集节点服务器上，任务调度***通过定时启动采集脚本，以实现对数据中心中各种设备的数据采集。
在本发明一个实施例中，所述采集配置服务器101，还用于利用jsch工具与每一个所述采集节点102建立ssh连接，并通过内部的session管理模块维护每一个所述ssh连接的session信息；针对每一个所述采集节点102均执行：通过周期性的向当前采集节点发送心跳消息，针对与所述当前采集节点间的目标ssh连接，监测所述目标ssh连接的上次使用时间与当前时间之间的时间差是否达到预设阈值，若是，释放所述目标ssh连接并结束；以及根据所述目标ssh连接的session信息，建立与所述当前采集节点间的非首次ssh连接。
详细地，采集配置服务器与采集节点之间可利用jsch工具建立ssh连接，并通过session管理模块来维护采集配置服务器与各个采集节点ssh连接的session信息。通过定时发送心跳消息可以维护持久连接，并通过轮询当前维护的session列表，可检查各个连接上次使用时间是否达到设定的阈值，超过阈值后释放连接。
对于非首次ssh连接，采集配置服务器完成采集配置后，同步到采集节点时，可直接从此处获取连接session，不必重新创建。
可见，本发明实施例中，对于任一采集节点，可管理采集配置服务器与采集节点的ssh连接会话，并进行缓存，下次请求采集节点时加以复用，未使用时间超过设定阈值后将该连接关闭。
详细地，采集节点采集设备信息过程中，可以统计每次采集的运行时长、处理数据量等采集负载情况并持久化到数据库，以及在前台界面展现。
基于此，在本发明一个实施例中，请参考图2，该信息采集配置管理***还包括：与所述采集配置服务器101组成B/S结构的客户端202；
所述采集配置服务器101，还用于周期性的在线统计每一个所述采集节点102的采集负载情况，并将统计结果在页面生成展示报表；在接收到所述客户端202发来的节点数量调整请求时，将所述统计结果代入时间序列预测算法，获得模型预测结果；
所述客户端202，用于通过外部输入的账号密码，登录所述配置管理***；在接收到外部输入的所述节点数量调整请求时，将所述节点数量调整请求发送给所述采集配置服务器101；
所述采集负载情况包括：采集的设备数量、单次采集所用时长、设备信息采集周期的总采集时长、采集的设备信息数量、采集节点空间占用情况中的任意一个或多个；
所述模型预测结果包括：待增加的采集节点个数、待减少的采集节点个数、待加载的采集节点、待减载的采集节点中的任意一种或多种。
详细地，采集管理员可通过浏览器、移动端快速方便进行查看，不必远程到采集节点，故可减少采集管理员的工作量。配置管理***可进行在线统计，清晰明确的展示各采集节点的采集设备数量、采集时长、采集文件数量等采集负载情况，为采集资源调度提供参考。
本发明实施例中，可以对统计结果进行前端页面展示，采集管理员在对统计结果进行人为查看后，认为有必要时，可提出节点数量调整请求，以使采集配置服务器通过模型预测，以进一步确定是否需要调整节点数量，故属于人为触发实现调整。当然，在本发明其他实施例中，采集配置服务器也可以周期性的自动进行模型预测，无需人为触发即可执行。
在本发明一个实施例中，所述配置管理***部署在所述采集配置服务器101的servlet容器中以提供http服务，其中，所述servlet容器包括：tomcat或jboss。
详细地，在采集配置服务器上部署配置管理***，可部署在tomcat或jboss等servlet容器提供http服务，浏览器登录配置管理***，确保服务可用。
详细地，Servlet(Server Applet)是Java Servlet的简称，称为小服务程序或服务连接器，用Java编写的服务器端程序，主要功能在于交互式地浏览和修改数据，生成动态Web内容。Servlet可以运行于支持Java的应用服务器中，可用来扩展基于HTTP协议的Web服务器。
详细地，tomcat服务器是一个免费的开放源代码的Web应用服务器，属于轻量级应用服务器，在中小型***和并发访问用户不是很多的场合下被普遍使用，是开发和调试JSP(Java Server Pages，java服务器页面)程序的首选。
详细地，jboss是一个基于J2EE(Java 2Platform Enterprise Edition，Java2平台企业版)的开放源代码的应用服务器。
基于上述内容可知，采集配置服务器可统计每个采集节点的采集情况，包括采集设备数量、单次采集时长、采集文件数量等，并在页面生成展示报表；采集管理员可在线查看各个采集节点的负载情况。其中，为保证充分利用每个节点资源，可将统计结果带入box-jenkins模型等时间序列预测算法，根据模型预测结果决定是否需要增加或减少节点。
详细地，box-jenkins模型，或称ARIMA(Autoregressive Integrated MovingAverage Model)模型，全称为自回归积分滑动平均模型，是一时间序列预测方法。
基于此，在本发明一个实施例中，所述采集负载情况包括：设备信息采集周期的总采集时长；
所述采集配置服务器101，具体用于针对每一个所述采集节点102均执行：持续记录在上一个在线统计周期中，当前采集节点的每一个设备信息采集周期的总采集时长；以持续记录的每一个设备信息采集周期的总采集时长作为时间序列数据进行数据绘图，得到自回归积分滑动平均模型；利用所述自回归积分滑动平均模型预测总采集时长的走势；基于所述走势，总采集时长在预测试卷内至少一次不大于第一预设阈值时，确定所述当前采集节点待加载，且总采集时长在所述预测试卷内至少一次不小于第二预设阈值时，确定所述当前采集节点待减载。
详细地，采集节点待加载时，说明节点负载较低，故可与其他待加载节点的负载进行合并，合并至同一采集节点上。对应地，采集节点待减载时，说明节点负载较高，故可新增采集节点，新增的采集节点可用于分担待减载节点的采集任务。当然，这一新增节点可以为进行负载合并后，所释放出的空闲节点。
举例来说，可以持续记录一段时间，如一个月内每个周期内采集时长作为时间序列数据，对数据绘图，得到ARIMA(p，q)模型，利用模型来预测采集时长走势。其中，p可以为时间变量，对应于执行采集时的时间，q可以为时长变量，对应于采集时长。
若某几个节点采集处理时长在预测试卷内长期在一分钟以内，则可以考虑将节点合并以节省资源；若某个节点在可预测的时间范围内达到临界值，比如采集频率为5分钟/次，采集时长为5分钟，则表示需要增加节点，故可考虑增加新节点。
在本发明一个实施例中，采集节点开始采集后记录每次采集的时长、采集的数据量等到配置管理***中，采集管理员可登录配置管理***进行查看统计结果，同时配置管理***会检查各个采集节点空间占用情况，如果日志或数据文件过多，则会发送告警消息提醒采集管理员进行清理。
详细地，采集管理员可以登录配置管理***以执行相关配置管理，这一配置管理可以涉及到采集节点信息配置、采集环境变量配置、定义采集模板、配置待采集设备等方面。
在本发明一个实施例中，对于采集节点信息配置：可在配置管理***中维护各个采集节点，包括ip、ssh用户名、密码、端口号。
在本发明一个实施例中，对于采集环境变量配置：环境变量是采集节点运行采集程序时的初始化参数信息，包括数据库ip、用户名、密码、端口号、采集程序主目录等。
在本发明一个实施例中，对于定义采集模板：采集模板可由一组固定的字段组成，如待采集设备编码、设备ip、采集协议用户名、密码等。详细地，采集类型和采集协议相对应。
在本发明一个实施例中，对于配置待采集设备：选择采集节点，确定待采集设备、采集类型后自动匹配定义的模板生成采集配置界面，维护采集该设备所需的信息后，同步配置文件到所选择的节点。采集节点运行采集程序时读取该配置进行采集。此外，采集配置维护界面还可对采集所需的信息进行校验，如果录入错误则进行提示。
基于上述内容可知，通过建立采集配置服务器与采集节点间的ssh连接，可以解决现有的需要远程连接采集节点并手动维护配置文件的问题；通过维护不同设备类型和采集类型对应的模板，基于模板以进行设备信息采集，可以解决现有的采集所得配置文件的内容、格式无法保证准确性的问题；通过将各采集节点采集的设备信息以及各节点的采集负载情况，以及配置管理***在前端页面进行展示，可以解决现有的当数据中心存在多个采集节点时需要依次配置、操作繁琐且不能统一查看每个节点的配置的问题。
综上所述，本发明实施例可应用于数据中心内部设备采集配置领域，以实现数据中心计算、存储、网络等设备运行状态信息的采集配置管理。
本发明实施例无需使用现有实现手段所涉及的zabbix、nagios等监控工具，即可进行数据采集，以准确有效的监控每台设备的运行状态，保障各设备稳定运行，尤其适用于规模和数量不断增大的数据中心。此外，由于无需使用上述监控工具，故无需在被采集设备中安装agent或者依赖其他插件，从而可适用于一些客户信息比较敏感的数据中心。
如图3所示，本发明一个实施例提供了一种基于上述任一所述信息采集配置管理***的信息采集配置管理方法，具体包括以下步骤：
步骤301：部署有配置管理***的采集配置服务器通过运行所述配置管理***，维护至少一个模板，每一个所述模板均对应有一设备种类和一采集类型。
步骤302：所述采集配置服务器针对每一台对应有至少一个采集类型的设备均执行：针对当前设备对应的每一个采集类型均执行：根据当前采集类型和所述当前设备的设备种类确定相应的目标模板，根据所述目标模板和所述当前采集类型的预设采集要求以生成配置文件，所述配置文件携带有所述当前采集类型的类型标识和所述当前设备的设备标识，并将生成的每一个所述配置文件同步到用于采集所述当前设备的采集节点。
步骤303：每一个所述采集节点针对所述采集配置服务器发来的每一个配置文件均执行：根据当前配置文件和所述当前配置文件携带的类型标识，周期性采集目标设备的设备信息，其中，所述目标设备具有所述当前配置文件携带的设备标识。
在本发明一个实施例中，该方法还包括：A1：所述采集配置服务器利用jsch工具与每一个所述采集节点建立ssh连接，并通过内部的session管理模块维护每一个所述ssh连接的session信息；
A2：针对每一个所述采集节点均执行：通过周期性的向当前采集节点发送心跳消息，针对与所述当前采集节点间的目标ssh连接，监测所述目标ssh连接的上次使用时间与当前时间之间的时间差是否达到预设阈值，若是，释放所述目标ssh连接并结束；以及根据所述目标ssh连接的session信息，建立与所述当前采集节点间的非首次ssh连接。
其中，为实现配置文件的同步操作，通常需要预先建立采集配置服务器与各个采集节点间的连接。如此，A1可以在步骤302之前执行。A2在A1之后执行。
在本发明一个实施例中，所述信息采集配置管理***还包括：与所述采集配置服务器组成B/S结构的客户端；
该方法还包括：B1：所述采集配置服务器周期性的在线统计每一个所述采集节点的采集负载情况，并将统计结果在页面生成展示报表；
B2：所述信息采集配置管理***中的、与所述采集配置服务器组成浏览器/服务器B/S结构的客户端，通过外部输入的账号密码，登录所述配置管理***；
B3：所述客户端在接收到外部输入的节点数量调整请求时，将所述节点数量调整请求发送给所述采集配置服务器；
B4：所述采集配置服务器在接收到所述客户端发来的所述节点数量调整请求时，将所述统计结果代入时间序列预测算法，获得模型预测结果；
其中，所述采集负载情况包括：采集的设备数量、单次采集所用时长、设备信息采集周期的总采集时长、采集的设备信息数量、采集节点空间占用情况中的任意一个或多个；
所述模型预测结果包括：待增加的采集节点个数、待减少的采集节点个数、待加载的采集节点、待减载的采集节点中的任意一种或多种。
其中，步骤303可实现设备信息的采集，故可在步骤303之后执行B1。B1～B4顺序执行。
在本发明一个实施例中，该方法还包括：所述采集配置服务器将所述配置管理***部署在所述采集配置服务器的servlet容器中以提供http服务，其中，所述servlet容器包括：tomcat或jboss。
在本发明一个实施例中，B1中，所述采集配置服务器周期性的在线统计每一个所述采集节点的采集负载情况，包括：所述采集配置服务器周期性针对每一个所述采集节点均执行：持续记录在上一个在线统计周期中，当前采集节点的每一个设备信息采集周期的总采集时长；
对应地，B4包括：所述采集配置服务器周期性针对每一个所述采集节点均执行：以持续记录的在上一个在线统计周期中当前采集节点的每一个设备信息采集周期的总采集时长，作为时间序列数据进行数据绘图，得到自回归积分滑动平均模型；利用所述自回归积分滑动平均模型预测总采集时长的走势；基于所述走势，总采集时长在预测试卷内至少一次不大于第一预设阈值时，确定所述当前采集节点待加载，且总采集时长在所述预测试卷内至少一次不小于第二预设阈值时，确定所述当前采集节点待减载。
在本发明一个实施例中，该方法还包括：C1：在每一个所述采集节点的节点服务器上均部署采集脚本，其中，每一个所述采集节点通过运行部署的采集脚本以执行设备信息采集处理；
C2：每一台所述设备针对自身对应的每一个采集类型，开通相应的采集服务；
C3：所述信息采集配置管理***中的任务调度***定时启动每一个所述采集节点上的采集脚本。
其中，为顺利采集设备信息，首先需要部署采集脚本、开通采集服务、启动采集脚本。故C1～C3可在步骤303之前执行。C1～C3可顺序执行。
在本发明一个实施例中，任一所述模板对应的设备种类为hosts、networkequipments、storage devices、cloud servers中的任意一种设备种类；
任一所述模板对应的采集类型为snmp采集配置、ipmi采集配置、交换机采集配置、网络专线采集配置、云服务器采集配置中的任意一种采集类型。
综上所述，本发明一个实施例中，可维持ssh会话信息，相同的节点复用同一会话，避免重复连接耗时耗力问题；利用配置管理***定义采集配置模板，生成采集配置文件，同步到各个采集节点中，由此解决手动逐个节点配置无法保证准确性和无法快速查看采集节点与被采集设备对应关系的问题。与目前手工配置方式相比，利用本发明实施例可以快速准确配置采集，并通过记录每次采集过程生成统计报表，为采集管理员提供采集资源调度参考。
上述方法内的各单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明***实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明***实施例中的叙述，此处不再赘述。
综上所述，本发明的各个实施例至少具有如下有益效果：
1、本发明实施例中，信息采集配置管理***包括采集配置服务器、若干采集节点和若干设备；采集配置服务器通过运行部署的配置管理***，维护若干模板，各模板均对应有一设备种类和一采集类型；针对每一台设备均执行：针对当前设备对应的每一个采集类型均执行：根据当前采集类型和当前设备的设备种类所对应的模板生成配置文件，并将生成的各配置文件同步到用于采集当前设备的采集节点；各采集节点对于接收到的各配置文件均执行：根据当前配置文件和当前配置文件携带的类型标识，周期性采集具有当前配置文件携带的设备标识这一设备的设备信息。本发明实施例可基于预设模板以采集设备信息，故能够提高信息采集准确性。
2、本发明实施例中，通过建立采集配置服务器与采集节点间的ssh连接，可以解决现有的需要远程连接采集节点并手动维护配置文件的问题；通过维护不同设备类型和采集类型对应的模板，基于模板以进行设备信息采集，可以解决现有的采集所得配置文件的内容、格式无法保证准确性的问题；通过将各采集节点采集的设备信息以及各节点的采集负载情况，以及配置管理***在前端页面进行展示，可以解决现有的当数据中心存在多个采集节点时需要依次配置、操作繁琐且不能统一查看每个节点的配置的问题。
3、本发明实施例中，可应用于数据中心内部设备采集配置领域，以实现数据中心计算、存储、网络等设备运行状态信息的采集配置管理。
4、本发明实施例中，无需使用现有实现手段所涉及的zabbix、nagios等监控工具，即可进行数据采集，以准确有效的监控每台设备的运行状态，保障各设备稳定运行，尤其适用于规模和数量不断增大的数据中心。此外，由于无需使用上述监控工具，故无需在被采集设备中安装agent或者依赖其他插件，从而可适用于一些客户信息比较敏感的数据中心。
5、本发明实施例中，可维持ssh会话信息，相同的节点复用同一会话，避免重复连接耗时耗力问题；利用配置管理***定义采集配置模板，生成采集配置文件，同步到各个采集节点中，由此解决手动逐个节点配置无法保证准确性和无法快速查看采集节点与被采集设备对应关系的问题。与目前手工配置方式相比，利用本发明实施例可以快速准确配置采集，并通过记录每次采集过程生成统计报表，为采集管理员提供采集资源调度参考。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二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、物品或者设备中还存在另外的相同因素。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质中。
最后需要说明的是：以上所述仅为本发明的较佳实施例，仅用于说明本发明的技术方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种信息采集配置管理***，其特征在于，包括：
采集配置服务器、至少一个采集节点、至少一台设备；
每一台所述设备均对应有至少一个采集类型；
所述采集配置服务器上部署有配置管理***；
所述采集配置服务器通过运行所述配置管理***，用于维护至少一个模板，每一个所述模板均对应有一设备种类和一采集类型；针对每一台所述设备均执行：针对当前设备对应的每一个采集类型均执行：根据当前采集类型和所述当前设备的设备种类确定相应的目标模板，根据所述目标模板和所述当前采集类型的预设采集要求以生成配置文件，所述配置文件携带有所述当前采集类型的类型标识和所述当前设备的设备标识，并将生成的每一个所述配置文件同步到用于采集所述当前设备的采集节点；
每一个所述采集节点，均用于针对所述采集配置服务器发来的每一个配置文件均执行：根据当前配置文件和所述当前配置文件携带的类型标识，周期性采集目标设备的设备信息，其中，所述目标设备具有所述当前配置文件携带的设备标识。
2.根据权利要求1所述的信息采集配置管理***，其特征在于，
所述采集配置服务器，还用于利用jsch工具与每一个所述采集节点建立安全外壳协议ssh连接，并通过内部的时域session管理模块维护每一个所述ssh连接的session信息；针对每一个所述采集节点均执行：通过周期性的向当前采集节点发送心跳消息，针对与所述当前采集节点间的目标ssh连接，监测所述目标ssh连接的上次使用时间与当前时间之间的时间差是否达到预设阈值，若是，释放所述目标ssh连接并结束；以及根据所述目标ssh连接的session信息，建立与所述当前采集节点间的非首次ssh连接。
3.根据权利要求1所述的信息采集配置管理***，其特征在于，
还包括：与所述采集配置服务器组成浏览器/服务器B/S结构的客户端；
所述采集配置服务器，还用于周期性的在线统计每一个所述采集节点的采集负载情况，并将统计结果在页面生成展示报表；在接收到所述客户端发来的节点数量调整请求时，将所述统计结果代入时间序列预测算法，获得模型预测结果；
所述客户端，用于通过外部输入的账号密码，登录所述配置管理***；在接收到外部输入的所述节点数量调整请求时，将所述节点数量调整请求发送给所述采集配置服务器；
所述采集负载情况包括：采集的设备数量、单次采集所用时长、设备信息采集周期的总采集时长、采集的设备信息数量、采集节点空间占用情况中的任意一个或多个；
所述模型预测结果包括：待增加的采集节点个数、待减少的采集节点个数、待加载的采集节点、待减载的采集节点中的任意一种或多种。
4.根据权利要求3所述的信息采集配置管理***，其特征在于，
所述配置管理***部署在所述采集配置服务器的servlet容器中以提供超文本传输协议http服务，其中，所述servlet容器包括：tomcat或jboss；
和/或，
所述采集负载情况包括：设备信息采集周期的总采集时长；
所述采集配置服务器，具体用于针对每一个所述采集节点均执行：持续记录在上一个在线统计周期中，当前采集节点的每一个设备信息采集周期的总采集时长；以持续记录的每一个设备信息采集周期的总采集时长作为时间序列数据进行数据绘图，得到自回归积分滑动平均模型；利用所述自回归积分滑动平均模型预测总采集时长的走势；基于所述走势，总采集时长在预测试卷内至少一次不大于第一预设阈值时，确定所述当前采集节点待加载，且总采集时长在所述预测试卷内至少一次不小于第二预设阈值时，确定所述当前采集节点待减载。
5.根据权利要求1至4中任一所述的信息采集配置管理***，其特征在于，
还包括：任务调度***；
任一所述采集节点的节点服务器上均部署有采集脚本；
所述任务调度***，用于定时启动每一个所述采集节点上的采集脚本；
每一个所述采集节点，具体用于通过运行部署的采集脚本，执行设备信息采集处理；
每一台所述设备，均用于针对自身对应的每一个采集类型，开通相应的采集服务；
和/或，
任一所述模板对应的设备种类为***文件设备hosts、网络设备network equipments、存储装置storage devices、云服务器cloud servers中的任意一种设备种类；
任一所述模板对应的采集类型为物理机简单网络管理协议snmp采集配置、物理机智能平台管理接口ipmi采集配置、交换机采集配置、网络专线采集配置、云服务器采集配置中的任意一种采集类型。
6.一种基于权利要求1至5中任一所述信息采集配置管理***的信息采集配置管理方法，其特征在于，包括：
部署有配置管理***的采集配置服务器通过运行所述配置管理***，维护至少一个模板，每一个所述模板均对应有一设备种类和一采集类型；
所述采集配置服务器针对每一台对应有至少一个采集类型的设备均执行：针对当前设备对应的每一个采集类型均执行：根据当前采集类型和所述当前设备的设备种类确定相应的目标模板，根据所述目标模板和所述当前采集类型的预设采集要求以生成配置文件，所述配置文件携带有所述当前采集类型的类型标识和所述当前设备的设备标识，并将生成的每一个所述配置文件同步到用于采集所述当前设备的采集节点；
每一个所述采集节点针对所述采集配置服务器发来的每一个配置文件均执行：根据当前配置文件和所述当前配置文件携带的类型标识，周期性采集目标设备的设备信息，其中，所述目标设备具有所述当前配置文件携带的设备标识。
7.根据权利要求6所述的信息采集配置管理方法，其特征在于，
进一步包括：所述采集配置服务器利用jsch工具与每一个所述采集节点建立安全外壳协议ssh连接，并通过内部的时域session管理模块维护每一个所述ssh连接的session信息；
针对每一个所述采集节点均执行：通过周期性的向当前采集节点发送心跳消息，针对与所述当前采集节点间的目标ssh连接，监测所述目标ssh连接的上次使用时间与当前时间之间的时间差是否达到预设阈值，若是，释放所述目标ssh连接并结束；以及根据所述目标ssh连接的session信息，建立与所述当前采集节点间的非首次ssh连接。
8.根据权利要求6所述的信息采集配置管理方法，其特征在于，
所述信息采集配置管理***还包括：与所述采集配置服务器组成浏览器/服务器B/S结构的客户端；
进一步包括：所述采集配置服务器周期性的在线统计每一个所述采集节点的采集负载情况，并将统计结果在页面生成展示报表；
所述信息采集配置管理***中的、与所述采集配置服务器组成浏览器/服务器B/S结构的客户端，通过外部输入的账号密码，登录所述配置管理***；
所述客户端在接收到外部输入的节点数量调整请求时，将所述节点数量调整请求发送给所述采集配置服务器；
所述采集配置服务器在接收到所述客户端发来的所述节点数量调整请求时，将所述统计结果代入时间序列预测算法，获得模型预测结果；
其中，所述采集负载情况包括：采集的设备数量、单次采集所用时长、设备信息采集周期的总采集时长、采集的设备信息数量、采集节点空间占用情况中的任意一个或多个；
所述模型预测结果包括：待增加的采集节点个数、待减少的采集节点个数、待加载的采集节点、待减载的采集节点中的任意一种或多种。
9.根据权利要求8所述的信息采集配置管理方法，其特征在于，
进一步包括：所述采集配置服务器将所述配置管理***部署在所述采集配置服务器的servlet容器中以提供超文本传输协议http服务，其中，所述servlet容器包括：tomcat或jboss；
和/或，
所述采集配置服务器周期性的在线统计每一个所述采集节点的采集负载情况，包括：所述采集配置服务器周期性针对每一个所述采集节点均执行：持续记录在上一个在线统计周期中，当前采集节点的每一个设备信息采集周期的总采集时长；
对应地，所述采集配置服务器在接收到所述客户端发来的所述节点数量调整请求时，将所述统计结果代入时间序列预测算法，获得模型预测结果，包括：所述采集配置服务器周期性针对每一个所述采集节点均执行：以持续记录的在上一个在线统计周期中当前采集节点的每一个设备信息采集周期的总采集时长，作为时间序列数据进行数据绘图，得到自回归积分滑动平均模型；利用所述自回归积分滑动平均模型预测总采集时长的走势；基于所述走势，总采集时长在预测试卷内至少一次不大于第一预设阈值时，确定所述当前采集节点待加载，且总采集时长在所述预测试卷内至少一次不小于第二预设阈值时，确定所述当前采集节点待减载。
10.根据权利要求6至9中任一所述的信息采集配置管理方法，其特征在于，
进一步包括：在每一个所述采集节点的节点服务器上均部署采集脚本，其中，每一个所述采集节点通过运行部署的采集脚本以执行设备信息采集处理；
每一台所述设备针对自身对应的每一个采集类型，开通相应的采集服务；
所述信息采集配置管理***中的任务调度***定时启动每一个所述采集节点上的采集脚本；
和/或，
任一所述模板对应的设备种类为***文件设备hosts、网络设备network equipments、存储装置storage devices、云服务器cloud servers中的任意一种设备种类；
任一所述模板对应的采集类型为物理机简单网络管理协议snmp采集配置、物理机智能平台管理接口ipmi采集配置、交换机采集配置、网络专线采集配置、云服务器采集配置中的任意一种采集类型。
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