CN109002354B - 一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩方法及*** - Google Patents

一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩方法及*** Download PDF

Info

Publication number
CN109002354B
CN109002354B CN201710421155.6A CN201710421155A CN109002354B CN 109002354 B CN109002354 B CN 109002354B CN 201710421155 A CN201710421155 A CN 201710421155A CN 109002354 B CN109002354 B CN 109002354B
Authority
CN
China
Prior art keywords
computing
openstack
switch
computing node
resource
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
Application number
CN201710421155.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109002354A (zh
Inventor
刘炳宏
朴爱花
孙丹丹
霍玮
邹维
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.)
Institute of Information Engineering of CAS
Original Assignee
Institute of Information Engineering of CAS
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 Institute of Information Engineering of CAS filed Critical Institute of Information Engineering of CAS
Priority to CN201710421155.6A priority Critical patent/CN109002354B/zh
Publication of CN109002354A publication Critical patent/CN109002354A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109002354B publication Critical patent/CN109002354B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5083Techniques for rebalancing the load in a distributed system
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/455Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
    • G06F9/45533Hypervisors; Virtual machine monitors
    • G06F9/45558Hypervisor-specific management and integration aspects
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/10Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/455Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
    • G06F9/45533Hypervisors; Virtual machine monitors
    • G06F9/45558Hypervisor-specific management and integration aspects
    • G06F2009/4557Distribution of virtual machine instances; Migration and load balancing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Stored Programmes (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩方法及***,该方法包括扩容和缩容;1)扩容:1‑1)制作计算节点镜像模板和交换机网络配置模板;1‑2)确定要扩容的主机台数和网段,并确定主机的管理IP和主机名,根据计算节点镜像模板将这些主机批量还原成不同管理IP和主机名的计算节点操作***,并自动修改配置文件;1‑3)将交换机网络配置模板上传到被还原的计算节点的交换机上并进行加载,以使这些计算节点网络连通,从而加入到OpenStack计算资源;2)缩容:2‑1)确定待移除的计算节点,将这些计算节点上的虚拟机进行迁移或释放,清除其对应交换机端口的配置信息;2‑2)将经步骤2‑1)处理后的计算节点的基本信息和计算相关服务从OpenStack云平台中清除。

Description

一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩方法及***
技术领域
本发明涉及云计算技术领域,特别涉及一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩方法及***。
背景技术
随着云计算技术的飞速发展,各国政府越来越重视云计算服务产业,纷纷将云计算服务作为国家软件产业快速发展的新机遇。云计算服务已成为我国国家发展战略之一,它为中国经济引擎带来了新的动力,同时,也带来了新的挑战。云计算平台作为一种新兴的资源使用平台,已形成了比较成熟的服务模式,更多的用户可以共享使用资源。
OpenStack是目前最流行的云计算平台之一,它能够把庞大的基础设施、软件组成、数据存储进行整合,形成一个巨大的资源池,为用户提供计算资源、存储资源和网络资源服务。它主要由控制节点、网络节点、计算节点和存储节点组成。其中,计算节点占主要资源,并作为计算资源为虚拟机提供计算能力。因此,计算资源由批量计算节点组成,每个节点代表一台物理服务器,计算资源容量是所有计算节点计算能力总和。
计算资源容量需求随业务的变化而变化,计算资源需求量较大时,计算资源紧张,容量需要快速增加,简称扩容;计算资源需求量较小时,大量资源空闲,为了高效利用资源,容量需要快速减少,简称缩容。OpenStack支持计算资源弹性扩容,目前,常用的扩容方法是自动化部署和手动部署两种方式,这两种方法均需先安装主机操作***、下载软件包和配置相关服务,耗时较长,效率较低;同时,面临所需软件包升级导致低版本无法成功下载问题。OpenStack目前没有规范化的快速缩容功能,在计算资源弹性缩容时,云平台中被移除的计算节点信息不能自动清除,错误信息会干扰虚拟机的正常申请和运行,甚至影响OpenStack云平台的稳定性。
发明内容
为克服现有技术的不足,本发明提供一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩方法及***,设计了弹性伸缩流程,在不需要安装操作***和下载软件包的情况下,能够批量、快速地将OpenStack计算资源扩容,较大节省弹性伸缩时间,提高资源利用效率;同时,能够快速地将计算资源缩容,自动清除云平台残留信息,保障云平台稳定性。
为了解决上述技术问题,本发明提供的技术方案如下:
一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩方法,包括扩容和缩容;
1)扩容:
1-1)制作计算节点镜像模板和交换机网络配置模板;
1-2)确定要扩容的主机台数和网段,并确定主机的管理IP和主机名,根据计算节点镜像模板将这些主机批量还原成不同管理IP和主机名的计算节点操作***,并自动修改配置文件;
1-3)将交换机网络配置模板上传到被还原的计算节点的交换机上并进行加载,以使这些计算节点网络连通,从而加入到OpenStack计算资源;
2)缩容:
2-1)确定待移除的计算节点,将这些计算节点上的虚拟机进行迁移或释放,清除其对应交换机端口的配置信息;
2-2)将经步骤2-1)处理后的计算节点的基本信息和计算相关服务从OpenStack云平台中清除,该基本信息包括计算节点的管理IP、主机名信息;计算相关服务包括nova-compute计算服务和OpenVSwitch虚拟网络服务。
进一步地,计算节点镜像模板为将一计算节点操作***通过镜像制作软件制成的镜像文件,该计算节点操作***为部署了计算相关服务、云盘服务、虚拟交换机服务且无虚拟机运行的干净操作***。
进一步地,交换机网络配置模板为配置计算节点连接的交换机生成的配置文件,该交换机为计算节点的公网和私网两种网络所共用。
进一步地,步骤1-2)中根据每台主机唯一识别码确定主机的管理IP和主机名。
进一步地,步骤1-2)中采用镜像还原软件通过镜像专用网络进行批量还原,所述主机设置为网络启动。
进一步地,步骤1-3)结束后,被还原的计算节点操作***正常运行其计算相关服务后,服务监控程序自启动,并进行服务状态和性能监控,将采集的监控数据发往监控服务端进行收集,通过监控页面显示服务的运行情况。
进一步地,步骤1-3)结束后,对被还原的计算节点操作***进行整合,包括虚拟机再平衡、租户资源配额调整、资源使用监控;
虚拟机再平衡是指,根据平衡算法将负载高的计算节点上的虚拟机部分迁移至新扩容的计算节点上,以保障计算资源的平衡性;
租户资源配额调整是指,根据各租户需求设置其计算资源占比,再根据公式Ti=N*Pi调整各租户的配额,其中,Ti表示第i个租户的计算资源配额,N表示整个OpenStack云平台的计算资源总额,Pi表示第i个租户的计算资源占比;
资源使用监控是指,对总计算资源和各租户的计算资源的使用情况进行实时监控,将采集的数据发给监控服务器进行处理。
进一步地,经过步骤2-1)处理的计算节点的不可用状态通过OpenStack云平台中的心跳机制发现。
进一步地,步骤2-2)结束后进行服务验证,该服务验证是通过服务监控和日志对计算相关服务的状态和性能进行验证。
一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩***,包括:
一初始单元,制作计算节点镜像模板和交换机网络配置模板;
一扩容单元,根据计算节点镜像模板还原得到不同管理IP和主机名的计算节点操作***,并加载交换机网络配置模板到还原的计算节点的交换机上,以使这些计算节点加入到OpenStack计算资源,并进行服务状态和性能监控及数据采集;
一整合单元,对被还原的计算节点操作***进行虚拟机再平衡、租户资源配额调整、资源使用监控;
一缩容单元,将待移除的计算节点上的虚拟机进行迁移或释放,清除其对应交换机端口的配置信息,并将其基本信息和计算相关服务从OpenStack云平台中清除,进行服务验证。
与现有技术相比,本发明具有下述优点:
1、能够快速、大批量将物理主机加入或移出OpenStack云平台,从而达到OpenStack的计算资源容量弹性伸缩效果;
2、不需要将物理主机逐个安装操作***,也不需下载计算相关服务的软件包,避免了下载失败和复杂的服务配置问题;
3、程序能够自动修改服务相关配置和自动清除计算节点服务;
4、具有服务监控和资源监控,能够自适应监控管理;
5、设计了各租户资源配额计算公式;
6、计算节点的虚拟机能够进行再平衡调整;
7、简化了OpenStack计算资源弹性伸缩流程,提高了资源利用效率。
附图说明
图1为本发明的计算资源容量弹性伸缩方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的上述特征和优点能更明显易懂,下文特举实施例,并配合所附图作详细说明如下。
本实施例提供一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩方法及***,是通过通配镜像、自适应修改、服务监控和自适应网络等技术来实现,如图1所示。
1、具体扩容流程包括以下步骤:
步骤1:初始单元,主要是制作模板,包括制作计算节点镜像模板和交换机网络配置模板。将一个计算节点操作***通过镜像制作软件制作成镜像,作为计算节点镜像模板。该计算节点操作***必须是部署了计算相关服务、虚拟交换机服务和云盘服务,并且无虚拟机运行的干净操作***。每个计算节点都有公网和私网两种网络,公网是计算节点访问互联网的网络,私网是计算节点上的虚拟机之间互访的网络。每柜服务器上有一台交换机,这两种网络共用该交换机,配置完交换机后,将其配置文件下载下来作为交换机网络配置模板。
步骤2:扩容单元,批量刷机,能快速、大批量加入OpenStack计算节点。首先,确定要扩容的主机台数和网段,根据每台主机唯一识别码确定管理IP和主机名;然后,利用步骤1中制作的计算节点镜像模板和镜像还原软件,通过镜像专用网络,将设置为网络启动的物理主机批量还原成不同管理IP和主机名的计算节点操作***。
步骤3:计算节点配置自适应修改过程,被还原的不同计算节点管理IP和主机名虽然不同,但是操作***上运行的nova-compute计算服务和OpenVSwitch虚拟网络服务等计算相关服务的配置文件还原时无法修改,均相同,容易造成冲突。因此,在被还原的计算节点操作***启动后,自适应修改程序相应自启动,自动将计算相关服务配置文件进行修改,与计算节点的管理IP、主机名等基本配置信息保持一致,从而保证被还原的每个计算节点操作***的服务不冲突,能够被唯一识别。
步骤4:加载交换机网络配置模板,切入网络配置,将步骤1中制作的交换机网络配置模板分别上传到被还原的计算节点机柜上的交换机,这些交换机分别加载上传的交换机网络配置模板,从而,这些交换机保证了被还原的计算节点的网络连通性,被还原的计算节点正式加入OpenStack计算资源。
步骤5:被还原的计算节点操作***上的计算相关服务正常运行后,服务监控程序自启动,并进行服务的状态和性能监控,将采集的监控数据发往监控服务端收集,通过监控页面就可以直接观察服务的运行情况。
步骤6:整合单元,包括虚拟机再平衡、租户资源配额调整、资源使用监控。扩容前的计算节点上高负载运行大量虚拟机,而新扩容的计算节点上无虚拟机,根据平衡算法,将负载高的计算节点上的虚拟机部分迁移至新扩容的计算节点上,从而保障计算资源的平衡性。
步骤7:租户资源配额调整,是根据各租户的业务需求,设置其计算资源占比,然后根据如下公式调整各租户的配额。
Ti=N*Pi
其中,Ti表示第i个租户的计算资源配额,N表示整个云平台的计算资源总额,Pi表示第i个租户的计算资源占比。
步骤8:资源使用监控,是对总计算资源使用情况和各租户的计算资源详细使用情况进行实时监控,并将采集的数据发给监控服务端处理。
2、具体缩容流程包括以下步骤:
步骤1:缩容单元,可快速、大批量将计算节点移除OpenStack云平台。确定待移除的计算节点,将这些计算节点上的虚拟机进行迁移或释放。
步骤2:清除这些计算节点对应的交换机网络配置模板(即交换机端口的配置信息),这些计算节点就与OpenStack云平台断开了连接,OpenStack云平台中的心跳机制会发现这些计算节点为不可用状态。
步骤3:自动清除程序启动,清除计算节点信息及服务,即将不可用计算节点的基本信息和计算相关服务从OpenStack云平台中清除,至此,这些计算节点被移除OpenStack的计算资源。
步骤4:服务验证,是通过服务监控和日志对计算相关服务的状态和性能进行验证,从而保证OpenStack云平台的稳定性。
最后,OpenStack计算资源再次扩容只需重复扩容单元和整合单元步骤,再次缩容只需重复缩容单元步骤。

Claims (10)

1.一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩方法,包括扩容和缩容;
1)扩容:
1-1)制作计算节点镜像模板和交换机网络配置模板;
1-2)确定要扩容的主机台数和网段,并确定主机的管理IP和主机名,根据计算节点镜像模板将这些主机批量还原成不同管理IP和主机名的计算节点操作***,并自动修改配置文件;
1-3)将交换机网络配置模板上传到被还原的计算节点的交换机上并进行加载,以使这些计算节点网络连通,从而加入到OpenStack计算资源;
2)缩容:
2-1)确定待移除的计算节点,将这些计算节点上的虚拟机进行迁移或释放,清除其对应交换机端口的配置信息;
2-2)将经步骤2-1)处理后的计算节点的基本信息和计算相关服务从OpenStack云平台中清除。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,计算节点镜像模板为将一计算节点操作***通过镜像制作软件制成的镜像文件,该计算节点操作***为部署了计算相关服务、云盘服务、虚拟交换机服务且无虚拟机运行的干净操作***。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,交换机网络配置模板为配置计算节点连接的交换机生成的配置文件,该交换机为计算节点的公网和私网两种网络所共用。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤1-2)中根据每台主机唯一识别码确定主机的管理IP和主机名。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤1-2)中采用镜像还原软件通过镜像专用网络进行批量还原,所述主机设置为网络启动。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤1-3)结束后,被还原的计算节点操作***正常运行其计算相关服务后,服务监控程序自启动,并进行服务状态和性能监控,将采集的监控数据发往监控服务端进行收集,通过监控页面显示服务的运行情况。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤1-3)结束后,对被还原的计算节点操作***进行整合,包括虚拟机再平衡、租户资源配额调整、资源使用监控;
虚拟机再平衡是指,根据平衡算法将负载高的计算节点上的虚拟机部分迁移至新扩容的计算节点上,以保障计算资源的平衡性;
租户资源配额调整是指,根据各租户需求设置其计算资源占比,再根据公式Ti=N*Pi调整各租户的配额,其中,Ti表示第i个租户的计算资源配额,N表示整个OpenStack云平台的计算资源总额,Pi表示第i个租户的计算资源占比;
资源使用监控是指,对总计算资源和各租户的计算资源的使用情况进行实时监控,将采集的数据发给监控服务器进行处理。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,经过步骤2-1)处理的计算节点的不可用状态通过OpenStack云平台中的心跳机制发现。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤2-2)结束后进行服务验证,该服务验证是通过服务监控和日志对计算相关服务的状态和性能进行验证。
10.一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩***,包括:
一初始单元,制作计算节点镜像模板和交换机网络配置模板;
一扩容单元,根据计算节点镜像模板还原得到不同管理IP和主机名的计算节点操作***,并加载交换机网络配置模板到还原的计算节点的交换机上,以使这些计算节点加入到OpenStack计算资源,并进行服务状态和性能监控及数据采集;
一整合单元,对被还原的计算节点操作***进行虚拟机再平衡、租户资源配额调整、资源使用监控;
一缩容单元,将待移除的计算节点上的虚拟机进行迁移或释放,清除其对应交换机端口的配置信息,并将其基本信息和计算相关服务从OpenStack云平台中清除,进行服务验证。
CN201710421155.6A 2017-06-07 2017-06-07 一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩方法及*** Active CN109002354B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710421155.6A CN109002354B (zh) 2017-06-07 2017-06-07 一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩方法及***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710421155.6A CN109002354B (zh) 2017-06-07 2017-06-07 一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩方法及***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109002354A CN109002354A (zh) 2018-12-14
CN109002354B true CN109002354B (zh) 2022-05-03

Family

ID=64573802

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710421155.6A Active CN109002354B (zh) 2017-06-07 2017-06-07 一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩方法及***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109002354B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109788032B (zh) * 2018-12-17 2021-12-14 深圳壹账通智能科技有限公司 镜像文件的获取方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110580198B (zh) * 2019-08-29 2023-08-01 上海仪电(集团)有限公司中央研究院 OpenStack计算节点自适应切换为控制节点的方法及装置
CN110708612B (zh) * 2019-10-10 2021-12-03 珠海与非科技有限公司 一种快速扩容的金砖超融云服务器
CN114327645A (zh) * 2020-10-12 2022-04-12 宝能汽车集团有限公司 整车计算能力的扩容方法、装置、车辆和存储介质
CN115145736B (zh) * 2022-09-05 2022-12-06 中国人寿保险股份有限公司上海数据中心 基于Spark分布式计算的云平台配额智能分配***

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105577727A (zh) * 2014-10-16 2016-05-11 南京瀚和软件技术有限公司 一种云计算虚拟机管理平台***
CN105871942A (zh) * 2015-01-19 2016-08-17 ***通信集团公司 一种IaaS管理平台及方法
CN106230954A (zh) * 2016-08-05 2016-12-14 广州市久邦数码科技有限公司 一种虚拟化管理平台
CN106227582A (zh) * 2016-08-10 2016-12-14 华为技术有限公司 弹性伸缩方法及***
CN106708597A (zh) * 2015-11-17 2017-05-24 ***通信集团公司 一种基于Openstack创建集群环境的方法、装置及***

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9916188B2 (en) * 2014-03-14 2018-03-13 Cask Data, Inc. Provisioner for cluster management system
US20170155569A1 (en) * 2015-11-30 2017-06-01 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Test case based virtual machine (vm) template generation

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105577727A (zh) * 2014-10-16 2016-05-11 南京瀚和软件技术有限公司 一种云计算虚拟机管理平台***
CN105871942A (zh) * 2015-01-19 2016-08-17 ***通信集团公司 一种IaaS管理平台及方法
CN106708597A (zh) * 2015-11-17 2017-05-24 ***通信集团公司 一种基于Openstack创建集群环境的方法、装置及***
CN106230954A (zh) * 2016-08-05 2016-12-14 广州市久邦数码科技有限公司 一种虚拟化管理平台
CN106227582A (zh) * 2016-08-10 2016-12-14 华为技术有限公司 弹性伸缩方法及***

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Development of template management technology for easy deployment of virtual resources on OpenStack";Yoji Yamato;《Journal of Cloud Computing》;20140614;第3卷;第7篇 *
"基于OpenStack的IaaS云中动态资源分配策略研究";吴铭;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20141015(第10期);第I139-87页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109002354A (zh) 2018-12-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109002354B (zh) 一种基于OpenStack的计算资源容量弹性伸缩方法及***
US11714671B2 (en) Creating virtual machine groups based on request
US9720682B2 (en) Integrated software and hardware system that enables automated provisioning and configuration of a blade based on its physical location
US11669360B2 (en) Seamless virtual standard switch to virtual distributed switch migration for hyper-converged infrastructure
JP2016507100A (ja) マスタ・オートメーション・サービス
US9634886B2 (en) Method and apparatus for providing tenant redundancy
CN109347681A (zh) 分布式***中的自更新功能
EP2880525A1 (en) Abstraction models for monitoring of cloud resources
CN103530193A (zh) 用于调节应用进程的方法和设备
CN112948063B (zh) 云平台的创建方法、装置、云平台以及云平台实现***
CN110932914B (zh) 部署方法、部署装置、混合云***架构及计算机存储介质
CN103974140A (zh) 一种基于tr069协议的大规模交互电视终端管理方法及***
CN108319492B (zh) 复位物理机的方法、装置与***
CN103577122A (zh) 分布式应用***在平台间迁移的实现方法及装置
CN112084007A (zh) 基于虚拟机技术的nas存储升级方法和装置
CN112087516A (zh) 基于Docker虚拟化技术的存储升级方法和装置
US20170141950A1 (en) Rescheduling a service on a node
CN116095145B (zh) 一种vpc集群的数据控制方法和***
CN112073499A (zh) 一种多机型云物理服务器的动态服务方法
CN100488129C (zh) 处理批配置的方法和网管设备及网络***
CN107547622B (zh) 一种资源调整方法及装置
CN109150941B (zh) 一种数据中心物理资源浮动方法
CN106302626A (zh) 一种弹性扩容方法、装置及***
WO2017107438A1 (zh) 一种控制崩溃数据上报的方法、服务器及客户端
CN108123822B (zh) 一种链路处理方法以及链路处理设备

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