CN109711554B - 一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置 - Google Patents

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黄峤睿
刘松辉
严永峰
马颂华
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Abstract

本发明公开了一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置。它包括基础操作层、信息采集反馈层、决策处理层；基础操作层即一个应用节点的上线下线操作可以做到全自动，以网络服务的方式对外供外部调用；信息采集反馈层是接入实时监控获取到准实时的各应用、各组件的指标监控数据，供决策层判断应用是否需要扩容或缩容；决策处理层是根据信息采集反馈层的数据配合AI算法从多个维度评估分析，再结合之前的历史操作扩容或缩容的必要性，最终决定是否调用基础操作层进行实施扩容或缩容。本发明应用弹性管理装置可以通过弹性自动扩缩容，有效地节省机器资源成本，按需按量地分配资源。

Description

一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置
技术领域
本发明涉及属于应用节点的弹性扩容缩容管理装置和方法，特别是一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置。
背景技术
当软件架构发展到一定规模后应用节点均可实现扩容缩容，接下来将会遇到如下两个问题：
1、决策要不要扩以及要扩规模是多少。
2、如何定义高峰与上下坡的定义。
针对第1个问题，现时业界一般的做法是：
a.凭经验来判断
b.按业务的上坡与下坡或者讲是按流量预测来判断。
针对第2个问题，业内暂时没有办法很好的实践经验。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置，解决现有基础设施大数据的应用节点的扩容缩容主要依靠经验判断，其可靠性不高，不科学的技术问题，本发明应用弹性管理装置可以通过弹性自动扩缩容，有效地节省机器资源成本，比如在业务的低谷期可以将机器资源降下来，在业务高峰期可以自动扩容出来新机器，按需按量地分配资源。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置，其特征在于：它包括基础操作层、信息采集反馈层、决策处理层；其中：
1.1基础操作层
即一个应用节点的上线下线操作可以做到全自动，以网络服务的方式对外供外部调用。本层的挑战是企业在运维自动化，标准化的成熟程度；
1.2信息采集反馈层
信息采集层是接入实时监控获取到准实时的各应用、各组件的指标监控数据，供决策层判断应用是否需要扩容或缩容。本层重要挑战是：高并发的信息采集能力信息采集层是不需要作出决策，只需高效地采集数据供决策处理层即可；
1.3决策处理层
决策层是根据信息采集反馈层的数据配合AI算法从多个维度评估分析，再结合之前的历史操作扩容或缩容的必要性，最终决定是否调用基础操作层进行实施扩容或缩容；本层的挑战是大量时序数据的分析。
所述的基于基础设施大数据的应用弹性管理装置，其特征在于：依据定义阀值进行判断的规则；依据应用流量来预测的规则；比如下一个时段是业务的高峰，提前做扩容；比如下一个时段是业务低谷，提前对业务进行缩容，而业务高峰、低谷可通过机器学习的手段获得。
藉由上述结构，本发明具有如下优点：
1、本发明一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置作为一个旁挂***独立于云计算平台外，不影响其可用性，不影响云计算平台的性能。
2、本发明可以通过弹性自动扩缩容，有效地节省机器资源成本。
3、本发明使用有监督学习的方法找到指标变换规律，解决大量人工设定阀值的方式所带来的工作量和准确性问题，真正意义上解决“指标***”的问题。
附图说明
图1是本发明和云计算平台关系及架构图。
图2是信息采集层架构图。
图3是决策处理层中的流量预测模型。
具体实施方式
一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置，它包括基础操作层、信息采集反馈层、决策处理层，如图1所示。其中：
1.1基础操作层
即一个应用节点的上线下线操作可以做到全自动，以网络服务的方式对外供外部调用。本层的挑战是企业在运维自动化，标准化的成熟程度。
1.2信息采集反馈层
信息采集层是接入实时监控获取到准实时的各应用、各组件的指标监控数据，供决策层判断应用是否需要扩容或缩容。本层重要挑战是：高并发的信息采集能力信息采集层是不需要作出决策，只需高效地采集数据供决策处理层即可。
1.3决策处理层
决策层是根据信息采集反馈层的数据配合AI算法从多个维度评估分析，再结合之前的历史操作扩容或缩容的必要性，最终决定是否调用基础操作层进行实施扩容或缩容。本层的挑战是大量时序数据的分析。
图2是本发明中的信息采集层架构图。
图3是本发明中决策处理层中的流量预测模型。
●流量预测：
网站流量数据一般都具有下边的特征：
1、局部特征：当我们看到一个趋势时，希望它会继续(自回归模型)朝这个趋势发展；看到流量峰值时，知道它将逐渐衰减(滑动平均模型)；看到活动日和假期时流量增加，就知道以后假期也会出现流量增加(季节模型)。
2、全局特征：如果我们查看历史数据图，就会注意到年与年之间的自相关和季节间的自相关。
依据上边的特征，我们使用RNN seq2seq模型(如图3)进行流量预测，模型主要由两部分组成，即编码器和解码器。
编码器使用cuDNN GRU,解码器使用TF GRUBlockCell，由于LSTM/GRU对于较短的时间序列是非常好的解决方案，对于长时间序列来说依然有效，只不过会逐渐遗忘较早时间步所包含的信息。解决方安案是对所有的数据进行一次卷积，对所有预测时间步使用相同的注意力权重。
根据上边的方案训练完成的模型进行流量预测。
●节点承载量模型
从监控数据中获取到最近3个月(这个时间随应用更新频率的提高而降低)应用服务器受流量变化而产生性能损耗变化，通过这些计算出一个应用节点的流量承载量：
Figure BDA0001792121500000041
●节点扩缩容：
根据计算出的节点承载量和预测的流量数来得出所需要总的节点数，并通过降噪，使这个数据平滑避免频繁变动，最后调用API进行智能容量变更。
使用本发明的平台于通过对长达6个月的内部业务数据进行有监督学习，顺利找到业务的高峰和低谷规律，结合完善的应用及组件时序数据，经受住2017年、2018年两次“5.25”的考验，做到秒级扩容。
翼支付每周五均有营销活动，而月底和月初均是话费充值高峰期，业务呈现非常强的时间相关性。通过本平台内部试验性介入，实现了在有限的资源下按需调配，在周五时资源自动调拨给营销业务线相关的***，而月初月底，则把资源自动调配给充值相关的应用***，业务低谷时平稳缩容。
通过阈值设置，平台自动计算出资源使用水位线，为服务器采购提出依据。
平台上线以来共计节省预算近两千万，在资源有限的情况下将综合体用率从30％提升至65％。
以上对本发明的描述和应用是说明性的，并非想将本发明的范围限制在上述实施例中；在不脱离本发明范围和精神的情况下，可以对这里所披露的实施例进行其它变形和改变。

Claims (2)

1.一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置，其特征在于：它包括基础操作层、信息采集反馈层、决策处理层；其中：
1.1基础操作层
即一个应用节点的上线下线操作可以做到全自动，以网络服务的方式对外供外部调用；
1.2信息采集反馈层
信息采集层是接入实时监控获取到准实时的各应用、各组件的指标监控数据，供决策层判断应用是否需要扩容或缩容；
该信息采集层包括与各节点连接的业务指标消息处理器和基础设施指标消息处理器，该业务指标消息处理器和基础设施指标消息处理器分别连接各自的流量数据库；
1.3决策处理层
决策处理层是根据信息采集反馈层的数据配合AI算法从多个维度评估分析，再结合之前的历史操作扩容或缩容的必要性，最终决定是否调用基础操作层进行实施扩容或缩容；
该决策处理层中的流量预测模型使用RNN seq2seq模型进行流量预测，模型包括编码器和解码器；编码器使用cuDNN GRU,解码器使用TF GRUBlockCell，由于LSTM/GRU对于较短的时间序列是非常好的解决方案，对于长时间序列来说依然有效，只不过会逐渐遗忘较早时间步所包含的信息，解决方案是对所有的数据进行一次卷积，对所有预测时间步使用相同的注意力权重；
采用的节点承载模型是从监控数据中获取到近期应用服务器受流量变化而产生性能损耗变化，通过这些计算出一个应用节点的流量承载量；
该流量承载量的计算公式是：
Figure FDA0003019116730000021
采用的节点扩缩容方法是，根据计算出的节点承载量和预测的流量数来得出所需要总的节点数，并通过降噪，使这个数据平滑避免频繁变动，最后调用API进行智能容量变更。
2.根据权利要求1所述的基于基础设施大数据的应用弹性管理装置，其特征在于：依据定义阀值进行判断的规则；依据应用流量来预测的规则；下一个时段是业务的高峰，提前做扩容；下一个时段是业务低谷，提前对业务进行缩容，而业务高峰、低谷可通过机器学习的手段获得。
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