CN114138473A - 一种基于混合模式的弹性调度装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于混合模式的弹性调度装置及方法,该方法包括:扫描当前容器集群的最大可用资源,其中所述可用资源包括计算资源和存储资源;对当前容器集群占用资源进行预测,确定下一时刻负载占用资源的增量以进行负载预调整;响应于所述增量为正且所述增量小于最大可用资源,则进行负载扩展,或者响应于所述增量为负,则进行负载释放;根据负载预调整策略进行弹性伸缩,其中所述弹性伸缩包括水平伸缩和垂直伸缩。本发明通过弹性调度策略能够在资源不足时及时增加资源,在资源过量时释放资源。并且考虑到资源利用率和成本问题,从不同的伸缩性调度策略中选取最合适的弹性伸缩方式,从而起到了资源的最优配置,极大的提升了***的资源利用率。
Description
技术领域
本发明属于云计算领域,具体涉及一种基于混合模式的弹性调度装置及方法。
背景技术
云计算环境下,将计算机硬件资源虚拟化后,得到若干台虚拟机,多台虚拟机再组成虚拟资源池,然后由虚拟资源池进行计算任务。如何充分利用虚拟资源池的虚拟资源,提高云服务平台并行处理能力,是当前研究的热点。
如果无法弹性计算用户资源分配情况会产生宕机风险,而现有技术一般无法准确的进行弹性调度,从而使得调度不合理,浪费资源。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题,本发明提供了一种基于混合模式的弹性调度装置及方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现:
一种基于混合模式的弹性调度方法,包括:
扫描当前容器集群的最大可用资源,其中所述可用资源包括计算资源和存储资源;
对当前容器集群占用资源进行预测,确定下一时刻负载占用资源的增量以进行负载预调整;
响应于所述增量为正且所述增量小于最大可用资源,则进行负载扩展,或者响应于所述增量为负,则进行负载释放;
根据负载预调整策略进行弹性伸缩,其中所述弹性伸缩包括水平伸缩和垂直伸缩。
在一个具体实施方式中,扫描当前容器集群的最大可用资源还包括:
采集当前负载资源池中的日志数据,从所述日志数据中获取前一时刻占用资源峰值或/和资源告警信息,若所述前一时刻占用资源峰值等于理论最大资源且包括资源告警信息,则将所述容器集群理论空闲资源的80%作为最大可用资源;若所述前一时刻占用资源峰值等于理论空闲资源且不包括资源告警信息,则将所述容器集群理论空闲资源的90%作为最大可用资源;若所述前一时刻占用资源峰值小于理论最大资源,则将所述容器集群理论空闲资源作为最大可用资源,其中,所述理论空闲资源为理论最大资源与当前容器集群占用资源之差。
在一个具体实施方式中,响应于所述增量为正且所述增量大于最大可用资源,则发送资源告警信息。
在一个具体实施方式中,对当前容器集群占用资源进行预测,确定下一时刻负载占用资源的增量以进行负载预调整,包括:
根据线性回归模型根据预设时间段的负载值预测下一时刻的负载值;
根据当前负载值和下一时刻的负载值得到下一时刻负载占用资源的增量;
其中,负载随时间变化的线性表达式为:Li=α1+α2Ti,Li代表i时刻的负载值,Ti表示第i个时间段的时间,α1和α2为回归参数;
在一个具体实施方式中,弹性伸缩策略为:
SC=SCh+SCv
其中,
VMCi=MEMCi+CPUCi+DISKCi
OVMCi=OMEMCi+OCPUCi+ODISKCi
约束条件为,
式中,SCh为水平伸缩成本,SCv为垂直伸缩成本,VMCi为伸缩变化后第i个容器的成本,MEMCi为伸缩变化后第i个容器内存成本,CPUCi为伸缩变化后第i个容器CPU成本,DISKCi为伸缩变化后第i个容器硬盘成本,OVMCi为伸缩变化前第i个容器的成本,OMEMCi为伸缩变化前第i个容器内存成本,OCPUCi为伸缩变化前第i个容器CPU成本,ODISKCi为伸缩变化前第i个容器硬盘成本,β为自适应参数,取值为80%、90%或者100%。
本发明同时提供了一种基于混合模式的弹性调度装置,包括:
资源扫描单元,用于扫描当前容器集群的最大可用资源,其中所述可用资源包括计算资源和存储资源;
预测单元,用于对当前容器集群占用资源进行预测,确定下一时刻负载占用资源的增量以进行负载预调整;
策略调整单元,用于响应于所述增量为正且所述增量小于最大可用资源,则进行负载扩展,或者响应于所述增量为负,则进行负载释放;
弹性调度单元,用于根据负载预调整策略进行弹性伸缩,其中所述弹性伸缩包括水平伸缩和垂直伸缩。
在一个具体实施方式中,资源扫描单元还用于:
采集当前负载资源池中的日志数据,从所述日志数据中获取前一时刻占用资源峰值或/和资源告警信息,若所述前一时刻占用资源峰值等于理论最大资源且包括资源告警信息,则将所述容器集群理论最大资源的80%作为最大可用资源;若所述前一时刻占用资源峰值等于理论最大资源且不包括资源告警信息,则将所述容器集群理论空闲资源的90%作为最大可用资源;若所述前一时刻占用资源峰值小于理论最大资源,则将所述容器集群理论空闲资源作为最大可用资源,其中,所述理论空闲资源为理论最大资源与当前容器集群占用资源之差。
在一个具体实施方式中,策略调整单元还用于响应于所述增量为正且所述增量大于最大可用资源,则发送资源告警信息。
在一个具体实施方式中,所述预测单元具体用于:
根据线性回归模型根据预设时间段的负载值预测下一时刻的负载值;
根据当前负载值和下一时刻的负载值得到下一时刻负载占用资源的增量;
其中,负载随时间变化的线性表达式为:Li=α1+α2Ti,Li代表i时刻的负载值,Ti表示第i个时间段的时间,α1和α2为回归参数;
在一个具体实施方式中,弹性伸缩策略为:
SC=SCh+SCv
其中,
VMCi=MEMCi+CPUCi+DISKCi
OVMCi=OMEMCi+OCPUCi+ODISKCi
约束条件为,
式中,SCh为水平伸缩成本,SCv为垂直伸缩成本,VMCi为伸缩变化后第i个容器的成本,MEMCi为伸缩变化后第i个容器内存成本,CPUCi为伸缩变化后第i个容器CPU成本,DISKCi为伸缩变化后第i个容器硬盘成本,OVMCi为伸缩变化前第i个容器的成本,OMEMCi为伸缩变化前第i个容器内存成本,OCPUCi为伸缩变化前第i个容器CPU成本,ODISKCi为伸缩变化前第i个容器硬盘成本,β为自适应参数,取值为80%、90%或者100%。
本发明的有益效果:
本发明的基于混合模式的弹性调度方法通过弹性调度策略能够在资源不足时及时增加资源,在资源过量时释放资源。并且考虑到资源利用率和成本问题,从不同的伸缩性调度策略中选取最合适的弹性伸缩方式,从而起到了资源的最优配置,极大的提升了***的资源利用率。
以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于混合模式的弹性调度方法流程示意图;
图2是本发明实施例提供的一种基于混合模式的弹性调度装置模块框图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述,但本发明的实施方式不限于此。
实施例一
请参见图1,图1是本发明实施例提供的一种基于混合模式的弹性调度方法流程示意图,包括:
扫描当前容器集群的最大可用资源,其中所述可用资源包括计算资源和存储资源;
对当前容器集群占用资源进行预测,确定下一时刻负载占用资源的增量以进行负载预调整;
响应于所述增量为正且所述增量小于最大可用资源,则进行负载扩展,或者响应于所述增量为负,则进行负载释放;
根据负载预调整策略进行弹性伸缩,其中所述弹性伸缩包括水平伸缩和垂直伸缩。
具体的,弹性调度策略应该能够在资源不足时及时增加资源,在资源过量时释放资源。策略还应该考虑到资源利用率和成本问题,从不同的伸缩性调度策略中选取最合适的,即:根据资源提供的情况能够向三方面进行自动伸缩,如果进行负载预测发现下一时刻资源不足时则需要进行资源预扩展,如果预扩展后出现突发状况资源仍然不足时则需要进行实时扩展,如果资源足量时则需要进行实时缩放。
在一个具体实施方式中,扫描当前容器集群的最大可用资源还包括:
采集当前负载资源池中的日志数据,从所述日志数据中获取前一时刻占用资源峰值或/和资源告警信息,若所述前一时刻占用资源峰值等于理论最大资源且包括资源告警信息,则将所述容器集群理论最大资源的80%作为最大可用资源;若所述前一时刻占用资源峰值等于理论最大资源且不包括资源告警信息,则将所述容器集群理论空闲资源的90%作为最大可用资源;若所述前一时刻占用资源峰值小于理论最大资源,则将所述容器集群理论空闲资源作为最大可用资源,其中,所述理论空闲资源为理论最大资源与当前容器集群占用资源之差。
一般情况下,日志数据中记录了装置在运行时的各项指标参数以及在每个时间点的时间记录,例如当***资源不足时,会记录资源告警信息,从前一时刻的资源占用数据中,筛查出最大的占用数据即可作为占用资源峰值,理论最大资源是指设备的物理最大可用空间,理论空闲资源是指理论最大资源与当前容器集群占用资源之差,也就是指最大可扩展资源。
若所述前一时刻占用资源峰值等于理论最大资源且包括资源告警信息是指前一时刻的某些时间点已经出现资源利用不足的情况,在该时间点计算机出现过载,很可能导致设备卡死,发生***宕机等灾难性事件,因此在后续进行扩展时,则需要提前规避这种风险,预留20%的***资源作为预防,及时后续出现资源利用率不足,也能有20%的缓存来降低风险;同样的若所述前一时刻占用资源峰值等于理论最大资源且不包括资源告警信息是指前一时刻的某些时间点资源利用恰好达到上限但并未过载,相比上一种情况风险相对小一些,这样仍然预留一部分资源,例如10%的缓存来降低风险;而所述前一时刻占用资源峰值小于理论最大资源,认为当前***较为安全,不存在风险,因此不设置阈值比例。
在一个具体实施方式中,响应于所述增量为正且所述增量大于最大可用资源,则发送资源告警信息。
在一个具体实施方式中,对当前容器集群占用资源进行预测,确定下一时刻负载占用资源的增量以进行负载预调整,包括:
根据线性回归模型根据预设时间段的负载值预测下一时刻的负载值;
根据当前负载值和下一时刻的负载值得到下一时刻负载占用资源的增量;
根据线性回归通用模型得到负载随时间变化的线性表达式:
Li=α1+α2Ti 式(2-8)
其中,Li代表i时刻的负载值,Ti表示第i个时间段的时间,α1和α2为需要求解的回归参数。
将公式式(2-8)带入公式式(2-9),然后对α1和α2求偏导数,使这两个偏导数方程等于0,如下:
将公式式(2-10)整理得到:
再利用克莱姆法则求解该方程组,可以解得回归参数α1和α2如下:
这个线性回归模型根据相近时刻负载数据动态的调整回归参数α1和α2,可以适应负载的波动性。
在进行预扩展时,时间充足,可以将水平扩展和垂直扩展相结合,充分利用水平伸缩和垂直伸缩的优点。然而进行资源扩展时会出现多种满足扩展需求的策略,它们是水平扩展和垂直扩展的不同组合。所以需要从这些组合中选取成本最优的扩展策略。这个伸缩成本的问题可以看作为一个整数规划问题,这个整数规划问题的公式表示如下:
求最小
SC=SCh+SCv 式(2-13)
其中
VMCi=MEMCi+CPUCi+DISKCi 式(2-16)
OVMCi=OMEMCi+OCPUCi+ODISKCi 式(2-17)
约束条件
式中,SCh为水平伸缩成本,SCv为垂直伸缩成本,VMCi为伸缩变化后第i个容器的成本,MEMCi为伸缩变化后第i个容器内存成本,CPUCi为伸缩变化后第i个容器CPU成本,DISKCi为伸缩变化后第i个容器硬盘成本,OVMCi为伸缩变化前第i个容器的成本,OMEMCi为伸缩变化前第i个容器内存成本,OCPUCi为伸缩变化前第i个容器CPU成本,ODISKCi为伸缩变化前第i个容器硬盘成本,β为自适应参数,取值为80%、90%或者100%。
整数规划的目标是求最小的伸缩成本。伸缩成本包括水平伸缩成本和垂直伸缩成本如公式(2-13)所示。在云业务中成本主要包括虚拟资源成本和许可证成本。垂直扩展不需要增加新的容器,所以不用考虑许可证成本,垂直扩展成本如公式(2-14)所示。而水平扩展需要增加许可证成本(LC),水平伸缩成本如公式(2-15)所示。本文中考虑的容器资源主要包括内存、CPU、硬盘三方面,如公式(2-16)和公式(2-17)所示。整数规划的约束条件是提供的内存、CPU、硬盘三种资源满足需求,如公式(2-18)、(2-19)、(2-20)所示。
请参见图2,本发明同时提供了一种基于混合模式的弹性调度装置,包括:
资源扫描单元,用于扫描当前容器集群的最大可用资源,其中所述可用资源包括计算资源和存储资源;
预测单元,用于对当前容器集群占用资源进行预测,确定下一时刻负载占用资源的增量以进行负载预调整;
策略调整单元,用于响应于所述增量为正且所述增量小于最大可用资源,则进行负载扩展,或者响应于所述增量为负,则进行负载释放;
弹性调度单元,用于根据负载预调整策略进行弹性伸缩,其中所述弹性伸缩包括水平伸缩和垂直伸缩。
在一个具体实施方式中,所述预测单元具体用于:
根据线性回归模型根据预设时间段的负载值预测下一时刻的负载值;
根据当前负载值和下一时刻的负载值得到下一时刻负载占用资源的增量;
其中,负载随时间变化的线性表达式为:Li=α1+α2Ti,Li代表i时刻的负载值,Ti表示第i个时间段的时间,α1和α2为回归参数;
在一个具体实施方式中,弹性伸缩策略为:
SC=SCh+SCv
其中,
VMCi=MEMCi+CPUCi+DISKCi
OVMCi=OMEMCi+OCPUCi+ODISKCi
约束条件为,
式中,SCh为水平伸缩成本,SCv为垂直伸缩成本,VMCi为伸缩变化后第i个容器的成本,MEMCi为伸缩变化后第i个容器内存成本,CPUCi为伸缩变化后第i个容器CPU成本,DISKCi为伸缩变化后第i个容器硬盘成本,OVMCi为伸缩变化前第i个容器的成本,OMEMCi为伸缩变化前第i个容器内存成本,OCPUCi为伸缩变化前第i个容器CPU成本,ODISKCi为伸缩变化前第i个容器硬盘成本,β为自适应参数,取值为80%、90%或者100%。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例进行接合和组合。
尽管在此结合各实施例对本申请进行了描述,然而,在实施所要求保护的本申请过程中,本领域技术人员通过查看所述附图、公开内容、以及所附权利要求书,可理解并实现所述公开实施例的其他变化。在权利要求中,“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤,“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施,但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。
本领域技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、装置(设备)、或计算机程序产品。因此,本申请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,这里将它们都统称为“模块”或“***”。而且,本申请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。计算机程序存储/分布在合适的介质中,与其它硬件一起提供或作为硬件的一部分,也可以采用其他分布形式,如通过Internet或其它有线或无线电信***。
本申请是参照本申请实施例的方法、装置(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设备上,使得在计算机或其他可编程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。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于混合模式的弹性调度方法,其特征在于,包括:
扫描当前容器集群的最大可用资源,其中所述可用资源包括计算资源和存储资源;
对当前容器集群占用资源进行预测,确定下一时刻负载占用资源的增量以进行负载预调整;
响应于所述增量为正且所述增量小于最大可用资源,则进行负载扩展,或者响应于所述增量为负,则进行负载释放;
根据负载预调整策略进行弹性伸缩,其中所述弹性伸缩包括水平伸缩和垂直伸缩。
2.根据权利要求1所述的基于混合模式的弹性调度方法,其特征在于,扫描当前容器集群的最大可用资源还包括:
采集当前负载资源池中的日志数据,从所述日志数据中获取前一时刻占用资源峰值或/和资源告警信息,若所述前一时刻占用资源峰值等于理论最大资源且包括资源告警信息,则将所述容器集群理论空闲资源的80%作为最大可用资源;若所述前一时刻占用资源峰值等于理论最大资源且不包括资源告警信息,则将所述容器集群理论空闲资源的90%作为最大可用资源;若所述前一时刻占用资源峰值小于理论最大资源,则将所述容器集群理论空闲资源作为最大可用资源,其中,所述理论空闲资源为理论最大资源与当前容器集群占用资源之差。
3.根据权利要求2所述的基于混合模式的弹性调度方法,其特征在于,响应于所述增量为正且所述增量大于最大可用资源,则发送资源告警信息。
5.根据权利要求1所述的基于混合模式的弹性调度方法,其特征在于,弹性伸缩策略为:
SC=SCh+SCv
其中,
VMCi=MEMCi+CPUCi+DISKCi
OVMCi=OMEMCi+OCPUCi+ODISKCi
约束条件为,
式中,SCh为水平伸缩成本,SCv为垂直伸缩成本,VMCi为伸缩变化后第i个容器的成本,MEMCi为伸缩变化后第i个容器内存成本,CPUCi为伸缩变化后第i个容器CPU成本,DISKCi为伸缩变化后第i个容器硬盘成本,OVMCi为伸缩变化前第i个容器的成本,OMEMCi为伸缩变化前第i个容器内存成本,OCPUCi为伸缩变化前第i个容器CPU成本,ODISKCi为伸缩变化前第i个容器硬盘成本,β为自适应参数,取值为80%、90%或者100%。
6.一种基于混合模式的弹性调度装置,其特征在于,包括:
资源扫描单元,用于扫描当前容器集群的最大可用资源,其中所述可用资源包括计算资源和存储资源;
预测单元,用于对当前容器集群占用资源进行预测,确定下一时刻负载占用资源的增量以进行负载预调整;
策略调整单元,用于响应于所述增量为正且所述增量小于最大可用资源,则进行负载扩展,或者响应于所述增量为负,则进行负载释放;
弹性调度单元,用于根据负载预调整策略进行弹性伸缩,其中所述弹性伸缩包括水平伸缩和垂直伸缩。
7.根据权利要求6所述的基于混合模式的弹性调度装置,其特征在于,资源扫描单元还用于:
采集当前负载资源池中的日志数据,从所述日志数据中获取前一时刻占用资源峰值或/和资源告警信息,若所述前一时刻占用资源峰值等于理论最大资源且包括资源告警信息,则将所述容器集群理论最大资源的80%作为最大可用资源;若所述前一时刻占用资源峰值等于理论最大资源且不包括资源告警信息,则将所述容器集群理论空闲资源的90%作为最大可用资源;若所述前一时刻占用资源峰值小于理论最大资源,则将所述容器集群理论空闲资源作为最大可用资源,其中,所述理论空闲资源为理论最大资源与当前容器集群占用资源之差。
8.根据权利要求7所述的基于混合模式的弹性调度装置,其特征在于,策略调整单元还用于响应于所述增量为正且所述增量大于最大可用资源,则发送资源告警信息。
10.根据权利要求6所述的基于混合模式的弹性调度装置,其特征在于,弹性伸缩策略为:
SC=SCh+SCv
其中,
VMCi=MEMCi+CPUCi+DISKCi
OVMCi=OMEMCi+OCPUCi+ODISKCi
约束条件为,
式中,SCh为水平伸缩成本,SCv为垂直伸缩成本,VMCi为伸缩变化后第i个容器的成本,MEMCi为伸缩变化后第i个容器内存成本,CPUCi为伸缩变化后第i个容器CPU成本,DISKCi为伸缩变化后第i个容器硬盘成本,OVMCi为伸缩变化前第i个容器的成本,OMEMCi为伸缩变化前第i个容器内存成本,OCPUCi为伸缩变化前第i个容器CPU成本,ODISKCi为伸缩变化前第i个容器硬盘成本,β为自适应参数,取值为80%、90%或者100%。
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- 2021-11-23 CN CN202111392824.4A patent/CN114138473B/zh active Active
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CN114138473B (zh) | 2024-06-25 |
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