CN114448987B - 基于云服务的负荷分散管理方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于云服务的负荷分散管理方法、装置、设备及介质，方法包括：通过负荷控制服务器实时获取前端服务器的前端监测信息及后台服务器的后台监测信息，并判断监测信息是否满足调整信息表中的调整条件，若满足任意一条调整条件，则获取与调整条件对应的调整策略对前端服务器/后台服务器的配置进行调整，判断调整配置后是否满足重连接条件，若满足则根据负荷分配规则对后台服务器与前端服务器进行重连接。本发明属于服务器负载均衡技术领域，可实施获取前端服务器及后台服务器的监测信息，在满足调整条件时对服务器的配置进行调整，可基于服务器负荷情况对服务器配置进行自适应调整，提高了云环境下对服务器进行配置调整的效率及灵活性。
Description
技术领域
本发明涉及服务器负载均衡技术领域，尤其涉及一种基于云服务的负荷分散管理方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着互联网的快速发展，网络应用的数量也呈几何级增长，企业需要为每一个接入服务器的用户提供相应业务服务，然而由于每个用户接入服务器的时间并不固定，因此不同时间段的接入服务器的用户数量会存在较大差异巨大，而现有技术方法中的业务***通常是基于一段时间内相对固定的用户数量进行服务器配置，而无法针对用户数量及时做出调整，调整效率较低且调整灵活性不足；用户数量较少时导致服务器的资源利用率较低，从而增加企业运营成本，或用户数量增加时导致服务器负荷较大，服务器崩溃无法为用户提供服务，导致用户体验下降。因此，现有技术方法中进行服务器配置调整的方法存在调整效率较低的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于云服务的负荷分散管理方法、装置、设备及介质，旨在解决现有技术方法中进行服务器配置调整的方法所存在的调整效率较低。
第一方面，本发明实施例提供了一种基于云服务的负荷分散管理方法，方法包括：
实时获取相连接的所述前端服务器的前端监测信息及相连接的所述后台服务器的后台监测信息；
判断所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足预置的调整信息表中包含的调整条件；
若所述前端监测信息/后台监测信息满足任意一条所述调整条件，根据与所述调整条件对应的调整策略对所述前端服务器/后台服务器的配置进行调整；
对调整配置后的所述后台服务器及调整后的所述前端服务器进行判断，以判定是否满足重连接条件；
若满足重连接条件，根据预置的负荷分配规则对所述后台服务器与所述前端服务器之间的当前连接关系进行调整，以对所述后台服务器与所述前端服务器进行重连接。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于云服务的负荷分散管理装置，其包括：
监测信息获取单元，用于实时获取相连接的所述前端服务器的前端监测信息及相连接的所述后台服务器的后台监测信息；
监测信息判断单元，用于判断所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足预置的调整信息表中包含的调整条件；
服务器配置调整单元，用于若所述前端监测信息/后台监测信息满足任意一条所述调整条件，根据与所述调整条件对应的调整策略对所述前端服务器/后台服务器的配置进行调整；
连接判断单元，用于对调整配置后的所述后台服务器及调整后的所述前端服务器进行判断，以判定是否满足重连接条件；
重连接处理单元，用于若满足重连接条件，根据预置的负荷分配规则对所述后台服务器与所述前端服务器之间的当前连接关系进行调整，以对所述后台服务器与所述前端服务器进行重连接。
第三方面，本发明实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的基于云服务的负荷分散管理方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的基于云服务的负荷分散管理方法。
本发明实施例提供了一种基于云服务的负荷分散管理方法、装置、设备及介质，通过负荷控制服务器实时获取前端服务器的前端监测信息及后台服务器的后台监测信息，并判断监测信息是否满足调整信息表中的调整条件，若满足任意一条调整条件，则获取与调整条件对应的调整策略对前端服务器/后台服务器的配置进行调整，判断调整配置后是否满足重连接条件，若满足则根据负荷分配规则对后台服务器与前端服务器进行重连接。通过上述方法，可实施获取前端服务器及后台服务器的监测信息，并在判断满足调整条件时对服务器的配置进行调整，可实现基于服务器负荷情况对服务器配置进行自适应调整，从而大幅提高了云环境下对服务器进行配置调整的效率及灵活性，节省了企业的运行管理成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例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为本发明实施例提供的基于云服务的负荷分散管理方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的基于云服务的负荷分散管理方法的应用场景示意图；
图3为本发明实施例提供的基于云服务的负荷分散管理方法的子流程示意图；
图4为本发明实施例提供的基于云服务的负荷分散管理方法的另一子流程示意图；
图5为本发明实施例提供的基于云服务的负荷分散管理方法的又一子流程示意图；
图6为本发明实施例提供的基于云服务的负荷分散管理方法的又一流程示意图；
图7为本发明实施例提供的基于云服务的负荷分散管理方法的再一子流程示意图；
图8为本发明实施例提供的基于云服务的负荷分散管理方法的后一子流程示意图
图9为本发明实施例提供的基于云服务的负荷分散管理装置的示意性框图；
图10为本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。
具体实施方式
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。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
请参阅图1及图2，图1为本发明实施例提供的基于云服务的负荷分散管理方法的流程示意图；该基于云服务的负荷分散管理方法应用于负荷控制服务器10中，所述负荷控制服务器10与至少一台前端服务器20及至少一台后台服务器30建立网络连接以实现数据信息的传输，所述前端服务器20及所述后台服务器30均为部署于云服务器环境下的虚拟服务器，该基于云服务的负荷分散管理方法通过安装于负荷控制服务器10中的应用软件进行执行，负荷控制服务器10即是用于执行基于云服务的负荷分散管理方法以基于服务器负荷对前端服务器及后台服务器进行分散管理的服务器端，如企业或政府部门所构建的服务器端，前端服务器20与相应后台服务器30之间建立网络连接，以在为用户提供业务服务过程中进行数据交互，前端服务器20用于通过网络接入用户终端40并与用户终端40进行信息交互，用户终端40可以是台式电脑、笔记本电脑、平板电脑或手机等终端设备。如图1所示，该方法包括步骤S110～S150。
S110、实时获取相连接的所述前端服务器的前端监测信息及相连接的所述后台服务器的后台监测信息。
实时获取相连接的所述前端服务器的前端监测信息及相连接的所述后台服务器的后台监测信息。负荷控制服务器分别与每一台前端服务器及每一台后台服务器进行连接，从而对前端服务器及后台服务器的服务器性能进行监控，从而获取得到前端服务器对应的前端监测信息，以及后台服务器对应的后台监测信息，前端监测信息中包含每一台前端服务器的监测信息，后台监测信息中包含每一台后台服务器的监测信息。其中，前端服务器的监测信息包括CPU利用率、内存占用率、存储空间占用率及网络通信状态等，CPU利用率即为前端服务器中处理核心所对应的利用比例，CPU利用率越高则表明服务器处理核心的负荷越大，CPU利用率越低则表明服务器处理核心的负荷越小；内存占用率即为前端服务器中随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)的占用情况，内存也即是与CPU直接交换数据的内部存储器；存储空间占用率即为前端服务器中只读存储器(Read-Only Memory，ROM)的占用情况，只读存储器可用于对数据信息进行持久化存储；网络通信状态也即是前端服务器与外部其他组件所建立的网络连接的通信状态信息，前端服务器的网络通信状态由与用户终端之间的网络连接的通信状态及与后台服务器之间的网络连接的通信状态组成。后台服务器的监测信息同样包括CPU利用率、内存占用率、存储空间占用率及网络通信状态等，其中，后台服务器的网络通信状态即为与前端服务器之间的网络连接的通信状态。
S120、判断所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足预置的调整信息表中包含的调整条件。
判断所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足预置的调整信息表中包含的调整条件，其中，所述调整信息表中的调整条件包括CPU调整条件、内存调整条件、存储空间调整条件及网络通信调整条件。调整信息表中预先存储有多个调整条件，可判断对前端监测信息及后台监测信息进行判断，以确定前端监测信息或后台监测信息是否满足任意一个调整条件。
在一实施例中，如图3所示，步骤S120包括子步骤S121、S122、S123和S124。
S121、判断所述前端监测信息的CPU利用率及所述后台监测信息的CPU利用率是否超出所述CPU调整条件中的CPU利用区间，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述CPU调整条件。
CPU调整条件中包含CPU利用区间，可对监测信息中的CPU利用率是否超出CPU利用区间进行判断，如可设置CPU利用区间为60％-85％，若CPU利用率包含于该CPU利用区间之内，则未超出该CPU利用区间，若CPU利用率未包含于该CPU利用区间之内，则超出该CPU利用区间；若某一前端服务器的监测信息中CPU利用率超出CPU利用区间，则判定前端监测信息满足CPU调整条件，否则判定前端监测信息不满足CPU调整条件。
S122、判断所述前端监测信息的内存占用率及所述后台监测信息的内存占用率是否超出所述内存调整条件中的内存占用区间，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述内存调整条件。
内存调整条件中包含内存占用区间，可对检测信息中的内存占用率是否超出内存占用区间进行判断，对前端检测信息中内存占用率及后台监测信息中内存占用率进行判断的具体过程与对CPU利用率进行判断的过程相类似。若某一前端服务器的监测信息中内存占用率超出内存占用区间，则判定前端监测信息满足内存调整条件，否则判定前端监测信息不满足内存调整条件。
S123、判断所述前端监测信息的存储空间占用率及所述后台监测信息的存储空间占用率是否超出所述存储空间调整条件中的存储空间占用率阈值，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述存储空间调整条件。
存储空间调整条件中包括存储空间占用率阈值，可对监测信息中的存储空间占用率是否超出存储空间占用率阈值进行判断，如可设置存储空间占用率阈值为80％，若某一前端服务器的监测信息中存储空间占用率超出该占用率阈值，则判定前端监测信息满足存储空间调整条件，否则判定前端监测信息不满足存储空间调整条件。
S124、判断所述前端监测信息的网络通信状态及所述后台监测信息的网络通信状态是否出现网络异常或通信中断，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述网络通信调整条件。
可对监测信息中的网络通信状态进行判断，判断网络通信状态是否为出现网络异常或通信中断，具体的，网络通信状态中包含网络通信流量、通信状态等信息，可判断网络通信流量是否急剧减小，从而判断网络通信状态是否出现网络异常；可判断通信状态是否中断，从而判断网络通信状态是否为通信中断。若某一前端服务器的监测信息中网络通信状态为出现网络异常或通信中断，则判定前端监测信息满足网络通信调整条件，否则判定前端监测信息不满足网络通信调整条件。
S130、若所述前端监测信息/后台监测信息满足任意一条所述调整条件，根据与所述调整条件对应的调整策略对所述前端服务器/后台服务器的配置进行调整。
若所述前端监测信息/后台监测信息满足任意一条所述调整条件，根据与所述调整条件对应的调整策略对所述前端服务器/后台服务器的配置进行调整。若前端服务器或后台服务器的监测信息满足任意一条调整条件，则可获取与调整条件相对应的调整策略，并根据调整策略对当前配置的前端服务器或后台服务器进行配置调整，配置调整包括增加服务器数量、减少服务器数量、服务器内存调整及服务器文件备份调整等。
在一实施例中，如图4所示，步骤S130包括子步骤S131和S132。
S131、从预存的策略资源库中获取与所述调整条件相匹配的调整策略。
负荷控制服务器中预先配置有策略资源库，策略资源库中存储有多个调整策略，可从策略资源库中获取与调整条件相匹配的调整策略。其中，所述策略资源库中的调整策略包括服务器新增调整、服务器关闭调整、内存调整或文件备份调整。若监测信息满足CPU调整条件，则可根据判断情况进行服务器新增调整或服务器关闭调整，具体的，若监测信息中CPU利用率低于CPU利用区间的下限值，则对应的调整策略即为服务器关闭调整；若监测信息中CPU利用率高于CPU利用区间的上限值，则对应的调整策略即为服务器新增调整。若监测信息满足网络通信调整条件，则可对应进行服务器关闭调整，对应的调整策略即为服务器关闭调整。
若检测信息满足内存调整条件，则可根据判断情况对相应服务器进行内存调整，对应的调整策略即为内存调整。若检测信息满足存储空间调整条件，则可对相应服务器进行文件备份调整，对应的调整策略即为文件备份调整。
S132、根据所述调整策略对所述前端服务器/所述后台服务器的配置进行调整。
可根据调整策略对前端服务器和/或后台服务器的配置进行调整，具体调整过程如下。
在一实施例中，如图5所示，步骤S132包括子步骤S1321、S1322、S1323和S1324。
S1321、若所述调整策略为服务器新增调整，基于所述前端服务器/所述后台服务器的虚拟框架构建对应的新增服务器并为所述新增服务器分配初始***资源。
可获取所需新增的服务器的虚拟架构，并基于该虚拟架构构建对应的新增服务器，并未新增服务器分配初始***资源，初始***资源包括基本配置、CPU处理资源、内存资源及存储空间，所构建的新增服务器即为一个虚拟服务器，新增服务器可以是前端服务器或后台服务器。在构建第一个前端服务器或第一个后台服务器时，即可在所构建的一个虚拟服务器上配置程序模块，并创建一个执行剧本，让虚拟服务器在创建后自动执行该执行剧本，以启动并运行相应程序模块，以该虚拟服务器为基础创建一个snapshot，后续构建前端服务器或后台服务器时，可将snapshot作为虚拟框架(服务器样板)以生成新增服务器。
S1322、若所述调整策略为服务器关闭调整，关闭所述前端服务器/所述后台服务器中对应的服务器。
若调整策略为服务器关闭调整，则可关闭前端服务器/后台服务器中最旧的服务器或直接关闭其中指定的某一台或多台服务器。若，前端服务器对应的调整策略为服务器关闭调整，且前端服务器中包含CPU利用率低于CPU利用区间的下限值的服务器，则可关闭前端服务器中最旧的一台或几台服务器；若前端服务器对应的调整策略为服务器关闭调整，且前端服务器中包含网络通信状态为出现网络异常或通信中断的服务器，则可对应关闭网络通信状态不佳的服务器，也即是关闭其中指定的一台或多台服务器。对后台服务器进行服务器关闭调整的方式相同，在此不作赘述。
S1323、若所述调整策略为内存调整，对所述前端服务器/所述后台服务器中服务器的内存进行升级或降级调整。
若调整策略为内存调整，且前端服务器中包含内存占用率高于内存占用区间的上限值的服务器，则可对前端服务器中相应服务器的内存进行升级，也即是扩大服务器的虚拟内存分配空间；若调整策略为内存调整，且前端服务器中包含内存占用率低于内存占用区间的下限值的服务器，则可对前端服务器中相应服务器的内存进行降级，也即是减小服务器的虚拟内存分配空间。对后台服务器进行内存升级或内存降级调整的方式相同，在此不作赘述。
S1324、若所述调整策略为文件备份调整，将所述前端服务器/所述后台服务器中的文件压缩后打包并备份存储至预置的网络存储空间。
前端服务器或后台服务器在进行业务处理过程中，会积累业务文件，若前端服务器对应的调整策略为文件备份调整，则可获取前端服务器中存储的相关业务文件，对业务文件进行压缩后打包备份至网络存储空间进行备份存储，并在业务文件完成备份存储后删除前端服务器中存储的相关业务文件；对后台服务器进行文件备份调整的方式相同，在此不作赘述。其中，网络存储空间可以是预先配置的与前端服务器及后台服务器相连接的NAS(Network Attached Storage，网络附属存储)网盘。
在一实施例中，如图6所示，步骤S130之后还包括步骤S1310和S1320。
S1310、获取调整配置后的所述前端服务器的登录信息，以对与所述前端服务器对应的服务器信息进行登记；S1320、获取调整配置后的所述后台服务器的登录信息，以对与所述后台服务器对应的服务器信息进行登记。
具体的，任意一台前端服务器或任意一台后台服务器启动后，可发送登录信息至负荷控制服务器，则负荷控制服务器可获取调整后的前端服务器的登录信息和/或调整后的后台服务器的登录信息，并对相应服务器信息进行登记，并在负荷控制服务器与新创建的服务器之间建立连接关系。其中，登录信息包括服务器的类型及IP地址(服务器地址)等信息。此外，前端服务器或后台服务器可对所需发送的登录信息进行加密处理后，再发送给负荷控制服务器。
S140、对调整配置后的所述后台服务器及调整后的所述前端服务器进行判断，以判定是否满足重连接条件。
对调整配置后的所述后台服务器及调整后的所述前端服务器进行判断，以判定是否满足重连接条件。具体的，前端服务器与后台服务器之间可建立HTTP通信连接(如RESTAPI)或者建立TCP/IP通信连接(如Socket)，前端服务器可同时与不同的后台服务器进行网络连接，例如，一台前端服务器可与一台实时数据通信的后台服务器及一台非实时数据通信的后台服务器进行网络连接。若存在服务器新增或关闭的情况，则前端服务器与后台服务器之间的网络连接关系需要重新调整，可对调整后的后台服务器及调整后的前端服务器是否满足重连接条件进行判断，若满足重连接条件则可对前端服务器及后台服务器之间的网络连接进行调整。
在一实施例中，如图7所示，步骤S140包括子步骤S141和S142。
S141、获取所述后台服务器对应的调整策略及所述前端服务器对应的调整策略；S142、判断所述后台服务器对应的调整策略中是否包含服务器数量调整或所述前端服务器对应的调整策略中是否包含服务器数量调整，以判定是否满足重连接条件。
具体的，可分别获取与前端服务器对应的调整策略及与后台服务器对应的调整策略，判断两份调整策略中是否包含服务器数量调整，若包含服务器数量调整则判定满足重连接条件；若包含服务器数量调整则判定不满足重连接条件。
S150、若满足重连接条件，根据预置的负荷分配规则对所述后台服务器与所述前端服务器之间的当前连接关系进行调整，以对所述后台服务器与所述前端服务器进行重连接。
若满足重连接条件，根据预置的负荷分配规则对所述后台服务器与所述前端服务器之间的当前连接关系进行调整，以对所述后台服务器与所述前端服务器进行重连接。若满足重连接条件，则可根据负荷分配规则对前端服务器与后台服务器之间当前已存在的连接关系进行调整，负荷分配规则即是用于根据前台服务器与后台服务器之间负荷情况进行连接分配的具体规则，负荷分配规则中包括负荷计算公式。
在一实施例中，如图8所示，步骤S150包括子步骤S151、S152、S153、S154和S155。
S151、根据所述前端服务器及所述后台服务器的类型对服务器进行分类，以得到与每一类型对应的服务器集合。
每一台前端服务器均包含相应类型信息，每一台后台服务器也对应包含相应类型信息，则可根据服务器的类型分别对前端服务器及后台服务器进行分类，从而得到与每一类型对应的服务器集合，其中，前端服务器的类型信息一定不与后台服务器的类型信息相同。
S152、根据所述负荷分配规则中的负荷计算公式对每一所述服务器集合中每一服务器分别进行计算，得到每一服务器的负荷系数。
可根据负荷计算公式对每一服务器集合中所包含的服务器分别进行计算，得到每一服务器的负荷系数，具体的，负荷计算公式可基于服务器的CPU利用率计算相应负荷系数，如负荷计算公式为f(x)＝-lnx，其中x为CPU利用率；负荷计算公式还可基于服务器的CPU利用率及内存占用率计算得到相应负荷系数，如负荷计算公式为f(x,y)＝-(a×lnx+b×lny)，其中a、b为公式中的系数值，x为CPU利用率，Y为内存占用率。
S153、根据所述负荷系数对每一所述服务器集合中所包含的服务器进行排序。
根据负荷系数对每一服务器集合中所包含的服务器进行排序，具体的，可根据负荷系数由高到低对服务器集合中的服务器进行排序。
S154、根据排序结果依次获取每一所述服务器集合中的前端服务器，并根据每一所述前端服务器所需的类型信息从对应的服务器集合中顺序获取后台服务器进行配对。
可依次从包含前端服务器集合中获取前端服务器，并根据每一前端服务器所需的类型信息从与类型信息相匹配的服务器集合中顺序获取后台服务器进行配对，已配对的后台服务器不重复与其它前端服务器进行配对，且与一台前端服务器相配对的后台服务器为一台或多台。
S155、将与每一所述前端服务器配对的后台服务器的服务器地址发送至对应配对的所述前端服务器以进行重连接。
将与前端服务器配对的后台服务器对应的服务器地址发送给对应的前端服务器，前端服务器接收到服务器地址后进行存储，并依据服务器地址与相应后台服务器建立网络连接。依据上述处理过程，可对前端服务器与后台服务器之间的网络连接进行重连接操作。
在本发明实施例所提供的基于云服务的负荷分散管理方法中，通过负荷控制服务器实时获取前端服务器的前端监测信息及后台服务器的后台监测信息，并判断监测信息是否满足调整信息表中的调整条件，若满足任意一条调整条件，则获取与调整条件对应的调整策略对前端服务器/后台服务器的配置进行调整，判断调整配置后是否满足重连接条件，若满足则根据负荷分配规则对后台服务器与前端服务器进行重连接。通过上述方法，可实施获取前端服务器及后台服务器的监测信息，并在判断满足调整条件时对服务器的配置进行调整，可实现基于服务器负荷情况对服务器配置进行自适应调整，从而大幅提高了云环境下对服务器进行配置调整的效率及灵活性，节省了企业的运行管理成本。
本发明实施例还提供一种基于云服务的负荷分散管理装置，该基于云服务的负荷分散管理装置可配置于负荷控制服务器10中，该基于云服务的负荷分散管理装置用于执行前述的基于云服务的负荷分散管理方法的任一实施例。具体地，请参阅图9，图9为本发明实施例提供的基于云服务的负荷分散管理装置的示意性框图。
如图9所示，基于云服务的负荷分散管理装置100包括监测信息获取单元110、监测信息判断单元120、服务器配置调整单元130、连接判断单元140和重连接处理单元150。
监测信息获取单元110，用于实时获取相连接的所述前端服务器的前端监测信息及相连接的所述后台服务器的后台监测信息。
监测信息判断单元120，用于判断所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足预置的调整信息表中包含的调整条件。
在一具体实施例中，所述监测信息判断单元120包括子单元：CPU调整条件判断单元，用于判断所述前端监测信息的CPU利用率及所述后台监测信息的CPU利用率是否超出所述CPU调整条件中的CPU利用区间，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述CPU调整条件；内存调整条件判断单元，用于判断所述前端监测信息的内存占用率及所述后台监测信息的内存占用率是否超出所述内存调整条件中的内存占用区间，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述内存调整条件；存储空间调整条件判断单元，用于判断所述前端监测信息的存储空间占用率及所述后台监测信息的存储空间占用率是否超出所述存储空间调整条件中的存储空间占用率阈值，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述存储空间调整条件；网络通信调整条件判断单元，用于判断所述前端监测信息的网络通信状态及所述后台监测信息的网络通信状态是否出现网络异常或通信中断，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述网络通信调整条件。
服务器配置调整单元130，用于若所述前端监测信息/后台监测信息满足任意一条所述调整条件，根据与所述调整条件对应的调整策略对所述前端服务器/后台服务器的配置进行调整。
在一具体实施例中，所述服务器配置调整单元130包括子单元：调整策略获取单元，用于从预存的策略资源库中获取与所述调整条件相匹配的调整策略；配置调整单元，用于根据所述调整策略对所述前端服务器/所述后台服务器的配置进行调整。
在一具体实施例中，所述配置调整单元包括子单元：新增调整单元，用于若所述调整策略为服务器新增调整，基于所述前端服务器/所述后台服务器的虚拟框架构建对应的新增服务器并为所述新增服务器分配初始***资源；关闭调整单元，用于若所述调整策略为服务器关闭调整，关闭所述前端服务器/所述后台服务器中对应的服务器；内存调整单元，用于若所述调整策略为内存调整，对所述前端服务器/所述后台服务器中服务器的内存进行升级或降级调整；文件备份存储单元，用于若所述调整策略为文件备份调整，将所述前端服务器/所述后台服务器中的文件压缩后打包并备份存储至预置的网络存储空间。
在一具体实施例中，所述基于云服务的负荷分散管理装置100还包括子单元：第一服务器信息登记单元，用于获取调整配置后的所述前端服务器的登录信息，以对与所述前端服务器对应的服务器信息进行登记；第二服务器信息登记单元，用于获取调整配置后的所述后台服务器的登录信息，以对与所述后台服务器对应的服务器信息进行登记。
连接判断单元140，用于对调整配置后的所述后台服务器及调整后的所述前端服务器进行判断，以判定是否满足重连接条件。
在一具体实施例中，所述连接判断单元140包括子单元：策略获取单元，用于获取所述后台服务器对应的调整策略及所述前端服务器对应的调整策略；策略判定单元，用于判断所述后台服务器对应的调整策略中是否包含服务器数量调整或所述前端服务器对应的调整策略中是否包含服务器数量调整，以判定是否满足重连接条件。
重连接处理单元150，用于若满足重连接条件，根据预置的负荷分配规则对所述后台服务器与所述前端服务器之间的当前连接关系进行调整，以对所述后台服务器与所述前端服务器进行重连接。
在一具体实施例中，所述重连接处理单元150包括子单元：服务器分类单元，用于根据所述前端服务器及所述后台服务器的类型对服务器进行分类，以得到与每一类型对应的服务器集合；负荷系数获取单元，用于根据所述负荷分配规则中的负荷计算公式对每一所述服务器集合中每一服务器分别进行计算，得到每一服务器的负荷系数；排序单元，用于根据所述负荷系数对每一所述服务器集合中所包含的服务器进行排序；服务器配对单元，用于根据排序结果依次获取每一所述服务器集合中的前端服务器，并根据每一所述前端服务器所需的类型信息从对应的服务器集合中顺序获取后台服务器进行配对；服务器地址发送单元，用于将与每一所述前端服务器配对的后台服务器的服务器地址发送至对应配对的所述前端服务器以进行重连接。
在本发明实施例所提供的基于云服务的负荷分散管理装置应用上述基于云服务的负荷分散管理方法，通过负荷控制服务器实时获取前端服务器的前端监测信息及后台服务器的后台监测信息，并判断监测信息是否满足调整信息表中的调整条件，若满足任意一条调整条件，则获取与调整条件对应的调整策略对前端服务器/后台服务器的配置进行调整，判断调整配置后是否满足重连接条件，若满足则根据负荷分配规则对后台服务器与前端服务器进行重连接。通过上述方法，可实施获取前端服务器及后台服务器的监测信息，并在判断满足调整条件时对服务器的配置进行调整，可实现基于服务器负荷情况对服务器配置进行自适应调整，从而大幅提高了云环境下对服务器进行配置调整的效率及灵活性，节省了企业的运行管理成本。
上述基于云服务的负荷分散管理装置可以实现为计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图10所示的计算机设备上运行。
请参阅图10，图10是本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。该计算机设备可以是用于执行基于云服务的负荷分散管理方法以基于服务器负荷对前端服务器及后台服务器进行分散管理的负荷控制服务器。
参阅图10，该计算机设备500包括通过***总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括存储介质503和内存储器504。
该存储介质503可存储操作***5031和计算机程序5032。该计算机程序5032被执行时，可使得处理器502执行基于云服务的负荷分散管理方法，其中，存储介质503可以为易失性的存储介质或非易失性的存储介质。
该处理器502用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备500的运行。
该内存储器504为存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行基于云服务的负荷分散管理方法。
该网络接口505用于进行网络通信，如提供数据信息的传输等。本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
其中，所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032，以实现上述的基于云服务的负荷分散管理方法中对应的功能。
本领域技术人员可以理解，图10中示出的计算机设备的实施例并不构成对计算机设备具体构成的限定，在其他实施例中，计算机设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。例如，在一些实施例中，计算机设备可以仅包括存储器及处理器，在这样的实施例中，存储器及处理器的结构及功能与图10所示实施例一致，在此不再赘述。
应当理解，在本发明实施例中，处理器502可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
在本发明的另一实施例中提供计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以为易失性或非易失性的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中计算机程序被处理器执行时实现上述的基于云服务的负荷分散管理方法中所包含的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的设备、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，也可以将具有相同功能的单元集合成一个单元，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个计算机可读存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的计算机可读存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种基于云服务的负荷分散管理方法，其特征在于，所述方法应用于负荷控制服务器，所述负荷控制服务器与至少一台前端服务器及至少一台后台服务器建立网络连接以实现数据信息的传输，所述前端服务器及所述后台服务器均为部署于云服务器环境下的虚拟服务器，所述方法包括：
实时获取相连接的所述前端服务器的前端监测信息及相连接的所述后台服务器的后台监测信息；
判断所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足预置的调整信息表中包含的调整条件；
若所述前端监测信息/后台监测信息满足任意一条所述调整条件，根据与所述调整条件对应的调整策略对所述前端服务器/后台服务器的配置进行调整；
对调整配置后的所述后台服务器及调整后的所述前端服务器进行判断，以判定是否满足重连接条件；
若满足重连接条件，根据预置的负荷分配规则对所述后台服务器与所述前端服务器之间的当前连接关系进行调整，以对所述后台服务器与所述前端服务器进行重连接；
所述调整信息表中的调整条件包括CPU调整条件、内存调整条件、存储空间调整条件及网络通信调整条件，所述判断所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足预置的调整信息表中包含的调整条件，包括：
判断所述前端监测信息的CPU利用率及所述后台监测信息的CPU利用率是否超出所述CPU调整条件中的CPU利用区间，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述CPU调整条件；
判断所述前端监测信息的内存占用率及所述后台监测信息的内存占用率是否超出所述内存调整条件中的内存占用区间，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述内存调整条件；
判断所述前端监测信息的存储空间占用率及所述后台监测信息的存储空间占用率是否超出所述存储空间调整条件中的存储空间占用率阈值，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述存储空间调整条件；
判断所述前端监测信息的网络通信状态及所述后台监测信息的网络通信状态是否出现网络异常或通信中断，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述网络通信调整条件。
2.根据权利要求1所述的基于云服务的负荷分散管理方法，其特征在于，所述根据与所述调整条件对应的调整策略对所述前端服务器/所述后台服务器的配置进行调整，包括：
从预存的策略资源库中获取与所述调整条件相匹配的调整策略；
根据所述调整策略对所述前端服务器/所述后台服务器的配置进行调整。
3.根据权利要求2所述的基于云服务的负荷分散管理方法，其特征在于，所述策略资源库中的调整策略包括服务器新增调整、服务器关闭调整、内存调整或文件备份调整，所述根据所述调整策略对所述前端服务器/所述后台服务器的配置进行调整，包括：
若所述调整策略为服务器新增调整，基于所述前端服务器/所述后台服务器的虚拟框架构建对应的新增服务器并为所述新增服务器分配初始***资源；
若所述调整策略为服务器关闭调整，关闭所述前端服务器/所述后台服务器中对应的服务器；
若所述调整策略为内存调整，对所述前端服务器/所述后台服务器中服务器的内存进行升级或降级调整；
若所述调整策略为文件备份调整，将所述前端服务器/所述后台服务器中的文件压缩后打包并备份存储至预置的网络存储空间。
4.根据权利要求1所述的基于云服务的负荷分散管理方法，其特征在于，所述根据与所述调整条件对应的调整策略对所述前端服务器/后台服务器的配置进行调整之后，还包括：
获取调整配置后的所述前端服务器的登录信息，以对与所述前端服务器对应的服务器信息进行登记；
获取调整配置后的所述后台服务器的登录信息，以对与所述后台服务器对应的服务器信息进行登记。
5.根据权利要求1所述的基于云服务的负荷分散管理方法，其特征在于，所述对调整配置后的所述后台服务器及调整后的所述前端服务器进行判断，以判定是否满足重连接条件，包括：
获取所述后台服务器对应的调整策略及所述前端服务器对应的调整策略；
判断所述后台服务器对应的调整策略中是否包含服务器数量调整或所述前端服务器对应的调整策略中是否包含服务器数量调整，以判定是否满足重连接条件。
6.根据权利要求1所述的基于云服务的负荷分散管理方法，其特征在于，所述根据预置的负荷分配规则对所述后台服务器与所述前端服务器之间的当前连接关系进行调整，以对所述后台服务器与所述前端服务器进行重连接，包括：
根据所述前端服务器及所述后台服务器的类型对服务器进行分类，以得到与每一类型对应的服务器集合；
根据所述负荷分配规则中的负荷计算公式对每一所述服务器集合中每一服务器分别进行计算，得到每一服务器的负荷系数；
根据所述负荷系数对每一所述服务器集合中所包含的服务器进行排序；
根据排序结果依次获取每一所述服务器集合中的前端服务器，并根据每一所述前端服务器所需的类型信息从对应的服务器集合中顺序获取后台服务器进行配对；
将与每一所述前端服务器配对的后台服务器的服务器地址发送至对应配对的所述前端服务器以进行重连接。
7.一种基于云服务的负荷分散管理装置，其特征在于，所述装置配置于负荷控制服务器，所述负荷控制服务器与至少一台前端服务器及至少一台后台服务器建立网络连接以实现数据信息的传输，所述前端服务器及所述后台服务器均为部署于云服务器环境下的虚拟服务器，所述装置包括：
监测信息获取单元，用于实时获取相连接的所述前端服务器的前端监测信息及相连接的所述后台服务器的后台监测信息；
监测信息判断单元，用于判断所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足预置的调整信息表中包含的调整条件；
服务器配置调整单元，用于若所述前端监测信息/后台监测信息满足任意一条所述调整条件，根据与所述调整条件对应的调整策略对所述前端服务器/后台服务器的配置进行调整；
连接判断单元，用于对调整配置后的所述后台服务器及调整后的所述前端服务器进行判断，以判定是否满足重连接条件；
重连接处理单元，用于若满足重连接条件，根据预置的负荷分配规则对所述后台服务器与所述前端服务器之间的当前连接关系进行调整，以对所述后台服务器与所述前端服务器进行重连接；
所述调整信息表中的调整条件包括CPU调整条件、内存调整条件、存储空间调整条件及网络通信调整条件，所述判断所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足预置的调整信息表中包含的调整条件，包括：
判断所述前端监测信息的CPU利用率及所述后台监测信息的CPU利用率是否超出所述CPU调整条件中的CPU利用区间，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述CPU调整条件；
判断所述前端监测信息的内存占用率及所述后台监测信息的内存占用率是否超出所述内存调整条件中的内存占用区间，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述内存调整条件；
判断所述前端监测信息的存储空间占用率及所述后台监测信息的存储空间占用率是否超出所述存储空间调整条件中的存储空间占用率阈值，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述存储空间调整条件；
判断所述前端监测信息的网络通信状态及所述后台监测信息的网络通信状态是否出现网络异常或通信中断，以判定所述前端监测信息及所述后台监测信息是否满足所述网络通信调整条件。
8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于云服务的负荷分散管理方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的基于云服务的负荷分散管理方法。
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