CN115190075A - 网元负载均衡方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例涉及通信网络管理技术领域,公开了一种网元负载均衡方法,该方法包括:获取目标性能指标对应的第一性能指标值,第一性能指标值根据各个网元所对应的目标网络的实际网管统计数据分别动态调整得到;分别获取各个网元的容量配置指标对应的容量配置指标值,容量配置指标值根据各个网元的采购模型分别确定;根据预设的指标值转换关系分别将各个网元的容量配置指标值转换为目标性能指标对应的第二性能指标值;分别根据各个网元的第一性能指标值及对应的第二性能指标值的比值确定各个网元的负荷值;根据负荷值与预设的门限值确定负载均衡策略。通过上述方式,本发明实施例实现了网元负载均衡的高效。
Description
技术领域
本发明实施例涉及通信网络管理技术领域,具体涉及一种网元负载均衡方法、装置、设备以及存储介质。
背景技术
在网络通信领域,随着业务类型的扩展和用户数量的增多,为了保证用户通信的稳定性和高性能,需要在多个网络的各个节点即网元之间进行负载均衡,合理调度各个网元所承载的业务量等。
而目前进行网元负载均衡一般是预先设定中各个网元对应的访问权重,根据访问权重来将用户分配到各个网元中。而当网元出现部分设备故障时,其处理性能会大幅下降但仍处于能被正常访问的情况,并且由于各个网元对应的访问权重是固定的,此时仍按照预先设定的访问权重进行负载均衡就可能造成故障网元的负荷进一步增大,最后超出安全阈值而崩溃,从而导致该网元上的业务量损失,影响用户的通信体验。
发明内容
鉴于上述问题,本发明实施例提供了一种网元负载均衡方法、装置、设备以及计算机存储介质,用于解决现有技术中存在的网元负载均衡效率较低的问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种网元负载均衡方法,所述方法包括:
获取目标性能指标对应的第一性能指标值,所述第一性能指标值根据各个网元所对应的目标网络的实际网管统计数据分别动态调整得到;
分别获取所述各个网元的容量配置指标对应的容量配置指标值,所述容量配置指标值根据所述各个网元的采购模型分别确定;
根据预设的指标值转换关系分别将所述各个网元的所述容量配置指标值转换为所述目标性能指标对应的第二性能指标值;
分别根据所述各个网元的所述第一性能指标值及对应的所述第二性能指标值的比值确定所述各个网元的负荷值;
根据所述负荷值与预设的门限值确定负载均衡策略。
在一种可选的方式中,所述门限值包括第一门限值;所述方法还包括:
将所述目标网络中的所述负荷值小于所述第一门限值的网元确定为超负荷网元;
对所述超负荷网元进行隔离退服处理。
在一种可选的方式中,所述门限值还包括第二门限值,所述第二门限值大于所述第一门限值;所述方法还包括:
当所述目标网络中存在大于所述第一门限值并且小于所述第二门限值的所述负荷值时,根据所述各个网元的所述第一性能指标值分别确定所述目标网络中所述各个网元对应的负载权重。
在一种可选的方式中,所述方法还包括:
确定所述超负荷网元在第一预设时间区间内的第一告警次数,所述第一告警次数为所述超负荷网元的所述负荷值小于所述第二门限值的次数;
当所述第一告警次数大于预设的第一次数阈值时,对所述超负荷网元进行所述隔离退服处理。
在一种可选的方式中,所述方法还包括:
分别确定所述各个网元在第二预设时间区间内的第二告警次数,所述第二告警次数为所述各个网元的所述负荷值大于所述第一门限值并且小于所述第二门限值的次数;
当存在所述网元的所述第二告警次数大于预设的第二次数阈值时,根据所述各个网元的所述第一性能指标值确定所述目标网络中所述各个网元分别对应的负载权重。
在一种可选的方式中,所述方法还包括:
分别确定所述各个网元的目标业务类型;
根据所述目标业务类型分别确定所述各个网元的所述目标性能指标和所述目标性能指标对应的指标值计算规则;
从所述实际网管统计数据中分别提取出所述各个网元的所述目标性能指标对应的性能指标数据;
根据所述指标值计算规则和所述性能指标数据分别计算所述各个网元对应的所述第一性能指标值。
在一种可选的方式中,所述方法还包括:
分别获取所述各个网元的历史业务数据;
根据所述历史业务数据分别确定所述各个网元的用户行为模型;
根据所述用户行为模型分别确定所述各个网元对应的所述指标值转换关系;
根据所述指标值转换关系分别对所述各个网元的所述容量配置指标值进行计算,得到所述各个网元的所述第二性能指标值。
根据本发明实施例的另一方面,提供了一种网元负载均衡装置,包括:
第一获取模块,用于获取目标性能指标对应的第一性能指标值,所述第一性能指标值根据各个网元所对应的目标网络的实际网管统计数据分别动态调整得到;
第二获取模块,用于分别获取所述各个网元的容量配置指标对应的容量配置指标值,所述容量配置指标值根据所述各个网元的采购模型分别确定;
转换模块,用于根据预设的指标值转换关系分别将所述各个网元的所述容量配置指标值转换为所述目标性能指标对应的第二性能指标值;
第一确定模块,用于分别根据所述各个网元的所述第一性能指标值及对应的所述第二性能指标值的比值确定所述各个网元的负荷值;
第二确定模块,用于根据所述负荷值与预设的门限值确定负载均衡策略。
根据本发明实施例的另一方面,提供了一种网元负载均衡设备,包括:
处理器、存储器、通信接口和通信总线,所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信;
所述存储器用于存放至少一可执行指令,所述可执行指令使所述处理器执行所述的网元负载均衡方法的操作。
根据本发明实施例的又一方面,提供了一种计算机存储介质,所述存储介质中存储有至少一可执行指令,所述可执行指令使网元负载均衡设备执行所述的网元负载均衡方法的操作。
本发明实施例通过首先获取目标性能指标对应的第一性能指标值,其中,所述第一性能指标值根据各个网元所对应的目标网络的实际网管统计数据分别动态调整得到;再分别获取所述各个网元的容量配置指标对应的容量配置指标值,所述容量配置指标值根据所述各个网元的采购模型分别确定,再进一步根据预设的指标值转换关系分别将所述各个网元的所述容量配置指标值转换为所述目标性能指标对应的第二性能指标值,以此将容量配置指标值和转换到统一维度下,最后分别根据所述各个网元的所述第一性能指标值及对应的所述第二性能指标值的比值确定所述各个网元的负荷值;从而根据所述负荷值与预设的门限值确定负载均衡策略。
区别于现有技术中的网元负载根据预设的固定权重进行均衡的方案所存在的当网元处理能力出现下降时,无法及时在各个网元之间进行负载均衡,从而引起业务量损失的问题,本发明实施例通过确定各个网元的第一性能指标值和第二性能指标值,其中第一性能指标值对应各个网元的目标性能指标,用于衡量各个网元的实际处理能力,第二性能指标值为各个网元的容量配置指标值在目标性能指标下转换得到的指标值,从而确定出各个网元的负荷值,根据负荷值与门限值的比较动态确定各个网元的负载均衡策略,从而实现了根据各个网元的处理能力的下降程度进行动态调整,提高了网元负载均衡的效率。
上述说明仅是本发明实施例技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明实施例的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
附图仅用于示出实施方式,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1示出了本发明实施例提供的网元负载均衡方法的流程示意图;
图2示出了本发明实施例提供的网元负载均衡装置的结构示意图;
图3示出了本发明实施例提供的网元负载均衡设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。
在进行本发明的网元负载均衡方法的说明之前,对相关名词进行解释:
网元:即网络中的设备,是由一个或多个板卡组成,能够独立完成一定的传输功能的组合,如HSS/HLR(归属签约用户服务器/归属位置寄存器)、融合PCRF/SPR(融合策略单元/计费规则单元)等。网元作为网络的一个传输和业务处理节点,是网络管理的最小元素。
网络管理***:简称网管***,一般包括资源管理、告警管理、性能管理等部分,其作用在于向网络的维护、分析、规划、优化以及决策为网管人员及时提供能够反映网络实际状况的数据,即网管统计数据。
网管统计数据:一般包括三层,即原始数据层、基础数据层以及汇总数据层,其中,原始数据层为通过计数器采集的各个网元的原始统计数据,原始统计数据的格式和内容由网元厂商各自设定,基础数据层在保留网元厂商的和网元设备的标识信息的基础上,对原始数据层的数据进行归一化处理,得到与指标相关的基础参数,最后,汇总数据层根据基础层数据中的基础参数进行汇总和计算,得到各个预设的可选性能指标分别对应的指标值数据。本发明中的网管统计数据指的即是汇总数据层中的指标值数据。现有技术中采用周期定时触发的方式,每隔一定的周期触发网管***中的指标计算模块对进行计算,得到所述网管统计数据。
采购模型:由网元采购方(如通信服务提供商)在采购阶段提供,用于给各网元厂商提供一个上报网元设备的处理能力的基准,买方可以基于统一的采购模型来衡量厂商提供的网元设备的处理能力。采购模型中通常包含有如用户数指标或板卡数指标等网元的容量配置指标和该容量配置指标对应的容量配置指标值。
图1示出了本发明实施例提供的网元负载均衡方法的流程图,该方法由网元负载均衡设备执行。该网元负载设备包括计算机处理设备,如手机、笔记本电脑等。如图1所示,该方法包括以下步骤:
步骤101:获取目标性能指标对应的第一性能指标值,所述第一性能指标值根据各个网元所对应的目标网络的实际网管统计数据分别动态调整得到。
在本发明的一个实施例中,网络管理***根据预先配置的可选性能指标获取网管统计数据。可选性能指标根据不同网元对应的目标业务类型确定,如,数据存储类型网元在网管统计数据中包括的可选性能指标有如下:存储用户数、鉴权查询次数等,而用于会话业务的网元的可选性能指标可以包括:BHCA(Busy Hour Call Attempt,忙时试呼次数)或ERL(话务量)等。
目标性能指标可以为可选性能指标中的一项或者是根据多项可选性能指标进行计算得到的一个综合性能指标。其中,每一个网元对应的可选性能指标可以不同,也可以相同。在目标性能指标为可选性能指标中的一项时,第一性能指标为每隔预设时长从网管统计数据中直接获取到的目标性能指标对应的指标值。
根据实际网管统计数据对第一性能指标动态调整可以是每隔预设的数据更新时长,通过网管***中的指标计算模型获取目标性能指标对应的基础层数据进行计算,对第一性能指标值进行周期性更新。
在本发明的一个实施例中,当目标性能指标是根据多项可选性能指标进行计算得到的一个综合性能指标时,第一性能指标值的确定步骤还至少包括:
步骤1011:分别确定所述各个网元的目标业务类型。
在本发明的一个实施例中,目标业务类型可以是根据各个网元在出厂时预先设定的,也可以是由目标网络的网络管理***进行动态配置的。目标业务类型是可选业务类型中的一个,在本发明的一个实施例中,可选业务类型至少包括数据存储业务、会话业务等。
步骤1012:根据所述目标业务类型分别确定所述各个网元的所述目标性能指标和所述目标性能指标对应的指标值计算规则。
在本发明的一个实施例中,不同目标业务类型的网元用于衡量其处理能力的可选性能指标存在差异,并且不同的可选性能指标在目标性能指标中所占的指标值计算权重也不同,因此,首先需要根据各个网元的目标业务类型特异性确定各个网元的目标性能指标和所述目标性能指标对应的指标值计算规则。
数据存储类网元主要用于存储用户数据和提供其他网元进行用户权限等查询,因此,目标业务类型为数据存储业务时,目标性能指标可以包括存储用户数指标以及鉴权查询次数指标。而针对目标业务类型为数据存储业务的网元,其主要用于进行通话处理的相关业务,因此目标性能指标可以包括BHCA和ERL。
在本发明的一个实施例中,目标性能指标对应的指标值计算规则可以包括目标性能指标对应的可选性能指标值之间的转换关系,如BHCA和ERL之间的转换关系,如1BHCA对应于100ERL。从而将目标性能指标下的多可选性能指标转换为一个可选性能指标下的指标值作为第一性能指标值。
在本发明的一个实施例中,可以针对各个可选性能指标下的性能指标值取平均值,如BHCA为20,ERL为1000,将BHCA转换到ERL下的性能指标值为2000,再将2000与1000取平均值,得到第一性能指标值为1500。
在本发明的再一个实施例中,目标性能指标对应的指标值计算规则中还包括各个可选性能指标对应的指标值计算权重。
指标值计算权重可以是网管人员预先设置的,也可以通过对实际网管统计数据进行分析确定。
如针对目标性能指标所对应的各项可选性能指标下的可选性能指标值,将其与该可选性能指标对应的指标值阈值进行比较,根据各个可选性能指标值超过指标值阈值的程度的比值来确定指标值计算权重。
其中,上述各个可选性能指标值超过指标值阈值的程度指的是各个可选性能指标值与指标值阈值的差比上指标值阈值。如当可选性能指标值为存储用户数100万,指标值阈值为存储用户数80万时,此时存储用户数指标对应的可选性能指标值超过指标值阈值的程度即为25%,即(100-80)/80。
如,存在目标业务类型为数据存储类的网元X1,网元X1在存储用户数指标、鉴权查询次数指标下的可选性能指标值超过指标值阈值的程度分别为50%与25%,因此,网元X1对应的存储用户数指标、鉴权查询次数指标的指标值计算权重分别为2/3、1/3,则第一性能指标值为2000*2/3+1000*1/3=5000/3。
步骤1013:从所述实际网管统计数据中分别提取出所述各个网元的所述目标性能指标对应的性能指标数据。
如针对前述举例中的网元X1,从实际网管统计数据中读取出其在存储用户数指标以及鉴权查询次数指标下对应的可选性能指标值分别为120(万户)以及30(万次)。
步骤1014:根据所述指标值计算规则和所述性能指标数据分别计算所述各个网元对应的所述第一性能指标值。
结合前述举例,网元X1的第一性能指标值为120*2/3+30*1/3=90。
步骤102:分别获取所述各个网元的容量配置指标对应的容量配置指标值,所述容量配置指标值根据所述各个网元的采购模型分别确定。
在本发明的一个实施例中,容量配置指标包括如板卡数量指标、用户数指标、内存指标以及CPU数指标等容量配置相关的指标。采购模型可以是在网元配置时预先录入网管配置***的。
步骤103:根据预设的指标值转换关系分别将所述各个网元的所述容量配置指标值转换为所述目标性能指标对应的第二性能指标值。
在本发明的一个实施例中,指标值转换关系中包括每一单位的容量配置指标值与每一单位的目标性能指标值的数值转换关系。其中,目标性能指标值指的是目标性能指标对应的性能指标值。
指标值转换关系是为了将容量配置指标值统一到目标性能指标的维度下,从而可以将第一性能指标值和根据容量配置指标值转换得到的、同一维度下的第二性能指标值直接进行比较,得到各个网元的负荷值。
由于采购阶段所采用的容量配置指标主要是为了便于买方进行采购,可能仅以某一个容量单位作为采购容量单位,如以用户数为单位。而在网元的实际使用中,衡量网元的处理能力可能需要其他性能指标,比如前述数据存储类网元的鉴权查询次数或话务处理类网元的BHCA等。但是采购模型中一般采用具体的业务相关的性能指标,因此采购的容量配置指标不一定能与判断设备能力的目标性能指标一致。
因此,在确定各个网元的负荷值之前,首先需要将各个网元在采购模型中的容量配置指标值转换为所述目标性能指标对应的第二性能指标值,在本发明的再一个实施例中,步骤103至少包括:步骤1031:分别获取所述各个网元的历史业务数据。
历史业务数据可以包括各个网元的历史处理业务的业务事项以及各业务事项对应的用户数据,其中用户数据可以包括下载次数、呼叫时长以及呼叫次数等由目标网络中的用户操作所触发的网元处理业务。
步骤1032:根据所述历史业务数据分别确定所述各个网元的用户行为模型。
用户行为模型中包括平均每单位的容量配置指标与每单位的用户的第一数值对应关系,以及每单位用户与每单位的目标性能指标的第二数值对应关系。举例说明,针对网元X2,其用户行为模型中,第一数值对应关系为每1万个用户对应于100话务量,第二数值对应关系为每1万个用户对应于1000次BHCA。
步骤1033:根据所述用户行为模型分别确定所述各个网元对应的所述指标值转换关系。
在本发明的一个实施例中,针对前述举例中的网元X2,其容量配置指标为板卡数量指标、目标性能指标为话务量,根据每单位数量的板卡可以服务多少用户,而再根据每单位数量的用户产生多少单位数量的话务量确定指标值转换关系。
举例说明,每1板卡对应服务100万个用户,每1万个用户对应产生100话务量,因此网元X2对应的指标值转换关系每1板卡对应转换为10000话务量。
步骤1034:根据所述指标值转换关系分别对所述各个网元的所述容量配置指标值进行计算,得到所述各个网元的所述第二性能指标值。
举例说明,容量配置指标值为10(个板卡),指标值转换关系为每1个板卡对应于10000ERL。因此,第二性能指标值为100000(ERL)。
步骤104:分别根据所述各个网元的所述第一性能指标值及对应的所述第二性能指标值的比值确定所述各个网元的负荷值。
负荷值用于表征各个网元实际处理性能占用其配置处理能力的比例,负荷值越大表示网元的超负荷情况越严重。
步骤105:根据所述负荷值与预设的门限值确定负载均衡策略。
在本发明的一个实施例中,所述门限值包括第一门限值,步骤105至少包括:
步骤1051:将所述目标网络中的所述负荷值小于所述第一门限值的网元确定为超负荷网元。
在本发明的一个实施例中,第一门限值可以根据目标网元的历史告警数据进行确定和调整。其中,历史告警数据中包括目标网络中的各个网元的历史负荷值。
步骤1052:对所述超负荷网元进行隔离退服处理。
在本发明的一个实施例中,将超负荷网元退目标网络中删除,使其不再作为一个节点接收业务请求,以此进行超负荷网元与未超负荷的其他网元之间隔离起来,使得目标网络中的其他网元不受超负荷网元的影响。
在执行步骤1052之前,还包括:
步骤521:确定所述超负荷网元在第一预设时间区间内的第一告警次数,所述第一告警次数为所述超负荷网元的所述负荷值小于所述第二门限值的次数。
在本发明的一个实施例中,第一预设时间区间可以由网管***预先设定,在本发明的再一个实施例中,也可以根据各个网元的历史业务数据确定,即根据各个网元的负荷值的变化情况,如在检测到各个网元的负荷值变化较大时,可以缩短第一预设时间区间,在各个网元的负荷值变化较小时,可以增大第一预设时间区间。
步骤522:当所述第一告警次数大于预设的第一次数阈值时,对所述超负荷网元进行所述隔离退服处理。
在本发明的一个实施例中,第一次数阈值可以根据前述的历史告警数据进行确定,确定过程可以包括:获取目标网络中各个网元的历史超负荷次数,根据所有网元的平均历史超负荷次数确定第一告警次数,其中,历史超负荷次数为各个网元在第一预设时间区间中的负荷值小于第二门限值的次数。
通过步骤521-522,综合多次负荷值进行判断的结果来确定超负荷网元,从而避免了避免因突发情况造成的网元性能的短时间内的偶然下降所造成的误判,提高网元负载均衡的精准率。
在本发明的再一个实施例中,还可以进行人工介入,即在出现超负荷网元时,获取超负荷网元的网元标识数据发送给预设的网管人员,以使网管人员对超负荷网元进行故障排查和性能恢复。
考虑到在实际应用中,存在网元部分出现故障,但是第一性能值的下降程度并未达到超负荷的水平,在这种情况下,第一性能值下降的网元自身会采取限呼的保护机制,即限制其接入的业务量,但是此时由于网管***中进行个网元之间业务量分配的负载权重并未适应性调整,会导致分配给故障网元的大于其限制业务量的业务损失,从而降低用户的通信体验。
仅靠第一门限值无法识别出网元的第一性能值出现一定程度下降的情况,因此,在本发明的再一个实施例中,所述门限值还包括第二门限值,所述第二门限值大于所述第一门限值。
步骤105还包括:步骤1053:当所述目标网络中存在大于所述第一门限值并且小于所述第二门限值的所述负荷值时,根据所述各个网元的所述第一性能指标值分别确定所述目标网络中所述各个网元对应的负载权重。
在本发明的一个实施例中,负载权重的确定可以是根据各个网元的第一性能指标值的比值,举例说明,目标网络中的网元A、B、C、D的第一性能指标值分别为10、8、6、12、4,则网元A、B、C、D之间的负载权重比为1:0.8:0.6:1.2:0.4。
在本发明的再一个实施例中,还可以分别确定各个网元的第一性能指标值占目标网络中的所有网元的第一性能指标值的和的比例,将该比例确定为各个网元的负载权重,如继续上述举例,网元A的负载权重为10/(10+8+6+12+4)=0.25。
为了避免因突发情况造成的网元性能的短时间内的偶然下降所造成的误判,在执行第一负载均衡策略之前,需要进行多次判断,因此,在本发明的一个实施例中,在步骤1053之前还包括:
步骤531:分别确定所述各个网元在第二预设时间区间内的第二告警次数,所述第二告警次数为所述各个网元的所述负荷值大于所述第一门限值并且小于所述第二门限值的次数。
在本发明的一个实施例中,类似于步骤521与步骤522中第一预设时间区间的确定过程,第二预设时间区间和第二告警次数可以根据目标网络的历史告警数据确定。
在本发明的再一个实施例中,由此第一负载均衡策略针对的是处理能力下降较为严重的超负荷网元,而第二负载均衡策略针对的是处理能力存在一定的下降,但是仍然处于第二门限值以上的能够处理一定业务量的网元,因此,第二预设时间区间可以小于第一预设时间区间,从而避免短时间内的偶发时间导致网元误判为超负荷网元被做隔离退服处理,从而保证目标网络中的网元资源不被浪费。
步骤532:当存在所述网元的所述第二告警次数大于预设的第二次数阈值时,根据所述各个网元的所述第一性能指标值确定所述目标网络中所述各个网元分别对应的负载权重。
在本发明的一个实施例中,综合多次负荷值进行判断的结果来确定超负荷网元,从而避免了避免因突发情况造成的网元性能的短时间内的偶然下降所造成的负荷值误判,提高了网元负载均衡的精准率。
图2示出了本发明实施例提供的网元负载均衡装置的结构示意图。如图2所示,该装置200包括:第一获取模块201、第二获取模块202、转换模块203、第一确定模块204以及第二确定模块205。
其中,第一获取模块201,用于获取目标性能指标对应的第一性能指标值,所述第一性能指标值根据各个网元所对应的目标网络的实际网管统计数据分别动态调整得到;
第二获取模块202,用于分别获取所述各个网元的容量配置指标对应的容量配置指标值,所述容量配置指标值根据所述各个网元的采购模型分别确定;
转换模块203,用于根据预设的指标值转换关系分别将所述各个网元的所述容量配置指标值转换为所述目标性能指标对应的第二性能指标值;
第一确定模块204,用于分别根据所述各个网元的所述第一性能指标值及对应的所述第二性能指标值的比值确定所述各个网元的负荷值;
第二确定模块205,用于根据所述负荷值与预设的门限值确定负载均衡策略。
在一种可选的方式中,第一获取模块201用于:分别确定所述各个网元的目标业务类型;
根据所述目标业务类型分别确定所述各个网元的所述目标性能指标和所述目标性能指标对应的指标值计算规则;
从所述实际网管统计数据中分别提取出所述各个网元的所述目标性能指标对应的性能指标数据;
根据所述指标值计算规则和所述性能指标数据分别计算所述各个网元对应的所述第一性能指标值。
在一种可选的方式中,转换模块203用于:分别获取所述各个网元的历史业务数据;
根据所述历史业务数据分别确定所述各个网元的用户行为模型;
根据所述用户行为模型分别确定所述各个网元对应的所述指标值转换关系;
根据所述指标值转换关系分别对所述各个网元的所述容量配置指标值进行计算,得到所述各个网元的所述第二性能指标值。
在一种可选的方式中,所述门限值包括第一门限值;第二确定模块205用于:将所述目标网络中的所述负荷值小于所述第一门限值的网元确定为超负荷网元;
对所述超负荷网元进行隔离退服处理。
在一种可选的方式中,所述门限值还包括第二门限值,所述第二门限值大于所述第一门限值;
第二确定模块205用于:当所述目标网络中存在大于所述第一门限值并且小于所述第二门限值的所述负荷值时,根据所述各个网元的所述第一性能指标值分别确定所述目标网络中所述各个网元对应的负载权重。
在一种可选的方式中,第二确定模块205还用于:确定所述超负荷网元在第一预设时间区间内的第一告警次数,所述第一告警次数为所述超负荷网元的所述负荷值小于所述第二门限值的次数;
当所述第一告警次数大于预设的第一次数阈值时,对所述超负荷网元进行所述隔离退服处理。
在一种可选的方式中,第二确定模块205还用于:
分别确定所述各个网元在第二预设时间区间内的第二告警次数,所述第二告警次数为所述各个网元的所述负荷值大于所述第一门限值并且小于所述第二门限值的次数;
当存在所述网元的所述第二告警次数大于预设的第二次数阈值时,根据所述各个网元的所述第一性能指标值确定所述目标网络中所述各个网元分别对应的负载权重。
本发明实施例提供的网元负载均衡装置通过确定各个网元的第一性能指标值和第二性能指标值,其中第一性能指标值对应各个网元的目标性能指标,用于衡量各个网元的实际处理能力,第二性能指标值为各个网元的容量配置指标值在目标性能指标下转换得到的指标值,从而确定出各个网元的负荷值,根据负荷值与门限值的比较动态确定各个网元的负载均衡策略,从而实现了根据各个网元的处理能力的下降程度进行动态调整,提高了网元负载均衡的效率。
图3示出了本发明实施例提供的网元负载均衡设备的结构示意图,本发明具体实施例并不对网元负载均衡设备的具体实现做限定。
如图3所示,该网元负载均衡设备可以包括:处理器(processor)4302、通信接口(Communications Interface)304、存储器(memory)306、以及通信总线308。
其中:处理器302、通信接口304、以及存储器306通过通信总线308完成相互间的通信。通信接口304,用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器302,用于执行程序310,具体可以执行上述用于网元负载均衡方法实施例中的相关步骤。
具体地,程序310可以包括程序代码,该程序代码包括计算机可执行指令。
处理器302可能是中央处理器CPU,或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit),或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。网元负载均衡设备包括的一个或多个处理器,可以是同一类型的处理器,如一个或多个CPU;也可以是不同类型的处理器,如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
存储器306,用于存放程序310。存储器306可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。
程序310具体可以被处理器302调用使网元负载均衡设备执行以下操作:
获取目标性能指标对应的第一性能指标值,所述第一性能指标值根据各个网元所对应的目标网络的实际网管统计数据分别动态调整得到;
分别获取所述各个网元的容量配置指标对应的容量配置指标值,所述容量配置指标值根据所述各个网元的采购模型分别确定;
根据预设的指标值转换关系分别将所述各个网元的所述容量配置指标值转换为所述目标性能指标对应的第二性能指标值;
分别根据所述各个网元的所述第一性能指标值及对应的所述第二性能指标值的比值确定所述各个网元的负荷值;
根据所述负荷值与预设的门限值确定负载均衡策略。
在一种可选的方式中,所述门限值包括第一门限值;所述程序310被处理器302调用使网元负载均衡设备执行以下操作:
将所述目标网络中的所述负荷值小于所述第一门限值的网元确定为超负荷网元;
对所述超负荷网元进行隔离退服处理。
在一种可选的方式中,所述门限值还包括第一门限值;所述程序310被处理器302调用使网元负载均衡设备执行以下操作:
当所述目标网络中存在大于所述第一门限值并且小于所述第二门限值的所述负荷值时,根据所述各个网元的所述第一性能指标值分别确定所述目标网络中所述各个网元对应的负载权重。
在一种可选的方式中,所述程序310被处理器302调用使网元负载均衡设备执行以下操作:
确定所述超负荷网元在第一预设时间区间内的第一告警次数,所述第一告警次数为所述超负荷网元的所述负荷值小于所述第二门限值的次数;
当所述第一告警次数大于预设的第一次数阈值时,对所述超负荷网元进行所述隔离退服处理。
在一种可选的方式中,所述程序310被处理器302调用使网元负载均衡设备执行以下操作:
分别确定所述各个网元在第二预设时间区间内的第二告警次数,所述第二告警次数为所述各个网元的所述负荷值大于所述第一门限值并且小于所述第二门限值的次数;
当存在所述网元的所述第二告警次数大于预设的第二次数阈值时,根据所述各个网元的所述第一性能指标值确定所述目标网络中所述各个网元分别对应的负载权重。
在一种可选的方式中,所述程序310被处理器302调用使网元负载均衡设备执行以下操作:
分别确定所述各个网元的目标业务类型;
根据所述目标业务类型分别确定所述各个网元的所述目标性能指标和所述目标性能指标对应的指标值计算规则;
从所述实际网管统计数据中分别提取出所述各个网元的所述目标性能指标对应的性能指标数据;
根据所述指标值计算规则和所述性能指标数据分别计算所述各个网元对应的所述第一性能指标值。
在一种可选的方式中,所述程序310被处理器302调用使网元负载均衡设备执行以下操作:
分别获取所述各个网元的历史业务数据;
根据所述历史业务数据分别确定所述各个网元的用户行为模型;
根据所述用户行为模型分别确定所述各个网元对应的所述指标值转换关系;
根据所述指标值转换关系分别对所述各个网元的所述容量配置指标值进行计算,得到所述各个网元的所述第二性能指标值。
本发明实施例提供的网元负载均衡设备通过确定各个网元的第一性能指标值和第二性能指标值,其中第一性能指标值对应各个网元的目标性能指标,用于衡量各个网元的实际处理能力,第二性能指标值为各个网元的容量配置指标值在目标性能指标下转换得到的指标值,从而确定出各个网元的负荷值,根据负荷值与门限值的比较动态确定各个网元的负载均衡策略,从而实现了根据各个网元的处理能力的下降程度进行动态调整,提高了网元负载均衡的效率。
本发明实施例提供了一种计算机存储介质,所述存储介质存储有至少一可执行指令,该可执行指令在网元负载均衡设备上运行时,使得所述网元负载均衡设备执行上述任意方法实施例中的网元负载均衡方法。
可执行指令具体可以用于使得网元负载均衡设备执行以下操作:
获取目标性能指标对应的第一性能指标值,所述第一性能指标值根据各个网元所对应的目标网络的实际网管统计数据分别动态调整得到;
分别获取所述各个网元的容量配置指标对应的容量配置指标值,所述容量配置指标值根据所述各个网元的采购模型分别确定;
根据预设的指标值转换关系分别将所述各个网元的所述容量配置指标值转换为所述目标性能指标对应的第二性能指标值;
分别根据所述各个网元的所述第一性能指标值及对应的所述第二性能指标值的比值确定所述各个网元的负荷值;
根据所述负荷值与预设的门限值确定负载均衡策略。
在一种可选的方式中,所述门限值包括第一门限值;所述可执行指令使所述网元负载均衡设备执行以下操作:
将所述目标网络中的所述负荷值小于所述第一门限值的网元确定为超负荷网元;
对所述超负荷网元进行隔离退服处理。
在一种可选的方式中,所述门限值还包括第二门限值,所述第二门限值大于所述第一门限值;所述可执行指令使所述网元负载均衡设备执行以下操作:
当所述目标网络中存在大于所述第一门限值并且小于所述第二门限值的所述负荷值时,根据所述各个网元的所述第一性能指标值分别确定所述目标网络中所述各个网元对应的负载权重。
在一种可选的方式中,所述可执行指令使所述网元负载均衡设备执行以下操作:
确定所述超负荷网元在第一预设时间区间内的第一告警次数,所述第一告警次数为所述超负荷网元的所述负荷值小于所述第二门限值的次数;
当所述第一告警次数大于预设的第一次数阈值时,对所述超负荷网元进行所述隔离退服处理。
在一种可选的方式中,所述可执行指令使所述网元负载均衡设备执行以下操作:
分别确定所述各个网元在第二预设时间区间内的第二告警次数,所述第二告警次数为所述各个网元的所述负荷值大于所述第一门限值并且小于所述第二门限值的次数;
当存在所述网元的所述第二告警次数大于预设的第二次数阈值时,根据所述各个网元的所述第一性能指标值确定所述目标网络中所述各个网元分别对应的负载权重。
在一种可选的方式中,所述可执行指令使所述网元负载均衡设备执行以下操作:
分别确定所述各个网元的目标业务类型;
根据所述目标业务类型分别确定所述各个网元的所述目标性能指标和所述目标性能指标对应的指标值计算规则;
从所述实际网管统计数据中分别提取出所述各个网元的所述目标性能指标对应的性能指标数据;
根据所述指标值计算规则和所述性能指标数据分别计算所述各个网元对应的所述第一性能指标值。
在一种可选的方式中,所述可执行指令使所述网元负载均衡设备执行以下操作:分别获取所述各个网元的历史业务数据;
根据所述历史业务数据分别确定所述各个网元的用户行为模型;
根据所述用户行为模型分别确定所述各个网元对应的所述指标值转换关系;
根据所述指标值转换关系分别对所述各个网元的所述容量配置指标值进行计算,得到所述各个网元的所述第二性能指标值。
本发明实施例的计算机存储介质通过确定各个网元的第一性能指标值和第二性能指标值,其中第一性能指标值对应各个网元的目标性能指标,用于衡量各个网元的实际处理能力,第二性能指标值为各个网元的容量配置指标值在目标性能指标下转换得到的指标值,从而确定出各个网元的负荷值,根据负荷值与门限值的比较动态确定各个网元的负载均衡策略,从而实现了根据各个网元的处理能力的下降程度进行动态调整,提高了网元负载均衡的效率。
本发明实施例提供一种网元负载均衡装置,用于执行上述网元负载均衡方法。
本发明实施例提供了一种计算机程序,所述计算机程序可被处理器调用使网元负载均衡设备执行上述任意方法实施例中的网元负载均衡方法。
本发明实施例提供了一种计算机程序产品,计算机程序产品包括存储在计算机存储介质上的计算机程序,计算机程序包括程序指令,当程序指令在计算机上运行时,使得所述计算机执行上述任意方法实施例中的网元负载均衡方法。
在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟***或者其它设备固有相关。各种通用***也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述,构造这类***所要求的结构是显而易见的。此外,本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白,可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容,并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。
本领域技术人员可以理解,可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件,以及可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制,并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中,不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤,除有特殊说明外,不应理解为对执行顺序的限定。
Claims (10)
1.一种网元负载均衡方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标性能指标对应的第一性能指标值,所述第一性能指标值根据各个网元所对应的目标网络的实际网管统计数据分别动态调整得到;
分别获取所述各个网元的容量配置指标对应的容量配置指标值,所述容量配置指标值根据所述各个网元的采购模型分别确定;
根据预设的指标值转换关系分别将所述各个网元的所述容量配置指标值转换为所述目标性能指标对应的第二性能指标值;
分别根据所述各个网元的所述第一性能指标值及对应的所述第二性能指标值的比值确定所述各个网元的负荷值;
根据所述负荷值与预设的门限值确定负载均衡策略。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述门限值包括第一门限值;所述根据所述负荷值与预设的门限值确定负载均衡策略,包括:
将所述目标网络中的所述负荷值小于所述第一门限值的网元确定为超负荷网元;
对所述超负荷网元进行隔离退服处理。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述门限值还包括第二门限值,所述第二门限值大于所述第一门限值;所述根据所述负荷值与预设的门限值确定负载均衡策略,还包括:
当所述目标网络中存在大于所述第一门限值并且小于所述第二门限值的所述负荷值时,根据所述各个网元的所述第一性能指标值分别确定所述目标网络中所述各个网元对应的负载权重。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述对所述超负荷网元进行隔离退服处理之前,还包括:
确定所述超负荷网元在第一预设时间区间内的第一告警次数,所述第一告警次数为所述超负荷网元的所述负荷值小于所述第二门限值的次数;
当所述第一告警次数大于预设的第一次数阈值时,对所述超负荷网元进行所述隔离退服处理。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,在所述根据所述各个网元的所述第一性能指标值确定所述目标网络中所述各个网元分别对应的负载权重之前,包括:
分别确定所述各个网元在第二预设时间区间内的第二告警次数,所述第二告警次数为所述各个网元的所述负荷值大于所述第一门限值并且小于所述第二门限值的次数;
当存在所述网元的所述第二告警次数大于预设的第二次数阈值时,根据所述各个网元的所述第一性能指标值确定所述目标网络中所述各个网元分别对应的负载权重。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标性能指标对应的第一性能指标值,包括:
分别确定所述各个网元的目标业务类型;
根据所述目标业务类型分别确定所述各个网元的所述目标性能指标和所述目标性能指标对应的指标值计算规则;
从所述实际网管统计数据中分别提取出所述各个网元的所述目标性能指标对应的性能指标数据;
根据所述指标值计算规则和所述性能指标数据分别计算所述各个网元对应的所述第一性能指标值。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据预设的指标值转换关系分别将所述各个网元的所述容量配置指标值转换为所述目标性能指标对应的第二性能指标值,包括:
分别获取所述各个网元的历史业务数据;
根据所述历史业务数据分别确定所述各个网元的用户行为模型;
根据所述用户行为模型分别确定所述各个网元对应的所述指标值转换关系;
根据所述指标值转换关系分别对所述各个网元的所述容量配置指标值进行计算,得到所述各个网元的所述第二性能指标值。
8.一种网元负载均衡装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取目标性能指标对应的第一性能指标值,所述第一性能指标值根据各个网元所对应的目标网络的实际网管统计数据分别动态调整得到;
第二获取模块,用于分别获取所述各个网元的容量配置指标对应的容量配置指标值,所述容量配置指标值根据所述各个网元的采购模型分别确定;
转换模块,用于根据预设的指标值转换关系分别将所述各个网元的所述容量配置指标值转换为所述目标性能指标对应的第二性能指标值;
第一确定模块,用于分别根据所述各个网元的所述第一性能指标值及对应的所述第二性能指标值的比值确定所述各个网元的负荷值;
第二确定模块,用于根据所述负荷值与预设的门限值确定负载均衡策略。
9.一种网元负载均衡设备,其特征在于,包括:处理器、存储器、通信接口和通信总线,所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信;
所述存储器用于存放至少一可执行指令,所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-7任意一项所述的网元负载均衡方法的操作。
10.一种计算机存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有至少一可执行指令,所述可执行指令在网元负载均衡设备上运行时,使得网元负载均衡设备执行如权利要求1-7任意一项所述的网元负载均衡方法的操作。
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