CN116566844B - 一种基于多云融合的数据管控方法与多云融合管理平台 - Google Patents

一种基于多云融合的数据管控方法与多云融合管理平台 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于多云融合的数据管控方法与多云融合管理平台，方法包括：形成对应云平台的内部资源模块；构建各云平台外部的基于多云融合公用架构的公用资源模块；建立用于管控内部资源模块和公用资源模块的管控表；在融合管理层中构建指令与第一管控表或第二管控表的映射关系；获取用户应用层向命令处理层发送的实时指令，并通过命令处理层识别所述实时指令；根据所述实时指令的识别结果，融合管理层通过所述映射关系实现多云融合的资源模块调用，以根据所述实时指令处理生成响应数据，将所述响应数据发送至用户应用层。本发明提出的技术方案有利于解决用户跨平台进行云资源管控的弊端。

Description

一种基于多云融合的数据管控方法与多云融合管理平台
技术领域
本发明涉及多云融合技术领域，具体涉及一种基于多云融合的数据管控方法和一种多云融合管理平台。
背景技术
云计算平台也称为云平台，是指基于硬件资源和软件资源的服务，提供计算、网络和存储能力。云计算平台按照功能侧重可以划分为3类：以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。云计算平台按照用途还可以分为多种类型。
由于各种云平台分别具有各自的优势和功能，因此，在业务***中，通常会出现混合多种云资源来支撑业务***，从而出现多种云平台的管理。而不同的云平台在开发、运维技术和管理经验上差别很大，且云平台之间不能动态共享资源。传统的技术方案中，在对多种云平台进行管理时，管理人员需要进入不同云平台内部，各种云平台存在不同的管理策略，用户跨平台进行云资源管控时，需要适应多种云平台的管理策略，导致用户在进行多云管控时需要跨平台分别处理，操作繁琐，用户体验不佳。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种基于多云融合的数据管控方法和一种多云融合管理平台，旨在解决用户跨平台进行云资源管控时，需要适应多种云平台的管理策略，导致用户在进行多云管控时需要跨平台分别处理，操作繁琐，用户体验不佳的弊端。
为实现上述目的，本发明提出的一种基于多云融合的数据管控方法中，多云融合管理平台包括用户应用层、命令处理层、融合管理层和云平台层，云平台层包括多个云平台；所述方法包括如下步骤：
融合管理层获取云平台层中接入的云平台的资源信息；
根据云平台的资源信息，将每个云平台的第一计算模块、第一存储模块、第一网络模块和第一管理模块构建成对应云平台的内部资源模块；
根据云平台的资源信息，基于各个云平台的第二计算模块、第二存储模块、第二网络模块和第二管理模块，构建各云平台外部的基于多云融合公用架构的公用资源模块，其中，公用资源模块包括虚拟计算模块、虚拟存储模块、虚拟网络模块和虚拟管理模块；
建立用于管控内部资源模块和公用资源模块的管控表，其中，管控表包括通过各个云平台的内部资源模块调用公用资源模块的第一管控表，并包括通过公用资源模块调用各个云平台的内部资源模块的第二管控表；
在融合管理层中构建指令与第一管控表或第二管控表的映射关系；
获取用户应用层向命令处理层发送的实时指令，并通过命令处理层识别所述实时指令；
根据所述实时指令的识别结果，融合管理层通过所述映射关系实现多云融合的资源模块调用，以根据所述实时指令处理生成响应数据，将所述响应数据发送至用户应用层。
优选地，所述根据云平台的资源信息，将每个云平台的第一计算模块、第一存储模块、第一网络模块和第一管理模块构建成对应云平台的内部资源模块的步骤，包括：
获取每个云平台接收的历史指令，根据每个云平台接收的历史指令将每个云平台的指令类型标记为专属指令和通用指令；
获取每个云平台在测试时段内处理各个专属指令时在云平台中各个模块分别对应的第一工作负载；
获取每个云平台在测试时段内处理各个通用指令时在云平台中各个模块分别对应的第二工作负载；
根据历史指令中专属指令的时间分布情况和每个专属指令对应的第一工作负载，从每个云平台的计算模块中切分第一计算模块，从每个云平台的存储模块中切分第一存储模块、从每个云平台的网络模块中切分第一网络模块，并从每个云平台的管理模块中切分第一管理模块形成对应云平台的内部资源模块。
优选地，所述根据云平台的资源信息，基于各个云平台的第二计算模块、第二存储模块、第二网络模块和第二管理模块，构建各云平台外部的基于多云融合公用架构的公用资源模块的步骤，包括：
根据历史指令中通用指令的时间分布情况和每个通用指令对应的第二工作负载，计算测试时段内用于处理所有云平台的通用指令的计算资源总和随时间的分布、存储资源总和随时间的分布、网络资源总和随时间的分布和管理资源总和随时间的分布；
根据计算资源总和随时间的分布、存储资源总和随时间的分布、网络资源总和随时间的分布和管理资源总和随时间的分布，从每个云平台的计算模块中切分第二计算模块，从每个云平台的存储模块中切分第二存储模块、从每个云平台的网络模块中切分第二网络模块，并从每个云平台的管理模块中切分第二管理模块，构建各云平台外部的基于多云融合公用架构的公用资源模块。
优选地，所述建立用于管控内部资源模块和公用资源模块的管控表的步骤，包括：
建立树形管控表，并在树形管控表的第一层级创建融合管理节点；
在树形管控表的第二层级，创建位于融合管理节点下层的用于管理公用资源模块的公用资源模块节点，并创建位于融合管理节点下层的分别用于管理各个云平台的内部资源模块的内部资源模块节点；
在树形管控表的第三层级，创建分别位于公用资源模块节点下层的虚拟计算模块节点、虚拟存储模块节点、虚拟网络模块节点和虚拟管理模块节点，并在每个内部资源模块节点下层分别创建对应的第一计算模块节点、第一存储模块节点、第一网络模块节点和第一管理模块节点；
在树形管控表的第四层级，为第三层级的虚拟计算模块节点创建体现不同云平台归属的计算单元节点、为虚拟存储模块节点创建体现不同云平台归属的存储单元节点、为虚拟网络模块节点创建体现不同云平台归属的网络单元节点和为虚拟管理模块节点创建体现不同云平台归属的网络单元节点；
按照云平台的归属，建立从第三层级中每个内部资源模块节点的下层节点，向第四层级中对应的单元节点的索引关系，以形成通过各个云平台的内部资源模块调用公用资源模块的第一管控表；
按照云平台的归属，建立从第四层级中每个单元节点，向第三层级中对应内部资源模块节点的下层节点的索引关系，以形成公用资源模块调用各个云平台的内部资源模块的第二管控表。
优选地，所述在融合管理层中构建指令与第一管控表或第二管控表的映射关系的步骤，包括：
获取各个云平台的专属指令库，并获取树形管控表的各层级节点中，与每一云平台的原有资源模块相关的层级节点，根据每个云平台的专属指令，以及与每一云平台原有资源模块相关的层级节点，建立专属指令与树形管控表中层级节点的第一映射关系表；
获取通用指令库，预设用于处理每一种通用指令时在树形管控表中调用的单元节点，并获取树形管控表中每一调用的单元节点归属的云平台，和归属云平台对应的内部资源模块的层级节点，建立通用指令、调用单元节点、调用的单元节点归属云平台的内部资源模块的层级节点的第二映射关系表。
优选地，所述根据所述实时指令的识别结果，融合管理层通过所述映射关系实现多云融合的资源模块调用，以根据所述实时指令处理生成响应数据，将所述响应数据发送至用户应用层的步骤，包括：
命令处理层将所述实时指令的识别结果发送至融合管理层，融合管理层判断实时指令的类型属于专属指令还是通用指令；
融合管理层将属于专属指令的实时指令转发至对应云平台的内部资源模块节点的第一管理模块节点，并由第一管理模块节点在对应的内部资源模块节点的下层节点进行实时指令内发；
判断指令内发后，接收所述实时指令的内部资源模块节点是否具有执行所述指令的能力；
若是，接收所述实时指令的内部资源模块节点处理生成的响应数据，将所述响应数据通过所述虚拟管理模块节点进行存储管理后，发送至用户应用层；若否，将所述实时指令从对应的内部资源模块节点转发至接收实时指令的内部资源模块节点关联的单元节点，以处理生成响应数据，将所述响应数据通过所述虚拟管理模块节点进行存储管理后发送至用户应用层；
融合管理层将属于通用指令的实时指令转发至公用资源模块节点的虚拟管理模块节点，虚拟管理模块节点调用公用资源模块节点内部的单元节点处理生成的响应数据，将所述响应数据备份至实际处理通用指令的单元节点关联的内部资源模块节点后，发送至用户应用层。
优选地，所述方法，还包括：
侦测通用指令在公用资源模块的等待序列变化，以及公用资源模块的工作负载变化；
根据等待序列变化和工作负载变化，预测公用资源模块的工作负载的峰值时段和工作负载峰值；
根据峰值时段、工作负载峰值和峰值时段中等待序列的情况，向所述融合管理层发出弹性扩容指令，以利用云平台的内部资源模块实现所述公用资源模块的临时弹性扩容；
融合管理层根据弹性扩容指令，建立弹性扩容管控表，在所述弹性扩容管控表中，将树形管控表的第二层级的内部资源模块节点内部建立的第三层级节点按照模块功能映射为树形管理表新增的第四层级的单元节点，以实现公用资源模块的资源扩容。
优选地，弹性扩容的容量采用如下方式确定：
根据通用指令对应的虚拟计算模块的工作负载-时间曲线，预测虚拟计算模块工作负载超过第一预设负载的第一时段；
根据通用指令对应的虚拟存储模块的工作负载-时间曲线，预测虚拟存储模块工作负载超过第二预设负载的第二时段；
根据通用指令对应的虚拟网络模块的工作负载-时间曲线，预测虚拟网络模块工作负载超过第三预设负载的第三时段；
根据通用指令对应的虚拟管理模块的工作负载-时间曲线，预测虚拟管理模块工作负载超过第四预设负载的第四时段；
将第一时段、第二时段、第三时段和第四时段求取并集，得到公用资源模块的弹性扩容时段；
根据虚拟计算模块的工作负载-时间曲线，预测第一时段内的计算负载最大值，计算得到虚拟计算模块的弹性扩容数据；
根据虚拟存储模块的工作负载-时间曲线，预测第二时段内的存储负载最大值，计算得到虚拟存储模块的弹性扩容数据；
根据虚拟网络模块的工作负载-时间曲线，确定第三时段内的网络负载最大值，计算得到虚拟网络模块的弹性扩容数据；
根据虚拟管理模块的工作负载-时间曲线，预测第四时段内的管理负载最大值，计算得到虚拟管理模块的弹性扩容数据。
优选地，虚拟计算模块的弹性扩容数据采用如下方式计算：
其中，为虚拟计算模块的弹性扩容数据，/>为计算负载最大值，y1为计算负载高峰比例值，且为常数，0＜y1＜1；A1为第一计算扩容数据，A2为第二计算扩容数据，A1和A2分别为大于0的常数，A2＞A1；/>为第i个云平台用作第一计算模块的计算资源大小，/>为第i个云平台用作第二计算模块的计算资源大小，1＜i≤n，n为云平台数量；
虚拟存储模块的弹性扩容数据采用如下方式计算：
其中，为虚拟存储模块的弹性扩容数据，/>为存储负载最大值，y2为存储负载高峰比例值，且为常数，0＜y2＜1；B1为第一存储扩容数据，B2为第二存储扩容数据，B1和B2分别为大于0的常数，B2＞B1；/>为第i个云平台用作第一存储模块的存储资源大小，/>为第i个云平台用作第二存储模块的存储资源大小；
虚拟网络模块的弹性扩容数据采用如下方式计算：
其中，为虚拟网络模块的弹性扩容数据，/>为网络负载最大值，y3为网络负载高峰比例值，且为常数，0＜y3＜1；C1为第一网络扩容数据，C2为第二网络扩容数据，C1和C2分别为大于0的常数，C2＞C1；/>为第i个云平台用作第一网络模块的网络资源大小，/>为第i个云平台用作第二网络模块的网络资源大小；
虚拟管理模块的弹性扩容数据采用如下方式计算：
其中，为虚拟管理模块的弹性扩容数据，/>为管理负载最大值，y4为管理负载高峰比例值，且为常数，0＜y4＜1；D1为第一管理扩容数据，D2为第二管理扩容数据，D1和D2分别为大于0的常数，D2＞D1；/>为第i个云平台用作第一管理模块的管理资源大小，/>为第i个云平台用作第二管理模块的管理资源大小。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种多云融合管理平台，用于执行上述任一项所述的方法；多云融合管理平台包括用户应用层、命令处理层、融合管理层和云平台层，云平台层包括多个云平台。
本发明的技术方案中，多云融合管理平台包括内部资源模块和公用资源模块，其中，内部资源模块为连接至多云融合管理平台的各个云平台内部保留的资源，内部资源模块可以用来处理用户应用层发出，而公用资源模块无法识别的专属指令，所以，多云融合管理平台保留了各个云平台单独处理专属指令的功能。而公用资源模块为从各个云平台划分出，用于在多云融合管理平台实现统一云计算功能的公用资源。用户应用层发出公用资源模块可以处理的通用指令时，通过调用公用资源模块来完成统一处理功能。从而，多云融合管理平台实现了对各个云平台进行融合管理的功能。进一步的，本发明中，若内部资源模块处理专属指令时资源不足，通过第一管控表使云平台的内部资源模块可以调用公用资源模块（具体为调用公用资源模块原属于相应云平台的资源模块）进行处理，从而多云融合管理平台处理专属指令的功能不受影响。更进一步的，融合形成的公用资源模块完成通用指令的处理后，也可以调用第二管控表，将处理结果不仅存储在公用资源模块，还存储至公用资源模块中实际执行数据处理的某一云平台的实际资源模块，实现了数据备份。
因此，本发明不需要跨平台进行云资源管控，只要通过用户应用层接收用户的实时指令，通过命令处理层判断实时指令属于专属指令还是通用指令，融合管理层将专属指令发送至对应的云平台的内部资源模块进行处理，将通用指令通过融合而成公用资源模块进行处理，从而，各个云平台既能实现专用服务，又能实现公用服务，因此，本发明实现了一种通过统一的多云融合管理平台管控多个云平台的方法，将每个云平台的资源分离出来，通过统一的管理平台实现多种云资源之间的任务调度、统一的数据管理和数据备份，用户在进行多个云平台管控时，不需要跨平台分别处理，操作简单，降低了用户使用难度，有利于提高用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明基于多云融合的数据管控方法一实施例的流程图；
图2为本发明多云融合管理平台的功能模块图。
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，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，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作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。
在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
请参阅图1至图2，在本发明的基于多云融合的数据管控方法的第一实施例中，多云融合管理平台包括用户应用层、命令处理层、融合管理层和云平台层，云平台层包括多个云平台；所述方法包括如下步骤：
步骤S10，融合管理层获取云平台层中接入的云平台的资源信息；
步骤S20，根据云平台的资源信息，将每个云平台的第一计算模块、第一存储模块、第一网络模块和第一管理模块构建成对应云平台的内部资源模块；
步骤S30，根据云平台的资源信息，基于各个云平台的第二计算模块、第二存储模块、第二网络模块和第二管理模块，构建各云平台外部的基于多云融合公用架构的公用资源模块，其中，公用资源模块包括虚拟计算模块、虚拟存储模块、虚拟网络模块和虚拟管理模块；
步骤S40，建立用于管控内部资源模块和公用资源模块的管控表，其中，管控表包括通过各个云平台的内部资源模块调用公用资源模块的第一管控表，并包括通过公用资源模块调用各个云平台的内部资源模块的第二管控表；
步骤S50，在融合管理层中构建指令与第一管控表或第二管控表的映射关系；
步骤S60，获取用户应用层向命令处理层发送的实时指令，并通过命令处理层识别所述实时指令；
步骤S70，根据所述实时指令的识别结果，融合管理层通过所述映射关系实现多云融合的资源模块调用，以根据所述实时指令处理生成响应数据，将所述响应数据发送至用户应用层。
本发明的技术方案中，多云融合管理平台包括内部资源模块和公用资源模块，其中，内部资源模块为连接至多云融合管理平台的各个云平台内部保留的资源，内部资源模块可以用来处理用户应用层发出，而公用资源模块无法识别的专属指令，所以，多云融合管理平台保留了各个云平台单独处理专属指令的功能。而公用资源模块为从各个云平台划分出，用于在多云融合管理平台实现统一云计算功能的公用资源。用户应用层发出公用资源模块可以处理的通用指令时，通过调用公用资源模块来完成统一处理功能。从而，多云融合管理平台实现了对各个云平台进行融合管理的功能。进一步的，本发明中，若内部资源模块处理专属指令时资源不足，通过第一管控表使云平台的内部资源模块可以调用公用资源模块（具体为调用公用资源模块原属于相应云平台的资源模块）进行处理，从而多云融合管理平台处理专属指令的功能不受影响。更进一步的，融合形成的公用资源模块完成通用指令的处理后，也可以调用第二管控表，将处理结果不仅存储在公用资源模块，还存储至公用资源模块中实际执行数据处理的某一云平台的实际资源模块，实现了数据备份。
因此，本发明不需要跨平台进行云资源管控，只要通过用户应用层接收用户的实时指令，通过命令处理层判断实时指令属于专属指令还是通用指令，融合管理层将专属指令发送至对应的云平台的内部资源模块进行处理，将通用指令通过融合而成公用资源模块进行处理，从而，各个云平台既能实现专用服务，又能实现公用服务，因此，本发明实现了一种通过统一的多云融合管理平台管控多个云平台的方法，将每个云平台的资源分离出来，通过统一的管理平台实现多种云资源之间的任务调度、统一的数据管理和数据备份，用户在进行多个云平台管控时，不需要跨平台分别处理，操作简单，降低了用户使用难度，有利于提高用户体验。
其中，用户应用层用于接收用户的实时指令，云平台层包含的云平台至少为两个。各个云平台可以是相同功能的云平台或者不同功能的云平台。
在本发明中，将每个云平台的资源模块分为计算模块、存储模块、网络模块和管理模块，当然，资源模块的划分也可以采用其他方式，在此不做限制。
各个云平台用作内部资源模块的内部资源模块比例，和用作公用资源模块的公用资源模块比例，可以根据用户设定比例来划分，由于各云平台处理专属指令时采用内部资源模块，内部资源不够可以调用公用资源模块中原属于云平台的资源进行辅助处理，所以，其实内部资源模块比例和公用资源模块比例其实并不影响处理结果。但是，由于内部资源模块和外部资源模块相互调用时，需要通过第一管控表和第二管控表进行映射，这就会导致多云融合管理平台对于实时指令的处理时间延长。从而，在多云融合管理平台的专属指令处理高峰时期或处理高峰时期来临之前，可以动态调高各个云平台用作内部资源模块的内部资源模块比例，从而降低专属指令的处理时长。反之，在多云融合管理平台的通用指令处理高峰时期或处理高峰时期来临之前，可以动态调高各个云平台用作公用资源模块的公用资源模块比例，从而降低通用指令的处理时长。所以本发明中的内部资源模块和公用资源模块可以是动态调整的，同时第一管控表和第二管控表也会随之调整。
基于本发明的第一实施例，本发明的第二实施例中，所述步骤S20，包括：
步骤S21，获取每个云平台接收的历史指令，根据每个云平台接收的历史指令将每个云平台的指令类型标记为专属指令和通用指令；
步骤S22，获取每个云平台在测试时段内处理各个专属指令时在云平台中各个模块分别对应的第一工作负载；
步骤S23，获取每个云平台在测试时段内处理各个通用指令时在云平台中各个模块分别对应的第二工作负载；
步骤S24，根据历史指令中专属指令的时间分布情况和每个专属指令对应的第一工作负载，从每个云平台的计算模块中切分第一计算模块，从每个云平台的存储模块中切分第一存储模块、从每个云平台的网络模块中切分第一网络模块，并从每个云平台的管理模块中切分第一管理模块形成对应云平台的内部资源模块。
具体的，步骤S22中，根据历史指令中的专属指令的类型，在测试时段内，向云平台一次发出一种类型的专属指令，并监测在处理这一类型专属指令时，云平台内部的各个模块中的第一工作负载，从而，采用同样的方法，可以依次通过云平台处理不同的专属指令类型，获得云平台在处理每一类型专属指令时，内部的各个模块中的第一工作负载。
同样的，步骤S23中，根据历史指令中的通用指令的类型，在测试时段内，向云平台一次发出一种类型通用指令，并监测在处理这一类型通用指令时，在云平台内部的各个模块中的第二工作负载，从而，采用同样的方法，可以依次通过云平台处理不同的通用指令类型，获得云平台在处理每一类型专属指令时，内部的各个模块中的第二工作负载。
步骤S24中，由于每一种专属指令运行时在云平台各个模块占用的第一工作负载确定，根据专属指令随时间的分布经验，即可得到云平台在不同时间区间内所需用于处理专属指令的内部资源，从而从每一云平台切分第一计算模块、第一存储模块、第一网络模块和第一管理模块，以形成每个云平台的内部资源模块。
基于本发明的第二实施例，本发明的第三实施例中，所述步骤S30，包括：
步骤S31，根据历史指令中通用指令的时间分布情况和每个通用指令对应的第二工作负载，计算测试时段内用于处理所有云平台的通用指令的计算资源总和随时间的分布、存储资源总和随时间的分布、网络资源总和随时间的分布和管理资源总和随时间的分布；
步骤S32，根据计算资源总和随时间的分布、存储资源总和随时间的分布、网络资源总和随时间的分布和管理资源总和随时间的分布，从每个云平台的计算模块中切分第二计算模块，从每个云平台的存储模块中切分第二存储模块、从每个云平台的网络模块中切分第二网络模块，并从每个云平台的管理模块中切分第二管理模块，构建各云平台外部的基于多云融合公用架构的公用资源模块。
进一步的，通过步骤S23，每一种通用指令运行时在云平台各个模块占用的第二工作负载确定，根据通用指令随时间的分布经验，即可得到云平台在不同时间区间内所需用于处理通用指令的资源，从而从每一云平台切分第二计算模块、第二存储模块、第二网络模块和第二管理模块，以形成公用资源模块。
在一具体实施方式中，每个云平台的每个模块完成内部资源和公用资源的切分后，还可以剩余资源用作机动资源，机动资源用于随机分配以增加内部资源或增加公用资源。在另一具体实施方式中，每个云平台的每个模块完成内部资源切分后，其他资源都可以用作公用资源。本发明中由于专属指令处理时，各个云平台的内部资源可以通过第一管控表调用原属于云平台的公用资源进行处理，因此，内部资源模块的大小实际上是可以通过第一管控表扩展的，所以，每一云平台可以优先完成公用资源的切分，再将剩余资源用作内部资源。
在一具体实施例中，某些云平台的内部资源模块切分较多时，用于公用资源部分的资源就会较少，所以，需要从历史指令中，统计各个云平台用于处理通用指令的总体时间分布情况，计算多云融合管理平台用于处理所有云平台的通用指令的计算资源总和、存储资源总和、网络资源总和和管理资源总和分别随时间的分布，以校验划分出的公用资源模块是否能超出计算资源总和、存储资源总和、网络资源总和与管理资源总和，若不足，还可以再从各个云平台中按照不足的比例进行补偿，以重新切分每一云平台的第一计算模块、第一存储模块、第一网络模块和第一管理模块，使得公用资源模块的可用资源提升。
基于本发明的第二实施例，本发明的第四实施例中，所述步骤S40，包括：
步骤S41，建立树形管控表，并在树形管控表的第一层级创建融合管理节点；
步骤S42，在树形管控表的第二层级，创建位于融合管理节点下层的用于管理公用资源模块的公用资源模块节点，并创建位于融合管理节点下层的分别用于管理各个云平台的内部资源模块的内部资源模块节点；
步骤S43，在树形管控表的第三层级，创建分别位于公用资源模块节点下层的虚拟计算模块节点、虚拟存储模块节点、虚拟网络模块节点和虚拟管理模块节点，并在每个内部资源模块节点下层分别创建对应的第一计算模块节点、第一存储模块节点、第一网络模块节点和第一管理模块节点；
步骤S44，在树形管控表的第四层级，为第三层级的虚拟计算模块节点创建体现不同云平台归属的计算单元节点、为虚拟存储模块节点创建体现不同云平台归属的存储单元节点、为虚拟网络模块节点创建体现不同云平台归属的网络单元节点和为虚拟管理模块节点创建体现不同云平台归属的网络单元节点，分别创建体现不同云平台归属的单元节点，以通过单元节点体现公用资源模块中每个模块的归属云平台；
步骤S45，按照云平台的归属，建立从第三层级中每个内部资源模块节点的下层节点，向第四层级中对应的单元节点的索引关系，以形成通过各个云平台的内部资源模块调用公用资源模块的第一管控表；
步骤S46，按照云平台的归属，建立从第四层级中每个单元节点，向第三层级中对应内部资源模块节点的下层节点的索引关系，以形成公用资源模块调用各个云平台的内部资源模块的第二管控表。
通过步骤S45，使得第三层级中，每一云平台的内部资源模块节点的第一计算模块节点能够关联至第四层级中属于同一云平台归属的计算单元节点，每一云平台的内部资源模块节点的第一存储模块节点能够关联至第四层级中属于同一云平台归属的存储单元节点，每一云平台的内部资源模块节点的第一网络模块节点能够关联至第四层级中属于同一云平台归属的网络单元节点，每一云平台的内部资源模块节点的第一管理模块节点能够关联至第四层级中属于同一云平台归属的管理单元节点。
通过步骤S46，使得第四层级中，每一云平台归属的计算单元节点能够关联至第三层级中每一云平台的内部资源模块节点中的第一计算模块节点，每一云平台归属的存储单元节点能够关联至第三层级中每一云平台的内部资源模块节点中的第一存储模块节点，每一云平台归属的网络单元节点能够关联至第三层级中每一云平台的内部资源模块节点中的第一网络模块节点，每一云平台归属的管理单元节点能够关联至第三层级中每一云平台的内部资源模块节点中的第一管理模块节点。
基于本发明的第四实施例，本发明的第五实施例中，所述步骤S50，包括：
步骤S51，获取各个云平台的专属指令库，并获取树形管控表的各层级节点中，与每一云平台的原有资源模块相关的层级节点，根据每个云平台的专属指令，以及与每一云平台原有资源模块相关的层级节点，建立专属指令与树形管控表中层级节点的第一映射关系表；
步骤S52，获取通用指令库，预设用于处理每一种通用指令时在树形管控表中调用的单元节点，并获取树形管控表中每一调用的单元节点归属的云平台，和归属云平台对应的内部资源模块的层级节点，建立通用指令、调用单元节点、调用的单元节点归属云平台的内部资源模块的层级节点的第二映射关系表。
具体的，在命令处理层获取到实时指令后，根据专属指令库和通用指令库识别实时指令，以确定实时指令为属于某一云平台对应的专属指令，还是属于通用指令。将识别结果发送至融合管理层。
融合管理层根据实时指令的识别结果的类型查询第一映射关系表或第二映射关系表。
若实时指令为某一云平台对应的专属指令，则融合管理层查询第一映射关系表，将查询到的对应云平台标记为目标云平台，将实时指令转发至用于管理目标云平台的内部资源模块的内部资源模块节点，并由目标云平台的内部资源模块的内部资源模块节点管控下层的第一计算模块节点、第一存储模块节点、第一网络模块节点和第一管理模块节点，完成实时指令的处理，并将处理结果存储于第一存储模块，并发送至公用资源模块的虚拟存储模块，由虚拟存储模块中不同云平台的存储模块进行处理结果备份。
若目标云平台的内部资源模块的内部资源模块节点不足以完成专属指令的处理，则根据第一映射关系表查询索引关系，以调用公用资源模块中原属于目标云平台的资源完成专属指令的处理。
若实时指令为通用指令，则融合管理层查询第二映射关系表，并将实时指令转发至公用资源模块节点，并由公用资源模块节点的虚拟计算模块节点、虚拟存储模块节点、虚拟网络模块节点和虚拟管理模块节点，完成实时指令的处理，并将处理结果存储于虚拟存储模块。获取完成通用指令处理的资源实际对应的云平台，根据第二映射关系表，通过完成通用指令处理的资源的节点将处理结果发送实际对应的云平台的第一存储模块进行存储，以使每个云平台实际处理过的指令都形成结果备份。
基于本发明的第四实施例至第五实施例，本发明的第六实施例中，所述步骤S70，包括：
步骤S71，命令处理层将所述实时指令的识别结果发送至融合管理层，融合管理层判断实时指令的类型属于专属指令还是通用指令；
步骤S72，融合管理层将属于专属指令的实时指令转发至对应云平台的内部资源模块节点的第一管理模块节点，并由第一管理模块节点在对应的内部资源模块节点的下层节点进行实时指令内发；
步骤S73，判断指令内发后，接收所述实时指令的内部资源模块节点是否具有执行所述指令的能力；
若是，执行步骤S74：接收所述实时指令的内部资源模块节点处理生成的响应数据，将所述响应数据通过所述虚拟管理模块节点进行存储管理后，发送至用户应用层；
若否，执行步骤S75：将所述实时指令从对应的内部资源模块节点转发至接收实时指令的内部资源模块节点关联的单元节点，以处理生成响应数据，将所述响应数据通过所述虚拟管理模块节点进行存储管理后发送至用户应用层；
步骤S76，融合管理层将属于通用指令的实时指令转发至公用资源模块节点的虚拟管理模块节点，虚拟管理模块节点调用公用资源模块节点内部的单元节点处理生成的响应数据，将所述响应数据备份至实际处理通用指令的单元节点关联的内部资源模块节点后，发送至用户应用层。
基于本发明的第四实施例，本发明的第七实施例中，所述方法还包括：
步骤S80，侦测通用指令在公用资源模块的等待序列变化，以及公用资源模块的工作负载变化；
步骤S90，根据等待序列变化和工作负载变化，预测公用资源模块的工作负载的峰值时段和工作负载峰值；
步骤S100，根据峰值时段、工作负载峰值和峰值时段中等待序列的情况，向所述融合管理层发出弹性扩容指令，以利用云平台的内部资源模块实现所述公用资源模块的临时弹性扩容；
步骤S110，融合管理层根据弹性扩容指令，建立弹性扩容管控表，在所述弹性扩容管控表中，将树形管控表的第二层级的内部资源模块节点内部建立的第三层级节点按照模块功能映射为树形管理表新增的第四层级的单元节点，以实现公用资源模块的资源扩容。
具体的，预测公用资源模块的工作负载的峰值时段和工作负载峰值具体可以采用如下方式：
获取设定的序列区间与等待序列区间允许增速的映射关系表；其中，序列区间指的是公用资源模块的等待序列中的等待执行的指令数量所在的数量区间；
侦测等待序列对应的实际序列区间；
侦测工作负载变化对应的当前负载值和实际增速；
当实际增速已经超过实际序列区间对应的允许增速时，根据当前负载值、实际增速值和等待序列的变化情况，计算达到第一设定负载值的时段作为峰值时段，并将计算的工作负载最大值作为工作负载峰值。
具体计算方式为：
且/>时，/>；
其中，为等待序列包含的等待处理指令数量，/>为第g个等待序列区间；Px为公用资源模块中第x个虚拟功能模块的工作负载的当前负载值，x表示虚拟计算模块、虚拟存储模块、虚拟网络模块和虚拟管理模块中的一种，/>为公用资源模块中第x个虚拟功能模块的第一设定负载值；vx为公用资源模块中第x个虚拟功能模块的工作负载的实际增速；为公用资源模块中第x个虚拟功能模块的第g个等待序列区间对应的工作负载允许增速；
tx1为公用资源模块中第x个虚拟功能模块的预测的峰值时段开始时间至当前时间的时长；
；/>
其中，tx2为公用资源模块中第x个虚拟功能模块的预测的峰值时段的持续时长；为公用资源模块中第x个虚拟功能模块的第二设定负载值，
；qx为公用资源模块中第x个虚拟功能模块的侦测到的工作负载平均处理速率，/>为公用资源模块中第x个虚拟功能模块的当前时刻后新增的工作负载。
基于本发明的第七实施例，本发明的第八实施例中，所述方法还包括：
弹性扩容的容量采用如下方式确定：
步骤S1101，根据通用指令对应的虚拟计算模块的工作负载-时间曲线，预测虚拟计算模块工作负载超过第一预设负载的第一时段；
步骤S1102，根据通用指令对应的虚拟存储模块的工作负载-时间曲线，预测虚拟存储模块工作负载超过第二预设负载的第二时段；
步骤S1103，根据通用指令对应的虚拟网络模块的工作负载-时间曲线，预测虚拟网络模块工作负载超过第三预设负载的第三时段；
步骤S1104，根据通用指令对应的虚拟管理模块的工作负载-时间曲线，预测虚拟管理模块工作负载超过第四预设负载的第四时段；
步骤S1105，将第一时段、第二时段、第三时段和第四时段求取并集，得到公用资源模块的弹性扩容时段；
步骤S1106，根据虚拟计算模块的工作负载-时间曲线，预测第一时段内的计算负载最大值，计算得到虚拟计算模块的弹性扩容数据；
步骤S1107，根据虚拟存储模块的工作负载-时间曲线，预测第二时段内的存储负载最大值，计算得到虚拟存储模块的弹性扩容数据；
步骤S1108，根据虚拟网络模块的工作负载-时间曲线，确定第三时段内的网络负载最大值，计算得到虚拟网络模块的弹性扩容数据；
步骤S1109，根据虚拟管理模块的工作负载-时间曲线，预测第四时段内的管理负载最大值，计算得到虚拟管理模块的弹性扩容数据。
虚拟计算模块的弹性扩容数据采用如下方式计算：
其中，为虚拟计算模块的弹性扩容数据，/>为计算负载最大值，y1为计算负载高峰比例值，且为常数，0＜y1＜1；A1为第一计算扩容数据，A2为第二计算扩容数据，A1和A2分别为大于0的常数，A2＞A1；/>为第i个云平台用作第一计算模块的计算资源大小，/>为第i个云平台用作第二计算模块的计算资源大小，1＜i≤n，n为云平台数量；
虚拟存储模块的弹性扩容数据采用如下方式计算：
其中，为虚拟存储模块的弹性扩容数据，/>为存储负载最大值，y2为存储负载高峰比例值，且为常数，0＜y2＜1；B1为第一存储扩容数据，B2为第二存储扩容数据，B1和B2分别为大于0的常数，B2＞B1；/>为第i个云平台用作第一存储模块的存储资源大小，/>为第i个云平台用作第二存储模块的存储资源大小；
虚拟网络模块的弹性扩容数据采用如下方式计算：
其中，为虚拟网络模块的弹性扩容数据，/>为网络负载最大值，y3为网络负载高峰比例值，且为常数，0＜y3＜1；C1为第一网络扩容数据，C2为第二网络扩容数据，C1和C2分别为大于0的常数，C2＞C1；/>为第i个云平台用作第一网络模块的网络资源大小，/>为第i个云平台用作第二网络模块的网络资源大小；
虚拟管理模块的弹性扩容数据采用如下方式计算：
其中，为虚拟管理模块的弹性扩容数据，/>为管理负载最大值，y4为管理负载高峰比例值，且为常数，0＜y4＜1；D1为第一管理扩容数据，D2为第二管理扩容数据，D1和D2分别为大于0的常数，D2＞D1；/>为第i个云平台用作第一管理模块的管理资源大小，/>为第i个云平台用作第二管理模块的管理资源大小。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种多云融合管理平台，用于执行所述的方法；多云融合管理平台包括用户应用层、命令处理层、融合管理层和云平台层，云平台层包括多个云平台。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于多云融合的数据管控方法，其特征在于，多云融合管理平台包括用户应用层、命令处理层、融合管理层和云平台层，云平台层包括多个云平台；所述方法包括如下步骤：
融合管理层获取云平台层中接入的云平台的资源信息；
根据云平台的资源信息，将每个云平台的第一计算模块、第一存储模块、第一网络模块和第一管理模块构建成对应云平台的内部资源模块；
根据云平台的资源信息，基于各个云平台的第二计算模块、第二存储模块、第二网络模块和第二管理模块，构建各云平台外部的基于多云融合公用架构的公用资源模块，其中，公用资源模块包括虚拟计算模块、虚拟存储模块、虚拟网络模块和虚拟管理模块；
建立用于管控内部资源模块和公用资源模块的管控表，其中，管控表包括通过各个云平台的内部资源模块调用公用资源模块的第一管控表，并包括通过公用资源模块调用各个云平台的内部资源模块的第二管控表；
在融合管理层中构建指令与第一管控表或第二管控表的映射关系；
获取用户应用层向命令处理层发送的实时指令，并通过命令处理层识别所述实时指令；
根据所述实时指令的识别结果，融合管理层通过所述映射关系实现多云融合的资源模块调用，以根据所述实时指令处理生成响应数据，将所述响应数据发送至用户应用层。
2.根据权利要求1所述的基于多云融合的数据管控方法，其特征在于，所述根据云平台的资源信息，将每个云平台的第一计算模块、第一存储模块、第一网络模块和第一管理模块构建成对应云平台的内部资源模块的步骤，包括：
获取每个云平台接收的历史指令，根据每个云平台接收的历史指令将每个云平台的指令类型标记为专属指令和通用指令；
获取每个云平台在测试时段内处理各个专属指令时在云平台中各个模块分别对应的第一工作负载；
获取每个云平台在测试时段内处理各个通用指令时在云平台中各个模块分别对应的第二工作负载；
根据历史指令中专属指令的时间分布情况和每个专属指令对应的第一工作负载，从每个云平台的计算模块中切分第一计算模块，从每个云平台的存储模块中切分第一存储模块、从每个云平台的网络模块中切分第一网络模块，并从每个云平台的管理模块中切分第一管理模块形成对应云平台的内部资源模块。
3.根据权利要求2所述的基于多云融合的数据管控方法，其特征在于，所述根据云平台的资源信息，基于各个云平台的第二计算模块、第二存储模块、第二网络模块和第二管理模块，构建各云平台外部的基于多云融合公用架构的公用资源模块的步骤，包括：
根据历史指令中通用指令的时间分布情况和每个通用指令对应的第二工作负载，计算测试时段内用于处理所有云平台的通用指令的计算资源总和随时间的分布、存储资源总和随时间的分布、网络资源总和随时间的分布和管理资源总和随时间的分布；
根据计算资源总和随时间的分布、存储资源总和随时间的分布、网络资源总和随时间的分布和管理资源总和随时间的分布，从每个云平台的计算模块中切分第二计算模块，从每个云平台的存储模块中切分第二存储模块、从每个云平台的网络模块中切分第二网络模块，并从每个云平台的管理模块中切分第二管理模块，构建各云平台外部的基于多云融合公用架构的公用资源模块。
4.根据权利要求2所述的基于多云融合的数据管控方法，其特征在于，所述建立用于管控内部资源模块和公用资源模块的管控表的步骤，包括：
建立树形管控表，并在树形管控表的第一层级创建融合管理节点；
在树形管控表的第二层级，创建位于融合管理节点下层的用于管理公用资源模块的公用资源模块节点，并创建位于融合管理节点下层的分别用于管理各个云平台的内部资源模块的内部资源模块节点；
在树形管控表的第三层级，创建分别位于公用资源模块节点下层的虚拟计算模块节点、虚拟存储模块节点、虚拟网络模块节点和虚拟管理模块节点，并在每个内部资源模块节点下层分别创建对应的第一计算模块节点、第一存储模块节点、第一网络模块节点和第一管理模块节点；
在树形管控表的第四层级，为第三层级的虚拟计算模块节点创建体现不同云平台归属的计算单元节点、为虚拟存储模块节点创建体现不同云平台归属的存储单元节点、为虚拟网络模块节点创建体现不同云平台归属的网络单元节点和为虚拟管理模块节点创建体现不同云平台归属的网络单元节点；
按照云平台的归属，建立从第三层级中每个内部资源模块节点的下层节点，向第四层级中对应的单元节点的索引关系，以形成通过各个云平台的内部资源模块调用公用资源模块的第一管控表；
按照云平台的归属，建立从第四层级中每个单元节点，向第三层级中对应内部资源模块节点的下层节点的索引关系，以形成公用资源模块调用各个云平台的内部资源模块的第二管控表。
5.根据权利要求4所述的基于多云融合的数据管控方法，其特征在于，所述在融合管理层中构建指令与第一管控表或第二管控表的映射关系的步骤，包括：
获取各个云平台的专属指令库，并获取树形管控表的各层级节点中，与每一云平台的原有资源模块相关的层级节点，根据每个云平台的专属指令，以及与每一云平台原有资源模块相关的层级节点，建立专属指令与树形管控表中层级节点的第一映射关系表；
获取通用指令库，预设用于处理每一种通用指令时在树形管控表中调用的单元节点，并获取树形管控表中每一调用的单元节点归属的云平台，和归属云平台对应的内部资源模块的层级节点，建立通用指令、调用单元节点、调用的单元节点归属云平台的内部资源模块的层级节点的第二映射关系表。
6.根据权利要求4所述的基于多云融合的数据管控方法，其特征在于，所述根据所述实时指令的识别结果，融合管理层通过所述映射关系实现多云融合的资源模块调用，以根据所述实时指令处理生成响应数据，将所述响应数据发送至用户应用层的步骤，包括：
命令处理层将所述实时指令的识别结果发送至融合管理层，融合管理层判断实时指令的类型属于专属指令还是通用指令；
融合管理层将属于专属指令的实时指令转发至对应云平台的内部资源模块节点的第一管理模块节点，并由第一管理模块节点在对应的内部资源模块节点的下层节点进行实时指令内发；
判断指令内发后，接收所述实时指令的内部资源模块节点是否具有执行所述指令的能力；
若是，接收所述实时指令的内部资源模块节点处理生成的响应数据，将所述响应数据通过所述虚拟管理模块节点进行存储管理后，发送至用户应用层；若否，将所述实时指令从对应的内部资源模块节点转发至接收实时指令的内部资源模块节点关联的单元节点，以处理生成响应数据，将所述响应数据通过所述虚拟管理模块节点进行存储管理后发送至用户应用层；
融合管理层将属于通用指令的实时指令转发至公用资源模块节点的虚拟管理模块节点，虚拟管理模块节点调用公用资源模块节点内部的单元节点处理生成的响应数据，将所述响应数据备份至实际处理通用指令的单元节点关联的内部资源模块节点后，发送至用户应用层。
7.根据权利要求4所述的基于多云融合的数据管控方法，其特征在于，所述方法，还包括：
侦测通用指令在公用资源模块的等待序列变化，以及公用资源模块的工作负载变化；
根据等待序列变化和工作负载变化，预测公用资源模块的工作负载的峰值时段和工作负载峰值；
根据峰值时段、工作负载峰值和峰值时段中等待序列的情况，向所述融合管理层发出弹性扩容指令，以利用云平台的内部资源模块实现所述公用资源模块的临时弹性扩容；
融合管理层根据弹性扩容指令，建立弹性扩容管控表，在所述弹性扩容管控表中，将树形管控表的第二层级的内部资源模块节点内部建立的第三层级节点按照模块功能映射为树形管理表新增的第四层级的单元节点，以实现公用资源模块的资源扩容。
8.根据权利要求7所述的基于多云融合的数据管控方法，其特征在于，弹性扩容的容量采用如下方式确定：
根据通用指令对应的虚拟计算模块的工作负载-时间曲线，预测虚拟计算模块工作负载超过第一预设负载的第一时段；
根据通用指令对应的虚拟存储模块的工作负载-时间曲线，预测虚拟存储模块工作负载超过第二预设负载的第二时段；
根据通用指令对应的虚拟网络模块的工作负载-时间曲线，预测虚拟网络模块工作负载超过第三预设负载的第三时段；
根据通用指令对应的虚拟管理模块的工作负载-时间曲线，预测虚拟管理模块工作负载超过第四预设负载的第四时段；
将第一时段、第二时段、第三时段和第四时段求取并集，得到公用资源模块的弹性扩容时段；
根据虚拟计算模块的工作负载-时间曲线，预测第一时段内的计算负载最大值，计算得到虚拟计算模块的弹性扩容数据；
根据虚拟存储模块的工作负载-时间曲线，预测第二时段内的存储负载最大值，计算得到虚拟存储模块的弹性扩容数据；
根据虚拟网络模块的工作负载-时间曲线，确定第三时段内的网络负载最大值，计算得到虚拟网络模块的弹性扩容数据；
根据虚拟管理模块的工作负载-时间曲线，预测第四时段内的管理负载最大值，计算得到虚拟管理模块的弹性扩容数据。
9.根据权利要求8所述的基于多云融合的数据管控方法，其特征在于：
虚拟计算模块的弹性扩容数据采用如下方式计算：
；
其中，为虚拟计算模块的弹性扩容数据，/>为计算负载最大值，y1为计算负载高峰比例值，且为常数，0＜y1＜1；A1为第一计算扩容数据，A2为第二计算扩容数据，A1和A2分别为大于0的常数，A2＞A1；/>为第i个云平台用作第一计算模块的计算资源大小，/>为第i个云平台用作第二计算模块的计算资源大小，1＜i≤n，n为云平台数量；
虚拟存储模块的弹性扩容数据采用如下方式计算：
；
其中，为虚拟存储模块的弹性扩容数据，/>为存储负载最大值，y2为存储负载高峰比例值，且为常数，0＜y2＜1；B1为第一存储扩容数据，B2为第二存储扩容数据，B1和B2分别为大于0的常数，B2＞B1；/>为第i个云平台用作第一存储模块的存储资源大小，/>为第i个云平台用作第二存储模块的存储资源大小；
虚拟网络模块的弹性扩容数据采用如下方式计算：
；
其中，为虚拟网络模块的弹性扩容数据，/>为网络负载最大值，y3为网络负载高峰比例值，且为常数，0＜y3＜1；C1为第一网络扩容数据，C2为第二网络扩容数据，C1和C2分别为大于0的常数，C2＞C1；/>为第i个云平台用作第一网络模块的网络资源大小，/>为第i个云平台用作第二网络模块的网络资源大小；
虚拟管理模块的弹性扩容数据采用如下方式计算：
；
其中，为虚拟管理模块的弹性扩容数据，/>为管理负载最大值，y4为管理负载高峰比例值，且为常数，0＜y4＜1；D1为第一管理扩容数据，D2为第二管理扩容数据，D1和D2分别为大于0的常数，D2＞D1；/>为第i个云平台用作第一管理模块的管理资源大小，/>为第i个云平台用作第二管理模块的管理资源大小。
10.一种多云融合管理平台，其特征在于，用于执行如权利要求1至9中任一项所述的方法，多云融合管理平台包括用户应用层、命令处理层、融合管理层和云平台层，云平台层包括多个云平台。
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