CN102281329B - 一种PaaS云平台的资源调度方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种平台即服务(PaaS)云平台的资源调度方法，PaaS云平台中管理节点检测各子节点的负载情况，对于负载超过阈值的子节点，将所述子节点中负载开销最大的应用，重新部署到负载最轻且未部署所述应用的子节点；本发明同时还公开了一种PaaS云平台的资源调度系统，通过本发明的方案，能够在资源调度时保证应用服务质量，减少应用副本迁移的信令开销，实现PaaS云平台的负载均衡。
Description
技术领域
本发明涉及应用托管平台的资源调度算法，尤其涉及一种平台即服务(PaaS，Platform as a Service)云平台的资源调度方法和系统。
背景技术
随着云计算技术的日益普及和云计算的大量工业化应用，云计算在实现服务的高可用性、处理能力的可扩展性等方面的优势越来越多的被业界认可。将云计算技术与业务开放平台相结合，不但可以为业务平台提供更为可用更具扩展弹性的基础平台，还可以将分布在各地各处的硬件资源组织起来，大大提高硬件资源的利用率，促进业务运营的增收节支。在云计算的三种应用形式中，PaaS形式是云计算技术与业务开放平台相结合的最佳形式。PaaS是指将一个完整的计算机平台，包括应用设计、应用开发、应用测试和应用托管，都作为一种服务提供给客户。目前，互联网上已存在大量的PaaS云平台实例，如GAE(Google App Engine)、SAE(Sina App Engine)等。
然而，基于云计算技术构建PaaS云平台也会引入一系列的不确定因素。例如，当新的应用需要部署到PaaS云平台中时需要选择适宜的服务节点处理相应应用的请求，然而在服务节点数量和应用数量都很大的时候，何种服务节点选择算法最为高效，资源利用率最高将是需要深入研究的内容。
现有的资源调度方法采用了一些降低应用服务质量的资源调度策略，并不完全适用于PaaS云平台，这种资源调度方法虽然保证了各个节点均处于负载最低的情况，采取了应用副本删除、应用副本迁移等方式，其中，应用副本删除会降低应用服务质量，应用副本迁移则增加了从已部署节点向目标节点转移应用副本的信令开销，并不适合对需要较高服务质量的应用调度。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种PaaS云平台的资源调度方法和系统，能够在资源调度时保证应用服务质量，减少应用副本迁移的信令开销。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
本发明提供一种PaaS云平台的资源调度方法，该方法包括：
PaaS云平台中管理节点检测各子节点的负载情况，对于负载超过阈值的子节点，将所述子节点中负载开销最大的应用，重新部署到负载最轻且未部署所述应用的子节点。
上述方案中，所述PaaS云平台中管理节点检测各节点的负载情况，为：PaaS云平台中管理节点通过各子节点发送的携带自身负载情况的心跳信息，获得全局负载信息，并用所述全局负载信息更新应用部署信息表，在应用部署信息表中按照各子节点的负载由重到轻进行排序。
上述方案中，所述负载超过阈值的子节点为：在应用部署信息表中负载超过阈值的子节点的集合；
所述各子节点的负载情况包括：各子节点的CPU、内存、带宽和存储资源的负载情况，以及各子节点中各应用的负载开销。
上述方案中，该方法进一步包括：所述管理节点根据应用类型和应用序号确定新上传的应用为第一次部署后，选择至少一个负载最轻且未部署所述应用的子节点部署所述应用。
上述方案中，该方法进一步包括：在需要删除应用时，所述管理节点根据所述应用的应用类型和应用序号，在已部署所述应用的子节点卸载所述应用。
上述方案中，该方法进一步包括：所述管理节点在检测不到子节点的负载情况、且获取不到所述子节点的信息时，确定所述子节点退出PaaS云平台，更新与所述子节点相关的应用部署信息。
本发明提供的一种PaaS云平台的资源调度系统，该系统包括：管理节点、多个子节点；其中，
所述管理节点检测各子节点的负载情况，将负载超过阈值的子节点中负载开销最大的应用，重新部署到负载最轻且未部署所述应用的子节点。
上述方案中，所述管理节点，具体用于通过各子节点发送的携带自身负载情况的心跳信息，获得全局负载信息，并用所述全局负载信息更新应用部署信息表，在应用部署信息表中按照各子节点的负载由重到轻进行排序。
上述方案中，所述管理节点，进一步用于根据应用类型和应用序号确定新上传的应用为第一次部署后，选择至少一个负载最轻且未部署所述应用的子节点部署所述应用。
上述方案中，所述管理节点，进一步还用于在检测不到子节点的负载情况、且获取不到所述子节点的信息时，确定所述子节点退出PaaS云平台，更新与所述子节点相关的应用部署信息。
本发明提供了一种PaaS云平台的资源调度方法和系统，PaaS云平台中管理节点检测各子节点的负载情况，对于负载超过阈值的子节点，将所述子节点中负载开销最大的应用，重新部署到负载最轻且未部署所述应用的子节点；如此，能够在资源调度时保证应用服务质量，减少应用副本迁移的信令开销，实现PaaS云平台的负载均衡。
附图说明
图1为本发明实现一种PaaS云平台的资源调度方法的流程示意图；
图2为本发明PaaS云平台在资源调度过程中部署新上传应用的方法流程示意图；
图3为本发明PaaS云平台在资源调度过程中删除应用的方法流程示意图；
图4为本发明实现一种PaaS云平台的资源调度系统的结构示意图。
具体实施方式
本发明的基本思想是：PaaS云平台中管理节点检测各子节点的负载情况，对于负载超过阈值的子节点，将所述子节点中负载开销最大的应用，重新部署到负载最轻且未部署所述应用的子节点。
下面通过附图及具体实施例对本发明做进一步的详细说明。
本发明实现一种PaaS云平台的资源调度方法，如图1所示，该方法包括以下几个步骤：
步骤101：PaaS云平台中管理节点检测各子节点的负载情况；
具体的，各子节点统计自身的负载情况，向PaaS云平台中管理节点发送携带自身负载情况的心跳信息，PaaS云平台中管理节点通过各子节点发送的心跳信息，获得全局负载信息，并用所述全局负载信息更新应用部署信息表，在应用部署信息表中按照各子节点的负载由重到轻进行排序；所述应用部署信息表设置在数据库中，用于存储各子节点的负载情况；
所述各子节点的负载情况包括：各子节点的中央处理器(CPU，CentralProcessing Unit)、内存、带宽和存储资源的负载情况，以及各子节点中各应用的负载开销。
步骤102：对于负载超过阈值的子节点，将所述子节点中负载开销最大的应用，重新部署到负载最轻且未部署所述应用的子节点；
本步骤中，所述负载超过阈值的子节点一般是：在应用部署信息表中负载超过阈值的子节点的集合；
所述阈值一般默认设置为该节点资源的70％；
所述将所述子节点中负载开销最大的应用，重新部署到负载最轻且未部署所述应用的子节点，一般是：对所述子节点中负载开销最大的应用，选择负载最轻且未部署所述应用的子节点添加所述应用副本，更新应用部署信息表。进一步的，对所述负载开销最大的应用所在的子节点添加资源调度时戳，该资源调度时戳表示禁止该子节点的应用再次被调度的时间。
上述方法中，还可以包括：各子节点中的应用通过应用类型和应用序号进行唯一标示，所述管理节点根据应用类型和应用序号确定新上传的应用为第一次部署后，选择至少一个负载最轻且未部署所述应用的子节点部署所述应用。一般的，一个新应用在第一次部署时需要部署3个应用副本，即选择负载最轻且未部署所述应用的3个子节点部署所述应用副本，在部署完成后，更新路由表信息，在路由标中添加所述应用副本所在子节点的路由信息。这里，所述选择至少一个负载最轻且未部署所述应用的子节点部署所述应用，如图2所示，具体包括以下几个步骤：
步骤201：初始化已部署应用副本数为0；
步骤202：判断当前已部署应用副本数是否超过需要部署应用副本数，在不超过时，执行步骤203，在超过时，执行步骤204；
步骤203：遍历应用部署信息表，选择负载最轻且未部署所述应用的子节点部署所述应用，将已部署应用副本数加一，并更新应用部署信息表，执行步骤202；
步骤204：更新路由表信息，在路由标中添加所述应用副本所在子节点的路由信息。
上述方法中，进一步可以包括：各子节点中的应用通过应用类型和应用序号进行唯一标示，在需要删除应用时，所述管理节点根据所述应用的应用类型和应用序号，在已部署所述应用的子节点卸载所述应用。这里，所述在已部署所述应用的子节点卸载所述应用，如图3所示，具体包括以下几个步骤：
步骤301：初始化需要删除应用的已终止的应用副本数为0；
步骤302：判断已终止的应用副本数是否超过已部署的应用副本数，当不超过时，执行步骤303；当超过时，执行步骤306；
步骤303：根据需要删除应用的应用类型和应用序号，选择一个部署了该应用副本的节点，卸载该节点上所述应用副本；
步骤304：更新应用部署信息表中所述应用在该节点的负载开销，删除与该应用相对应的路由表信息；
步骤305：将已终止的应用副本数加一，执行步骤302；
步骤306：应用去部署完成。
上述方法中，进一步还可以包括：所述管理节点通过心跳机制检测不到某一个子节点的负载情况时，该管理节点发送节点信息请求给该子节点，主动获取该子节点的信息，当获取不到该子节点的信息时，确定该子节点退出PaaS云平台，更新与该子节点相关的应用部署信息，包括：更新应用部署信息表，删除该子节点的负载情况；更新路由表信息，删除该子节点的路由信息；等等。
为了实现上述方法，本发明还提供一种PaaS云平台的资源调度系统，如图4所示，该系统包括：管理节点、多个子节点；其中，
所述管理节点检测各子节点的负载情况，将负载超过阈值的子节点中负载开销最大的应用，重新部署到负载最轻且未部署所述应用的子节点。
所述管理节点，具体用于通过各子节点发送的携带自身负载情况的心跳信息，获得全局负载信息，并用所述全局负载信息更新应用部署信息表，在应用部署信息表中按照各子节点的负载由重到轻进行排序。
所述管理节点，进一步用于根据应用类型和应用序号确定新上传的应用为第一次部署后，选择至少一个负载最轻且未部署所述应用的子节点部署所述应用。
在需要删除应用时，所述管理节点，还用于根据所述应用的应用类型和应用序号，在已部署所述应用的子节点卸载所述应用。
所述管理节点，进一步还用于在检测不到某一个子节点的负载情况、且获取不到所述子节点的信息时，确定所述子节点退出PaaS云平台，更新与所述子节点相关的应用部署信息。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种平台即服务(PaaS)云平台的资源调度方法，其特征在于，该方法包括：
PaaS云平台中管理节点通过各子节点发送的携带自身负载情况的心跳信息，获得全局负载信息，并用所述全局负载信息更新应用部署信息表，在应用部署信息表中按照各子节点的负载由重到轻进行排序，对于负载超过阈值的子节点，将所述子节点中负载开销最大的应用，重新部署到负载最轻且未部署所述应用的子节点。
2.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，所述负载超过阈值的子节点为：在应用部署信息表中负载超过阈值的子节点的集合；
所述各子节点的负载情况包括：各子节点的CPU、内存、带宽和存储资源的负载情况，以及各子节点中各应用的负载开销。
3.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，该方法进一步包括：所述管理节点根据应用类型和应用序号确定新上传的应用为第一次部署后，选择至少一个负载最轻且未部署所述应用的子节点部署所述应用。
4.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，该方法进一步包括：在需要删除应用时，所述管理节点根据所述应用的应用类型和应用序号，在已部署所述应用的子节点卸载所述应用。
5.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，该方法进一步包括：所述管理节点在检测不到子节点的负载情况、且获取不到所述子节点的信息时，确定所述子节点退出PaaS云平台，更新与所述子节点相关的应用部署信息。
6.一种PaaS云平台的资源调度系统，其特征在于，该系统包括：管理节点、多个子节点；其中，
所述管理节点用于通过各子节点发送的携带自身负载情况的心跳信息，获得全局负载信息，并用所述全局负载信息更新应用部署信息表，在应用部署信息表中按照各子节点的负载由重到轻进行排序，将负载超过阈值的子节点中负载开销最大的应用，重新部署到负载最轻且未部署所述应用的子节点。
7.根据权利要求6所述的资源调度系统，其特征在于，所述管理节点，进一步用于根据应用类型和应用序号确定新上传的应用为第一次部署后，选择至少一个负载最轻且未部署所述应用的子节点部署所述应用。
8.根据权利要求6所述的资源调度系统，其特征在于，所述管理节点，进一步还用于在检测不到子节点的负载情况、且获取不到所述子节点的信息时，确定所述子节点退出PaaS云平台，更新与所述子节点相关的应用部署信息。
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| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20131120 Termination date: 20170802 |
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| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |