CN103152393A - 一种云计算的计费方法和计费系统 - Google Patents
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Abstract
一种云计算的计费系统与计费方法,该系统由多个数据采集器、多个数据汇聚器、一个负载均衡器和一个计费服务器所组成。其中,数据采集器采集运行于宿主机的各虚拟机实时状态信息,并将这些信息通过数据汇聚器上传到计费服务器。在负载均衡器的控制下,数据汇聚器将汇聚的采集信息传输给计费服务器。负载均衡器收集各数据汇聚器和数据采集器的负载信息,依据预设的负载均衡策略平衡各数据汇聚器的负载,避免出现瓶颈。计费服务器将上传信息存入分布式数据库,同时依据计费算法利用并行计算组件处理数据,获取计费结果,再展示给用户或管理员。本发明计费方法简单、方便、容易实现。本发明较好地解决了互联网发展过程中急需解决的IaaS中的计费问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种云计算的计费方法和计费系统,属于计算机科学与工程中的云计算与云计算的运营系统的技术领域。
背景技术
IaaS(Infrastructure as a Service Infrastructure as a Service)是基础设施即服务,它是云计算三大服务模式之一:用户不需要管理或控制底层的云计算基础设施,通过因特网即可从完善的基础设施获得服务。IaaS提供给客户的是出租处理、存储、网络等服务和基本的计算资源,用户能部署和运行任意软件,包括操作系统和应用程序;也有可能选择网络组件,例如防火墙和负载均衡器。目前,国内外众多商业公有云IaaS的典型应用有:最早开创这个市场的Amazon公司的AWS、微软的Windows Azure服务、以及国内的盛大云和新浪的看云。
AWS(Amazon Web Services)是用户通过网络访问亚马逊的计算基础设施的网络服务,其计费服务包含两部分:存储计费和计算计费。其中计算服务的计费是Amazon EC2(Elastic Compute Cloud),其费用主要包括两部分:实例使用费和数据传输费。EC2计费过程是根据用户使用的CPU、内存、硬盘、网络流量和带宽等因素,通过采集用户使用各种资源的用量,结合相关的计费策略产生最后的费用信息。
Windows Azure是微软公司推出的云服务操作系统。针对其中的虚拟机服务,它提供了两种计费方式:Comsumption计费方式和Commitment计费方式,这两种计费方式也都是和EC2一样根据用户使用的资源总量来计费。
盛大云是国内目前IaaS商业化运行比较成功的公有云,其主要的费用信息分为两个部分:分别为云主机套餐费用和带宽套餐费用。前者取决于用户选择的实例类型和使用时长。后者是用户选择带宽套餐情况下,根据使用时长产生。
新浪看云是一个针对OpenStack的监控系统,主要用来监控虚拟机的CPU使用率、内存使用、网络流量和磁盘读写情况。新浪看云采集的数据可以使用OpenStack的web页面进行展示,也可以供给计费系统使用。
此外,国内还有一些其他的发明专利申请也在研究云计算中计费方法,其主要特点是获取数据采集系统所采集的原始计费信息,再将这些信息以文件形式存储在文件系统中,最后使用MapReduce处理文件系统中的原始计费信息,从而得到最后的计费结果。
作为继互联网开通以来的又一项开创性革命,云计算现在已经处于高速发展的阶段,但是,其仍然还处于一个商业化的初级阶段,计费已经成为云计算商业化能否顺利进行下去的一个十分重要的因素。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的是提供一种IaaS环境下的云计算的计费方法和计费系统,用于解决目前互联网发展过程中急需解决的IaaS中的计费问题,本发明系统充分利用云计算提供的分布式计算能力,能够实现大规模分布式的数据采集、存储与运算,大幅提高了云计算的计费效率。
为了达到上述目的,本发明提供了一种云计算的计费系统,其特征在于:所述系统是由多个数据采集器、多个数据汇聚器、一个负载均衡器和一个计费服务器所组成,其中,
多个数据采集器,分别设置并运行在于该集群系统中的各个宿主机,负责采集运行于宿主机的各虚拟机的实时状态信息,并将采集的各虚拟机实时状态信息通过数据汇聚器上传到计费服务器;设有下述六个部件:数据采集模块、数据压缩模块、本地数据库、信息查询模块、通信模块和采集进程监视器;
多个数据汇聚器,分别设置和运行在各个PC机上,负责汇聚各数据采集器采集的实时状态信息,并在负载均衡器的控制下,将汇聚的虚拟机实时状态信息传输给计费服务器;设有:轮询队列模块、队列管理器模块、调度器、通信模块和数据汇聚模块五个部件;
负载均衡器,用于收集各个数据汇聚器和数据采集器的负载信息,依据预先设定的负载均衡策略平衡各个数据汇聚器的负载,避免单个数据汇聚器出现热点而成为该系统的性能瓶颈;设有:负载采集模块、负载计算模块、负载信息表、负载分配模块四个部件;
计费服务器,负责将数据采集器上传的虚拟机实时状态信息存入分布式数据库,同时依据预设的计费算法利用并行计算组件对存储于分布式数据库中的数据进行处理,以获取计费结果,再用计费组件将该计费结果展示给系统用户或管理员;设有:分布式文件系统、分布式数据库、并行计算组件和计费组件:其中,分布式文件系统、分布式数据库和并行计算组件运行在多个PC机组成的集群,计费组件则单独运行于一个PC机上。
为了达到上述目的,本发明还提供了一种采用本发明云计算的计费系统的计费方法,其特征在于:数据采集器首先开始监测用户对虚拟机的操作,当检测到用户启动虚拟机后,数据采集器开始周期采集虚拟机的实时状态信息,并将该信息存入本地数据库;接着,负载均衡器周期采集数据汇聚器的负载信息,并依据设定的负载均衡策略对数据汇聚器汇聚的数据采集器采集的虚拟机实时状态信息进行调度控制:将数据汇聚器汇聚处理后的虚拟机实时状态信息存入分布式数据库中;最后计费服务器读取分布式数据库中虚拟机的实时状态信息中与计费相关的原始计费信息,再依据计费策略对其进行处理,得到最后的计费结果,并将该计费结果存于计费数据库;当用户查询计费结果时,计费服务器查询计费数据库得到该用户的费用信息,并将该信息以网页形式展示给用户;所述方法包括下列操作步骤:
(1)数据采集器部署在云环境的服务器集群各节点上,采集虚拟机的实时状态信息,并将该实时状态信息存入本地数据库;
(2)负载均衡器接收所有数据汇聚器和数据采集器的负载信息,再依据负载均衡策略对每个数据汇聚器和数据采集器的负载执行均衡处理;
(3)数据汇聚器汇聚数据采集器所采集的信息,并将汇聚的信息上传到计费服务器;
(4)计费服务器对汇聚的信息进行处理,生成计费结果,并将计费结果展示给用户。
本发明是一种大规模的云计算的分布式采集计费系统和计费方法,该系统充分利用了云计算提供的分布式计算能力,能够实现大规模分布式的数据采集、存储与运算,大幅提高了云计算的计费效率。其创新关键技术是:
1、在系统中设置了用于平衡各个数据汇聚器负载的负载均衡器,从某种意义上来说,没有好的负载均衡器,计费数据的上传就会成为系统性能的瓶颈,因此,负载均衡器中的负载均衡算法是本发明系统设计的技术创新关键。
2、系统使用了分布式数据库,解决了存储海量原始计费数据所面临的各种问题。本发明使用了MapReduce运算来处理分布式数据库中存储的原始计费信息,使得计费过程相对比较简单、结果准确,充分利用云计算环境提供各个有利因素,大大提高了运算效率。
附图说明
图1是本发明云计算的计费系统和计费服务器的结构组成示意图。
图2是本发明计费系统中的数据采集器结构组成示意图。
图3是本发明计费系统中的数据汇聚器结构组成示意图。
图4是本发明计费系统中的负载均衡器结构组成示意图。
图5是本发明计费服务器中的计费数据处理组件结构组成示意图。
图6是本发明计费系统的计费方法操作步骤流程图。
图7是本发明计费系统中的数据采集器的操作步骤流程图。
图8是本发明计费系统中的负载均衡器的操作步骤流程图。
图9是本发明计费系统中的数据汇聚器的操作步骤流程图。
图10是本发明计费系统中的计费服务器的操作步骤流程图。
图11是本发明计费系统的网络拓扑图。
图12是本发明计费系统实施例的结构组成示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。
参见图1~图5,介绍本发明用于云计算的计费系统的结构组成:设有多个数据采集器、多个数据汇聚器、一个负载均衡器和一个计费服务器,其中:
多个数据采集器:分别设置并运行在于该集群系统中的各个宿主机,负责采集运行于宿主机的各虚拟机的实时状态信息,并将采集的各虚拟机实时状态信息通过数据汇聚器上传到计费服务器。数据采集器设有六个部件(参见图2所示):数据采集模块、数据压缩模块、本地数据库、信息查询模块、通信模块和采集进程监视器。这些组成部件的功能如下:
数据采集模块:作为数据采集器的最重要部件,用于接收采集进程监视器指令,通过虚拟机监视器采集运行在宿主机上的虚拟机的实时状态信息,再将采集的信息发送到数据压缩模块。
数据压缩模块:用于接收采集进程监视器的控制指令,对所获取的数据采集模块传来的虚拟机实时状态信息,使用数据压缩算法进行压缩处理,并将压缩后的信息存入本地数据库中。
本地数据库:运行在宿主机上,用于存储压缩后的虚拟机实时状态信息。
信息查询模块:用于在采集进程监视器的控制下,从本地数据库中读取虚拟机实时状态信息,并将该信息传输到通信模块中。
通信模块:负责提供数据通信的接口,用于维护与数据汇聚器和负载均衡器之间的通信与数据传输。该模块通过采集进程监视器获取数据采集器的负载信息,并将该信息上传到负载均衡器;同时接收负载均衡器的指令,并将该指令信息发送到采集进程监视器;还负责接收信息查询模块传输的虚拟机实时状态信息,并将这些信息发送到数据汇聚器中。
采集进程监视器:作为该数据采集器的控制中心,负责控制各个模块的运行:数据采集模块采集任务的开启与关闭,数据压缩模块的开启与关闭;信息查询模块读取本地数据库的过程,以及管理通信模块分别与数据汇聚器和负载均衡器之间的通信。
多个数据汇聚器:分别设置和运行在各个PC机上,负责汇聚各数据采集器采集的实时状态信息,并在负载均衡器的控制下,将汇聚的虚拟机实时状态信息传输给计费服务器。数据汇聚器设有五个部件(参见图3所示):轮询队列模块、队列管理器、调度器、通信模块和数据汇聚模块。这些部件的功能如下:
轮询队列模块:用于接收队列管理器传送来的宿主机的ip地址,并将该地址存入轮询队列中,再在调度器控制下,将轮询队列中的ip地址传输到调度器。
队列管理器:用于从通信模块中接收数据采集器传送来的宿主机的ip地址,并将该ip地址传送给轮询队列模块。当轮询队列中的ip地址失效时,该模块负责删除轮询队列中的失效ip地址。
调度器:负责从轮询队列模块中周期地获取ip地址,并对该ip地址进行处理,封装为数据传输指令后,将该指令发送至通信模块。
通信模块:用于将数据采集器向数据汇聚器发送来的ip地址转发给队列管理器;同时接收调度器传输来的数据传输指令,再根据该数据传输指令中的ip地址将该数据传输指令发送到指定的数据采集器。
数据汇聚模块:作为数据汇聚器的核心部件,负责接收多个数据采集器上传的虚拟机的实时状态信息,并对这些信息进行合并、汇聚后,上传到计费服务器中。
负载均衡器:用于收集各个数据汇聚器和数据采集器的负载信息,依据预先设定的负载均衡策略平衡各个数据汇聚器的负载,避免单个数据汇聚器出现热点而成为该系统的性能瓶颈。其设有四个部件(参见图4所示):负载采集模块、负载计算模块、负载信息表和负载分配模块。这些部件的功能如下:
负载采集模块,用于周期地接收来自数据汇聚器所汇聚的数据采集器数量和数据采集器采集频率的负载信息,再把这些负载信息传输到负载计算模块。
负载计算模块,用于对来自负载采集模块的数据汇聚器负载信息进行处理,并使用处理后的信息周期更新负载信息表,以使负载信息表能实时反映数据汇聚器的负载状况。
负载信息表,用于接收负载计算模块传送来的表征数据汇聚器负载状况的信息,使得以列表形式展示负载均衡器所管理的每个数据汇聚器的负载信息的负载信息表,能够得到这些信息而周期地实时更新之;
负载分配模块,用于读取负载信息表,并按照该模块存储的处理数据汇聚请求的均衡策略,将新的数据采集器的汇聚请求分配到设定的数据汇聚器上。
计费服务器:由多个PC机组成的集群和一个计费组件构成,负责将数据采集器上传的虚拟机实时状态信息存入分布式数据库,同时依据预设的计费算法利用并行计算组件对存储于分布式数据库中的数据进行处理,以获取计费结果,再用计费组件将该计费结果展示给系统用户或管理员。设有(参见图1所示):分布式文件系统、分布式数据库、并行计算组件(这些部件运行在多个PC机组成的集群)和计费组件(单独运行于一个PC机上),这种结构设计思路是:能更方便地访问和管理物理上跨网络分布的文件。各组成部件功能如下:
分布式文件系统:用于将同一网络中不同计算机中的文件组成一个单独的逻辑上统一的共享文件系统,并存储这些分布式数据库的文件,以便在访问和管理物理上跨网络分布的文件时,不需获知这些数据库文件存储在哪个节点,使得访问分布式数据库中的文件和访问本地文件系统上的文件没有任何区别。
分布式数据库:由分布在多个PC机上的若干个数据库组成的、逻辑上统一、完整的数据库,用于存储来自数据汇聚器的海量虚拟机的实时状态信息,并能对分布在多处不同PC机的各个子数据库提供有效的读写和管理;由于数据汇聚器采集的虚拟机实时状态信息的海量数据太多,使用传统的集中式数据库已经不可能存储这些数据,而使用分布式数据库能够很好地解决这些问题。此外,还能利用云计算环境提供的强大计算能力,提高数据存储的效率。
并行计算组件:用于实现并行计算(相对于传统的串行计算而言)的功能,并行计算是充分利用云计算的强大计算能力,将计算任务离散化处理而分配到多台计算机或虚拟机上并行执行后,再对计算结果进行汇总合并,得到最终计算结果。
计费组件:设有原始计费数据处理和计费数据展示两个单元,原始计费数据处理单元通过读取分布式数据库中存储的原始计费数据,然后使用计费策略管理中相关计费策略处理从分布式数据库中读取的原始计费数据,得到了最终的计费结果,最后将该计费结果存入计费数据库中。计费数据展示单元从计费数据库中读取计费结果,将该结果以网页形式向用户展示。原始计费数据处理单元设有计费策略管理和计费信息生成两个模块;计费组件结构组成如图5所示:
计费策略管理模块:负责管理计费策略,包括:查询系统现有的计费策略、增加计费策略,修改或删除系统原有计费策略的各种计费策略。
计费信息生成模块:负责使用适宜的计费策略对存储在分布式数据库中的计费信息进行处理,再将得到虚拟机的使用费用存入计费数据库中备用。
下面介绍本发明云计算的计费系统的计费工作方法:
数据采集器首先开始监测用户对虚拟机的操作,当检测到用户启动虚拟机后,数据采集器开始周期采集虚拟机的实时状态信息,并将该信息存入本地数据库;接着,负载均衡器周期采集数据汇聚器的负载信息,并依据设定的负载均衡策略对数据汇聚器汇聚的数据采集器采集的虚拟机实时状态信息进行调度控制:将数据汇聚器汇聚处理后的虚拟机实时状态信息存入分布式数据库中;最后计费服务器读取分布式数据库中虚拟机的实时状态信息中与计费相关的原始计费信息,再依据计费策略对其进行处理,得到最后的计费结果,并将该计费结果存于计费数据库;当用户查询计费结果时,计费服务器查询计费数据库得到该用户的费用信息,并将该信息以网页形式展示给用户。
参见图6,介绍本发明方法的具体操作步骤:
步骤1,数据采集器部署在云环境的服务器集群各节点上,采集虚拟机的实时状态信息,并将该实时状态信息存入本地数据库。下面介绍该步骤1的下列操作内容(参见图7):
(11)确定采集周期和定义采集队列:确定数据采集器采集虚拟机实时状态信息的周期频率,再设置用于存储待采集虚拟机信息的队列,并将处于活动状态的虚拟机放入待采集的队列中。
(12)为数据采集器分配资源:数据采集器访问待采集队列,获取待采集虚拟机的相关信息;同时为数据采集器分配其采集操作所需的资源。
(13)数据采集器采集数据:获取所需资源后,数据采集器开始采集虚拟机实时状态信息;并判断是否继续采集其他虚拟机的实时状态信息,若是,则执行后续步骤(14);否则,结束数据采集过程。
(14)数据采集器将其他虚拟机的相关信息放入采集队列,开始执行新的采集操作。
步骤2,负载均衡器接收所有数据汇聚器和数据采集器的负载信息,再依据负载均衡策略对每个数据汇聚器和数据采集器的负载执行均衡处理。
该步骤2包括下列操作内容(参见图8):
(21)负载均衡器依据数据汇聚器的负载计算公式采集每个数据汇聚器的负载;式中,Lc是数据汇聚器c的负载,host1,host2,...,hostn是数据汇聚器c所汇聚管理的n个数据采集器;数据汇聚点c的负载因子αc是表征该数据汇聚点c处理能力的经验值,其数值是在系统运行过程中根据运行维护经验进行调整设置的,且0<αc≤1;counti(vm)为第i个数据采集器负责采集的虚拟机总数;fi是第i个数据采集器采集数据的周期频率,即第i个数据采集器部署在hosti上,并以频率fi采集hosti上部署的虚拟机的状态信息。
(22)负载计算模块对每个数据汇聚点采集的负载进行计算后,将计算结果直接加载到负载信息表中;使得用于表征当前系统中数据汇聚点的实时负载情况的负载信息表得到实时更新。
(23)负载分配模块访问负载信息表获取每个数据汇聚点的负载信息,再根据该模块提供的负载均衡策略将新的负载分配给相应的数据汇聚器。
步骤3,数据汇聚器汇聚数据采集器所采集的信息,并将汇聚的信息上传到计费服务器。该步骤包括下列操作内容(参见图9):
(31)先确定数据汇聚器的汇聚数据周期:设定每个数据采集器的数据采集周期时长和其向数据汇聚器发送数据的时长。
(32)数据采集器通过其通信模块将宿主机地址发送到数据汇聚器,数据汇聚器使用其通信模块将该地址通过队列管理器添加到轮询队列模块中。
(33)数据汇聚器的调度器周期访问轮询队列模块,获取其中的宿主机地址后,将该地址处理为一条数据传输指令,再将该指令通过通信模块发送给数据采集器;调度器获取宿主机地址的同时,数据汇聚模块准备接收数据采集器传输的虚拟机实时状态信息。
(34)数据汇聚器开始接收数据后,将当前接收的数据作为一个数据块存入缓存,并赋予该数据块一个唯一的标识符,用于表明当前汇聚的是哪个数据采集器的采集数据。
(35)因设置的数据传输时长是确定的,当该数据采集器结束数据传输时,数据汇聚器就将其缓存中的数据块直接传送到分布式数据库,从而完成一个数据采集器的数据汇聚。
(36)调度器开始访问轮询队列模块,开始汇聚下一个数据采集器的采集数据,即返回执行步骤(32)。
步骤4,计费服务器对汇聚的信息进行处理,生成计费结果,并将计费结果展示给用户。该步骤包括下列操作内容(参见图10):
(41)生成计费信息:这是计费服务器的核心功能,前面的所有操作都是为生成计费信息创造条件的。它包含两个步骤:先是使用分布式数据库的应用接口读取其中存储的原始计费信息(因分布式数据库中存储了大量的原始计费信息,不可能也没有必要一次性读取所有数据,故通常都是根据时间戳读取某一时间段内的原始计费信息);然后使用计费策略管理模块中的相关计费策略对该原始计费信息进行处理(计费策略的本质是一些计费算法,在计费服务器中使用并行计算组件实现相应的计费算法,这里只需调用相关计费算法处理从分布式数据库中读取的数据),就能生成最终的计费结果,再将计费结果存入计费数据库。
(42)展示计费结果:计费服务器使用网页技术建立网站,以供用户通过浏览器登录该网站后,选择查询账单,再由服务器读取计费数据库中的相应计费数据,给用户展示其计费信息。
参见图11,介绍由计费服务器(包括分布式数据库)、数据采集器、数据汇聚器和负载均衡器多个部件组成的本发明计费系统的网络拓扑组成架构:
图中的数据采集器运行于集群中的宿主机上,负责采集宿主机上的虚拟机的实时状态信息。数据汇聚器负责接收数据采集器采集的虚拟机实时状态信息,但是,每个数据汇聚器具体接收哪些数据采集器发送的数据,则由负载均衡器决定。
负载均衡器的工作分为两个部分:先通过IaaS管理系统收集IaaS环境中所有宿主机运行的状态信息和数据汇聚器的负载状态信息;再根据预设的负载均衡策略平衡每个数据汇聚器的负载。负载均衡器在内部通过内存动态维护一张表格,用于表示宿主机的运行状态和数据汇聚器的负载状态,并根据系统的运行状态周期性地实时更新该表格。系统默认的负载均衡策略是将各个数据汇聚器的负载进行排序,然后将高负载的数据汇聚器上的部分负载转移到低负载的负载均衡器上。为了防止负载均衡器频繁地均衡负载会影响到数据采集的效率,通常可设定阙值,只有当负载高于阈值时候,才会启动负载均衡器。
采集的数据通过数据汇聚器后,经过简单的处理,就存入HBase数据库中。存入HBase数据库中的数据经由计费服务器的计费信息生成模块的处理,就能得到最后的计费结果,并将该最终计费结果存入计费数据库中,当用户需要查询自己的账单信息时,计费服务器读取计费数据库中相关数据,将计费结果展示给用户。
本发明邮件进行了多次实施试验,下面简要说明实施例的情况:
参见图12所示的实施例系统,包括五个部件:一个使用OpenStack环境搭建的IaaS环境,一个由HBase集群组成的分布式数据库、一个负载均衡器、两个数据汇聚器和一台计费服务器。其中IaaS环境由四台PC机组成,其中有一台作为OpenStack的控制节点(管理整个IaaS环境),其余三台作为计算节点,每个计算节点上运行着两台虚拟机,同时每个计算节点上部署了数据采集器。HBase集群有三台其上面分别部署了Hadoop集群的PC机组成,利用Hadoop集群提供的分布式文件系统,作为HBase存储文件的文件系统。
以下描述实施例系统的完整运行过程:数据采集器采集计算节点上虚拟机运行时的各种状态信息(如CPU使用率、内存使用率、网络等)。数据采集器的采集数据经过负载均衡器的处理后,与负载均衡器制定的数据汇聚器相连接,然后以json文件格式将计费数据经由数据汇聚器上传到HBase数据库中。然后,计费服务器使用Hadoop提供的MapReduce并行计算框架处理HBase中原始计费数据,得到计费结果,最后将计费结果存入Mysql数据库中。当用户访问计费服务器的时候,计费服务器查询Mysql数据库,获取该用户的计费结果,并以web页面的形式展现。
总之,本发明的实施例试验的结果是成功的,实现了发明目的。
Claims (10)
1.一种云计算的计费系统,其特征在于:所述系统是由多个数据采集器、多个数据汇聚器、一个负载均衡器和一个计费服务器所组成,其中,
多个数据采集器,分别设置并运行在于该集群系统中的各个宿主机,负责采集运行于宿主机的各虚拟机的实时状态信息,并将采集的各虚拟机实时状态信息通过数据汇聚器上传到计费服务器;设有下述六个部件:数据采集模块、数据压缩模块、本地数据库、信息查询模块、通信模块和采集进程监视器;
多个数据汇聚器,分别设置和运行在各个PC机上,负责汇聚各数据采集器采集的实时状态信息,并在负载均衡器的控制下,将汇聚的虚拟机实时状态信息传输给计费服务器;设有:轮询队列模块、队列管理器模块、调度器、通信模块和数据汇聚模块五个部件;
负载均衡器,用于收集各个数据汇聚器和数据采集器的负载信息,依据预先设定的负载均衡策略平衡各个数据汇聚器的负载,避免单个数据汇聚器出现热点而成为该系统的性能瓶颈;设有:负载采集模块、负载计算模块、负载信息表、负载分配模块四个部件;
计费服务器,负责将数据采集器上传的虚拟机实时状态信息存入分布式数据库,同时依据预设的计费算法利用并行计算组件对存储于分布式数据库中的数据进行处理,以获取计费结果,再用计费组件将该计费结果展示给系统用户或管理员;设有:分布式文件系统、分布式数据库、并行计算组件和计费组件:其中,分布式文件系统、分布式数据库和并行计算组件运行在多个PC机组成的集群,计费组件则单独运行于一个PC机上。
2.根据权利要求1所述的计费系统,其特征在于:所述数据采集器的各个组成部件的功能如下:
数据采集模块,用于接收采集进程监视器指令,通过虚拟机监视器采集运行在宿主机上的虚拟机的实时状态信息,再将采集的信息发送到数据压缩模块;
数据压缩模块,用于接收采集进程监视器的指令,对所获取的数据采集模块传来的虚拟机实时状态信息,使用数据压缩算法进行压缩处理,并将压缩后的信息存入本地数据库中;
本地数据库,运行在宿主机上,用于存储压缩后的虚拟机实时状态信息;
信息查询模块,用于在采集进程监视器的控制下,从本地数据库中读取虚拟机实时状态信息,并将该信息传输到通信模块中;
通信模块,负责提供数据通信的接口,用于维护与数据汇聚器和负载均衡器之间的通信与数据传输;该模块通过采集进程监视器获取数据采集器的负载信息,并将该信息上传到负载均衡器;同时接收负载均衡器的指令,并将该指令信息发送到采集进程监视器;还负责接收信息查询模块传输的虚拟机实时状态信息,并将这些信息发送到数据汇聚器中;
采集进程监视器,作为该数据采集器的控制中心,负责控制各个模块的运行:数据采集模块采集任务的开启与关闭,数据压缩模块的开启与关闭;信息查询模块读取本地数据库的过程,以及管理通信模块分别与数据汇聚器和负载均衡器之间的通信。
3.根据权利要求1所述的计费系统,其特征在于:所述数据汇聚器的各个组成部件的功能如下:
轮询队列模块,用于接收队列管理器传送来的宿主机的ip地址,并将该地址存入轮询队列中,再在调度器控制下,将轮询队列中的ip地址传输到调度器;
队列管理器,从通信模块中接收数据采集器传送来的宿主机的ip地址,并将该ip地址传送给轮询队列模块;当轮询队列中的ip地址失效时,该模块负责删除轮询队列中的失效ip地址;
调度器,负责从轮询队列模块中周期地获取ip地址,并对该ip地址进行处理,封装为数据传输指令后,将该指令发送至通信模块;
通信模块,用于将数据采集器向数据汇聚器发送来的ip地址转发给队列管理器;同时接收调度器传输来的数据传输指令,再根据该数据传输指令中的ip地址将该数据传输指令发送到指定的数据采集器;
数据汇聚模块,作为数据汇聚器的核心,接收多个数据采集器上传的虚拟机的实时状态信息,并对这些信息进行合并、汇聚后,上传到计费服务器中。
4.根据权利要求1所述的计费系统,其特征在于:所述负载均衡器的各个组成部件功能如下:
负载采集模块,用于周期地接收来自数据汇聚器所汇聚的数据采集器数量和数据采集器采集频率的负载信息,再把这些负载信息传输到负载计算模块;
负载计算模块,用于对来自负载采集模块的数据汇聚器负载信息进行处理,并使用处理后的信息周期更新负载信息表,以使负载信息表能实时反映数据汇聚器的负载状况;
负载信息表,用于接收负载计算模块传送来的表征数据汇聚器负载状况的信息,使得以列表形式展示负载均衡器所管理的每个数据汇聚器的负载信息的负载信息表,能够得到这些信息而周期地实时更新之;
负载分配模块,用于读取负载信息表,并按照该模块存储的处理数据汇聚请求的均衡策略,将新的数据采集器的汇聚请求分配到设定的数据汇聚器上。
5.根据权利要求1所述的计费系统,其特征在于:所述计费服务器的各个组成部件功能如下:
分布式文件系统,用于将同一网络中不同计算机中的文件组成一个单独的逻辑上统一的共享文件系统,并存储这些分布式数据库的文件,以便在访问和管理物理上跨网络分布的文件时,不需获知这些数据库文件存储在哪个节点;
分布式数据库,由分布在多个PC机上的若干个数据库组成的、逻辑上统一的数据库,用于存储来自数据汇聚器的海量虚拟机的实时状态信息,并能对分布在多处不同PC机的各个子数据库提供有效的读写和管理;还能利用云计算环境提供的强大计算能力,提高数据存储的效率;
并行计算组件,用于实现并行计算的功能,以便充分利用云计算的强大计算能力,将计算任务离散化而分配到多台机器上并行执行后,再对计算结果进行汇总合并,得到最终计算结果;
计费组件,设有原始计费数据处理和计费数据展示两个单元,原始计费数据处理单元设有计费策略管理和计费信息生成两个模块;计费策略管理模块负责管理包括:查询系统现有的计费策略、增加计费策略、修改或删除系统原有计费策略;计费信息生成模块负责使用适宜的计费策略对存储在分布式数据库中的计费信息进行处理,再将得到虚拟机的使用费用存入计费数据库中备用;该原始计费数据处理单元读取分布式数据库中存储的原始计费数据后,使用计费策略对其进行处理,得到最终计费结果,并存入计费数据库;计费数据展示单元负责从计费数据库中读取存储的计费结果,并将该结果信息以网页形式向用户展示。
6.一种采用权利要求1所述的云计算的计费系统的计费方法,其特征在于:数据采集器首先开始监测用户对虚拟机的操作,当检测到用户启动虚拟机后,数据采集器开始周期采集虚拟机的实时状态信息,并将该信息存入本地数据库;接着,负载均衡器周期采集数据汇聚器的负载信息,并依据设定的负载均衡策略对数据汇聚器汇聚的数据采集器采集的虚拟机实时状态信息进行调度控制:将数据汇聚器汇聚处理后的虚拟机实时状态信息存入分布式数据库中;最后计费服务器读取分布式数据库中虚拟机的实时状态信息中与计费相关的原始计费信息,再依据计费策略对其进行处理,得到最后的计费结果,并将该计费结果存于计费数据库;当用户查询计费结果时,计费服务器查询计费数据库得到该用户的费用信息,并将该信息以网页形式展示给用户;所述方法包括下列操作步骤:
(1)数据采集器部署在云环境的服务器集群各节点上,采集虚拟机的实时状态信息,并将该实时状态信息存入本地数据库;
(2)负载均衡器接收所有数据汇聚器和数据采集器的负载信息,再依据负载均衡策略对每个数据汇聚器和数据采集器的负载执行均衡处理;
(3)数据汇聚器汇聚数据采集器所采集的信息,并将汇聚的信息上传到计费服务器;
(4)计费服务器对汇聚的信息进行处理,生成计费结果,并将计费结果展示给用户。
7.根据权利要求6所述的计费方法,其特征在于:所述步骤(1)包括下列操作内容:
(11)确定采集周期和定义采集队列:确定数据采集器采集虚拟机实时状态信息的周期频率,再设置用于存储待采集虚拟机信息的队列,并将处于活动状态的虚拟机放入待采集的队列中;
(12)为数据采集器分配资源:数据采集器访问待采集队列,获取待采集虚拟机的相关信息;同时为数据采集器分配其采集操作所需的资源;
(13)数据采集器采集数据:获取所需资源后,数据采集器开始采集虚拟机实时状态信息;并判断是否继续采集其他虚拟机的实时状态信息,若是,则执行后续步骤(14);否则,结束数据采集过程;
(14)数据采集器将其他虚拟机的相关信息放入采集队列,开始执行新的采集操作。
8.根据权利要求6所述的计费方法,其特征在于:所述步骤(2)包括下列操作内容:
(21)负载均衡器依据数据汇聚器的负载计算公式采集每个数据汇聚器的负载;式中,Lc是数据汇聚器c的负载,host1,host2,...,hostn是数据汇聚器c所汇聚管理的n个数据采集器;数据汇聚点c的负载因子αc是表征该数据汇聚点c处理能力的经验值,其数值是在系统运行过程中根据运行维护经验进行调整设置的,且0<αc≤1;counti(vm)为第i个数据采集器负责采集的虚拟机总数;fi是第i个数据采集器采集数据的周期频率,即第i个数据采集器部署在hosti上,并以频率fi采集hosti上部署的虚拟机的状态信息;
(22)负载计算模块对每个数据汇聚点采集的负载进行计算后,将计算结果直接加载到负载信息表中;使得用于表征当前系统中数据汇聚点的实时负载情况的负载信息表得到实时更新;
(23)负载分配模块访问负载信息表获取每个数据汇聚点的负载信息,再根据该模块提供的负载均衡策略将新的负载分配给相应的数据汇聚器。
9.根据权利要求6所述的计费方法,其特征在于:所述步骤(3)包括下列操作内容:
(31)先确定数据汇聚器的汇聚数据周期:设定每个数据采集器的数据采集周期时长和其向数据汇聚器发送数据的时长;
(32)数据采集器通过其通信模块将宿主机地址发送到数据汇聚器,数据汇聚器使用其通信模块将该地址通过队列管理器添加到轮询队列模块中;
(33)数据汇聚器的调度器周期访问轮询队列模块,获取其中的宿主机地址后,将该地址处理为一条数据传输指令,再将该指令通过通信模块发送给数据采集器;调度器获取宿主机地址的同时,数据汇聚模块准备接收数据采集器传输的虚拟机实时状态信息;
(34)数据汇聚器开始接收数据后,将当前接收的数据作为一个数据块存入缓存,并赋予该数据块一个唯一的标识符,用于表明当前汇聚的是哪个数据采集器的采集数据;
(35)因设置的数据传输时长是确定的,当该数据采集器结束数据传输时,数据汇聚器就将其缓存中的数据块直接传送到分布式数据库,从而完成一个数据采集器的数据汇聚;
(36)调度器开始访问轮询队列模块,开始汇聚下一个数据采集器的采集数据,即返回执行步骤(32)。
10.根据权利要求6所述的计费方法,其特征在于:所述步骤(4)包括下列操作内容:
(41)生成计费信息:使用分布式数据库的应用接口读取其中存储的原始计费信息,利用计费策略模块中的计费策略对该原始计费信息进行处理,生成计费结果,再将计费结果存入计费数据库;
(42)展示计费结果:计费服务器使用网页技术建立网站,以供用户通过浏览器登录该网站后,选择查询账单,再由服务器读取计费数据库中的相应计费数据,给用户展示其计费信息。
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