CN105335229B - 一种业务资源的调度方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种业务资源的调度方法和装置，该方法应用于OpenStack控制器上，包括：周期性的探测各资源节点的性能参数；根据探测到的各性能参数确定出各资源节点中的可分配资源节点；接收用户的资源获取请求，根据该资源获取请求以及预设调度策略从可分配资源节点中为用户分配最优资源节点，并将最优资源节点返回给用户。通过本发明实现了OpenStack架构中业务资源的优化分配，灵活、动态的进行资源调度，提高了资源的利用率。

Description

一种业务资源的调度方法和装置
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种业务资源的调度方法和装置。
背景技术
OpenStack是一种新兴的开源软件体系，用于提供云计算管理解决方案，其主旨在于构建一种开放的、可扩展的框架，然后用该框架来管理云环境中的各种资源(计算、网络、存储等)。由于OpenStack具有开源、开放的特点，大部分主流厂商均支持OpenStack架构，目前它已经成为一种应用广泛的开源云计算解决方案。
OpenStack提供了模块化架构，包括计算、存储、网络等云环境中的各种模块化资源，形成完整构架方案。由于云计算数据中心提供的是虚拟主机租赁服务，物理边界消失，用户难以再独立部署物理网络安全设备，因此，云计算数据中心需要为用户提供FWaaS(Firewall as a Service，防火墙即服务)等网络安全解决方案。例如，用户可直接在OpenStack界面上操作订购虚拟防火墙，OpenStack控制台自动连接物理防火墙为用户创建虚拟防火墙以及做相应的配置，用户可以对自己的虚拟防火墙进行业务管理。OpenStack网络模块目前已初步定义了FWaaS，VPNaaS(Virtual Private Network as a Service，虚拟专用网即服务)，LBaaS(Load Balance as a Service，负载均衡即服务)等业务模块框架，通过对这些业务模块的集中控制，为用户提供较为完整的网络安全解决方案。
请参见图1，OpenStack系统框架如图1所示，在OpenStack框架中，各种安全业务，如Fiewall、LB、VPN等，都作为业务资源被OpenStack控制器统一管理和分发，但当存在多个资源节点形成的业务资源池时，OpenStack框架并没有给出在资源池中选择和分配最优资源的方案，从而可能造成资源分配不合理，导致资源不能被充分利用；例如可能出现某一资源节点超负荷运转，而其他一些资源节点却闲置的现象。
发明内容
有鉴于此，本发明提出一种业务资源的调度方法，应用于OpenStack控制器上，所述方法包括：
周期性的探测各资源节点的性能参数；
根据探测到的各性能参数确定出所述各资源节点中的可分配资源节点；
接收用户的资源获取请求，根据该资源获取请求以及预设调度策略从所述可分配资源节点中为所述用户分配最优资源节点，并将所述最优资源节点返回给所述用户。
优选地，所述各性能参数包括CPU使用率以及内存使用率；
所述根据探测到的各性能参数确定所述各资源节点中的可分配资源节点包括：
判断所述各资源节点的CPU使用率和/或内存使用率是否大于预设阈值；
当判断出所述各业务资源节点中的任一资源节点的CPU使用率和/或内存使用率大于所述预设阈值时，则确定该资源节点为不可分配资源节点；反之，则确定该资源节点为可分配资源节点。
优选地，所述根据预设调度策略从所述可分配资源节点中为所述用户分配最优资源节点包括：
比较所述可分配资源节点中各资源节点的优先级；
将优先级最高的资源节点作为最优资源节点分配给所述用户。
优选地，所述各性能参数还包括表征资源节点的资源可利用度的业务性能参数；
所述根据预设调度策略从所述可分配资源节点中为所述用户分配最优资源节点包括：
当所述可分配资源节点中包括多个优先级相同的最优资源节点时，比较所述多个优先级相同的最优资源节点的业务性能参数；
根据所述业务性能参数的比较结果选择当前资源可利用度较高的资源节点分配给所述用户。
优选地，所述业务性能参数包括业务流量大小和业务响应时间；
其中，业务流量较小的资源节点的资源可利用度较高；业务响应时间较短的资源节点的资源可利用度较高。
本发明还提出一种业务资源的调度装置，应用于OpenStack控制器上，所述装置包括：
探测模块，用于周期性的探测各资源节点的性能参数；
收发模块，用于接收用户的资源获取请求，并将分配模块分配的最优资源节点返回给该用户；
分配模块，用于根据探测到的各性能参数确定出所述各资源节点中的可分配资源节点；根据该资源获取请求以及预设调度策略从所述可分配资源节点中为所述用户分配最优资源节点，并将所述最优资源节点返回给收发模块。
优选地，所述各性能参数包括CPU使用率以及内存使用率；
所述分配模块进一步用于：
判断所述各资源节点的CPU使用率和/或内存使用率是否大于预设阈值；
当判断出所述各业务资源节点中的任一资源节点的CPU使用率和/或内存使用率大于所述预设阈值时，则确定该资源节点为不可分配资源节点；反之，则确定该资源节点为可分配资源节点。
优选地，所述分配模块进一步用于：
比较所述可分配资源节点中各资源节点的优先级；
将优先级最高的资源节点作为最优资源节点分配给所述用户。
优选地，所述各性能参数还包括表征资源节点的资源可利用度的业务性能参数；
所述分配模块进一步用于：
当所述可分配资源节点中包括多个优先级相同的最优资源节点时，比较所述多个优先级相同的最优资源节点的业务性能参数；
根据所述业务性能参数的比较结果选择当前资源可利用度较高的资源节点分配给所述用户。
优选地，所述业务性能参数包括业务流量大小和业务响应时间；
其中，业务流量较小的资源节点的资源可利用度较高；业务响应时间较短的资源节点的资源可利用度较高。
本发明基于现有OpenStack架构，通过周期性的探测各资源节点的性能参数来确定各资源节点中的可分配资源节点，并根据预设调度策略从所述可分配资源节点中为用户分配最优资源节点；实现了OpenStack架构中业务资源的优化分配，灵活、动态的进行资源调度，提高了资源的利用率。
附图说明
图1是现有技术中OpenStack系统框架图；
图2是本发明一种示例性实施方式中示出的一种业务资源的调度方法的流程图；
图3是本发明一种示例性实施方式示出的一种OpenStack系统框架图；
图4是本发明一种示例性实施方式示出的一种业务资源的调度装置的结构框图；
图5是本发明一种示例性实施方式示出的一种承载所述业务资源的调度装置的OpenStack控制器的硬件结构图。
具体实施方式
本发明基于现有OpenStack架构，通过周期性的探测各资源节点的性能参数来确定各资源节点中的可分配资源节点，并根据预设调度策略从可分配资源节点中为用户分配最优资源节点；实现了OpenStack架构中业务资源的优化分配，灵活、动态的进行资源调度，提高了资源的利用率。
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
请参见图2，本发明提出一种业务资源的调度方法，应用于OpenStack控制器上，所述方法执行如下步骤：
步骤201、周期性的探测各资源节点的性能参数；
步骤202、根据探测到的各性能参数确定各资源节点中的可分配资源节点；
步骤203、接收用户的资源获取请求，根据该资源获取请求以及预设调度策略从可分配资源节点中为用户分配最优资源节点，并将最优资源节点返回给用户。
在本实施例中，可以基于现有OpenStack架构，在OpenStack架构中增加一个资源池调度处理逻辑，来实施上述步骤。
请参见图3，图3为本实施例中示出的一种OpenStack架构。由图3可见，本实施例示出的OpenStack架构中，在现有OpenStack架构的基础上增加了一个资源池调度处理逻辑(以下简称调度逻辑)，该调度逻辑具体是增加在OpenStack控制器中，负责接收上层应用程序编程接口(Application Programming Interface，API)调用，根据预设调度策略灵活、动态的为用户分配最合理资源节点。
具体地，该调度逻辑接收用户的输入消息；该输入消息可以包括业务的创建请求，甚至可以包括对业务的性能要求。例如，用户可以通过输入消息申请一个防火墙服务，要求该防火墙业务的处理性能为1Gbbp/s。
当该调度逻辑收到用户的输入消息时，可以为该用户创建对应的业务以及分配合理的资源节点，并在为用户决策出最优的资源节点时，将决策结果返回给该用户。
具体地，该调度逻辑可以对资源池内各资源节点的不同性能参数进行周期性的探测，以实时监测资源池内各资源节点的负载以及运行状态。例如，通用的OpenStack架构中，通常包括FWaaS、VPNaaS以及LBaaS等为用户提供网络安全解决方案的业务模块，因此可以对资源池内与各资源节点的不同性能参数进行周期性的探测，从而达到实时监测资源池内各资源节点的负载与运行状态的目的。
其中，在对资源池内各资源节点的不同性能参数进行周期性的探测时，该性能参数可以是预先配置的性能参数，也可以是根据输入消息中用户对业务资源的具体性能要求而得出的性能参数，在本实施例中不进行特别限定，本领域技术人员可以结合实际的用户需求灵活选择。
例如，在本实施例示出的一种优选方案中，该性能参数可包括资源节点的CPU使用率、内存使用率以及其他可以表征资源节点的资源可利用度的业务性能参数；该业务性能参数，可以是业务流量大小、业务响应时间等参数，在具体实现时，业务流量较小以及业务响应时间较短的资源节点资源可利用度更高。
在本实施例中，该调度逻辑根据周期性的探测结果，确定出各资源节点中的可分配资源节点；当确定出各资源节点中的可分配资源节点后，该调度逻辑再结合预设的资源调度策略从可分配资源节点中为用户分配合理的资源节点。
具体地，该调度逻辑首先判断各资源节点的CPU使用率和/或内存使用率是否大于预设阈值，通过对各资源节点的CPU使用率和/或内存使用率进行阈值化处理，可将各资源节点划分为可分配资源节点和不可分配资源节点。
对于CPU使用率和/或内存使用率大于预设阈值的资源节点，为不可分配资源节点，将不再进行分配；对于CPU使用率和/或内存使用率低于预设阈值的资源节点，为可分配资源节点，将由该调度逻辑在收到用户的业务请求时，结合各资源节点的优先级以及业务性能参数，或者其他对业务有直接影响的性能参数，动态灵活的为该用户进行分配。
其中，所述阈值的大小在本实施例中不进行特别限定，可根据实际的用户需求进行设置。例如，如果用户想要申请一个处理性能为1Gbbp/s的防火墙服务，假设资源节点的CPU使用率高于70％时，该资源节点的处理性能将不能满足1Gbbp/s的需求，那么此时可以将所述阈值设置为70％。
进一步地，该调度逻辑在对可分配资源节点进行分配时，可以首先比较各资源节点的优先级，将优先级最高的资源节点作为最优资源节点分配给用户。当可分配资源节点中，包括多个优先级相同的最优资源节点时，则进一步比较该多个优先级相同的最优资源节点的业务性能参数，分别得出资源可利用度，以决策出为用户分配的最优资源节点。
具体地，当可分配资源节点中，包括多个优先级相同的最优资源节点时，可以进一步比较该多个优先级相同的最优资源节点的业务流量大小，选择该多个优先级相同的最优资源节点中业务流量较小的资源节点分配给该用户。
如果该多个优先级相同的最优资源节点中业务流量也相同，还可以进一步比较该多个优先级相同的最优资源节点的业务响应时间，选择业务响应时间较短的资源节点分配给该用户。
如果该多个优先级相同的最优资源节点中业务响应时间仍然相同，该调度逻辑还可以在资源节点随机为该用户分配一个，或者选择其他可以表征业务资源可利用度的性能参数继续进行比较，直到选择出合适的资源节点分配给该用户。
值得说明的是，以上实施例示出的预设调度策略仅为示例性的较佳实施例，在具体实现时本领域技术人员可以根据用户的实际需求制定具体的调度策略，在本实施例中不再进行一一列举。
由以上描述可知，本实施例示出的OpenStack架构中，通过对各资源节点性能参数进行实时监测，并结合预设的调度策略给用户分配合理的资源节点，可以优化OpenStack架构中业务资源的分配，灵活、动态的进行资源调度，提高了资源的利用率，而且不会造成某一资源节点超负荷运转，而其他一些资源节点却闲置的现象。
以下通过一个具体的应用实例，来详细描述本发明。
请继续参见图3，假设当前资源池中有个4个Firewalls资源节点，分别为A、B、C、D；某用户通过输入以下消息来申请一个处理性能为1Gbbp/s的防火墙服务：
Firewalls Request(请求获得一个防火墙服务)：
GET/v2.0/fw/firewalls.json
User-Agent:python-neutronclient
Accept:application/json
当该调度逻辑接收上层的API调用，获得这一输入消息后，通过预设调度策略为该用户分配合理的资源节点。
具体地，该调度逻辑实时监测各Firewalls资源节点的CPU使用率、内存使用率、业务流量大小、业务响应时间等性能参数，并根据监测结果确定出可分配的资源节点后，从可分配的资源节点中为该用户分配合理的资源节点。
假设CPU使用率和内存使用率均高于70％时，各Firewalls资源节点的处理性能将不能满足1Gbbp/s的要求，因此可以使用阈值70％将各Firewalls资源节点划分为可分配Firewalls资源节点和不可分配Firewalls资源节点。假设资源池中Firewalls资源节点A的CPU使用率和内存使用率均高于70％，Firewalls资源节点B、C、D的CPU使用率和内存使用率均低于70％，那么Firewalls资源节点A为不可分配资源节点，Firewalls资源节点B、C、D为可分配资源节点。
当划分完成后，该调度逻辑在可分配Firewalls资源节点B、C、D中为该用户分配最优的Firewalls资源节点。
该调度逻辑首先比较Firewalls资源节点B、C、D的优先级，选择优先级最高的Firewalls资源节点分配给该用户。
假如Firewalls资源节点B、C、D的优先级分别为1、2、2，那么该调度逻辑将Firewalls资源节点B分配给该用户(优先级取值越小优先级越高)。
假如Firewalls资源节点B、C、D的优先级分别为1、1、2，那么该调度逻辑再进一步比较资源节点B和C的业务流量大小；如果此时资源节点B的业务流量较小，那么该调度逻辑将资源节点B分配给该用户。
如果此时资源节点B和C的业务流量仍然相同，那么再进一步比较资源节点B和C的业务响应时间，如果此时资源节点B的业务响应时间更短，那么该调度逻辑将资源节点B分配给该用户。
如果所述资源节点B和C的业务响应时间仍然相同，该调度逻辑还可以在资源节点B和C中随机为该用户分配一个，或者选择其他可以表征业务资源可利用度的性能参数继续进行比较，直到选择出合适的资源节点分配给该用户。
当该调度逻辑最终为该用户决策出最优的资源节点时，将该资源节点的相关信息返回给该用户。
例如，假如该调度逻辑最终将资源节点B分配给了该用户，此时返回的防火墙服务信息如下：
Firewalls:Response
"firewalls":
"admin_state_up":true,
"description":"",
"firewall_policy_id":"c69933c1-b472-44f9-8226-30dc4ffd454c",
"id":"3b0ef8f4-82c7-44d4-a4fb-6177f9a21977",
"name":"B",
"status":"ACTIVE",
"tenant_id":"45977fa2dbd7482098dd68d0d8970117"
其中，返回的防火墙服务的相关信息中包括服务id，防火墙节点ID，防火墙状态，描述，用户id等信息。
通过以上描述可知，本发明基于现有OpenStack架构，通过实时监测各资源节点的性能参数来确定各资源节点中的可分配资源节点，并根据预设调度策略从所述可分配资源节点中为用户分配最优资源节点；实现了OpenStack架构中业务资源的优化分配，灵活、动态的进行资源调度，提高了资源的利用率。
请参见图4，本发明还提出一种业务资源的调度装置40，应用于OpenStack控制器上；其中，请参见图5，作为承载所述业务资源的调度装置40的OpenStack控制器涉及的硬件架构中，通常包括CPU、内存、非易失性存储器、网络接口以及内部总线等。以软件实现为例，本发明装置40通常可以理解为加载在内存中的计算机程序，通过CPU运行之后形成的软硬件相结合的逻辑装置；所述装置40包括：
探测模块401，用于周期性的探测各资源节点的性能参数；
收发模块402，用于接收用户的资源获取请求，并将分配模块403分配的最优资源节点返回给该用户；
分配模块403，用于根据探测到的各性能参数确定出所述各资源节点中的可分配资源节点；根据该资源获取请求以及预设调度策略从所述可分配资源节点中为所述用户分配最优资源节点，并将所述最优资源节点返回给收发模块402。
在本实施例中，该各性能参数包括CPU使用率以及内存使用率；
分配模块403进一步用于：
判断各资源节点的CPU使用率和/或内存使用率是否大于预设阈值；
当判断出各业务资源节点中的任一资源节点的CPU使用率和/或内存使用率大于预设阈值时，则确定该资源节点为不可分配资源节点；反之，则确定该资源节点为可分配资源节点。
在本实施例中，分配模块403进一步用于：
比较可分配资源节点中各资源节点的优先级；
将优先级最高的资源节点作为最优资源节点分配给用户。
在本实施例中，该各性能参数还包括表征资源节点的资源可利用度的业务性能参数；
分配模块403进一步用于：
当可分配资源节点中包括多个优先级相同的最优资源节点时，比较多个优先级相同的最优资源节点的业务性能参数；
根据业务性能参数的比较结果选择当前资源可利用度较高的资源节点分配给用户。
在本实施例中，该业务性能参数包括业务流量大小和业务响应时间；
其中，业务流量较小的资源节点的资源可利用度较高；业务响应时间较短的资源节点的资源可利用度较高。
本领域技术人员可以理解实施例中的装置中的模块可以按照实施例描述分布于实施例的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可进一步拆分成多个子模块。上述发明实施例编号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种业务资源的调度方法，应用于OpenStack控制器上，其特征在于，所述方法包括：
周期性的探测各资源节点的性能参数；其中；所述资源节点包括：FW资源节点、LB资源节点、VPN资源节点；
接收用户的资源获取请求；其中，所述资源获取请求包括用户对业务资源的性能要求；
根据探测到的各性能参数以及用户对业务资源的性能要求，确定出所述各资源节点中的可分配资源节点；
根据该资源获取请求以及预设调度策略从所述可分配资源节点中为所述用户分配最优资源节点，并将所述最优资源节点返回给所述用户。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各性能参数包括CPU使用率以及内存使用率；
所述根据探测到的各性能参数以及用户对业务资源的性能要求确定所述各资源节点中的可分配资源节点包括：
判断所述各资源节点的CPU使用率和/或内存使用率是否大于预设阈值；其中，所述预设阈值基于用户对业务资源的性能要求设置；
当判断出所述各业务资源节点中的任一资源节点的CPU使用率和/或内存使用率大于所述预设阈值时，则确定该资源节点为不可分配资源节点；反之，则确定该资源节点为可分配资源节点。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设调度策略从所述可分配资源节点中为所述用户分配最优资源节点包括：
比较所述可分配资源节点中各资源节点的优先级；
将优先级最高的资源节点作为最优资源节点分配给所述用户。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述各性能参数还包括表征资源节点的资源可利用度的业务性能参数；
所述根据预设调度策略从所述可分配资源节点中为所述用户分配最优资源节点包括：
当所述可分配资源节点中包括多个优先级相同的最优资源节点时，比较所述多个优先级相同的最优资源节点的业务性能参数；
根据所述业务性能参数的比较结果选择当前资源可利用度较高的资源节点分配给所述用户。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述业务性能参数包括业务流量大小和业务响应时间；
其中，业务流量较小的资源节点的资源可利用度较高；业务响应时间较短的资源节点的资源可利用度较高。
6.一种业务资源的调度装置，应用于OpenStack控制器上，其特征在于，所述装置包括：
探测模块，用于周期性的探测各资源节点的性能参数；其中；所述资源节点包括：FW资源节点、LB资源节点、VPN资源节点；
收发模块，用于接收用户的资源获取请求，并将分配模块分配的最优资源节点返回给该用户；其中，所述资源获取请求包括用户对业务资源的性能要求；
分配模块，用于根据探测到的各性能参数以及用户对业务资源的性能要求，确定出所述各资源节点中的可分配资源节点；根据该资源获取请求以及预设调度策略从所述可分配资源节点中为所述用户分配最优资源节点，并将所述最优资源节点返回给收发模块。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述各性能参数包括CPU使用率以及内存使用率；
所述分配模块进一步用于：
判断所述各资源节点的CPU使用率和/或内存使用率是否大于预设阈值；其中，所述预设阈值基于用户对业务资源的性能要求设置；
当判断出所述各业务资源节点中的任一资源节点的CPU使用率和/或内存使用率大于所述预设阈值时，则确定该资源节点为不可分配资源节点；反之，则确定该资源节点为可分配资源节点。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述分配模块进一步用于：
比较所述可分配资源节点中各资源节点的优先级；
将优先级最高的资源节点作为最优资源节点分配给所述用户。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述各性能参数还包括表征资源节点的资源可利用度的业务性能参数；
所述分配模块进一步用于：
当所述可分配资源节点中包括多个优先级相同的最优资源节点时，比较所述多个优先级相同的最优资源节点的业务性能参数；
根据所述业务性能参数的比较结果选择当前资源可利用度较高的资源节点分配给所述用户。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述业务性能参数包括业务流量大小和业务响应时间；
其中，业务流量较小的资源节点的资源可利用度较高；业务响应时间较短的资源节点的资源可利用度较高。
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