CN106126338A - 一种虚拟机集群伸缩配置的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种虚拟机集群伸缩配置的方法及装置,该方法包括:根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的各性能指标进行实时监控;通过对所述性能指标的数据进行分析,确定预期时间内对资源的需求情况;根据所述需求情况对所述虚拟机集群进行扩容或者缩减配置。本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的方法及装置,根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的CPU、内存、存储、网络的性能参数进行监控,并根据监控的数据,通过预测算法分析出接下来一段时间内应用的资源需求情况,并根据分析结果实现虚拟机集群的扩容或减配,能够实现对资源的充分利用,同时还能够实现对能耗成本的控制。
Description
技术领域
本发明涉及云计算技术领域,特别是涉及一种虚拟机集群伸缩配置的方法及装置。
背景技术
当前,云计算逐渐被行业认可,云逐渐实现并付诸于实践。云计算中的IaaS平台提供了业务应用所需的基础设施资源,提高了云数据中心资源利用率。在由多个虚拟机组成的应用集群场景下,在资源的利用率方面的优势更为明显。
但在目前的虚拟机集群应用模式下,还是存在着资源不能按需分配,无法实现根据应用的需求自动伸缩虚拟机集群,从而达到资源的更充分利用的目的。
发明内容
本发明的目的是提供一种虚拟机集群伸缩配置的方法及装置,目的在于解决现有虚拟机集群应用不能按需分配,不能达到资源充分利用的缺点。
为解决上述技术问题,本发明提供一种虚拟机集群伸缩配置的方法,包括:
根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的各性能指标进行实时监控;
通过对所述性能指标的数据进行分析,确定预期时间内对资源的需求情况;
根据所述需求情况对所述虚拟机集群进行扩容或者缩减配置。
可选地,所述根据所述需求情况对所述虚拟机集群进行扩容或者缩减配置包括:
当数据库集群需增加虚拟机节点时,采用业务自动编排技术从虚拟机组件库中确定最合适的资源组合,生成相应的虚拟机;并通过软件自动部署,从软件库中选取对应的软件源,自动部署到对应的虚拟机中,实现虚拟机集群的扩容。
可选地,所述根据所述需求情况对所述虚拟机集群进行扩容或者缩减配置包括:
当数据库集群出现资源冗余情况时,自动选取合适的虚拟机,进行资源的释放,实现虚拟机集群的缩减。
可选地,所述虚拟机组件库包括:虚拟机CPU池、内存池、虚拟卷池、GPU池和/或网络池。
可选地,所述性能指标包括:CPU性能指标、内存性能指标、存储性能指标以及网络性能指标。
本发明还提供了一种虚拟机集群伸缩配置的装置,包括:
监控模块,用于根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的各性能指标进行实时监控;
确定模块,用于通过对所述性能指标的数据进行分析,确定预期时间内对资源的需求情况;
配置模块,用于根据所述需求情况对所述虚拟机集群进行扩容或者缩减配置。
可选地,所述配置模块具体用于:
当数据库集群需增加虚拟机节点时,采用业务自动编排技术从虚拟机组件库中确定最合适的资源组合,生成相应的虚拟机;并通过软件自动部署,从软件库中选取对应的软件源,自动部署到对应的虚拟机中,实现虚拟机集群的扩容。
可选地,所述配置模块具体用于:
当数据库集群出现资源冗余情况时,自动选取合适的虚拟机,进行资源的释放,实现虚拟机集群的缩减。
可选地,所述虚拟机组件库包括:虚拟机CPU池、内存池、虚拟卷池、GPU池和/或网络池。
可选地,所述性能指标包括:CPU性能指标、内存性能指标、存储性能指标以及网络性能指标。
本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的方法及装置,通过根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的各性能指标进行实时监控;通过对性能指标的数据进行分析,确定预期时间内对资源的需求情况;根据需求情况对虚拟机集群进行扩容或者缩减配置。本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的方法及装置,根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的CPU、内存、存储、网络的性能参数进行监控,并根据监控的数据,通过预测算法分析出接下来一段时间内应用的资源需求情况,并根据分析结果实现虚拟机集群的扩容或减配,能够实现对资源的充分利用,同时还能够实现对能耗成本的控制。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案,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的介绍,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获得其他的附图。
图1为本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的方法的一种具体实施方式的流程图;
图2为本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的方法的另一种具体实施方式的流程图;
图3为本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的方法的又一种具体实施方式的流程图;
图4为本发明实施例提供的虚拟机集群伸缩配置的装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,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做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。
本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的方法的一种具体实施方式的流程图如图1所示,该方法包括:
步骤S101:根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的各性能指标进行实时监控;
作为一种具体实施方式,性能指标可以具体为:CPU性能指标、内存性能指标、存储性能指标以及网络性能指标。当然还可以为其他指标参数,这均不影响本发明的实现。
步骤S102:通过对所述性能指标的数据进行分析,确定预期时间内对资源的需求情况;
通过对应用以及应用的虚拟机集群性能指标的监控数据,根据预测算法,能够智能分析出接下来一段时间内应用集群对资源的需求状况。
步骤S103:根据所述需求情况对所述虚拟机集群进行扩容或者缩减配置。
本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的方法,通过根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的各性能指标进行实时监控;通过对性能指标的数据进行分析,确定预期时间内对资源的需求情况;根据需求情况对虚拟机集群进行扩容或者缩减配置。本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的方法,根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的CPU、内存、存储、网络的性能参数进行监控,并根据监控的数据,通过预测算法分析出接下来一段时间内应用的资源需求情况,并根据分析结果实现虚拟机集群的扩容或减配,能够实现对资源的充分利用,同时还能够实现对能耗成本的控制。
在上述实施例的基础上,本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的方法中对虚拟机集群进行扩容的过程可以具体为:
当数据库集群需增加虚拟机节点时,采用业务自动编排技术从虚拟机组件库中确定最合适的资源组合,生成相应的虚拟机;并通过软件自动部署,从软件库中选取对应的软件源,自动部署到对应的虚拟机中,实现虚拟机集群的扩容。
如图2本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的方法的另一种具体实施方式的流程图所示,该方法包括:
步骤S201:根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的各性能指标进行实时监控;
步骤S202:通过对所述性能指标的数据进行分析,确定预期时间内对资源的需求情况;
步骤S203:当数据库集群需增加虚拟机节点时,采用业务自动编排技术从虚拟机组件库中确定最合适的资源组合,生成相应的虚拟机;并通过软件自动部署,从软件库中选取对应的软件源,自动部署到对应的虚拟机中,实现虚拟机集群的扩容。
业务自动编排是虚拟机集群自动伸缩的技术实现。根据集群的资源需求,从虚拟机组件库中组合最合适的资源组合,生成相应的虚拟机。并通过软件自动部署功能,从软件库选取对应的软件源,自动部署到对应的虚拟机中,最后加入应用集群,实现集群的扩展。
进一步地,本申请在检测到集群出现资源冗余时,还可以自动选取合适的虚拟机,进行资源的释放,实现集群的减配,满足业务的需求。如图3本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的方法的又一种具体实施方式的流程图所示,该方法包括:
步骤S301:根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的各性能指标进行实时监控;
步骤S302:通过对所述性能指标的数据进行分析,确定预期时间内对资源的需求情况;
步骤S303:当数据库集群需增加虚拟机节点时,采用业务自动编排技术从虚拟机组件库中确定最合适的资源组合,生成相应的虚拟机;并通过软件自动部署,从软件库中选取对应的软件源,自动部署到对应的虚拟机中,实现虚拟机集群的扩容;
步骤S304:当数据库集群出现资源冗余情况时,自动选取合适的虚拟机,进行资源的释放,实现虚拟机集群的缩减。
需要指出的是,虚拟机组件及软件库是本发明的资源中心。虚拟机组件库可以具体包括但不限于:虚拟机CPU池、内存池、虚拟卷池、GPU池和/或网络池,用于生成应用所需要的虚拟机配置;软件库主要包括各类运行在虚拟机上的应用安装源。
下面以一具体实施例对本发明的实现过程进行进一步详细阐述。
假设一个数据库的集群运行在3台虚拟机上,为其他应用提供数据服务。
在某些时段,通过监控检测到数据库的访问量比较大,3台虚拟机的资源无法支撑数据库应用提供正常的服务。此时,通过性能分析预测得出此数据库集群需要增加一个虚拟机节点才能满足业务的正常运行,并且预测出虚拟机节点的配置为2vCPU、4G vMem、80G存储空间即可。
通过业务自动编排技术自动从组件库中获取资源,生成对应的虚拟机。自动启动虚拟机并配置,从软件库中拉取对应版本的数据库安装源,自动部署到该虚拟机中,完成后自动加入集群。
而在某些时段,通过监控发现访问量变小,数据库集群将为3个节点即可。此时,根据分析结果通过自动编排技术选择合适的虚拟机,关机且释放资源。
下面对本发明实施例提供的虚拟机集群伸缩配置的装置进行介绍,下文描述的虚拟机集群伸缩配置的装置与上文描述的虚拟机集群伸缩配置的方法可相互对应参照。
图4为本发明实施例提供的虚拟机集群伸缩配置的装置的结构框图,参照图4虚拟机集群伸缩配置的装置可以包括:
监控模块100,用于根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的各性能指标进行实时监控;
确定模块200,用于通过对所述性能指标的数据进行分析,确定预期时间内对资源的需求情况;
配置模块300,用于根据所述需求情况对所述虚拟机集群进行扩容或者缩减配置。
作为一种具体实施方式,本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的装置中,上述配置模块300可以具体用于:
当数据库集群需增加虚拟机节点时,采用业务自动编排技术从虚拟机组件库中确定最合适的资源组合,生成相应的虚拟机;并通过软件自动部署,从软件库中选取对应的软件源,自动部署到对应的虚拟机中,实现虚拟机集群的扩容。
作为一种具体实施方式,本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的装置中,上述配置模块300可以具体用于:
当数据库集群出现资源冗余情况时,自动选取合适的虚拟机,进行资源的释放,实现虚拟机集群的缩减。
具体地,本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的装置中,虚拟机组件库可以包括:虚拟机CPU池、内存池、虚拟卷池、GPU池和/或网络池。
其中,性能指标可以包括但不限于:CPU性能指标、内存性能指标、存储性能指标以及网络性能指标。
本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的装置,通过根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的各性能指标进行实时监控;通过对性能指标的数据进行分析,确定预期时间内对资源的需求情况;根据需求情况对虚拟机集群进行扩容或者缩减配置。本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的装置,根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的CPU、内存、存储、网络的性能参数进行监控,并根据监控的数据,通过预测算法分析出接下来一段时间内应用的资源需求情况,并根据分析结果实现虚拟机集群的扩容或减配,能够实现对资源的充分利用,同时还能够实现对能耗成本的控制。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处,各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块,或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上对本发明所提供的虚拟机集群伸缩配置的方法以及装置进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以对本发明进行若干改进和修饰,这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种虚拟机集群伸缩配置的方法,其特征在于,包括:
根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的各性能指标进行实时监控;
通过对所述性能指标的数据进行分析,确定预期时间内对资源的需求情况;
根据所述需求情况对所述虚拟机集群进行扩容或者缩减配置。
2.如权利要求1所述的虚拟机集群伸缩配置的方法,其特征在于,所述根据所述需求情况对所述虚拟机集群进行扩容或者缩减配置包括:
当数据库集群需增加虚拟机节点时,采用业务自动编排技术从虚拟机组件库中确定最合适的资源组合,生成相应的虚拟机;并通过软件自动部署,从软件库中选取对应的软件源,自动部署到对应的虚拟机中,实现虚拟机集群的扩容。
3.如权利要求2所述的虚拟机集群伸缩配置的方法,其特征在于,所述根据所述需求情况对所述虚拟机集群进行扩容或者缩减配置包括:
当数据库集群出现资源冗余情况时,自动选取合适的虚拟机,进行资源的释放,实现虚拟机集群的缩减。
4.如权利要求2或3所述的虚拟机集群伸缩配置的方法,其特征在于,所述虚拟机组件库包括:虚拟机CPU池、内存池、虚拟卷池、GPU池和/或网络池。
5.如权利要求1至3任一项所述的虚拟机集群伸缩配置的方法,其特征在于,所述性能指标包括:CPU性能指标、内存性能指标、存储性能指标以及网络性能指标。
6.一种虚拟机集群伸缩配置的装置,其特征在于,包括:
监控模块,用于根据业务的资源需求特性,对虚拟机集群的各性能指标进行实时监控;
确定模块,用于通过对所述性能指标的数据进行分析,确定预期时间内对资源的需求情况;
配置模块,用于根据所述需求情况对所述虚拟机集群进行扩容或者缩减配置。
7.如权利要求6所述的虚拟机集群伸缩配置的装置,其特征在于,所述配置模块具体用于:
当数据库集群需增加虚拟机节点时,采用业务自动编排技术从虚拟机组件库中确定最合适的资源组合,生成相应的虚拟机;并通过软件自动部署,从软件库中选取对应的软件源,自动部署到对应的虚拟机中,实现虚拟机集群的扩容。
8.如权利要求7所述的虚拟机集群伸缩配置的装置,其特征在于,所述配置模块具体用于:
当数据库集群出现资源冗余情况时,自动选取合适的虚拟机,进行资源的释放,实现虚拟机集群的缩减。
9.如权利要求7或8所述的虚拟机集群伸缩配置的装置,其特征在于,所述虚拟机组件库包括:虚拟机CPU池、内存池、虚拟卷池、GPU池和/或网络池。
10.如权利要求6至8任一项所述的虚拟机集群伸缩配置的装置,其特征在于,所述性能指标包括:CPU性能指标、内存性能指标、存储性能指标以及网络性能指标。
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Country Status (1)
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---|---|
CN (1) | CN106126338A (zh) |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107734035A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-02-23 | 华南理工大学 | 一种云计算环境下的虚拟集群自动伸缩方法 |
CN107943555A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-04-20 | 华南理工大学 | 一种云计算环境下的大数据存储和处理平台及处理方法 |
CN108369526A (zh) * | 2017-08-07 | 2018-08-03 | 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 | 一种虚拟机的启动方法、装置和智能终端 |
CN108847956A (zh) * | 2018-05-08 | 2018-11-20 | 国家计算机网络与信息安全管理中心 | 一种电信网安全业务vnf的多维智能扩缩容方法和系统 |
CN109062666A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-12-21 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种虚拟机集群管理方法及相关装置 |
CN109309584A (zh) * | 2018-09-03 | 2019-02-05 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种虚拟机密度配置方法、装置、终端及存储介质 |
CN109521943A (zh) * | 2017-09-19 | 2019-03-26 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 云数据库实例的分配方法及相关产品 |
CN109710500A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-05-03 | 西安工程大学 | 一种基于自动伸缩Docker集群的组合预测方法 |
CN109783577A (zh) * | 2019-01-05 | 2019-05-21 | 咪付(广西)网络技术有限公司 | 一种基于策略的云端数据库弹性伸缩方法 |
CN110502338A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-11-26 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种性能扩容预测方法、装置、计算设备及存储介质 |
CN111158974A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-05-15 | 华南理工大学 | 一种面向云服务器的硬件感知cpu能耗测算方法 |
CN111211998A (zh) * | 2019-12-12 | 2020-05-29 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 可弹性扩容的资源配给方法、装置和电子设备 |
CN111352726A (zh) * | 2018-12-24 | 2020-06-30 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种基于容器化微服务的流数据处理方法及装置 |
CN111813556A (zh) * | 2020-07-21 | 2020-10-23 | 北京东方通软件有限公司 | 云计算环境下的虚拟集群的弹性伸缩方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101859317A (zh) * | 2010-05-10 | 2010-10-13 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种利用虚拟化构建数据库集群的方法 |
CN102646062A (zh) * | 2012-03-20 | 2012-08-22 | 广东电子工业研究院有限公司 | 一种云计算平台应用集群弹性扩容方法 |
CN103530162A (zh) * | 2013-10-22 | 2014-01-22 | 中国科学院信息工程研究所 | 一种虚拟机在线自动软件安装的方法及系统 |
CN103559072A (zh) * | 2013-10-22 | 2014-02-05 | 无锡中科方德软件有限公司 | 虚拟机双向自动伸缩服务实现方法及其系统 |
CN105141691A (zh) * | 2015-09-02 | 2015-12-09 | 浪潮集团有限公司 | 一种云计算下虚拟机集群自动扩展系统和方法 |
-
2016
- 2016-06-21 CN CN201610453132.9A patent/CN106126338A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101859317A (zh) * | 2010-05-10 | 2010-10-13 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种利用虚拟化构建数据库集群的方法 |
CN102646062A (zh) * | 2012-03-20 | 2012-08-22 | 广东电子工业研究院有限公司 | 一种云计算平台应用集群弹性扩容方法 |
CN103530162A (zh) * | 2013-10-22 | 2014-01-22 | 中国科学院信息工程研究所 | 一种虚拟机在线自动软件安装的方法及系统 |
CN103559072A (zh) * | 2013-10-22 | 2014-02-05 | 无锡中科方德软件有限公司 | 虚拟机双向自动伸缩服务实现方法及其系统 |
CN105141691A (zh) * | 2015-09-02 | 2015-12-09 | 浪潮集团有限公司 | 一种云计算下虚拟机集群自动扩展系统和方法 |
Cited By (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108369526A (zh) * | 2017-08-07 | 2018-08-03 | 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 | 一种虚拟机的启动方法、装置和智能终端 |
WO2019028596A1 (zh) * | 2017-08-07 | 2019-02-14 | 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 | 一种虚拟机的启动方法、装置和智能终端 |
CN108369526B (zh) * | 2017-08-07 | 2022-03-11 | 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 | 一种虚拟机的启动方法、装置和智能终端 |
CN109521943B (zh) * | 2017-09-19 | 2022-09-20 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 云数据库实例的分配方法及相关产品 |
CN109521943A (zh) * | 2017-09-19 | 2019-03-26 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 云数据库实例的分配方法及相关产品 |
CN107734035B (zh) * | 2017-10-17 | 2020-04-28 | 华南理工大学 | 一种云计算环境下的虚拟集群自动伸缩方法 |
CN107943555A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-04-20 | 华南理工大学 | 一种云计算环境下的大数据存储和处理平台及处理方法 |
CN107943555B (zh) * | 2017-10-17 | 2021-11-23 | 华南理工大学 | 一种云计算环境下的大数据存储和处理平台及处理方法 |
CN107734035A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-02-23 | 华南理工大学 | 一种云计算环境下的虚拟集群自动伸缩方法 |
CN108847956A (zh) * | 2018-05-08 | 2018-11-20 | 国家计算机网络与信息安全管理中心 | 一种电信网安全业务vnf的多维智能扩缩容方法和系统 |
CN108847956B (zh) * | 2018-05-08 | 2021-08-17 | 国家计算机网络与信息安全管理中心 | 一种电信网安全业务vnf的多维智能扩缩容方法和系统 |
CN109062666A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-12-21 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种虚拟机集群管理方法及相关装置 |
CN109309584A (zh) * | 2018-09-03 | 2019-02-05 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种虚拟机密度配置方法、装置、终端及存储介质 |
CN109710500A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-05-03 | 西安工程大学 | 一种基于自动伸缩Docker集群的组合预测方法 |
CN111352726B (zh) * | 2018-12-24 | 2024-04-05 | 三六零科技集团有限公司 | 一种基于容器化微服务的流数据处理方法及装置 |
CN111352726A (zh) * | 2018-12-24 | 2020-06-30 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种基于容器化微服务的流数据处理方法及装置 |
CN109783577A (zh) * | 2019-01-05 | 2019-05-21 | 咪付(广西)网络技术有限公司 | 一种基于策略的云端数据库弹性伸缩方法 |
CN109783577B (zh) * | 2019-01-05 | 2021-10-08 | 咪付(广西)网络技术有限公司 | 一种基于策略的云端数据库弹性伸缩方法 |
CN110502338A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-11-26 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种性能扩容预测方法、装置、计算设备及存储介质 |
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CN111158974A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-05-15 | 华南理工大学 | 一种面向云服务器的硬件感知cpu能耗测算方法 |
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CN111211998A (zh) * | 2019-12-12 | 2020-05-29 | 北京淇瑀信息科技有限公司 | 可弹性扩容的资源配给方法、装置和电子设备 |
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