CN106161625A - 一种用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法 - Google Patents

一种用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法，包括：S11：获取虚拟机预设时间段内的负载平均使用率；S12：判断虚拟机的负载平均使用率是否处于对应负载的预设调节阈值范围内；S13：若否，则判断虚拟机当前配置是否处于预设的配置阈值范围内；S14：若是，则判断虚拟机是否支持负载的热插拔，若虚拟机不支持负载的热插拔，则执行步骤S15，否则，直接执行步骤S16；S15：将虚拟机关机，然后执行步骤S16；S16：对虚拟机进行配置调整对虚拟机负载进行监控，精准地获取了用户对计算资源的需求，相应地调整虚拟机的配置，既能满足云计算用户对计算资源的需求，又能实现计算资源的利用最大化。

Description

一种用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法
技术领域
本发明涉及云计算技术领域，特别是涉及一种用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法。
背景技术
随着信息技术的发展，云计算已经逐步成为了业界的发展热点，云计算技术也逐渐被应用到教育、科学、文化、公安、政府、卫生、高性能计算、电子商务、物联网等多个领域，随之云计算服务平台的使用量和活跃度也与日俱增。
随着云计算的深入发展，云计算对用户的生活和工作的影响日益增加，但是，在日常虚拟机使用过程中，用户对虚拟机的计算配置的要求不是一成不变的。随着工作周期和工作节奏的变化，用户对计算资源的要求是一直变化的，如果一直为用户提供大量的计算资源就会导致计算资源的整体利用率较低，导致资源的荒置；而如果一直为用户提供较少的计算资源，就会由于计算资源短缺而为用户的工作和生活带来极大的不便。
因此，如何提供一种虚拟机的高可用技术方案，在满足云计算用户对计算资源的需求的同时实现计算资源的利用最大化，是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法，可以在满足云计算用户对计算资源的需求的同时实现计算资源的利用最大化。
为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：
一种用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法，包括：
S11：获取虚拟机预设时间段内的负载平均使用率；
S12：判断所述虚拟机的负载平均使用率是否处于对应负载的预设调节阈值范围内；
S13：若否，则判断所述虚拟机当前配置是否处于预设的配置阈值范围内；
S14：若是，则判断所述虚拟机是否支持所述负载的热插拔，若所述虚拟机不支持所述负载的热插拔，则执行步骤S15，否则，直接执行步骤S16；
S15：将虚拟机关机，然后执行步骤S16；
S16：对所述虚拟机进行配置调整。
优选地，在对所述虚拟机进行配置调整之后，还包括：
若所述虚拟机不支持所述负载的热插拔，则将所述虚拟机开机。
优选地，所述负载包括所述虚拟机的CPU和内存。
优选地，所述判断所述虚拟机的负载平均使用率是否处于对应负载的预设调节阈值范围内，包括：
判断所述虚拟机的负载平均使用率是否处于对应负载的缩减阈值至扩容阈值之间。
优选地，所述判断所述虚拟机当前配置是否处于预设的配置阈值范围内，包括：
判断所述虚拟机的当前配置是否处于预设的配置的缩减下限和扩容上限之间。
优选地，在所述获取虚拟机预设时间段内的负载平均使用率之前，还包括：
通过任务调度每隔预设时间段对虚拟机进行轮询检测，判断所述虚拟机是否开启了高可用弹性伸缩策略；
若是，则执行步骤S11。
优选地，所述对所述虚拟机进行配置调整，包括：
以判定所述虚拟机开启了高可用弹性伸缩策略的时间点的所述虚拟机的配置为基准，每次以该基准的10％进行相应调整。
优选地，通过任务调度每隔预设时间段对虚拟机进行轮询检测为：通过任务调度每隔15分钟对虚拟机进行轮询检测
与现有技术相比，上述技术方案具有以下优点：
本发明所提供的一种用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法，包括：S11：获取虚拟机预设时间段内的负载平均使用率；S12：判断虚拟机的负载平均使用率是否处于对应负载的预设调节阈值范围内；S13：若否，则判断虚拟机当前配置是否处于预设的配置阈值范围内；S14：若是，则判断虚拟机是否支持负载的热插拔，若虚拟机不支持负载的热插拔，则执行步骤S15，否则，直接执行步骤S16；S15：将虚拟机关机，然后执行步骤S16；S16：对虚拟机进行配置调整。获取虚拟机预设时间段内的负载平均使用率，即对虚拟机负载进行监控，精准地获取了用户对计算资源的需求，并根据负载的平均使用率，相应地调整虚拟机的配置，从而使得对虚拟机的调整更为贴合用户的需求。既能满足云计算用户对计算资源的需求，又能实现计算资源的利用最大化。
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为本发明一种具体实施方式所提供的用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法流程图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法，可以在满足云计算用户对计算资源的需求的同时实现计算资源的利用最大化。
为了使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
在以下描述中阐述了具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以多种不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广。因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
请参考图1，图1为本发明一种具体实施方式所提供的用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法流程图。
本发明的一种具体实施方式提供了一种用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法，包括：
S11：获取虚拟机预设时间段内的负载平均使用率。
在本实施方式中，所谓的负载包括虚拟机的CPU和内存，因而获取虚拟机预设时间段内的负载平均使用率，指的是获取虚拟机在当前时间点之前的预设时间段内的CPU和内存的平均使用率。实现了对虚拟机负载的监控。
S12：判断虚拟机的负载平均使用率是否处于对应负载的预设调节阈值范围内。
即判断虚拟机的负载平均使用率是否处于对应负载的缩减阈值至扩容阈值之间。
为了准确地理解用户对于虚拟机的高可用的实际诉求，在本实施方式中，预先对数据库表进行设计，保存用户对每台虚拟机的配置调整负载阈值、调整上限以及监控周期等数据，以为实现虚拟机的高可用提供数据支持。如表1所示，表1为本发明一种实施方式所提供的一种虚拟机高可用配置信息表，其对数据库中的字段名、数据类型和备注做了说明。
表1 一种虚拟机高可用配置信息表
如表1所示，在本实施方式中，预先对每台虚拟机设置了CPU扩容阈值和缩减阈值，以及内存扩容阈值和缩减阈值。即当用户的虚拟机负载在对应的负载缩减阈值和扩容阈值之间时，表示此时计算资源的配置是合理的，无需对该虚拟机的配置进行调整。
S13：若否，则判断虚拟机当前配置是否处于预设的配置阈值范围内。
当虚拟机的负载平均使用率未处于对应负载的预设调节阈值范围内时，即虚拟机的负载超出了该负载的扩容阈值或者低于该负载的缩减阈值，则表示此时用户对于虚拟机的计算资源的利用已经不在合理的范围内。此时，即判断虚拟机的当前配置是否处于预设的配置的缩减下限和扩容上限之间，即判断此时通过调整虚拟机的配置是否可以实现对该虚拟机的计算资源的配置优化。
S14：若是，则判断虚拟机是否支持负载的热插拔，若虚拟机不支持负载的热插拔，则执行步骤S15，否则，直接执行步骤S16。
若虚拟机当前配置处于预设的配置阈值范围内，即虚拟机的当前配置既没有超过负载预设的配置的扩容上限，也没有低于负载预设的配置的缩减下限，则判断该虚拟机是否支持负载的热插拔，即判断该虚拟机是否能够在线进行配置调整。
S15：将虚拟机关机，然后执行步骤S16。
当该虚拟机不支持热插拔时，则只能对该虚拟机先进性关机处理，然后在对该虚拟机进行配置的调整。
S16：对虚拟机进行配置调整。而若当前虚拟机支持热插拔，则可以直接进行对应的负载热插拔，以调整虚拟机的配置。调整虚拟机的配置包括：当虚拟机处于高负载时，为其进行CPU、内存的扩容，以满足用户对于计算资源的需求；当虚拟机处于低负载时，为其进行CPU、内存的缩减，及时回收不被使用的资源，减少资源的浪费和荒置情况，从而可以在满足云计算用户对计算资源的需求的同时实现计算资源的利用最大化。
在本实施方式中，基于对虚拟机负载的监控对虚拟机的配置进行调整，精准地获取了用户对于计算资源的需求，当虚拟机处于高负载时，为其进行CPU、内存的扩容，以满足用户对于计算资源的需求；当虚拟机处于低负载时，为其进行CPU、内存的缩减，及时回收不被使用的资源，减少资源的浪费和荒置情况，从而可以在满足云计算用户对计算资源的需求的同时实现计算资源的利用最大化。
进一步地，在对虚拟机进行配置调整之后，还包括：
若虚拟机不支持负载的热插拔，则将虚拟机开机。
若虚拟机不支持负载的热插拔，则在对该虚拟机进行关机后，进行了配置调整，在配置调整完成后，还需要及时将虚拟机进行开机处理，以便于用户使用。
在本发明的一种实施方式中，在获取虚拟机预设时间段内的负载平均使用率之前，还包括：
通过任务调度每隔预设时间段对虚拟机进行轮询检测，判断虚拟机是否开启了高可用弹性伸缩策略；若是，则执行步骤S11。
在实际应用中，可能并不是所有的虚拟机开启了高可用弹性伸缩策略，因此，为了提高该方法的实用效率，通过任务调度的方式每隔一个预设时间段对目标虚拟机进行轮询检测，检测各目标虚拟机是否开启了高可用弹性伸缩策略，若目标虚拟机开启了该策略，则实施上述各实施方式中的用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法，以对虚拟机进行配置调整。优选地，通过任务调度每隔15分钟对虚拟机进行轮询检测。所谓的高可用弹性伸缩策略指的即是虚拟机所具有的当虚拟机处于高负载时，为其进行CPU、内存的扩容，以及当虚拟机处于低负载时，为其进行CPU、内存的缩减的功能。
其中，对虚拟机进行配置调整，包括：以判定虚拟机开启了高可用弹性伸缩策略的时间点的虚拟机的配置为基准，每次以该基准的10％进行相应调整。其中，CPU的最小步长为1，内存的最小步长为128M。
综上所述，本发明所提供的用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法，基于对虚拟机负载的监控对虚拟机的配置进行调整，精准地获取了用户对于计算资源的需求，当虚拟机处于高负载时，为其进行CPU、内存的扩容，以满足用户对于计算资源的需求；当虚拟机处于低负载时，为其进行CPU、内存的缩减，及时回收不被使用的资源，减少资源的浪费和荒置情况，从而可以在满足云计算用户对计算资源的需求的同时实现计算资源的利用最大化。
以上对本发明所提供的一种用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法进行了详细介绍。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 (8)

1.一种用于提高虚拟机的云计算资源利用率的方法，其特征在于，包括：
S11：获取虚拟机预设时间段内的负载平均使用率；
S12：判断所述虚拟机的负载平均使用率是否处于对应负载的预设调节阈值范围内；
S13：若否，则判断所述虚拟机当前配置是否处于预设的配置阈值范围内；
S14：若是，则判断所述虚拟机是否支持所述负载的热插拔，若所述虚拟机不支持所述负载的热插拔，则执行步骤S15，否则，直接执行步骤S16；
S15：将虚拟机关机，然后执行步骤S16；
S16：对所述虚拟机进行配置调整。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述虚拟机进行配置调整之后，还包括：
若所述虚拟机不支持所述负载的热插拔，则将所述虚拟机开机。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述负载包括所述虚拟机的CPU和内存。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述判断所述虚拟机的负载平均使用率是否处于对应负载的预设调节阈值范围内，包括：
判断所述虚拟机的负载平均使用率是否处于对应负载的缩减阈值至扩容阈值之间。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断所述虚拟机当前配置是否处于预设的配置阈值范围内，包括：
判断所述虚拟机的当前配置是否处于预设的配置的缩减下限和扩容上限之间。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，在所述获取虚拟机预设时间段内的负载平均使用率之前，还包括：
通过任务调度每隔预设时间段对虚拟机进行轮询检测，判断所述虚拟机是否开启了高可用弹性伸缩策略；
若是，则执行步骤S11。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述虚拟机进行配置调整，包括：
以判定所述虚拟机开启了高可用弹性伸缩策略的时间点的所述虚拟机的配置为基准，每次以该基准的10％进行相应调整。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过任务调度每隔预设时间段对虚拟机进行轮询检测为：通过任务调度每隔15分钟对虚拟机进行轮询检测。
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