CN107707638B - 一种分布式云压测机资源管理系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种分布式云压测机资源管理系统和方法，资源管理系统包括：业务管理系统，作为操作终端供用户进行压测管理；升压系统，基于SaaS模式的分布式方式部署，作为压测执行端用于执行压测；和业务调度系统，设于业务管理系统与升压系统之间，用于依据压测任务的需求实现压测资源的动态规划。资源管理方法包括如下步骤：S1、创建压测任务；S2、构建动态压测平台，包括：在备选的压测机中选择合适的压测机构建动态压测平台；和S3、执行压测任务，利用动态压测平台执行压测任务。本发明通过对压测资源的动态规划管理，使得可以更准确地模拟真实压力，压力测试结果可以更准确，有利于在压测过程中更全面准确地发现问题、解决问题。

Description

一种分布式云压测机资源管理系统及方法
技术领域
本发明属于分布式云压测技术领域，具体涉及一种分布式云压测机资源管理技术，主要用于实现压测机资源的动态管理，以确保压测任务的完成，并能节约资源。
背景技术
目前，云压测领域基本还处于萌芽状态。其虽然可以通过测试实现对产品的改善，但是，由于不能模拟真实的压力，其压力测试结果往往还是不够准确，主要表现在产品上线后真实用户的使用情况与测试情况差别较大。例如，有一些不足未能在测试时发现、解决，在实际使用时才发现，而这会在一定程度上影响用户的使用体验，有时甚至给客户留下极其不好的印象。尤其是对于需要进行全国甚至全球压力测试的情况而言，由于不能通过全国或全球的压测点来发送压测请求，模拟真实的压力，上述问题更加突出。
同时，目前的云压测产品由于不能动态启停，因此，需要一直运行一批压测机，以便执行压测任务，这就造成了压测机资源的浪费；或者，当有压测任务时，人工启动一批压测机，待压测任务结束后再人工关闭这批压测机，这又造成了人力资源的浪费。
另外，当压测过程中出现问题时，现有的压测技术既不能自动纠错，也不能重新规划压测资源，往往会造成压测任务中断，达不到压测的目的。
发明内容
为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种分布式云压测机资源管理系统，其可以实现资源的动态规划，可以更准确地模拟真实压力，压力测试结果可以更准确。
本发明还提供一种分布式云压测机资源管理方法，其可以实现资源的动态规划，可以更准确地模拟真实压力，压力测试结果可以更准确。
为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：
一种分布式云压测机资源管理系统，其包括：
业务管理系统，作为操作终端供用户进行压测管理；
升压系统，基于SaaS模式的分布式方式部署，作为压测执行端用于执行压测；
业务调度系统，设于业务管理系统与升压系统之间，用于依据压测任务的需求实现压测资源的动态规划。
借此，可以实现压测资源的动态规划，更好地模拟真实业务场景与用户行为，使得压力测试更准确。
其中，业务管理系统包括：
预约任务模块，用于供用户预约任务；
预约资源算法模块，用于依据预约任务的需求选择符合预定要求的压测点。
其中，业务管理系统还包括：
预约判定模块，用于判断预定压测点是否可以预约。
其中，业务管理系统还包括：
返回错误提示模块，当预定压测点不可预约时，用于返回错误提示。
其中，业务管理系统还包括：
结果实时展示模块，用于实时展示压测结果。
其中，升压系统包括：
若干压测机，各压测机具有下列模块中的任一个或任几个：
启动模块，用于供业务调度系统启动压测机；
心跳发送模块，用于发送压测机的心跳至业务调度系统；
压测任务执行模块，用于执行压测任务；
指标采集模块，用于采集压测指标(压测指标包括压测结果)；
存储模块，用于存储压测结果。
其中，压测任务执行模块包括：
压测请求模块，用于发送压测请求；
负载生成模块，用于生成负载。
其中，业务调度系统包括：
资源管理算法模块，用于根据压测任务的需求和升压系统的资源状况计算压测资源如何进行动态规划。
其中，业务调度系统还包括：
压测机选取模块，用于选择合适的压测机。
其中，业务调度系统还包括：
压测机停止模块，用于停止或删除压测机。
其中，业务调度系统还包括：
任务分解模块，用于将压测任务分解为若干子任务。
其中，业务调度系统还包括：
任务分配模块，用于向压测机分配压测任务或子任务。
其中，业务调度系统还包括：
任务准备模块，用于准备压测任务。
其中，业务调度系统还包括：
压测机任务预判模块，用于判断压测任务结束后的一定时间内，压测机是否有新的压测任务。以便于确定是保留还是删除压测机，例如，可以在压测任务完成前或完成时进行判断，以提高压测任务的执行效率，并避免浪费资源。
其中，业务调度系统还包括：
压测机状态监控模块，用于监控压测机的状态。例如，当监测到压测机异常时，删除压测机。
其中，分布式云压测机资源管理系统还包括OLAP系统，用于对压测结果进行分析处理，处理后的数据可以通过结果实时展示模块(例如在Web页面)实时展示。
借助上述结构的设置，本发明的分布式云压测机资源管理系统，其可以实现资源的动态规划，可以更准确地模拟真实压力，压力测试结果可以更准确，有利于更彻底地解决问题。例如，可以根据压测任务自动启动云主机，分配压测任务；实时监控云主机状态，当压测中出现问题时，能实现任务的重新分配，可以保证压测任务的正确执行；压测结束后，可以自动关闭云主机或者给云主机分配新的压测任务。
一种分布式云压测机资源管理方法，其包括如下步骤：
S1、创建压测任务；
S2、构建动态压测平台，包括：在备选的压测机中选择合适的压测机构建动态压测平台；
S3、执行压测任务，利用动态压测平台执行压测任务。
借助压测资源的动态规划，可以根据压测任务的需求动态构建适当的压测平台，以更准确地模拟真实压力，使得压力测试结果可以更准确，有利于更彻底地解决问题。
其中，步骤S1中包括：在创建压测任务时设定下列参数中的任一项或任几项：压测开始时间、所需模拟的压力、对压测机的要求。
较佳的，所需模拟的压力包括下列参数中的任一项或任几项：预定时间内所需模拟的压力、单位时间内所需模拟的压力、所需模拟的压力随时间轴的变化。
其中，对压测机的要求包括下列参数中的任一项或任几项：压测机的总体执行能力、压测机所在的网络位置。
较佳的，包括下列参数中的任一项或任几项：各压测机的自身性能参数、各压测机在网络上的分布情况、压测机数量。
其中，步骤S2中，备选的压测机可以是分布于国内的预定位置，也可以是分布于世界范围内的预定位置。
其中，步骤S2中，压测机的选择包括判定压测机的心跳是否符合预定要求。借以更合理地规划压测资源，构建出更佳的动态压测平台。
其中，步骤S2中，压测机的选择包括判定压测机的任务执行状态是否符合预定要求。借以更合理地规划压测资源，构建出更佳的动态压测平台。
其中，步骤S2中，压测机的选择包括判定所选出的压测机的任务执行能力是否符合预定要求。借以更准确地模拟真实压力，使得压力测试结果可以更准确。例如各压测机的配置状况。
其中，步骤S2中，压测机的选择包括判定所选出的压测机的网络位置是否符合预定要求。借以更准确地模拟真实压力，使得压力测试结果可以更准确。
其中，步骤S2中，动态压测平台的构建是依据所要创建的压测任务的需求来进行的。借以更准确地模拟真实压力，使得压力测试结果可以更准确。
较佳的，动态压测平台的构建包括新增压测机、删除压测机。
其中，步骤S2中，包括步骤S22、判断预定压测点是否可以预约。
其中，步骤S22中，若判断结果为是，则执行步骤S3。
其中，步骤S22中，若判断结果为否，则执行步骤S23、返回错误提示。
其中，步骤S2中，还包括步骤S21、根据预约资源算法，选择合适的压测点作为预定压测点。
其中，步骤S21的基本思路为根据压测点的空闲时间与预约任务的匹配度判断是否合适。例如，具体方式可以为：根据预约任务的开始时间和结束时间，获取此时间段内已预约的任务，然后根据预约任务的开始时间和结束时间，判断各时间点的资源是否充足，如果资源充足则将此压测点作为预定压测点，表示可以将新任务分配到此压测点。
其中，步骤S3中，包括步骤S31、任务分解，即将压测任务分解为若干小的子任务，借以提高任务执行效率。
其中，分布式云压测机资源管理方法还包括步骤S4、存储结果。
例如，各压测机将测试结果实时采样，并可以将测试结果压缩保存。
其中，分布式云压测机资源管理方法还包括步骤S5、结果实时展示。
例如，压测结果数据可以经过OLAP系统处理，在web页面实时展示。
其中，分布式云压测机资源管理方法还包括步骤S6、任务结束后，停止压测机。借此不仅可以节约资源，还可以提高压测机的利用率。
其中，分布式云压测机资源管理方法还包括步骤S7、任务结束后，为压测机分配新的任务。借此，不仅可以节约资源，提高压测机的利用率，还可以减少对新启用压测机的状态监测、执行能力监测等一系列准备工作，提高压测效率。
其中，分布式云压测机资源管理方法还包括步骤S8、判断压测机在其压测任务结束后的预定时间段内是否会被再次使用，借以确定是保留还是删除该压测机。借此不仅可以节约资源，还可以提高压测任务执行效率。
其中，分布式云压测机资源管理方法还包括步骤S9、监控动态压测平台的压测机的状态。以便于实现对压测机的动态管理。
其中，分布式云压测机资源管理方法还包括步骤S10、当压测机不能按照预定要求执行其压测任务时，将其压测任务重新分配，借此，可以确保压测任务的正确执行。
上述任一种分布式云压测机资源管理方法，是基于SaaS模拟的分布式部署方式，通过浏览器创建并控制测试，从一个或多个云压测点生成负载，模拟真实业务场景与用户行为，进行压力测试。
借助上述方案，本发明的分布式云压测机资源管理方法，其可以实现资源的动态规划，可以更准确地模拟真实压力，压力测试结果可以更准确，有利于更彻底地解决问题。例如，可以根据压测任务自动启动云主机，分配压测任务；实时监控云主机状态，当压测中出现问题时，能实现任务的重新分配，可以保证压测任务的正确执行；压测结束后，可以自动关闭云主机或者给云主机分配新的压测任务。
附图说明
图1为本发明一个实施例的系统的整体流程示意图；
图2为本发明一个实施例的方法的整体结构示意图；
图3为本发明一个实施例中的预约算法原理示意图。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
参见图1，本发明一个实施例的分布式云压测机资源管理系统，其包括业务管理系统、业务调度系统和升压系统。
其中，业务管理系统，作为操作终端供用户进行压测管理(包括任务的创建、进度查询、结果查询等)。
其中，业务管理系统包括：
预约任务模块，用于供用户预约任务；
预约资源算法模块，与预约任务模块连接，用于依据预约任务的需求选择符合预定要求的压测点；
预约判定模块，与预约资源算法模块连接，用于判断预定压测点是否可以预约；
返回错误提示模块，与预约判定模块连接，当预定压测点不可预约时，用于返回错误提示；
结果实时展示模块，与升压系统的指标采集模块或结果存储模块连接，用于实时展示压测指标(包括压测结果)。
其中，升压系统是基于SaaS模式的分布式方式部署，作为压测执行端用于执行压测任务。
其中，升压系统包括：
若干压测机(这些压测机可以均属于一个压测点，也可以分属于多个压测点)，例如，各压测点可以是按省(国内)、国家(国外)划分的IaaS(即Infrastructure as aService基础设施即服务的简称)的云计算资源，例如云主机。
其中，压测机具有：
启动模块，用于启动压测机(例如由业务调度系统远程启动)；
心跳发送模块，用于发送压测机的心跳(例如发送至业务调度系统)；
压测任务执行模块，用于执行压测任务；
指标采集模块，用于采集压测指标(压测指标包括压测结果)；
存储模块，用于存储压测结果。
其中，压测任务执行模块包括：
压测请求模块，用于发送压测请求；
负载生成模块，用于生成负载。
其中，业务调度系统设于业务管理系统与升压系统之间，用于依据压测任务的需求实现压测资源的动态规划。
其中，业务调度系统包括：
任务准备模块，用于准备压测任务；
资源管理算法模块，用于根据压测任务的需求和升压系统的资源状况计算压测资源如何进行动态规划；
压测机选取模块，用于选择合适的压测机；
压测机停止模块，用于停止或删除压测机；
任务分解模块，用于将压测任务分解为若干子任务；
任务分配模块，用于向压测机分配压测任务或子任务；
压测机任务预判模块，用于判断压测任务结束后的一定时间内，压测机是否有新的压测任务，以便于确定是保留还是删除压测机，例如，可以在压测任务完成前或完成时进行判断，以提高压测任务的执行效率，并避免浪费资源；
压测机状态监控模块，用于监控压测机的状态，例如，当监测到压测机异常时，删除压测机。
其中，分布式云压测机资源管理系统还包括OLAP系统，用于对压测结果进行分析处理，处理后的数据可以通过结果实时展示模块(例如在Web页面)实时展示。
本发明的分布式云压测机资源管理系统，是基于SaaS(即Software-as-a-Service软件即服务的简称)模式的分布式部署方式，可以通过浏览器在任意位置(公司、家、咖啡馆等能上网的任意位置)创建并控制测试，从一个或多个云压测点生成负载，基于真实业务场景与用户行为，完成压力测试。
参见图2，借助本发明的分布式云压测机资源管理系统，可以按照如下方法进行云压测：
在业务管理系统创建任务(即预约任务)，填写压力测试开始时间、开始后每分钟需要模拟多少压力、压力由哪些压测点产生(例如由哪些网络位置的压测点产生)。业务调度系统动态规划出合适的压测点资源，在压测任务开始前的指定时间启动压测资源的云主机(不同配置的云主机可以生成多少压力可以是事先配置好的，根据创建任务时填写的需要模拟的压力，就可以计算出需要启动多少台云主机，当某种配置的云主机启动数量不够时，可以更换其他配置云主机，重新计算需要启动的云主机数量即可)，并将压测任务分解成小的子任务(子任务即每台云主机在什么时间开始运行，在什么时间产生什么压力)，并分发到云主机。到了压测任务的开始时间，云主机开始发送压测请求，即按照用户的预约设置执行任务，完成后可以将测试结果保存，还可以通过控制页面实时查看压测结果数据。
其中，业务调度系统根据压测任务的需要对压测点资源进行动态规划包括：监控压测机的即时状态、监控压测机的未来状态、新增压测机、删除压测机、保留压测机、为压测机分配任务。借助上述方式，业务调度系统可以实现对压测点资源的动态规划，例如，当云主机异常时自动删除云主机，云主机在压测任务结束时，判断近期内会不会被新的压测任务使用，确定保留或删除。
其中，压测机可以实时采集压测指标，便于用户了解掌握压测情况，例如，对压测结果实时采样，并将结果进行压缩保存，压测结果数据经过OLAP系统处理，最终数据在系统web页面实时展示。
其中，可以根据预约任务的开始时间和结束时间(横轴表示时间)，获取此时间段内已预约的任务，然后根据预约任务的开始时间和结束时间(实线)，判断各时间点的资源是否充足，如果资源充足则表示可以将新任务分配到此压测点(参见图3)。
下面还提供了一个应用例对本发明进一步描述：
某母婴电商网站要做促销，客户主要是北上广(其中北京占40％，上海占30％，广东占30％)，需要模拟4w用户参与促销时的压力测试。
预约建立一个压测任务，需要模拟4w用户对网站进行访问，其中北京云压测点需要模拟1.6W用户，上海和广东各需要模拟1.2W用户。经计算得出最优规划是北京的IaaS每台云主机2核8G可以模拟300用户，启动54台云主机，上海和广东的IaaS每台云主机4核8G可以模拟400用户，各启动40台云主机。业务调度系统提前30分钟将这些云主机启动，并将压测任务分解为若干子任务，即将每台云主机需要模拟多少用户、要访问什么目标网站、执行什么操作发送到各云主机。
到了压测任务开始时间，各云主机按照子任务的要求开始向目标网站发送请求，并采集压测指标，即记录请求的信息、返回结果、请求消耗的时间等信息，压缩后发送到OLAP系统，经OLAP系统处理后的结果数据由压测结果实时展示界面进行展示。
压测过程中，从实时展示界面可以看到模拟压力生成一段时间后，一次完整的访问请求响应时间开始变长，并开始有错误响应出现。
经过对压测结果的分析处理，最终发现了此母婴电商网站的DNS、数据库、购物车接口等存在的问题，使得这些问题得以提前解决，避免了产品上线后可能造成的不良影响。
综上所述，本发明通过对压测资源的动态规划管理，使得可以更准确地模拟真实压力，压力测试结果可以更准确，有利于在压测过程中更全面准确地发现问题、解决问题。

Claims (8)

1.一种分布式云压测机资源管理系统，其特征在于，其包括：
业务管理系统，作为操作终端供用户进行压测管理；
升压系统，基于SaaS模式的分布式方式部署，作为压测执行端用于执行压测，其中，升压系统包括若干压测机，各压测机具有启动模块，用于供业务调度系统启动压测机；
业务调度系统，设于业务管理系统与升压系统之间，用于依据压测任务的需求实现压测资源的动态规划，其中，业务调度系统包括：
资源管理算法模块，用于根据压测任务的需求和升压系统的资源状况计算压测资源如何进行动态规划，
压测机选取模块，用于选择合适的压测机，
压测机停止模块，用于停止或删除压测机，
压测机任务预判模块，用于判断压测任务结束后的一定时间内，压测机是否有新的压测任务；
在备选的压测机中选择合适的压测机构建动态压测平台时，根据预约资源算法，选择合适的压测点作为预定压测点的基本思路为根据压测点的空闲时间与预约任务的匹配度判断是否合适，具体方式为：根据预约任务的开始时间和结束时间，获取此时间段内已预约的任务，然后根据预约任务的开始时间和结束时间，判断各时间点的资源是否充足，如果资源充足则将此压测点作为预定压测点，表示可以将新任务分配到此压测点；
其中，业务管理系统包括：
预约任务模块，用于供用户预约任务；
预约资源算法模块，用于依据预约任务的需求选择符合预定要求的压测点；
预约判定模块，用于判断预定压测点是否可以预约。
2.如权利要求1所述的分布式云压测机资源管理系统，其特征在于，业务管理系统还包括：
返回错误提示模块，当预定压测点不可预约时，用于返回错误提示；和/或
结果实时展示模块，用于实时展示压测结果。
3.如权利要求1所述的分布式云压测机资源管理系统，其特征在于，各压测机还具有下列模块中的任一个或任几个：
心跳发送模块，用于发送压测机的心跳至业务调度系统；
压测任务执行模块，用于执行压测任务；
指标采集模块，用于采集压测指标；
存储模块，用于存储压测结果。
4.如权利要求1所述的分布式云压测机资源管理系统，其特征在于，业务调度系统还包括：
任务分解模块，用于将压测任务分解为若干子任务；
任务分配模块，用于向压测机分配压测任务或子任务；
任务准备模块，用于准备压测任务；和/或
压测机状态监控模块，用于监控压测机的状态。
5.如权利要求1所述的分布式云压测机资源管理系统，其特征在于：还包括OLAP系统，用于对压测结果进行分析处理。
6.一种分布式云压测机资源管理方法，其特征在于，其包括如下步骤：
S1、创建压测任务，包括预约任务；
S2、构建动态压测平台，包括：在备选的压测机中选择合适的压测机构建动态压测平台，其中，动态压测平台的构建包括新增压测机、删除压测机；
步骤S2中，还包括步骤S21、根据预约资源算法，选择合适的压测点作为预定压测点，其中，步骤S21的基本思路为根据压测点的空闲时间与预约任务的匹配度判断是否合适，其中，步骤S21的具体方式为：根据预约任务的开始时间和结束时间，获取此时间段内已预约的任务，然后根据预约任务的开始时间和结束时间，判断各时间点的资源是否充足，如果资源充足则将此压测点作为预定压测点，表示可以将新任务分配到此压测点；步骤S2中，包括步骤S22、判断预定压测点是否可以预约；
S3、执行压测任务，利用动态压测平台执行压测任务。
7.如权利要求6所述的分布式云压测机资源管理方法，其特征在于，具有下列方案中的任一个：
方案1、步骤S1中包括：在创建压测任务时设定下列参数中的任一项或任几项：压测开始时间、所需模拟的压力、对压测机的要求；
方案2、方案1中，所需模拟的压力包括下列参数中的任一项或任几项：预定时间内所需模拟的压力、单位时间内所需模拟的压力、所需模拟的压力随时间轴的变化；
方案3、方案1中，对压测机的要求包括下列参数中的任一项或任几项：压测机的总体执行能力、压测机所在的网络位置；
方案4、方案1中，对压测机的要求包括下列参数中的任一项或任几项：各压测机的自身性能参数、各压测机在网络上的分布情况、压测机数量；
方案5、步骤S2中，备选的压测机可以是分布于世界范围内的预定位置；
方案6、步骤S2中，压测机的选择包括判定压测机的心跳是否符合预定要求；
方案7、步骤S2中，压测机的选择包括判定压测机的任务执行状态是否符合预定要求；
方案8、步骤S2中，压测机的选择包括判定所选出的压测机的任务执行能力是否符合预定要求；
方案9、步骤S2中，压测机的选择包括判定所选出的压测机的网络位置是否符合预定要求；
方案10、步骤S2中，动态压测平台的构建是依据所要创建的压测任务的需求来进行的；
方案13、方案12中，若判断结果为是，则执行步骤S3；
方案14、方案12中，若判断结果为否，则执行步骤S23、返回错误提示；
方案18、步骤S3中，包括步骤S31、任务分解，即将压测任务分解为若干小的子任务；
方案19、还包括步骤S4、存储结果；
方案20、方案19中，各压测机将测试结果实时采样，并可以将测试结果压缩保存；
方案21、还包括步骤S5、结果实时展示；
方案22、方案21中，压测结果数据可以经过OLAP系统处理，在web页面实时展示；
方案23、还包括步骤S6、任务结束后，停止压测机；
方案24、还包括步骤S7、任务结束后，为压测机分配新的任务；
方案25、还包括步骤S8、判断压测机在其压测任务结束后的预定时间段内是否会被再次使用，借以确定是保留还是删除该压测机；
方案26、还包括步骤S9、监控动态压测平台的压测机的状态；
方案27、还包括步骤S10、当压测机不能按照预定要求执行其压测任务时，将其压测任务重新分配。
8.如权利要求6或7所述的分布式云压测机资源管理方法，其特征在于：基于SaaS模拟的分布式部署方式，通过浏览器创建并控制测试，从一个或多个云压测点生成负载，模拟真实业务场景与用户行为，进行压力测试。
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