CN108780403A - 对用于信息系统的云计算资源进行管理的系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本申请中所描述的系统及方法为企业资源计划系统提供计算资源的动态供应。动态供应系统在客户端设备进行选择之后供应计算资源的原始配置，然后通过评估ERP系统的实时性能或者通过分析ERP系统的历史性能和消耗信息或者通过使用这两者的组合来提供进一步动态供应，以预测ERP系统的未来性能对计算资源带来的预期压力。

Description

对用于信息系统的云计算资源进行管理的系统及方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2016年3月10日提交的美国临时申请62/306,429的优先权，该临时申请的全部内容通过引用并入本申请中。
技术领域
本公开总体上涉及用于管理及分配计算资源以在分布式计算机系统上支持企业层级信息的系统及方法，更具体地涉及用于在预见到运行信息系统所需的计算资源的消耗增加时或响应于该消耗增加对该计算资源进行动态供应的系统及方法。
背景技术
诸如企业资源计划(Enterprise Resource Planning，ERP)系统之类的信息系统可包括软件解决方案，该软件解决方案在组织的不同区域内以及跨该组织的不同区域或跨不同的通信耦接实体对信息和过程进行集成，因此可以查看企业范围的信息并且可以制定并实施企业范围的决策。ERP系统不断参与生成、收集和处理大量数据，作为来自用户、客户、管理者及其他利益相关者的信息。在某些时间段期间，对分配给ERP系统的计算资源需求较高，并且这些资源由于分配的资源不足以应对资源消耗的突然激增(比如，与工资单有关的事务的增加，或在季节性销售期间客户订单数量的增加)而变得紧张。因此，客户通常会购买比所要求的资源更多的资源以支持对资源的这些不频繁的需求。在其他时间段期间，分配到ERP系统的资源未得到充分利用，并且因此客户最终要为未消耗的资源支付更高额的费用。用于响应变化的需求来快速供应计算资源的技术往往涉及手动过程，或者是特定于供应商或特定于技术的、或者受限于某些云环境。
发明内容
本文中公开了解决现有技术中的上述缺点的系统及方法，并可以提供任意数量的附加优点，诸如提高信息系统的效率和生产率、降低成本并获得有竞争力的业务优势。本文中所描述的系统及方法为企业资源计划系统提供计算资源的动态供应。动态供应系统在从客户端设备中进行选择之后供应计算资源的原始配置，然后通过评估信息系统的实时性能、通过分析信息系统的历史性能和消耗信息或者通过使用这两者的组合来提供进一步动态供应，以预测信息系统的未来性能对计算资源带来的预期压力。
某些实施例包括为企业资源规划系统动态供应计算资源的方法。该方法包括：由动态供应系统(例如服务器)从客户端设备接收对第一多个计算资源的选择，所述第一多个计算资源用于企业资源计划系统并被存储为资源管理数据库中的第一多个记录；由动态供应系统分配并部署所述第一多个计算资源，所述第一多个计算资源限定了供客户端设备访问的原始配置；由动态供应系统从包含原始配置的企业资源计划系统中接收实时消耗信息，其中，所述实时消耗信息包括实时性能测量和实时能力测量并被存储为资源管理数据库中的第二多个记录；确定与原始配置相关联的供应阈值并将该供应阈值存储为资源管理数据库中的第三多个纪录；响应于所述第三多个记录中的两个或更多个满足与所述第二多个记录中的两个或更多个的预设关系，确定所述原始配置需要修改；响应于确定所述原始配置需要修改，分配限定了修改的配置的第二多个资源；以及由动态供应系统部署供客户端设备访问的修改的配置。实时消耗信息包括实时性能测量和实时能力测量并被存储为资源管理数据库中的第二多个记录。供应阈值包括预先限定的性能测量和预先限定的能力测量。预先限定的性能测量和预先限定的能力测量可以通过分析与原始配置相关联的历史性能信息和历史消耗信息来确定。预先限定的性能测量和预先限定的能力测量可以通过分析与原始配置相关联的实时性能测量和实时能力测量来确定。
预先限定的性能测量可以是但不限于以下各项中的一个或多个或者任意组合：事务的计数、事务的速率、提交计数平均停工期、最大停工期、停工时长、登录尝试以及应用响应时间。预先限定的能力测量可以是以下各项中的一个或多个：系统CPU使用度量、应用CPU使用度量、所使用的存储器的量、可用存储器的量、网络资源消耗以及基础设施部件的可用性。预先限定的性能度量可以是关注于在创建新的应用环境、部署或重新部署应用以及将应用集成到新的生命周期阶段时消耗的时间和资源的度量中的一个或多个。其他预先限定的性能测量可以包括网络延迟、拥塞以及服务测量的质量。预先限定的能力测量可以是以下测量中的一个或多个：对在资源池中可用的平台和业务服务的测量以及对基础设施大小、使用和可用性的测量，包括但不限于硬件系统、存储和网络资源。某些实施例可以包括提供包括诸如平台即服务(Platform-as-a-Service，PaaS)或基础设施即服务(Infrastructure as a Service，laaS)之类的基于云的服务的其它服务的企业资源计划系统。预先限定的性能测量和预先限定的能力测量可以被定制成适于客户的需求，或者可以是与由企业系统提供的服务相关联的标准测量。
某些实施例包括用于为企业资源规划系统动态供应计算资源的系统。该系统包括资源管理数据库、一个或多个处理器和非暂时性计算机可读介质，所述一个或多个处理器通信地耦接到资源管理数据库，所述非暂时性计算机可读介质被设置成与一个或多个处理器通信且具有在所述非暂存性计算机可读介质上存储的计算机程序，所述计算机程序包括一组指令。当该组指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行以下操作：从客户端设备接收对第一多个计算资源的选择，所述第一多个计算资源用于企业资源计划系统并被存储为资源管理数据库中的第一多个记录；分配并部署第一多个计算资源，所述第一多个计算资源限定了供客户端设备访问的原始配置；从包含原始配置的企业资源计划系统中接收实时消耗信息，其中，所述实时消耗信息包括实时性能测量和实时能力测量并被存储为所述资源管理数据库中的第二多个记录；确定与该原始配置相关联的供应阈值并将该供应阈值存储为资源管理数据库中的第三多个纪录；响应于所述第三多个记录中的两个或更多个满足与所述第二多个记录中的两个或更多个的预设关系，确定所述原始配置需要修改；响应于确定所述原始配置需要修改，分配限定了修改的配置的第二多个资源；以及由动态供应系统部署供客户端设备访问的修改的配置。
通过以下结合附图的详细描述，本公开的许多其他方面、特征和益处可以变得明显。根据理想的分析目标，系统可以包括更少的部件、更多的部件件或不同的部件。还应该理解的是，以上的概括描述以及以下的详细描述是示例性和说明性的，并且意在提供对所保护的本发明的进一步解释。
附图说明
通过参照下面的附图，本公开可以得到更好地理解。附图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出本公开的原理上。在附图中，在不同视图中附图标记表示相应的部分。
图1为示出根据示例性实施例包括用于ERP系统的动态供应系统的系统的框图。
图2为示出根据示例性实施例包括用于ERP系统的动态供应系统的另一系统的框图。
图3为示出根据示例性实施例包括用于ERP系统的动态供应系统的方法的流程图。
图4为示出根据示例性实施例在给定时间段内的事务模式的示例性事务热图。
图5为示出根据示例性实施例在给定时间段内的登录模式的示例性登录热图。
图6为根据示例性实施例在给定时间段内的事务及对应的CPU使用的重叠曲线的图形表示。
图7为根据另一示例性实施例在给定时间段内的事务及对应的CPU使用的重叠曲线的图形表示。
具体实施方式
现将参照附图中示出的示例性实施例，并且本申请将使用特定的词语来描述示例性实施例。然而，应该理解的是，这并不意图限制本发明的范围。对本申请示出的创造性特征的对于为相关技术领域且知晓本公开的技术人员而言显而易见的变化和进一步修改以及对本发明的原理的对于为相关技术领域且知晓本公开的技术人员而言显而易见的附加应用应该被视为在本发明的范围内。
如此处所使用的，下面的术语可以具有以下定义。
“动态供应系统”指的是通过使用适当的逻辑来处理数据、执行规则和执行数据匹配的一个或多个软件模块，所述逻辑包括但不限于采用适当的系统、数据和软件来为企业资源管理系统分配并供应计算资源的软件。动态供应系统根据可用的系统选项目录动态地创建系统，并采用例如诸如操作系统、设备驱动器、中间件以及应用之类的适当软件进行设置，以使得新供应的系统准备好支持ERP系统在客户端设备处的需求。
“计算资源”指的是网络、系统、服务器、存储器、应用、设备以及可被动态供应系统访问的共享池中的服务，还指的是与这些资源的开发、部署或性能相关的诸如以下之类的特征或属性有关的信息：延迟、地理位置、响应能力、带宽、存储能力、处理速度、处理类型、所涉及的平台、所涉及的数据、所使用的协议以及具体的组织要需求。
企业系统通常会供应过度。企业系统很复杂，由此不会像简单系统那样表现出压力。因此，基于简单的基础设施或平台度量的可用计算资源的自动扩张与收缩对于大多数企业应用而言将是不够的。动态供应系统测量通过评估企业应用自身的内部性能来测量支持ERP的资源上的压力，并通过分析有关企业应用的内部性能的历史性能和消耗数据来预测未来性能对资源的带来的预期压力。实时分析是基于应用内的实时性能数据的，而预测分析是基于应用内的性能历史数据。动态供应系统利用这些分析中的任一个或两个来自动提供对企业应用部件和/或基础设施的缩放配置。
某些实施例包括用于在企业资源规划系统中动态供应计算资源的系统。该系统包括资源管理数据库、一个或多个处理器和非暂时性计算机可读介质，所述一个或多个处理器通信地耦接到资源管理数据库，所述非暂时性计算机可读介质被设置成与一个或多个处理器通信且具有在所述非暂时性计算机可读介质上存储的计算机程序，该计算机程序包括一组指令。当这些指令被一个或多处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行以下操作：从客户端设备接收对第一多个计算资源的选择，第一多个计算资源被存储为资源管理数据库中的第一多个记录；分配并部署所述第一多个计算资源，所述第一多个计算资源限定了供客户端设备访问的原始配置；指定与该原始配置相关联并被存储为资源管理数据库中的第二多个纪录的供应阈值；接收实时消耗信息，该实时消耗信息来自包含原始配置的企业资源计划系统并被存储为资源管理数据库中的第三多个纪录；响应于所述第三多个记录中的两个或更多个满足与所述第二多个记录中的两个或更多个的预设关系，确定所述原始配置需要修改；响应于确定所述原始配置需要修改，分配限定了修改的配置的第二多个资源；以及由动态供应系统部署供客户端设备访问的修改的配置。
图1为根据实施例的示出包括用于ERP系统的动态供应系统的系统的框图。虽然本公开中使用的示例性实施例描述了ERP系统，但是意图可以使用任何信息系统。本文中所描述的方法中的多个步骤可以由诸如例如以100描述的系统之类的一个或多个计算设备执行。动态供应系统118的不同部件中的每一个可以以任何类型的包括接收、处理和/或传送数字数据的合适的处理器控制设备的基于计算机的架构、如以上所描述进行配置。包括一个或多个合适的处理器控制设备的示例包括智能手机、台式计算机、膝上型计算机、服务器、平板电脑、PDA以及执行企业数据处理、规则匹配和通知算法等的专用计算平台。
在某些实施例中，用户设备102、104和106单独地或组合地包括在ERP系统中执行一个或多个事务的客户端设备101，并经由网络116与动态供应系统118交互。动态供应系统118可以包括可耦接到一个或多个数据存储或包括一个或多个数据存储的一个或多个服务器。用户设备102、104和106中的一个或多个可以是授权的用户设备，或者可以被授权的用户访问来选择一组计算资源以针对组织最好地服务于ERP系统的需求。用户可以从预先设置的配置的列表中进行选择或者可以建立他们自己的配置。动态供应系统118查询可用于供应的计算资源122并评估服务器124a、124b至124n中的一个或多个、服务126a、126b至126n中的一个或多个、应用128a、128b至128n中的一个或多个，以将计算资源的类型、能力及其组合与从客户端设备101中选择的配置进行匹配。计算资源的成功匹配还将包括对用于向客户端设备101供应计算资源的适用策略的检查。例如，根据客户和供应商之间的合同限制以及针对正请求的计算资源的各个部件之间的关系的其他最佳实践限制来对根据客户端设备101对计算资源的选择进行检查。可用于供应的计算资源122可以是但不限于云基础设施，或者由多个云计算资源、或云计算资源和非云计算资源的组合构建。云计算资源可以包括内部云、外部云、私有云或公共云(例如商业云)或这些资源的混合。云计算资源可以包括但不限于内部私有云资源、外部私有云资源、安全公共云资源或者这些云资源的组合。私有云可以使用各种云系统来实现，例如包括但不限于Eucalyptus系统、VMWare或HyperV。公共云的供应商可以例如包括Amazon WebMicrosoft Azure和Google cloud(谷歌云)。可用于供应的计算资源122可以例如包括但不限于存储资源(例如存储区域网络(SAN)、网络文件系统(NFS)以及Amazon )、网络资源(例如防火墙、负载平衡器和代理服务器)、内部私有资源、外部私有资源、安全公共资源、基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)或软件即服务(SaaS)。
动态供应系统118部署这组资源，其被称为原始配置108，包括诸如以下各包之类的物理虚拟环境：具有服务器1和2中的全部或一些的包110、具有服务1和2中的全部或一些的包112以及可访问应用1和2的包114。动态供应系统118可以被实施为在包括用于运行相关算法或计算机可执行程序指令的处理单元的系统(例如服务器)上运行的软件。动态供应系统118可以使用包括一个处理器的单处理器系统或包括任意数量的合适处理器的、可以用来提供对本文中所描述的技术中的一个或多个部分并行和/或顺序执行的多处理器系统来实现。本文中描述的过程和逻辑流程可以由执行一个或多个计算机程序的一个或多个可编程处理器来执行，以通过对输入数据进行操作并生成相应的输出来执行功能。处理单元可以包括具有诸如耦接到处理器的随机访问存储器(RAM)(未示出)之类的计算机可读介质的处理器。处理器的示例可以包括微处理器、专用集成电路(ASIC)和现场可编程对象阵列(FPOA)等。
在一些实施例中，动态供应系统118可以被实施为服务器、用户计算设备等的一部分。动态供应系统118的合适实现方式的示例包括服务器和接收、处理和/或传送数字数据的其他类型的处理器控制设备。在一示例中，动态供应系统118执行系统架构100的适当操作所需的某些操作。合适的动态供应系统118执行这些操作，由此使得中央处理单元执行包含在计算机可读介质(诸如存储器)内的软件指令。在一实施例中，系统的软件指令从另一存储器位置(诸如从存储设备)或经由通信接口从另一计算设备被读取到与动态供应系统118相关联的存储器中。在该实施例中，包含在存储器内的软件指令指示动态供应系统118执行上述过程。可替选地，可以使用硬连线电路代替软件指令或与软件指令结合来实现本文中所描述的过程。因此，本文中所描述的实现方式不限于硬件电路和软件的任何特定的组合。
动态供应系统118通信地耦接到资源管理数据库120。在一个或多个实施例中，资源管理数据库包含来自ERP系统的数据，包括但不限于来自会计与金融、人力资源、制造、库存控制、销售和营销、采购、仓库、运输及其他物流组的数据，以及来自客户端系统的数据，包括但不限于与对应于客户端设备101中的每一个或各个用户设备102、104和106的性能测量和能力测量有关的数据。
资源管理数据库120可以被配置为外部源和内部数据库的组合，并以提供获取、索引及存储数据的功能的方式来实现。在这些实施例中，资源管理数据库120向动态供应系统100中的一个或多个软件模块提供上述数据及其它存储数据和文件，用于进一步分析。从外部源接收到的数据包括库存管理、销售、顾客交互以及财务记录。资源管理数据库120可以通过数据库管理系统(DBMS)来实现，诸如但不限于MySQL、PostgreSQL、SQLite、MicrosoftSQL Server、Microsoft Access(微软-关系数据库管理系统)、Oracle,SAP、dBASE、FoxPro、IBM DB2、LibreOffice Base、FileMaker Pro和/或可以组织数据收集的任何其他类型的数据库。在这些实施例中，资源管理数据库120可以使用诸如例如轻量目录访问协议(Lightweight Directory Access Control，LDAP)等用于访问并维护分布式路径信息服务或数据源(data feeds)的应用协议来实现。存储在数据库字段中的数据可以例如由具有数据库管理访问权限的用户根据需要进行更新，以在数据库变得支持时向所述数据库中的库添加新数据。本领域技术人员应该理解的是，本文中所描述的存储在数据库中的数据也可以存储或保留在非暂时性存储器中，并且可以例如根据这些子例程、函数、模块、对象、程序产品或过程的对象和/或变量在子例程、函数、模块、对象、程序产品或过程中得以访问。数据库的记录、表、库等的任何字段可以是类似于数组或矩阵的多维结构，并且可以包括对其它字段、记录、表或库的值或引用。任何前述字段都可以包含针对这些值的实际值或链接、联接、引用或到其它本地或远程源的指针。外部源可以例如是包括来自多个源(例如万维网上的服务器)的数据的单个数据库、多个数据库或虚拟数据库。
电子通信网络116可以包括任何通信架构。例如,非限制性地包括有助于驻留在形成系统100的一个或多个计算设备中的发射机和接收机之间的通信的设备和软件。还应该对本领域技术人员显而易见的是，网络部件可以在专用处理设备中、或者可替选地在云处理网络中实施。网络116可以是内联网、局域网(LAN)、云网络、虚拟专用网络(VPN)、广域网(WAN)和因特网，或者使服务器和用户设备能够彼此交互的任何其它网络。包括该网络的设备的非限制性示例可以包括路由器、交换器、集线器、防火墙、代理服务器、电信中继线等。因此，电子通信网络可以整体或部分地通过无线或有线通信网络或两者的组合来实现。另外，根据本发明的各种示例性实施例，无线通信网络可以通过以下各种无线通信技术中的任一种来实现，例如码分多址(“CDMA”)、全球移动通信系统(“GSM”)以及诸如WiFi、全球微波互联接入(“WiMAX”)或之类的无线局域网。
动态供应系统118在包括用户设备102、104和106的计算设备上生成用户界面。这些用户设备通信地耦接到其它设备、数据库和动态供应系统100的部件并与其进行双向通信。用户设备102、104和106可以是膝上型计算机或台式计算机、或者诸如智能电话、手机、平板电脑、个人数字助理(PDA)、具有智能手机客户端的移动计算机之类的移动计算设备、或者任何其它支持数据访问的设备。动态供应系统118利用用户界面向一个或多个用户请求信息、收集并呈现该信息。用户通过输入/输出(I/O)设备(如触摸屏或鼠标、与显示器协同工作的键盘和/或小键盘等)与用户界面交互。在一些实施例中，动态供应系统118的数据处理模块还被配置为自动检索由一个或多个计算设备102、104和106或者一个或多个软件模块请求的信息。在某些实施例中，该信息是从ERP系统内的一个或多个软件模块的操作中获得的。动态供应系统118通信地耦接到一个或多个物理虚拟环境，所述一个或多个物理虚拟环境包括但不限于包括原始配置108中的服务器包110、操作服务包112和应用包114中的那些包。在一个或多个实施例中，动态供应系统118可以通过一个或多个应用程序编程接口(“API”)、RSS馈入或一些其它结构化的格式与这些服务、应用和数据库进行交互。API可以是控制并管理一个或多个API的任何表述性状态转移应用程序编程接口(Representational State Transfer Application Programming Interface，REST API)。
在某些实施例中，当动态供应系统118接收到来自客户端设备101的请求时，动态供应系统118创建适当数量的虚拟机并分配资源来支持这些虚拟机。这个过程可能以多种方式发生。例如，采用提前配置，根据双方之间的合同安排，客户可以与服务供应商签订服务合同并收取固定费用或按月收费。在动态供应中，供应商在客户需要时分配更多资源，并在客户不需要这些资源时停止分配资源。客户端仅为客户端系统实际使用的资源付费。
然后，动态供应系统118可以确定与原始配置相关联的供应阈值，并将该供应阈值存储为资源管理数据库120中的多个记录。在某些实施例中，如图1所示，供应阈值可以是扩展供应阈值，且包括将触发向ERP系统供应更多计算资源的性能测量和能力测量的上界或上限。该供应阈值可以建立一个或多个系统CPU使用度量、应用CPU使用度量、存储器消耗和可用性度量的上限。供应阈值可以建立网络测量(如每秒的网络字节数)以及应用测量(如事务的计数、事务的速率和提交计数、平均停工期、最大停工期和应用响应时间)的上限。供应阈值还可以建立基础设施部件测量(如响应时间、延迟、部件的可用性)以及其它性能测量和能力测量的上限。可以通过使用来自ERP系统内及所有信息系统上的原数据、擦除数据和/或扩充数据来确定供应阈值。
动态供应系统118从包含原始配置108的企业资源规划系统接收实时消耗信息，并将该实时消耗信息存储为资源管理数据库120中的多个记录。实时消耗信息包括系统的实时性能测量和实时能力测量并被存储为资源管理数据库120中的多个记录。实时消耗信息包括以下各项中的一个或多个：实时系统CPU使用度量、实时应用CPU使用度量、实时存储器消耗和可用性度量、实时网络测量(如每秒的网络字节数)、实时应用测量(如事务的计数和事务的速率、提交计数、平均停工期、最大停工期以及应用响应时间)、基础设施部件测量(如响应时间、延迟和部件可用性)以及其他实时性能测量和实时能力测量。可以通过使用来自ERP系统内和所有信息系统上的原数据、擦除数据和/或扩充数据来确定实时消耗信息。
然后，动态供应系统118将与实时消耗信息相关联的多个记录中的两个或更多个记录和与供应阈值相关联的多个记录中的两个或更多个记录进行比较来评估是否满足预设关系。预设关系的非限制性示例包括确定实时系统CPU使用率是否等于或超过被设定为供应阈值的75％的系统CPU使用率，或者事务速率是否大于每秒一千次事务。如果满足预设关系，则动态供应系统确定原始配置108需要扩展为更合适的配置来服务ERP系统的需求。当实时消耗信息小于供应阈值时，动态供应系统118查询可用于供应的计算资源122并评估服务器124a、124b至124n、服务126a、126b至126n、应用128、128b至128n，以将满足客户端设备的需求所需的计算资源的类型、能力及组合进行匹配。计算资源的成功匹配还将包括对用于向客户端设备101供应计算资源的适用策略的检查。例如，根据客户和供应商之间的合同限制以及针对在扩展配置130下进行组装的计算资源的各种部件之间的关系的其它最佳实践限制，对从来自客户端设备201的计算资源的选择进行检查。
作为扩展配置130呈现的多个资源包括具有诸如以下各项的更多计算资源的物理虚拟环境：具有服务器1、2、3和4中的全部或一些的服务器包132、具有服务1、2、3、4和5中的全部或一些的服务包134以及可访问应用1、2、3、4、5和6的应用包136。在某些实施例中，动态供应系统118评估这些资源，用于最佳地提供能力以服务ERP系统即将到来或未来的需求。扩展配置130包括客户端设备服务企业资源计划系统即将到来或未来的需求所需的一个或多个服务器、应用以及服务。扩展配置130还包括和与这些资源的开发、部署或性能相关的特征或属性有关的信息。所述特征或属性可以包括延迟、地理位置、响应能力、带宽、存储能力、处理速度、处理类型、所涉及的平台、所涉及的数据、所使用的协议以及具体的组织需求。动态供应系统118可以部署供客户端设备访问的扩展配置。扩展配置118的部署可以涉及组装、验证及使构成修改配置130的多个资源可用所需的所有任务。
供应阈值可以是静态的或动态的。该供应阈值可以基于以下信息来确定：与和客户端设备相关联的企业资源计划系统有关的历史消耗信息、从与客户端设备相关联的企业资源计划系统获得的实时消耗信息、或者这两种信息的组合。动态供应系统可以被配置成接收数据到通信地耦接至ERP系统的其它组织系统及从该其它组织系统接收数据，所述其他组织系统包括但不限于网络订单系统、供应链系统或客户关系管理系统。历史消耗信息和实时消耗信息可以是来自ERP系统内或所有信息系统上的原数据、擦除数据或扩充数据。供应阈值包括预先限定的性能测量和预先限定的能力测量。预先限定的性能测量和预先限定的能力测量可以通过分析与原始配置相关联的历史性能信息和历史消耗信息来确定。预先限定的性能测量和预先限定的能力测量可以通过分析与原始配置相关联的实时性能测量和实时能力测量来确定。
预先限定的性能测量可以是但不限于以下各项：事务的计数、事务的速率、提交计数、平均停工期、最大停工期以及应用响应时间。预先限定的能力测量可以是以下各项：系统CPU使用度量、应用CPU使用度量、所使用的存储器的量、可用存储器的量、网络资源消耗和/或基础设施部件的可用性。预先限定的性能度量可以是关注于在创建新的应用环境、部署或重新部署应用以及将应用集成到新的生命周期阶段时消耗的时间和资源的度量中的一个或多个。其它预先限定的性能测量可以包括网络延迟、拥塞和/或服务测量的质量。预先限定的能力测量可以包括：对在资源池中可用的平台和业务服务的测量以及对基础设施大小、使用和可用性的测量，包括但不限于硬件服务器、存储和网络资源。某些实施例可以包括提供包括诸如平台即服务(PaaS)或基础设施即服务(IaaS)之类的基于云的服务的其它服务的企业资源计划系统。预先限定的性能测量和预先限定的能力测量可以被定制成适于客户的需求，或者可以是与由企业系统提供的服务相关联的标准测量。
供应阈值本质上可以是反应性的。例如，动态供应系统可以检测到意料不到的远比被设置为供应阈值的一部分的测量高得多的大量事务，由此该动态供应系统要供应附加的硬件和软件。供应阈值可以通过预测分析来确定。例如，动态供应系统118可以通过分析历史消耗信息来识别某些使用模式。使用这些模式，动态供应系统118可以向客户端设备上的用户界面呈现预测性的缩放选项。在ERP系统中识别出的这些模式的示例包括但不限于工资核算(payroll runs)、收益开放注册期或薪水存根自助服务。因此，在计算资源上的压力扩展之前的时间段，动态供应系统118可以提供计算资源的扩展配置以解决系统的需求。动态供应系统118还可以向资源管理数据库120发送信息用于未来分析。
图2为示出根据实施例的包括用于ERP系统的动态供应系统的系统的框图。本文中所描述的方法中的多个步骤可以由诸如例如以200描述的系统之类的一个或多个计算设备执行。动态供应系统200的不同部件中的每一个可以以任何类型的包括接收、处理和/或传送数字数据的合适的处理器控制设备的基于计算机的架构来实现、如以上所描述进行配置。在某些实施例中，用户设备202、204和206单独地或以组合方式包括客户端设备201，该客户端设备在ERP系统中执行一个或多个事务并经由网络216与动态供应系统218交互。用户设备202、204和206中的一个或多个可以是授权的用户设备，或者可以由授权的用户访问来选择一组计算机指令以针对组织最好地服务于ERP系统的需求。用户可以从预先设置的配置的列表中进行选择，或者可以建立他们自己的配置。动态供应系统218查询可用于供应的计算资源222并评估服务器224a、224b至224n中的一个或多个、服务226a、226b至226n中的一个或多个、应用228a、228b至228n中的一个或多个，以将计算资源的类型、能力及其组合与从客户端设备201中选择的配置进行匹配。计算资源的成功匹配还将包括对用于向客户端设备201供应计算资源的适用策略的检查。可用于供应的计算资源222可以处于云基础设施内，或者由多个云计算资源、或云计算资源和非云计算资源的组合构建。
动态供应系统218部署这组资源，其被称为原始配置208，包括诸如以下各包之类的物理虚拟环境：具有服务器1、2、3和4中的全部或一些的服务器包210、具有服务1、2、3、4和5中的全部或一些的服务包212以及可访问应用1、2、3、4、5和6的应用包214。动态供应系统218通信地耦接到资源管理数据库220。在一个或多个实施例中，资源管理数据库220包含来自ERP系统的数据，其包括但不限于来自会计与金融、人力资源、制造、库存控制、销售和营销、采购、仓库、运输及其他物流组的数据，以及来自客户端系统的数据，其包括但不限于与对应于客户端设备201中的每一个或各个用户设备202、204和206的性能测量和能力测量有关的数据。
资源管理数据库220可以被配置为外部源和内部数据库的组合，并被实施为提供获取、索引及存储数据的功能的关系数据库。动态供应系统218在包括用户设备202、204和206的计算设备上生成用户界面。这些用户设备通信地耦接到其它设备、数据库和动态供应系统200的部件并与其进行双向通信。
在某些实施例中，当动态供应系统218接收到来自客户端设备201的请求时，该动态供应系统创建适当数量的虚拟机并分配资源来支持这些虚拟机。这个过程可以以多种方式发生。例如，采用提前配置，根据双方之间的合同安排，客户与服务供应商签订服务合同并收取固定费用或按月收费。在动态供应中，供应商在客户需要时分配更多资源，并在客户不需要这些资源时停止分配资源。客户端仅为客户端系统实际使用的资源付费。
然后，动态供应系统218确定与原始配置相关联的供应阈值，并将该供应阈值存储为资源管理数据库220中的多个记录。在某些实施例中，如图2所示，供应阈值是收缩供应阈值，且包括将触发向ERP系统供应很少计算资源的性能测量和能力测量的下界或下限。该供应阈值建立以下各项中的一个或多个的下限：系统CPU使用度量、应用CPU使用度量、存储器消耗和可用性度量、实时网络测量(如每秒的网络字节数)、应用测量(如事务计数和事务速率、提交计数、平均停工期、最大停工期、应用响应时间)、基础设施部件测量(如响应时间、延迟和部件可用性)以及其它性能测量和能力测量。可以通过使用来自ERP系统内和所有信息系统上的原数据、擦除数据或扩充数据来确定供应阈值。
动态供应系统218从包含原始配置208的企业资源规划系统接收实时消耗信息，并将该实时消耗信息存储为资源管理数据库220中的多个记录。实时消耗信息包括系统的实时性能测量和实时能力测量。然后，动态供应系统218将与实时消耗信息相关联的多个记录中的两个或更多个记录和与供应阈值相关联的多个记录中的两个或更多个记录进行比较来评估是否满足预设关系。预设关系的非限制性示例包括确定实时系统CPU使用率是否等于或小于被设定为供应阈值的25％的系统CPU使用率，或者事务速率是否小于每秒一百次事务。如果满足预设关系，则动态供应服务器确定原始配置208需要收缩为更合适的配置来服务ERP系统的需求。当实时消耗信息小于供应阈值时，动态供应系统218查询可用于供应的计算资源222并评估服务器224a、224b至224n中的一个或多个、服务226a、226b至226n中的一个或多个、应用228a、228b至228n中的一个或多个，将所需的计算资源的类型、能力及其组合进行匹配以满足客户端设备的需求。计算资源的成功匹配还将包括对用于向客户端设备201供应计算资源的适用策略的检查。例如，根据客户和供应商之间的合同限制以及针对在扩展配置230下进行组装的计算资源的各种部件之间的关系的其它最佳实践限制，对从来自客户端设备201的计算资源的选择进行检查。
作为收缩配置230呈现的多个资源包括具有诸如以下各项的更少计算资源的物理虚拟环境：具有服务器1和2中的全部或一些的服务器包232、具有服务1、2和3中的全部或一些的服务包234以及对可访问应用1、2和3的应用包236。收缩配置230包括客户端设备服务企业资源计划系统即将到来或未来的需求所需的一个或多个服务器、应用和服务，还包括和与这些资源的开发、部署或性能相关的特征或属性有关的信息，所述特征或属性诸如延迟、地理位置、响应能力、带宽、存储能力、处理速度、处理类型、所涉及的平台、所涉及的数据、所使用的协议以及具体的组织需求。动态供应系统218部署供客户端设备访问的收缩配置230。收缩配置230的部署涉及组装、验证及使构成收缩配置230的多个资源可用所需的所有任务。
收缩供应阈值可以是静态的或动态的。该供应阈值可以基于以下信息来确定：与和客户端设备相关联的企业资源计划系统有关的历史消耗信息、从与客户端设备相关联的企业资源计划系统获得的实时消耗信息、或者这两种信息的组合。动态供应系统可以被配置成接收数据到通信地耦接至ERP系统的其它组织系统及从该其它组织系统接收数据，所述其他组织系统包括但不限于网络订单系统、供应链系统或客户关系管理系统。历史消耗信息和实时消耗信息可以是来自ERP系统内或所有信息系统上的原数据、擦除数据或扩充数据。
收缩供应阈值本质上可以是反应性的。例如，动态供应系统检测到意料不到的远比被设置为供应阈值的一部分的测量低得多的少量事务，由此该动态供应系统供应更少量的硬件和软件。供应阈值可以通过预测分析来确定。例如，动态供应系统218通过分析历史消耗信息来重新识别某些使用模式。使用这些模式，动态供应系统218向客户端设备上的用户界面呈现预测缩放选项，从而消耗更少的计算资源。在ERP系统中识别出的这些模式的示例包括但不限于假期安排或财政季度的中间期(holiday schedules or middle offinancial quarters)。因此，在计算资源的压力减小的这些时期之前的时间段，动态供应系统218提供计算资源的收缩配置来解决系统的需求。
某些实施例可以包括用于在企业资源规划系统中动态供应计算资源的系统。图3为示出根据示例性实施例的包括用于ERP系统的动态供应系统的方法的流程图。该方法可以包括：在步骤302中，由动态供应系统从客户端设备接收对第一多个资源的选择，并且第一多个资源被存储为资源管理数据库314中的第一多个记录。所述第一多个资源可以包括客户端设备操作企业资源计划系统所需的一个或多个服务器、应用和服务，还包括和与这些资源的开发、部署或性能相关的特征或属性有关的信息，所述特征或属性诸如延迟、地理位置、响应能力、带宽、存储能力、处理速度、处理类型、所涉及的平台、所涉及的数据、所使用的协议以及具体的组织需求。然后，在步骤304中，动态供应系统分配并部署限定了供客户端设备访问的原始配置的第一多个计算资源。
在步骤306中，可以由动态供应系统确定与原始配置相关联的供应阈值并将该供应阈值存储为资源管理数据库314中的多个记录。在某些实施例中，如图1所示，供应阈值可以是包括将触发向ERP系统供应更多计算资源的性能测量和能力测量的上界或上限的扩展供应阈值。在某些实施例中，如图2所示，供应阈值可以是包括将触发向ERP系统供应很少计算资源的性能测量和能力测量的下界或下限的收缩供应阈值。在其它实施例中，供应阈值可以是应用于不同计算资源的上述两种供应阈值的组合。例如，供应阈值可以包括处理资源的性能测量和能力测量的上界或上限与应用资源的性能测量和能力测量的下界或下限。在该示例中，动态供应系统可以向客户端设备呈现扩展处理资源但减少应用资源的修改配置。
在步骤308中，由动态供应系统接收来自包含原始配置的企业资源规划系统的实时消耗信息并将该实时消耗信息存储为资源管理数据库314中的多个记录。实时消耗信息可以包括系统的实时性能测量和实时能力测量。在步骤310中，将与实时消耗信息相关联的多个记录中的两个或更多个记录和与供应阈值相关联的多个记录中的两个或更多个记录进行比较来评估是否满足预设关系。包括扩展供应阈值和收缩供应阈值的组合的预设关系的示例包括：确定实时系统CPU使用率是否等于或大于被设定为供应阈值的75％的系统CPU使用率，和/或事务速率是否超过每秒一千次事务以及消耗的应用程序资源数量是否为三个。在这种情况下，如果满足预设关系312，则动态供应系统可以查询和评估可用于供应的计算资源。计算机资源可以包括例如服务器、服务和应用以将满足客户端设备的需求所需的计算资源的类型、能力和组合进行匹配。在计算资源成功匹配之后，在步骤316中，组装、分配和部署构成修改配置的第二多个资源以供客户端设备访问。在上述示例中作为修改配置呈现的多个资源将涉及某些扩展资源和某些收缩资源，诸如更多的服务器但是更少的应用。修改配置包括客户端设备服务企业资源计划系统所需的一个或多个服务器、应用和服务，还包括和与这些资源的开发、部署或性能相关的特征或属性有关的信息，所述特征或属性诸如延迟、地理位置、响应能力、带宽、存储能力、处理速度、处理类型、所涉及的平台、所涉及的数据、所使用的协议以及具体的组织需求。如果不满足预设关系318，则动态供应系统不对原始配置作任何改变并继续监测实时消耗。修改配置的部署涉及组装、验证及使构成收缩配置的多个资源可用所需的所有任务。
示例1
在示例性动态供应系统中，用户登录由动态配置系统呈现的Web界面，并从呈现给用户的标准产品目录中选择产品。一个示例可以是高达50个命名用户的中型信息系统。还向用户呈现用于在电子界面上作选择的附加辅助应用，诸如用于工资税系统或A/P发票扫描的计算资源。然后，动态供应系统呈现用户界面，这些界面将呈现有关该新系统的目的地的细节，该目的地诸如由服务提供商、AWS(亚马逊)、Microsoft Azure或者甚至是用户的内部数据中心自定义的数据中心。当所有选择都已完成时，动态供应系统从产品目录中检索与用户选择对应的计算资源包。这些软件包描述了完成对基础设施的供应以及所选软件的安装需要进行的操作。这些软件包包括对用于基础设施的服务器(虚拟的)、网络、安全、区域可用性、负载平衡、存储等的定义，以及一旦该基础设施完善后应用所需的软件和配置。使用专有软件和开源软件的组合，这些包现在在调用选定目标数据中心上的API来发送其指令时引导动态供应系统。用户可依据来进行有关期望或所需计算资源的选择的标准产品目录对用户设备是可用的。该产品目录和自动化使得用户能够创建和重新创建100％一致的系统(即，针对训练目的创建产品的副本)。这些目录和选择可以是服务等级协议(Service-level Agreement)的一部分。动态供应系统实际上能够与任何数据中心(无论是私有的还是公共的)一起发挥作用，并且还允许用户设备成为在异构云中系统的单点系统管理。，客户账单作为动态供应系统的特征的一部分是一体化且自动化的。当用户设备不再想要或不再需要这样的资源(诸如产品的训练副本)时，可以容易地停止分配计算资源。
示例2
一种大小无法适合所有客户的ERP需求。业务类型、用户数量、数据库大小、事务数量、批量要求的复杂性、业务的季节性等都会影响为ERP系统的不同部分找到合适的大小。必须将ERP系统的“高峰使用”时段考虑在内来适当地为ERP系统设定大小。例如，客户的“高峰使用”时段可以包括月末结算、假日购物季节、年度福利登记、每半月的工资单(员工检查工资单)等。通常，将系统的大小设定为满足该高峰使用量+一些额外的安全空间。该操作不是最佳的，这是由于潜在的高成本资源可能会长时间闲置。
图4为被开发为识别客户端的某些计算资源的使用率过高的模式的事务热图400，其通过用户界面在计算机屏幕上示出了31天中每天的24小时内发生的事务的数量。在行402中示出了日期，而在列404中示出了按小时计的间隔，其中在行406中示出了在24小时间隔内发生的总事务。事务热图400可以包括高亮各种类型。可以以视觉上独特的方式来标记不同的数字。例如，不同的数字范围可以着色不同。类似的或上升的颜色图案可以用于邻接的/连续的部分。例如，深橙色可用于200-300的范围，浅橙色可用于100-200的范围。如所标记的，这些不同范围中的一些填充有诸如点、左锯齿状线、右锯齿状线、方格形等图案。任何图案或样式(如颜色)可用于任何数字/数据的序列或集合。该事务热图400示出了一个月中有多少时间大多是闲置的，如少于100个事务(诸如408之类没有高亮的区域)所示。某些时段示出了频率在增大，诸如由介于7:00AM至4:00Pm之间的具有左倾斜阴影(例如，也可以是蓝色)的区域410示出的约1000-2000个事务、或者如具有方格形(例如，也可以是绿色)的区域412示出的约5000个事务、或者由具有密集的左倾斜阴影(例如，也可以是橙色)的区域416示出的约7000个事务、或者由具有右倾斜阴影(例如，也可以是红色)的区域414示出的大于8000个事务。一些公共云可以提供基于基础设施度量(诸如CPU利用率、存储器利用率、网络使用率等)进行自动扩展和收缩的工具。一个示例可以是每天通常会接收到数千次点击的Apache web服务器(AWS)。如果该网站即将传播开来(go viral)并开始每分钟接收数千次的点击，则AWS将意识到CPU和存储器超出压力，然后AWS可以自动供应该Web服务器的一个或多个附加副本，由此减轻负载。当传播特性减缓时，AWS可以自动移除这些副本中的一个或多个。但是基于少数基础设施度量的这种简单缩放对ERP系统的动态供应是不够的。在多层企业应用中，根据ERP系统在客户端设备处的需求来扩展计算资源要复杂得多。添加额外的数据库资源来存储基于Web的命令增加了复杂性，使得企业应用几乎不可能进行简单的缩放。简单的缩放利用传统的基础设施度量，诸如CPU使用率或存储器消耗。企业应用由于它们的固有复杂性而通常需要在这些基本的基础设施度量示出系统压力之前很好地扩展。
如本文中所描述的动态供应系统接收与企业资源计划系统中的事务或软件操作相关联的元数据并进行分析。动态供应系统收集、处理并存储诸如事务使用率、批量资源消耗、登录尝试以及其它监测度量之类的信息。动态供应系统与其它分析固件一起基于来自企业应用自身内的实际数据而不仅是基础设施度量来提供动态扩展和收缩。这些扩展和收缩请求是通过由动态供应系统提供的API完成的。计算资源的这些扩展和收缩在本质上，即当预料不到的大量事务与一些重要的批量作业一起发生时可以是反应性的。当动态供应系统的某些部件接收到该事务元数据与基本度量数据时，供应阈值被触发，动态供应系统相应地发挥作用以提供更多的计算资源。也可以对计算资源的这些扩展和收缩进行预测性地部署。动态供应系统识别某些使用模式并形成自动触发供应请求的预测性供应阈值。这些模式的示例包括工资核算、收益开放注册期或薪水存根自助服务等。基于预测性供应模型，在系统中出现压力或衰退开始之前启动供应。
图5为示出根据示例性实施例的被开发为识别客户端的某些计算资源的高使用率模式的示例性登录事务热图500，其示出了31天中每天的24小时内发生的登录模式。在行502中示出了日期，而在列504中示出了按小时计的间隔，其中在行506中示出了在24小时间隔内的总事务。事务热图500可以包括高亮各种类型。可以以视觉上独特的方式来标记不同的数字。例如，不同的数字范围可以着色不同。类似的或上升的颜色图案可以用于邻接的/连续的部分。例如，浅蓝色可用于0-100的范围，浅绿色可用于100-250的范围。如所标记的，这些不同范围中的一些填充有诸如点、左锯齿状线、右锯齿状线、方格形等图案。任何图案或样式(如颜色)可用于任何数字/数据的序列或集合。该事务热图500示出了一个月中有多少时间大多是闲置的，如不到100次登录(例如，诸如508之类具有点状图案、也可以是浅蓝色的区域)所示。某些时段示出了频率在增大，诸如由介于7:00AM至4:00PM之间的具有左倾斜阴影(例如，也可以是蓝色)的区域510示出的约200次登录、或者如具有交叉斜线(例如，也可以是绿色)的区域512示出的约500次登录、或者由具有右倾斜阴影(例如，也可以是红色)的区域514示出的大于700次登录。图案分析表明，员工每隔两周会在7:00AM至9:00PM之间登录来核对他们的工资单。根据系统的不同计算资源的压力，动态供应系统预测在具体时间附近登录数的上升，并适当地供应计算资源。
然后，来自例如如图4和图5所示的热图的信息与在相同时间段期间关于计算资源的消耗的信息叠加来量化供应请求。图6为根据示例性实施例的在相应的CPU使用率的图上施加的五天期间每小时的事务数量的图形可视化600。可以以视觉上独特的方式来标记不同的部分。例如，一些重叠的图表可以是一种颜色，而另一图层(overlay)使用不同的颜色。该可视化支持对高峰使用时段的识别且可以帮助挖掘支持不同类型的长使用时段所需的计算资源的类型，该不同类型的长时段例如如使用黑色实线或在少量使用期间绘制的“红色”区域602所指示，或者例如如使用以钥匙状形式画出的半虚线绘制的“蓝绿色”区域604所指示。图7为根据示例性实施例的在相应的CPU使用率的图上施加的在一个月期间每小时的事务数量的图形可视化700。该可视化支持对高峰使用时段的识别且可以帮助挖掘支持不同类型的大量使用时段所需的计算资源的类型，该不同类型的长时段例如如使用黑色实线或在少量使用期间绘制的“红色”区域602所指示，或者例如如使用以钥匙状形式画出的半虚线绘制的“蓝绿色”区域604所指示。图6和图7中的这两种图形表示是对将在一周和一月内的监测数据(例如CPU使用率)与不同类型的实际线上活动(例如事务、查询、挖掘)进行组合的可视化。这些组合与实际响应时间结合用来确定供应请求。
上述方法描述和过程流程图仅作为说明性示例提供，并不意在要求或暗示不同实施例的步骤必须按所呈现的顺序来执行。正如本领域技术人员将理解的那样，上文中的实施例中的步骤可以按任何顺序执行。诸如“然后”、“接下来”等词不用于限制步骤的顺序；这些词仅用来通过对方法的说明书来引导读者。尽管过程流程图可以将操作描述为顺序过程，但多个操作可以并行或同时执行。此外，可以重新布置操作的顺序。过程可以与方法、函数、步骤、子例程、子程序等对应。当过程与函数对应时，过程的结束可以对应于函数返回到调用函数或主函数。
结合本文中所公开的实施例描述的各种说明性逻辑框、模块、电路以及算法步骤可以被实施为电子硬件、计算机软件或两者的组合。为了清楚地说明硬件和软件的这种互换性，上文中已对各种说明性部件、框、模块、电路以及步骤针在其功能方面进行了总体描述。将这样的功能实施为硬件还是软件取决于在整个系统上的特定应用和设计限制。技术人员可以针对以每个特定应用以不同的方式实施所描述的功能，但是这种实施方式策略不应被解释为偏离本发明的范围。
在计算机软件中实施的实施例可以在软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言或它们的任何组合中实施。代码段或计算机可执行指令可以表示步骤、函数、子程序、程序、例程、子例程、模块、软件包、分类或指令数据、数据结构或程序语句的任何组合。代码段可以通过传送和/或接收信息、数据、参量、参数或存储内容耦接到另一代码段或硬件电路。信息、参量、参数、数据等可以经由包括内存共享、消息传递、令牌传递、网络传输等任何合适的装置来传递、转发或传送。
用来实现结合本文中所公开的方面描述的各种说明性逻辑、逻辑块、模块和电路的硬件可以采用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其他可编程逻辑器件、离散门或晶体管逻辑、分立硬件组件或其设计成执行本文中所描述的功能的任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但在替选实现方式中，处理器可以是任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可以实现为计算设备的组合，例如DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器与DSP内核相结合或任何其他这样的配置。可替选地，可以通过特定于给定功能的电路来执行一些步骤或方法。
以例如使用冠词“一”、“一个”或“所述”的单数形式对权利要求元素的任何引用不应被解释为将该元素限制为单数。提供对公开的实施例的前面的描述以使得本领域技术人员能够制造或使用本发明。对这些实施例的各种改型将对本领域技术人员显而易见，并且在不脱离本发明的精神或范围的情况下，本文中限定的通用原理可以应用到其他实施例中。因此，本发明不意图限制为本文中所示出的实施例中，而是符合与下面的权利要求和本文所公开的原理和新颖特征相一致的最宽范围。

Claims (15)

1.一种用于为企业资源计划系统动态供应计算资源的方法，所述方法包括：
由动态供应系统的至少一个服务器从客户端设备接收对第一多个计算资源的选择，所述第一多个计算资源用于企业资源计划系统并被存储为资源管理数据库中的第一多个记录；
由所述动态供应系统的所述至少一个服务器分配并部署所述第一多个计算资源，所述第一多个计算资源限定了供所述客户端设备访问的原始配置；
由所述动态供应系统的所述至少一个服务器从包含所述原始配置的所述企业资源计划系统接收实时消耗信息，其中，所述实时消耗信息包括实时性能测量和实时能力测量并被存储为所述资源管理数据库中的第二多个记录；
由所述动态供应系统的所述至少一个服务器确定与所述原始配置相关联并被存储为所述资源管理数据库中的第三多个记录的供应阈值，其中，所述供应阈值包括预先限定的性能测量和预先限定的能力测量；
响应于所述第三多个记录中的两个或更多个满足与所述第二多个记录中的两个或更多个的预设关系，由所述动态供应系统的所述至少一个服务器确定所述原始配置需要修改；
响应于确定所述原始配置需要修改，由所述动态供应系统的所述至少一个服务器分配限定了修改的配置的第二多个资源；以及
由所述动态供应系统的所述至少一个服务器部署供所述客户端设备访问的所述修改的配置。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预先限定的性能测量和所述预先限定的能力测量通过分析与所述原始配置相关联的历史性能信息和历史消耗信息来确定。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预先限定的性能测量和所述预先限定的能力测量通过分析与所述原始配置相关联的实时性能测量和实时能力测量来确定。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预先限定的性能测量是以下各项中的一个或多个：事务的计数、事务的速率、提交计数、平均停工期、最大停工期以及应用响应时间。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预先限定的能力测量是以下各项中的一个或多个：系统CPU使用度量、应用CPU使用度量、所使用的存储器的量、可用存储器的量以及基础设施部件的可用性。
6.一种用于为企业资源计划系统动态供应计算资源的系统，所述系统包括：
资源管理数据库；
一个或多个处理器，其通信地耦接到所述资源管理数据库；以及
非暂存性计算机可读介质，其被设置成与所述一个或多个处理器通信并且在所述非暂存性计算机可读介质上存储有计算机程序，所述计算机程序包括一组指令，当所述一组指令被一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如下操作：
从客户端设备接收对第一多个计算资源的选择，所述第一多个计算资源用于企业资源计划并被存储为所述资源管理数据库中的第一多个记录；
分配并部署所述第一多个计算资源，所述第一多个计算资源限定了供所述客户端设备访问的原始配置；
从包含所述原始配置的所述企业资源计划系统接收实时消耗信息，其中，所述实时消耗信息包括实时性能测量和实时能力测量并被存储为所述资源管理数据库中的第二多个记录；
确定与所述原始配置相关联并被存储为所述资源管理数据库中的第三多个记录的供应阈值，其中，所述供应阈值包括预先限定的性能测量和预先限定的能力测量；
响应于所述第三多个记录中的两个或更多个满足与所述第二多个记录中的两个或更多个的预设关系，确定所述原始配置需要修改；
响应于确定所述原始配置需要修改，分配限定了修改的配置的第二多个资源；以及
由所述动态供应系统部署供所述客户端设备访问的所述修改的配置。
7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述预先限定的性能测量和所述预先限定的能力测量通过分析与所述原始配置相关联的历史性能信息和历史消耗信息来确定。
8.根据权利要求6所述的系统，其中，所述预先限定的性能测量和所述预先限定的能力测量通过分析与所述原始配置相关联的实时性能测量和实时能力测量来确定。
9.根据权利要求6所述的系统，其中，所述预先限定的性能测量是以下各项中的一个或多个：事务的计数、事务的速率、提交计数、平均停工期、最大停工期以及应用响应时间。
10.根据权利要求6所述的系统，其中，预先限定的能力测量是以下各项中的一个或多个：系统CPU使用度量、应用CPU使用度量、所使用的存储器的量、可用存储器的量以及基础设施部件的可用性。
11.一种非暂时性计算机可读存储设备，存储有程序指令，当所述程序指令被执行时，使得动态供应系统的至少一个服务器执行用于为企业资源计算系统动态供应计算资源的方法，所述方法包括：
由所述动态供应系统从客户端设备接收对第一多个计算资源的选择，所述第一多个计算资源用于企业资源计划系统并被存储为资源管理数据库中的第一多个记录；
由所述动态供应系统分配并部署所述第一多个计算资源，所述第一多个计算资源限定了供所述客户端设备访问的原始配置；
由所述动态供应系统从包含所述原始配置的所述企业资源计划系统接收实时消耗信息，其中，所述实时消耗信息包括实时性能测量和实时能力测量并被存储为所述资源管理数据库中的第二多个记录；
由所述动态供应系统确定与所述原始配置相关联并被存储为所述资源管理数据库中的第三多个记录的供应阈值，其中，所述供应阈值包括预先限定的性能测量和预先限定的能力测量；
响应于所述第三多个记录中的两个或更多个满足与所述第二多个记录中的两个或更多个的预设关系，由所述动态供应系统确定所述原始配置需要修改；
响应于确定所述原始配置需要修改，由所述动态供应系统分配限定了修改的配置的第二多个资源；以及
由所述动态供应系统部署供所述客户端设备访问的所述修改的配置。
12.根据权利要求11所述的非暂存性计算机可读存储设备，其中，所述预先限定的性能测量和所述预先限定的能力测量通过分析与所述原始配置相关联的历史性能信息和历史消耗信息来确定。
13.根据权利要求11所述的计算机可读存储设备，其中，所述预先限定的性能测量和所述预先限定的能力测量通过分析与所述原始配置相关联的实时性能测量和实时能力测量来确定。
14.根据权利要求11所述的非暂存性计算机可读存储设备，其中，所述预先限定的性能测量是以下各项中的一个或多个：事务的计数、事务的速率、提交计数、平均停工期、最大停工期以及应用响应时间。
15.根据权利要求11所述的非暂存性计算机可读存储设备，其中，预先限定的能力测量是以下各项中的一个或多个：系统CPU使用度量、应用CPU使用度量、所使用的存储器的量、可用存储器的量以及基础设施部件的可用性。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109857518A (zh) * 2019-01-08 2019-06-07 平安科技（深圳）有限公司 一种网络资源的分配方法及设备
CN111930520A (zh) * 2020-09-23 2020-11-13 北京汇智恒安科技有限责任公司 面向云计算任务资源的预测关联迭代调配方法与系统
WO2021104349A1 (zh) * 2019-11-29 2021-06-03 阿里巴巴集团控股有限公司 云资源管理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN113419825A (zh) * 2021-04-01 2021-09-21 阿里巴巴新加坡控股有限公司 资源性能预估方法和装置、系统、电子设备及计算机可读存储介质
CN117651003A (zh) * 2024-01-29 2024-03-05 盐城万鸿信网络技术服务有限公司 Erp信息传输安全监控系统

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9992024B2 (en) * 2012-01-25 2018-06-05 Fujitsu Limited Establishing a chain of trust within a virtual machine
JP6399127B2 (ja) * 2017-03-08 2018-10-03 日本電気株式会社 システム管理装置、システム管理方法、プログラム、情報処理システム
US11012317B2 (en) * 2017-08-18 2021-05-18 Salesforce.Com, Inc. Visualization for monitoring infrastructure entities
EP3460597A1 (de) * 2017-09-21 2019-03-27 Siemens Aktiengesellschaft Erstellen einer konfiguration zur einrichtung einer konfigurationsspezifischen web-basierten applikation und generieren einer solchen konfigurationsspezifischen web-basierten applikation
CN110659112B (zh) * 2018-06-29 2023-07-18 中车株洲电力机车研究所有限公司 算法调度方法及系统
CN110858346B (zh) * 2018-08-22 2023-05-02 阿里巴巴集团控股有限公司 数据处理方法、装置和机器可读介质
US10986184B1 (en) * 2019-03-05 2021-04-20 Edjx, Inc. Systems and methods for it management of distributed computing resources on a peer-to-peer network
US10986172B2 (en) * 2019-06-24 2021-04-20 Walmart Apollo, Llc Configurable connection reset for customized load balancing
CN112910723B (zh) * 2021-01-15 2023-01-31 南方电网大数据服务有限公司 边缘终端管理方法、装置、设备及存储介质
EP4057144A1 (en) * 2021-03-12 2022-09-14 Atos Spain S.A. Control interface for the deployment of an application, system and method using such a control interface
US11855848B2 (en) 2021-08-27 2023-12-26 Juniper Networks, Inc. Model-based service placement
US11323339B1 (en) * 2021-08-27 2022-05-03 Juniper Networks, Inc. Service placement assistance
US20240061722A1 (en) * 2022-08-17 2024-02-22 Capital One Services, Llc Systems and methods for apportioning cloud-based resources based on real-time cloud-based database engine traffic patterns

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050131982A1 (en) * 2003-12-15 2005-06-16 Yasushi Yamasaki System, method and program for allocating computer resources
EP1725947A2 (en) * 2004-03-13 2006-11-29 Cluster Resources, Inc. System and method for providing advanced reservations in a compute environment
US7757214B1 (en) * 2005-11-10 2010-07-13 Symantec Operating Coporation Automated concurrency configuration of multi-threaded programs
CN101938416A (zh) * 2010-09-01 2011-01-05 华南理工大学 一种基于动态重配置虚拟资源的云计算资源调度方法
US20110016214A1 (en) * 2009-07-15 2011-01-20 Cluster Resources, Inc. System and method of brokering cloud computing resources
US20120054626A1 (en) * 2010-08-30 2012-03-01 Jens Odenheimer Service level agreements-based cloud provisioning
US20120179822A1 (en) * 2011-01-06 2012-07-12 International Business Machines Corporation Techniques for provisioning cloud computing environment resources based on social media analysis
CN102694868A (zh) * 2012-06-07 2012-09-26 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种集群系统实现及任务动态分配方法
CN102904955A (zh) * 2012-10-16 2013-01-30 南京大学镇江高新技术研究院 云计算平台中Web应用的自适应伸缩控制系统及其方法
CN103383655A (zh) * 2012-01-13 2013-11-06 埃森哲环球服务有限公司 用于在qos感知云中管理合并的工作负载的性能干扰模型
US20140122695A1 (en) * 2012-10-31 2014-05-01 Rawllin International Inc. Dynamic resource allocation for network content delivery
CN103780646A (zh) * 2012-10-22 2014-05-07 中国长城计算机深圳股份有限公司 一种云资源的调度方法及系统
CN104077189A (zh) * 2013-03-29 2014-10-01 西门子公司 一种用于资源分配的方法和装置
US20150006711A1 (en) * 2013-06-27 2015-01-01 Sap Ag Enterprise data-driven system for predictive resource provisioning in cloud environments
US20150074174A1 (en) * 2013-09-09 2015-03-12 International Business Machines Corporation Service agreement performance validation in a cloud hosted environment
CN105116987A (zh) * 2015-08-25 2015-12-02 上海科技网络通信有限公司 一种云计算中心的通用电源和性能管理系统

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6871232B2 (en) * 2001-03-06 2005-03-22 International Business Machines Corporation Method and system for third party resource provisioning management
US20060274722A1 (en) 2005-06-02 2006-12-07 International Business Machines Corporation Metering dynamically provisioned resources
US8555287B2 (en) * 2006-08-31 2013-10-08 Bmc Software, Inc. Automated capacity provisioning method using historical performance data
JP4982216B2 (ja) * 2007-03-14 2012-07-25 株式会社日立製作所 ポリシ作成支援方法、ポリシ作成支援システム、およびプログラム
US8887158B2 (en) * 2008-03-07 2014-11-11 Sap Se Dynamic cluster expansion through virtualization-based live cloning
US8336049B2 (en) 2009-02-05 2012-12-18 Vmware, Inc. Virtual machine utility computing method and system
US8290998B2 (en) * 2009-05-20 2012-10-16 Sap Ag Systems and methods for generating cloud computing landscapes
US20120173709A1 (en) * 2011-01-05 2012-07-05 Li Li Seamless scaling of enterprise applications
US8738972B1 (en) * 2011-02-04 2014-05-27 Dell Software Inc. Systems and methods for real-time monitoring of virtualized environments
US20130138798A1 (en) 2011-11-29 2013-05-30 International Business Machines Corporation Predictive and dynamic resource provisioning with tenancy matching of health metrics in cloud systems
US10555145B1 (en) * 2012-06-05 2020-02-04 Amazon Technologies, Inc. Learned configuration of modification policies for program execution capacity
US9824390B2 (en) * 2013-03-15 2017-11-21 International Business Machines Corporation Cloud service brokerage service store
US9813318B2 (en) * 2013-03-15 2017-11-07 International Business Machines Corporation Assessment of best fit cloud deployment infrastructures
US20150341230A1 (en) * 2013-03-15 2015-11-26 Gravitant, Inc Advanced discovery of cloud resources
US9818127B2 (en) * 2013-03-15 2017-11-14 International Business Machines Corporation Implementing comparison of cloud service provider package offerings
US9912570B2 (en) * 2013-10-25 2018-03-06 Brocade Communications Systems LLC Dynamic cloning of application infrastructures
US20150286505A1 (en) * 2014-04-03 2015-10-08 Oracle International Corporation Computing system resource provisioning
US9356883B1 (en) * 2014-05-29 2016-05-31 Amazon Technologies, Inc. Allocating cloud-hosted application resources using end-user metrics
US9998562B1 (en) * 2014-06-19 2018-06-12 Amazon Technologies, Inc. Service-oriented system optimization using partial service relocation
US9253253B1 (en) * 2014-09-26 2016-02-02 International Business Machines Corporation Techniques for assigning user workloads to application servers
US9825881B2 (en) * 2014-09-30 2017-11-21 Sony Interactive Entertainment America Llc Methods and systems for portably deploying applications on one or more cloud systems
US10511540B1 (en) * 2014-12-22 2019-12-17 VCE IP Holding Company LLC Systems and methods of predictive display of cloud offerings based on real-time infrastructure data configurations
US9946573B2 (en) * 2015-05-20 2018-04-17 Oracle International Corporation Optimizing virtual machine memory sizing for cloud-scale application deployments
US10511481B1 (en) * 2015-12-15 2019-12-17 Amazon Technologies, Inc. Optimizing application configurations in a provider network
US10673963B1 (en) * 2019-01-18 2020-06-02 Servicenow, Inc. Discovery of remote storage services and associated applications

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050131982A1 (en) * 2003-12-15 2005-06-16 Yasushi Yamasaki System, method and program for allocating computer resources
EP1725947A2 (en) * 2004-03-13 2006-11-29 Cluster Resources, Inc. System and method for providing advanced reservations in a compute environment
US7757214B1 (en) * 2005-11-10 2010-07-13 Symantec Operating Coporation Automated concurrency configuration of multi-threaded programs
US20110016214A1 (en) * 2009-07-15 2011-01-20 Cluster Resources, Inc. System and method of brokering cloud computing resources
US20120054626A1 (en) * 2010-08-30 2012-03-01 Jens Odenheimer Service level agreements-based cloud provisioning
CN101938416A (zh) * 2010-09-01 2011-01-05 华南理工大学 一种基于动态重配置虚拟资源的云计算资源调度方法
US20120179822A1 (en) * 2011-01-06 2012-07-12 International Business Machines Corporation Techniques for provisioning cloud computing environment resources based on social media analysis
CN103383655A (zh) * 2012-01-13 2013-11-06 埃森哲环球服务有限公司 用于在qos感知云中管理合并的工作负载的性能干扰模型
CN102694868A (zh) * 2012-06-07 2012-09-26 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种集群系统实现及任务动态分配方法
CN102904955A (zh) * 2012-10-16 2013-01-30 南京大学镇江高新技术研究院 云计算平台中Web应用的自适应伸缩控制系统及其方法
CN103780646A (zh) * 2012-10-22 2014-05-07 中国长城计算机深圳股份有限公司 一种云资源的调度方法及系统
US20140122695A1 (en) * 2012-10-31 2014-05-01 Rawllin International Inc. Dynamic resource allocation for network content delivery
CN104077189A (zh) * 2013-03-29 2014-10-01 西门子公司 一种用于资源分配的方法和装置
US20150006711A1 (en) * 2013-06-27 2015-01-01 Sap Ag Enterprise data-driven system for predictive resource provisioning in cloud environments
US20150074174A1 (en) * 2013-09-09 2015-03-12 International Business Machines Corporation Service agreement performance validation in a cloud hosted environment
CN105116987A (zh) * 2015-08-25 2015-12-02 上海科技网络通信有限公司 一种云计算中心的通用电源和性能管理系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PARMINDER SINGH等: "A Study on Resource Provisioning of Multi-tier Web Applications in Cloud Computing", 《2015 2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTING FOR SUSTAINABLE GLOBAL DEVELOPMENT》 *
宋耕: "云计算平台动态资源管理研究及应用", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *
汪楠: "基于OpenStack云平台的计算资源动态调度及管理", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109857518A (zh) * 2019-01-08 2019-06-07 平安科技（深圳）有限公司 一种网络资源的分配方法及设备
WO2021104349A1 (zh) * 2019-11-29 2021-06-03 阿里巴巴集团控股有限公司 云资源管理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN111930520A (zh) * 2020-09-23 2020-11-13 北京汇智恒安科技有限责任公司 面向云计算任务资源的预测关联迭代调配方法与系统
CN113419825A (zh) * 2021-04-01 2021-09-21 阿里巴巴新加坡控股有限公司 资源性能预估方法和装置、系统、电子设备及计算机可读存储介质
CN113419825B (zh) * 2021-04-01 2023-09-29 阿里巴巴新加坡控股有限公司 资源性能预估方法和装置、系统及电子设备
CN117651003A (zh) * 2024-01-29 2024-03-05 盐城万鸿信网络技术服务有限公司 Erp信息传输安全监控系统
CN117651003B (zh) * 2024-01-29 2024-04-05 盐城万鸿信网络技术服务有限公司 Erp信息传输安全监控系统

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MX2018010803A (es) 2019-03-28
US20210067410A1 (en) 2021-03-04

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Ouf et al. Business intelligence software as a service (SAAS)
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