CN109711554A - 一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置 - Google Patents
一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109711554A CN109711554A CN201811041197.8A CN201811041197A CN109711554A CN 109711554 A CN109711554 A CN 109711554A CN 201811041197 A CN201811041197 A CN 201811041197A CN 109711554 A CN109711554 A CN 109711554A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- layer
- decision
- dilatation
- information collection
- capacity reducing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置。它包括基础操作层、信息采集反馈层、决策处理层;基础操作层即一个应用节点的上线下线操作可以做到全自动,以网络服务的方式对外供外部调用;信息采集反馈层是接入实时监控获取到准实时的各应用、各组件的指标监控数据,供决策层判断应用是否需要扩容或缩容;决策处理层是根据信息采集反馈层的数据配合AI算法从多个维度评估分析,再结合之前的历史操作扩容或缩容的必要性,最终决定是否调用基础操作层进行实施扩容或缩容。本发明应用弹性管理装置可以通过弹性自动扩缩容,有效地节省机器资源成本,按需按量地分配资源。
Description
技术领域
本发明涉及属于应用节点的弹性扩容缩容管理装置和方法,特别是一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置。
背景技术
当软件架构发展到一定规模后应用节点均可实现扩容缩容,接下来将会遇到如下两个问题:
1、决策要不要扩以及要扩规模是多少。
2、如何定义高峰与上下坡的定义。
针对第1个问题,现时业界一般的做法是:
a.凭经验来判断
b.按业务的上坡与下坡或者讲是按流量预测来判断。
针对第2个问题,业内暂时没有办法很好的实践经验。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置,解决现有基础设施大数据的应用节点的扩容缩容主要依靠经验判断,其可靠性不高,不科学的技术问题,本发明应用弹性管理装置可以通过弹性自动扩缩容,有效地节省机器资源成本,比如在业务的低谷期可以将机器资源降下来,在业务高峰期可以自动扩容出来新机器,按需按量地分配资源。
为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:
一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置,其特征在于:它包括基础操作层、信息采集反馈层、决策处理层;其中:
1.1基础操作层
即一个应用节点的上线下线操作可以做到全自动,以网络服务的方式对外供外部调用。本层的挑战是企业在运维自动化,标准化的成熟程度;
1.2信息采集反馈层
信息采集层是接入实时监控获取到准实时的各应用、各组件的指标监控数据,供决策层判断应用是否需要扩容或缩容。本层重要挑战是:高并发的信息采集能力信息采集层是不需要作出决策,只需高效地采集数据供决策处理层即可;
1.3决策处理层
决策层是根据信息采集反馈层的数据配合AI算法从多个维度评估分析,再结合之前的历史操作扩容或缩容的必要性,最终决定是否调用基础操作层进行实施扩容或缩容;本层的挑战是大量时序数据的分析。
所述的基于基础设施大数据的应用弹性管理装置,其特征在于:依据定义阀值进行判断的规则;依据应用流量来预测的规则;比如下一个时段是业务的高峰,提前做扩容;比如下一个时段是业务低谷,提前对业务进行缩容,而业务高峰、低谷可通过机器学习的手段获得。
藉由上述结构,本发明具有如下优点:
1、本发明一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置作为一个旁挂系统独立于云计算平台外,不影响其可用性,不影响云计算平台的性能。
2、本发明可以通过弹性自动扩缩容,有效地节省机器资源成本。
3、本发明使用有监督学习的方法找到指标变换规律,解决大量人工设定阀值的方式所带来的工作量和准确性问题,真正意义上解决“指标爆炸”的问题。
附图说明
图1是本发明和云计算平台关系及架构图。
图2是信息采集层架构图。
图3是决策处理层中的流量预测模型。
具体实施方式
一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置,它包括基础操作层、信息采集反馈层、决策处理层,如图1所示。其中:
1.1基础操作层
即一个应用节点的上线下线操作可以做到全自动,以网络服务的方式对外供外部调用。本层的挑战是企业在运维自动化,标准化的成熟程度。
1.2信息采集反馈层
信息采集层是接入实时监控获取到准实时的各应用、各组件的指标监控数据,供决策层判断应用是否需要扩容或缩容。本层重要挑战是:高并发的信息采集能力信息采集层是不需要作出决策,只需高效地采集数据供决策处理层即可。
1.3决策处理层
决策层是根据信息采集反馈层的数据配合AI算法从多个维度评估分析,再结合之前的历史操作扩容或缩容的必要性,最终决定是否调用基础操作层进行实施扩容或缩容。本层的挑战是大量时序数据的分析。
图2是本发明中的信息采集层架构图。
图3是本发明中决策处理层中的流量预测模型。
●流量预测:
网站流量数据一般都具有下边的特征:
1、局部特征:当我们看到一个趋势时,希望它会继续(自回归模型)朝这个趋势发展;看到流量峰值时,知道它将逐渐衰减(滑动平均模型);看到活动日和假期时流量增加,就知道以后假期也会出现流量增加(季节模型)。
2、全局特征:如果我们查看历史数据图,就会注意到年与年之间的自相关和季节间的自相关。
依据上边的特征,我们使用RNN seq2seq模型(如图3)进行流量预测,模型主要由两部分组成,即编码器和解码器。
编码器使用cuDNN GRU,解码器使用TF GRUBlockCell,由于LSTM/GRU对于较短的时间序列是非常好的解决方案,对于长时间序列来说依然有效,只不过会逐渐遗忘较早时间步所包含的信息。解决方安案是对所有的数据进行一次卷积,对所有预测时间步使用相同的注意力权重。
根据上边的方案训练完成的模型进行流量预测。
●节点承载量模型
从监控数据中获取到最近3个月(这个时间随应用更新频率的提高而降低)应用服务器受流量变化而产生性能损耗变化,通过这些计算出一个应用节点的流量承载量:
●节点扩缩容:
根据计算出的节点承载量和预测的流量数来得出所需要总的节点数,并通过降噪,使这个数据平滑避免频繁变动,最后调用API进行智能容量变更。
使用本发明的平台于通过对长达6个月的内部业务数据进行有监督学习,顺利找到业务的高峰和低谷规律,结合完善的应用及组件时序数据,经受住2017年、2018年两次“5.25”的考验,做到秒级扩容。
翼支付每周五均有营销活动,而月底和月初均是话费充值高峰期,业务呈现非常强的时间相关性。通过本平台内部试验性介入,实现了在有限的资源下按需调配,在周五时资源自动调拨给营销业务线相关的系统,而月初月底,则把资源自动调配给充值相关的应用系统,业务低谷时平稳缩容。
通过阈值设置,平台自动计算出资源使用水位线,为服务器采购提出依据。
平台上线以来共计节省预算近两千万,在资源有限的情况下将综合体用率从30%提升至65%。
以上对本发明的描述和应用是说明性的,并非想将本发明的范围限制在上述实施例中;在不脱离本发明范围和精神的情况下,可以对这里所披露的实施例进行其它变形和改变。
Claims (2)
1.一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置,其特征在于:它包括基础操作层、信息采集反馈层、决策处理层;其中:
1.1基础操作层
即一个应用节点的上线下线操作可以做到全自动,以网络服务的方式对外供外部调用;
1.2信息采集反馈层
信息采集层是接入实时监控获取到准实时的各应用、各组件的指标监控数据,供决策层判断应用是否需要扩容或缩容;
1.3决策处理层
决策层是根据信息采集反馈层的数据配合AI算法从多个维度评估分析,再结合之前的历史操作扩容或缩容的必要性,最终决定是否调用基础操作层进行实施扩容或缩容。
2.根据权利要求1所述的基于基础设施大数据的应用弹性管理装置,其特征在于:依据定义阀值进行判断的规则;依据应用流量来预测的规则;比如下一个时段是业务的高峰,提前做扩容;比如下一个时段是业务低谷,提前对业务进行缩容,而业务高峰、低谷可通过机器学习的手段获得。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811041197.8A CN109711554B (zh) | 2018-09-07 | 2018-09-07 | 一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811041197.8A CN109711554B (zh) | 2018-09-07 | 2018-09-07 | 一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109711554A true CN109711554A (zh) | 2019-05-03 |
CN109711554B CN109711554B (zh) | 2021-06-04 |
Family
ID=66253735
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811041197.8A Active CN109711554B (zh) | 2018-09-07 | 2018-09-07 | 一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109711554B (zh) |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1886731A (zh) * | 2003-12-18 | 2006-12-27 | 俱爰特株式会社 | 服务器/客户端系统,负荷分散装置,负载分散方法以及负载分散程序 |
US9003416B2 (en) * | 2010-09-29 | 2015-04-07 | International Business Machines Corporation | Predicting resource requirements for a computer application |
CN104820630A (zh) * | 2015-05-22 | 2015-08-05 | 上海新炬网络信息技术有限公司 | 基于业务变化量的系统资源监控装置 |
CN105577457A (zh) * | 2016-03-09 | 2016-05-11 | 上海天玑科技股份有限公司 | 一种数据中心资源智能弹性调度系统及方法 |
CN106559266A (zh) * | 2016-11-23 | 2017-04-05 | 国网安徽省电力公司芜湖供电公司 | 一种电力通信网络中基于密度聚类算法的ospf区域划分方法 |
CN107566184A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-01-09 | 天翼电子商务有限公司 | 一种资源统一管理方法及其系统 |
CN107770084A (zh) * | 2016-08-19 | 2018-03-06 | 华为技术有限公司 | 一种数据流量的管理方法及装置 |
CN108040074A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-05-15 | 华南理工大学 | 一种基于大数据的实时网络异常行为检测系统及方法 |
WO2018133348A1 (zh) * | 2017-01-19 | 2018-07-26 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种静态安全分析计算方法、装置及计算机存储介质 |
-
2018
- 2018-09-07 CN CN201811041197.8A patent/CN109711554B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1886731A (zh) * | 2003-12-18 | 2006-12-27 | 俱爰特株式会社 | 服务器/客户端系统,负荷分散装置,负载分散方法以及负载分散程序 |
US9003416B2 (en) * | 2010-09-29 | 2015-04-07 | International Business Machines Corporation | Predicting resource requirements for a computer application |
CN104820630A (zh) * | 2015-05-22 | 2015-08-05 | 上海新炬网络信息技术有限公司 | 基于业务变化量的系统资源监控装置 |
CN105577457A (zh) * | 2016-03-09 | 2016-05-11 | 上海天玑科技股份有限公司 | 一种数据中心资源智能弹性调度系统及方法 |
CN107770084A (zh) * | 2016-08-19 | 2018-03-06 | 华为技术有限公司 | 一种数据流量的管理方法及装置 |
CN106559266A (zh) * | 2016-11-23 | 2017-04-05 | 国网安徽省电力公司芜湖供电公司 | 一种电力通信网络中基于密度聚类算法的ospf区域划分方法 |
WO2018133348A1 (zh) * | 2017-01-19 | 2018-07-26 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种静态安全分析计算方法、装置及计算机存储介质 |
CN107566184A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-01-09 | 天翼电子商务有限公司 | 一种资源统一管理方法及其系统 |
CN108040074A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-05-15 | 华南理工大学 | 一种基于大数据的实时网络异常行为检测系统及方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
HUAYING.CHEN: "十:对微服务监控系统分层和监控架构的理解", 《HTTPS://BLOG.CSDN.NET/CRAVE_SHY/ARTICLE/DETAILS/81334845》 * |
曹绍华 等: "基于SDN 的服务器集群动态流量调度方法", 《中国电子科学研究院学报》 * |
爱你们的巴巴: "【运维平台系列】关于弹性扩缩容操作的细节", 《HTTPS://BLOG.CSDN.NET/CAINIAO_USER/ARTICLE/DETAILS/76583809》 * |
王晓钰 等: "基于云平台的弹性Web集群扩缩容机制的研究", 《软件》 * |
这只萌萌: "Kaggle比赛冠军经验分享:如何用 RNN 预测维基百科网络流量", 《HTTPS://WWW.LEIPHONE.COM/NEWS/201712/ZBX22YE5WD6CIWCJ.HTML》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109711554B (zh) | 2021-06-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Jin et al. | MRA-based revised CBR model for cost prediction in the early stage of construction projects | |
CN107045785B (zh) | 一种基于灰色elm神经网络的短时交通流量预测的方法 | |
CN103778474A (zh) | 资源负载量预测方法、分析预测系统及业务运营监控系统 | |
CN103092699A (zh) | 一种云计算资源预分配实现方法 | |
Yu et al. | Integrating clustering and learning for improved workload prediction in the cloud | |
CN109558962A (zh) | 预测电信用户流失的装置、方法和存储介质 | |
CN110147803A (zh) | 用户流失预警处理方法与装置 | |
CN103412875A (zh) | 基于ahp决策模型的cdn策略调整方法 | |
CN112329997A (zh) | 电力需求负荷预测方法及系统、电子设备和存储介质 | |
CN108364187A (zh) | 一种基于停电敏感特性的停电敏感用户确定方法和系统 | |
CN111985851B (zh) | 银行网点资源调度方法及装置 | |
CN109492825A (zh) | 基于互信息和主成分分析筛选因子的中长期预报方法 | |
CN107527121A (zh) | 一种电网的信息系统运行状态诊断预测的方法 | |
CN109429255A (zh) | 流量调整方法、装置、服务器、电子设备及存储介质 | |
CN112418508B (zh) | 基于物理空间与社交网络空间交互的人口分布预测方法 | |
CN104866922A (zh) | 一种用户离网的预测方法及装置 | |
CN113902160A (zh) | 一种应用于水利枢纽工程的水调方法 | |
CN112533270B (zh) | 基站节能的处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN107330538A (zh) | 一种气候变化条件下水库适应性调度规则编制的方法 | |
CN111800807A (zh) | 一种基站用户数量告警的方法及装置 | |
CN111783487B (zh) | 一种读卡器设备的故障预警方法及装置 | |
Lv et al. | A traffic interval prediction method based on ARIMA | |
Aldhyani et al. | An integrated model for prediction of loading packets in network traffic | |
CN109711554A (zh) | 一种基于基础设施大数据的应用弹性管理装置 | |
WO2011053275A1 (en) | Adjusting a point prediction that is part of the long-term product life cycle based forecast |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |