CN110365743B - 一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法 - Google Patents
一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110365743B CN110365743B CN201910543150.XA CN201910543150A CN110365743B CN 110365743 B CN110365743 B CN 110365743B CN 201910543150 A CN201910543150 A CN 201910543150A CN 110365743 B CN110365743 B CN 110365743B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- load
- node
- zookeeper
- algorithms
- information
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 17
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000004091 panning Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005538 encapsulation Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/08—Configuration management of networks or network elements
- H04L41/0893—Assignment of logical groups to network elements
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
- H04L67/1001—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
- H04L67/1004—Server selection for load balancing
- H04L67/1008—Server selection for load balancing based on parameters of servers, e.g. available memory or workload
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
- H04L67/1001—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
- H04L67/1029—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers using data related to the state of servers by a load balancer
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/2866—Architectures; Arrangements
- H04L67/30—Profiles
Abstract
本发明公开了一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法，具体为：注册接口向Zookeeper服务器指定的节点下创建一个子节点；注册成功后，开启一个子线程来定时获取调用者的负载信息；获取负载最小节点的接口；根据内容信息，判断内容是否需要额外计算负载值，最后得到最小负载的服务节点，返回给调用者；调用者直接跟该节点进行交互，实现将最小负载的节点分配给调用者。本发明基于ZooKeeper实现的深度可定制的负载均衡器，支持多种类型的节点的集中式负载均衡管理，支持对不同节点使用不同负载算法，支持负载算法可自定义，计算负载支持多种部署模式，Zookeeper自身支持集群保障了负载均衡器的高可用高性能。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法。
背景技术
目前很多负载均衡器支持的节点类型比较单一，不能处理多种服务类型节点并存的情况。其次，很多负载均衡器可能提供了多种固定算法，但是选定算法后，所有接入的节点都按照这同一算法，不能针对不同节点指定不同的算法。
再次，负载均衡器的算法都是内置的，对使用者都是透明的，但是却不支持用户自定义的方式，不能让用户根据自身需求来定义相关的最优算法。最后，目前都是在负载均衡器所在的机器上计算各个节点的负载，节点很多时，对机器的配置要求就比较高，不能设置将负载计算在客户端进行。
负载均衡建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。负载均衡，英文名称为Load Balance，其意思就是分摊到多个操作单元上进行执行，例如Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等，从而共同完成工作任务。
从软件层面谈负载均衡，软件负载均衡解决方案是指在一台或多台服务器相应的操作系统上安装一个或多个附加软件来实现负载均衡，如DNS Load Balance，CheckPointFirewall-1 ConnectControl等，它的优点是基于特定环境，配置简单，使用灵活，成本低廉，可以满足一般的负载均衡需求。
软件解决方案缺点也较多，因为每台服务器上安装额外的软件运行会消耗系统不定量的资源，越是功能强大的模块，消耗得越多，所以当连接请求特别大的时候，软件本身会成为服务器工作成败的一个关键；软件可扩展性并不是很好，受到操作系统的限制；由于操作系统本身的Bug，往往会引起安全问题。
这些年，随着云技术的发展，微服务成为一个比较热门的话题，微服务架构是一项在云中部署应用和服务的新技术。大部分围绕微服务的争论都集中在容器或其他技术是否能很好的实施微服务。微服务可以在“自己的程序”中运行，并通过“轻量级设备与HTTP型API进行沟通”。关键在于该服务可以在自己的程序中运行。通过这一点我们就可以将服务公开与微服务架构（在现有系统中分布一个API）区分开来。在服务公开中，许多服务都可以被内部独立进程所限制。如果其中任何一个服务需要增加某种功能，那么就必须缩小进程范围。在微服务架构中，只需要在特定的某种服务中增加所需功能，而不影响整体进程。
微服务架构中，经常会运用集群化的方式，来实现程序功能的高可用高性能：以淘宝为例，第一次双11期间，用户反应页面很卡无响应等，后面使用集群化负载均衡的方式，部署多个相同功能的程序，并由负载均衡器来管理，每个用户访问页面请求时，负载均衡器会选出负载最小的服务器来响应用户的页面请求。当然淘宝还运用到动态扩展/收缩服务器节点的技术来对应特殊时期。上面的例子只是简单的介绍了负载均衡的作用和基本原理。
微服务中，Zookeeper经常是作为一个系统的注册中心，而不是负载均衡器，因为Zookeeper本身有一个树状结构能管理各个注册进来的节点，同时还有心跳检测机制。这很符合一个注册管理中心的要求。但是负载均衡并不是Zookeeper自身拥有的功能。利用的是Zookeeper能为每一个注册的节点存放一些内容，每个节点可以定时的把负载保存在节点下，最后通过节点列表，获取每个节点上传的内容，计算出负载，根据负载比较的算法就能选举出负载最小的节点。该负载均衡的功能是由有开发者自己定制实现的，并不是Zookeeper自身提供的。
专门的负载均衡器适用性一般都比较局限，拿nginx为例，比较适用于web服务器的负载均衡，面对集群存储的负载均衡，就有心无力。并且负载算法都是内置固定的，虽然可以配置，但是还是固定的几种算法。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法，以解决现有技术的不足。
为实现上述目的，本发明的一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法，使用Zookeepr来实现负载均衡器、分为ZookeeperClient和ZookeeperServer、可自定义多个权重算法，可实现负载值在客户端或服务端上进行计算，具体实现方法为：
S1、对外提供服务的程序，调用ZookeeperClient注册接口向ZookeeperServer进行注册，ZookeeperServer会在指定的节点下创建一个子节点，表明注册成功；多个同类型的服务程序，都注册到同一个节点下，生成子节点列表；
S2、注册成功后，ZookeeperClient开启一个子线程来定时获取注册者的负载信息的各项指标，决定是否在客户端来计算负载并上传；
S3、调用者跟服务程序交互时，获取到最小负载的服务程序；即调用ZookeeperClient查询接口查询ZookeeperServer节点，获取步骤S1中所述子节点列表，遍历子节点列表，获取每个节点在S2中上传的负载信息各项指标和权重或者负载值；
S4、ZookeeperServer根据内容信息，对还未计算负载值的节点（S2中提到的不进行计算的情况）进行计算，最后得到所有子节点的负载值，比较子节点列表的负载值，获取负载值最小的节点，该节点对应的注册者就是负载最小的，将该节点的连接信息返回给调用者；
S5、调用者获得连接信息后，直接跟该节点对应的注册者（s1中提到的对外提供服务的程序）进行连接交互，从而实现将最小负载的节点分配给调用者。
步骤S2中，需要定义好各项负载信息指标参数的权重值，该权重值可以是ZookeeperClient内部的默认值，作为默认算法，也可以自定义各项指标的权重值写在配置文件中，对各项负载参数指标设置权重值，权重值为0表示忽略该指标；可以定义多组权重值，然后编号，即定义了多组权重值算法。
步骤S1中，调用注册接口时指定是否使用自定义的负载算法，使用哪种负载算法；不指定算法就使用所述默认值；指定算法编号，就读取本地配置文件中对应编号的各项参数权重值，用来计算负载值。
步骤S2注册成功后，开启一个子线程来定时获取注册者的负载信息，根据配置来决定是否计算并上传，其中根据配置来决定是否计算并上传具体为：1、获取本地负载信息；2、检测负载信息是否有意向达到阈值，如果有，则直接将负载信息和权重值上传，交给ZookeeperServer来进行计算，而不是由ZookeeperClient计算。
步骤S2中，所述负载信息的各项指标包括cpu、内存、磁盘io。
上述负载的计算方法如下：预设cpu使用率15%，权重值为40；内存使用率40%,权重值为30；磁盘io使用率30%,权重值为20；那么总体负载值= 0.15*40 + 0.4*30 + 0.3*20 =24；预设客户端内存使用率达到90%,就不适合在客户端计算，那么直接将负载信息的各项指标和权重值上传到ZookeeperServer上对应的注册节点下，作为该节点的内容；否则在客户端计算负载值，再将负载值上传到ZookeeperServer上对应的注册节点下，作为该节点的内容。
对配置文件中各组负载参数的权重值进行编号时，ZookeeperClient只需要根据编号，去读取配置文件中的指定编号的权重值，通过权重算法来对负载信息处理得到负载值。
上述Zookeeper服务器自身可以搭建集群，来确保整个负载均衡器的高性能高可用。
本发明的有益效果是：
本发明基于ZooKeeper实现的深度可定制的负载均衡器，支持多种类型的节点的集中式负载均衡管理，支持对不同节点使用不同负载算法，支持负载算法可自定义，计算负载支持多种部署模式，Zookeeper自身支持集群保障了负载均衡器的高可用高性能。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1是本发明的服务节点注册接口实现方法流程图；
图2是本发明的获取负载最小节点的接口实现方法流程图；
图3是Zookeeper维护的树形图；
图4是负载均衡原理图。
具体实施方式
如图1、2所示，本发明大体分为2部分，ZookeeperSever和ZookeeperClient。其中ZookeeperSever不需要我们实现，这是Zookeeper自身的功能，只需要把Zookeeper对外接口封装成 ZookeeperClient来符合负载均衡需要的接口。最左侧是调用者，中间是封装的ZookeeperClient接口，最后边是Zookeeper服务器。
本发明的一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法为：
S1、注册接口向Zookeeper服务器指定的节点下创建一个子节点，调用注册接口时指定是否使用负载算法，使用哪种负载算法；
S2、注册成功后，开启一个子线程来定时获取调用者的负载信息，根据配置来决定是否计算并上传；
S3、获取负载最小节点的接口，先向服务端获取节点列表，然后遍历节点列表，获取每个节点的内容；
S4、根据内容信息，判断内容是否需要额外计算负载值，最后得到最小负载的服务节点，返回给调用者；
S5、调用者直接跟该节点进行交互，实现将最小负载的节点分配给调用者。
本实施例中，步骤S1的自定义算法可以写在配置文件中，对各项负载参数指标设置权重值，权重值为0表示忽略该指标。
本实施例中，算法进行编号时，ZookeeperClient只需要根据算法编号，去读取配置文件得到算法，通过算法来对负载信息处理得到负载值，该方式实现深度可自定义负载算法的功能。
本实施例中，Zookeeper服务器自身可以搭建集群，来确保整个负载均衡器的高性能高可用。
本实施例中，步骤S2注册成功后，开启一个子线程来定时获取调用者的负载信息，根据配置来决定是否计算并上传，其中根据配置来决定是否计算并上传具体为：1、注册时未指定负载算法，直接将负载信息上传；2、注册时指定负载算法，按照指定的算法对负载信息计算，负载将负载值上传。
本实施例中，步骤S4中内容是负载值，不需要计算；内容是负载信息，按照算法计算获取负载值。
本发明使用的Zookeeper服务器其原理是：
ZooKeeper会维护一个树形的数据结构，类似于Windows资源管理器目录，其中EPHEMERAL类型的节点会随着创建它的客户端断开而被删除，利用这个特性很容易实现软负载均衡。基本原理是，每个应用的Server启动时向Zookeeper注册创建一个EPHEMERAL节点，并将负载信息定时写入该节点下。应用Client通过读取节点列表获得可用服务器列表及负载信息，根据负载信息可以得到负载最小的节点。同时Client也可以订阅节点事件，有Server宕机断开时触发事件，客户端监测到后把该Server从可用列表中删除。Zookeeper维护的树形图如图3所示。
负载均衡原理如图4所示，其优点是：
（1）支持不同类型节点
利用Zookeeper的注册机制，任何类型的节点都可以在Zookeeper上面注册创建一个节点。如图4，两个web服务器注册到znodeweb节点下，storage服务器注册到znodestorage节点下。
（2）支持对不同节点使用不同负载算法
每个节点都会定时的上传负载信息（cpu，内存，连接数等），每个节点指定一个算法，计算负载时根据自己的负载算法得出负载权重值。
（3）负载算法可自定义
有了负载信息，可以自定义负载算法计算公式，通过计算公式得到负载值
（4）计算负载支持多种模式
计算负载的模式有多种，可以在Zookeeper服务器上统一计算每个节点的负载；可以每个子节点上传负载信息时，自己计算出来再上传；甚至两种模式可以混用，子节点对应的服务器配置高的话，可以在上传负载信息时，自己计算出负载再上传，子节点对应的服务器配置低的可以上传负载信息，由Zookeeper服务器同一计算，从而达到混用的模式。
综上所述，本发明基于ZooKeeper实现的深度可定制的负载均衡器，支持多种类型的节点的集中式负载均衡管理，支持对不同节点使用不同负载算法，支持负载算法可自定义，计算负载支持多种部署模式，Zookeeper自身支持集群保障了负载均衡器的高可用高性能。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法，其特征在于，具体方法如下：
S1、调用ZookeeperClient注册接口向ZookeeperServer进行注册，ZookeeperServer会在指定的节点下创建一个子节点，表明注册成功；多个同类型的服务程序，都注册到同一个节点下，生成子节点列表；
S2、注册成功后，ZookeeperClient开启一个子线程来定时获取注册者的负载信息的各项指标，决定是否在客户端来计算负载并上传；
S3、调用者跟服务程序交互时，获取到最小负载的服务程序；即调用ZookeeperClient查询接口查询ZookeeperServer节点，获取步骤S1中所述子节点列表，遍历子节点列表，获取每个节点在S2中上传的负载信息各项指标和权重或者负载值；
S4、ZookeeperServer根据内容信息，对还未计算负载值的节点进行计算，最后得到所有子节点的负载值，比较子节点列表的负载值，获取负载值最小的节点，该节点对应的注册者就是负载最小的，将该节点的连接信息返回给调用者；
S5、调用者获得连接信息后，直接跟该节点对应的注册者进行连接交互，从而实现将最小负载的节点分配给调用者。
2.如权利要求1所述的一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法，其特征在于：步骤S2中，需要定义好各项负载信息指标参数的权重值，该权重值是ZookeeperClient内部的默认值，作为默认算法，或者自定义各项指标的权重值写在配置文件中，对各项负载参数指标设置权重值，权重值为0表示忽略该指标；定义多组权重值，然后编号，即定义了多组权重值算法。
3.如权利要求2所述的一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法，其特征在于：步骤S1中，调用注册接口时指定是否使用自定义的负载算法，使用哪种负载算法；不指定算法就使用所述默认值；指定算法编号，就读取本地配置文件中对应编号的各项参数权重值，用来计算负载值。
4.如权利要求3所述的一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法，其特征在于，步骤S2注册成功后，开启一个子线程来定时获取注册者的负载信息，根据配置来决定是否计算并上传，其中根据配置来决定是否计算并上传具体为：1、获取本地负载信息；2、检测负载信息是否有意向达到阈值，如果有，则直接将负载信息和权重值上传，交给ZookeeperServer来进行计算，而不是由ZookeeperClient计算。
5.如权利要求1所述的一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法，其特征在于，步骤S2中，所述负载信息的各项指标包括cpu、内存、磁盘io。
6.如权利要求5所述的一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法，其特征在于，所述负载的计算方法如下：预设cpu使用率15%，权重值为40；内存使用率40%,权重值为30；磁盘io使用率30%,权重值为20；那么总体负载值= 0.15*40 +0.4*30 + 0.3*20 = 24；预设客户端内存使用率达到90%,就不适合在客户端计算，那么直接将负载信息的各项指标和权重值上传到ZookeeperServer上对应的注册节点下，作为该节点的内容；否则在客户端计算负载值，再将负载值上传到ZookeeperServer上对应的注册节点下，作为该节点的内容。
7.如权利要求1或2所述的一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法，其特征在于：对配置文件中各组负载参数的权重值进行编号时，ZookeeperClient只需要根据编号，去读取配置文件中的指定编号的权重值，通过权重算法来对负载信息处理得到负载值。
8.如权利要求1所述的一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法，其特征在于： Zookeeper服务器自身搭建集群，来确保整个负载均衡器的高性能高可用。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910543150.XA CN110365743B (zh) | 2019-06-21 | 2019-06-21 | 一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910543150.XA CN110365743B (zh) | 2019-06-21 | 2019-06-21 | 一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110365743A CN110365743A (zh) | 2019-10-22 |
| CN110365743B true CN110365743B (zh) | 2021-11-12 |
Family
ID=68217559
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910543150.XA Active CN110365743B (zh) | 2019-06-21 | 2019-06-21 | 一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110365743B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111225059A (zh) * | 2020-01-10 | 2020-06-02 | 中移（杭州）信息技术有限公司 | 网络请求资源调度方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111522665A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-08-11 | 北京思特奇信息技术股份有限公司 | 一种基于zookeeper实现Influxdb-proxy的高可用及负载均衡方法 |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1557986A1 (en) * | 2004-01-22 | 2005-07-27 | Alcatel | Multi-criteria load balancing device for a network equipment of a communication network |
| CN104486108A (zh) * | 2014-12-08 | 2015-04-01 | 畅捷通信息技术股份有限公司 | 基于Zookeeper的节点配置方法和基于Zookeeper的节点配置系统 |
| CN106713378B (zh) * | 2015-07-30 | 2020-07-31 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 实现多个应用服务器提供服务的方法和系统 |
| CN105338086B (zh) * | 2015-11-04 | 2019-06-25 | 浪潮软件股份有限公司 | 一种分布式的消息转发方法 |
| CN106533967B (zh) * | 2016-12-08 | 2019-04-12 | 北京中安智达科技有限公司 | 一种可自定义负载均衡策略的数据传输方法 |
| CN108234637A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-29 | 广州品唯软件有限公司 | 一种基于zookeeper实现负载均衡的方法和系统 |
| CN108600360A (zh) * | 2018-04-18 | 2018-09-28 | 国电南京自动化股份有限公司 | 一种基于zookeeper的REST服务系统和方法 |
| CN108965461A (zh) * | 2018-08-03 | 2018-12-07 | 华数传媒网络有限公司 | 服务治理方法、装置及dubbo服务系统 |
| CN109257440A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-01-22 | 南京南瑞信息通信科技有限公司 | 一种基于服务注册中心的服务发现和客户端负载均衡方法 |
| CN109451065B (zh) * | 2018-12-26 | 2021-06-01 | 中电福富信息科技有限公司 | 一种软负载均衡分流自动化系统及其运行方法 |
-
2019
- 2019-06-21 CN CN201910543150.XA patent/CN110365743B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110365743A (zh) | 2019-10-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10992535B2 (en) | Hybrid cloud integration fabric and ontology for integration of data, applications, and information technology infrastructure | |
| US11025711B2 (en) | Data centric resource management for edge cloud systems | |
| Singh | Optimize cloud computations using edge computing | |
| Jararweh et al. | SDIoT: a software defined based internet of things framework | |
| US10277668B1 (en) | Beacon-based distributed data processing platform | |
| US20200099606A1 (en) | Distrubuted testing service | |
| Lee et al. | Extending sensor networks into the cloud using amazon web services | |
| US10394475B2 (en) | Method and system for memory allocation in a disaggregated memory architecture | |
| US9350682B1 (en) | Compute instance migrations across availability zones of a provider network | |
| US9122560B2 (en) | System and method of optimization for mobile apps | |
| CN111767143B (zh) | 交易数据处理方法、装置、设备及系统 | |
| US20130297673A1 (en) | Mechanism for node selection for a new application in a multi-tenant cloud hosting environment | |
| CN111814177A (zh) | 基于微服务的多租户数据处理方法、装置、设备及系统 | |
| EP3913859A1 (en) | Vnf life cycle management method and apparatus | |
| US20130297672A1 (en) | Mechanism for tracking and utilizing facts about a node of a multi-tenant cloud hosting environment | |
| CN113596110A (zh) | 一种面向异构云的云原生微服务平台 | |
| WO2022132233A1 (en) | Multi-tenant control plane management on computing platform | |
| US11189382B2 (en) | Internet of things (IoT) hybrid alert and action evaluation | |
| CN110365743B (zh) | 一种基于Zookeeper实现的支持多种可自定义负载算法的负载均衡器实现方法 | |
| CN113204353A (zh) | 一种大数据平台组件部署方法及装置 | |
| US20230136612A1 (en) | Optimizing concurrent execution using networked processing units | |
| CN109960579B (zh) | 一种调整业务容器的方法及装置 | |
| CN114945028A (zh) | 基于物联网设备的信息处理方法、相关设备及存储介质 | |
| CN113946491A (zh) | 微服务数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| Eiermann et al. | On a fog computing platform built on ARM architectures by Docker container technology |
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 | ||
| CP03 | Change of name, title or address |
Address after: Building 1, 6th Floor, Changfeng Building, No.14 Xinghuo Road, Research and Innovation Park, Jiangbei New District, Nanjing City, Jiangsu Province, 210000 Patentee after: Aerospace One System (Jiangsu) Information Technology Co.,Ltd. Address before: 210014 Building C, Building 3, No. 5 Baixia High-tech Park, No. 5 Yongzhi Road, Qinhuai District, Nanjing City, Jiangsu Province Patentee before: NANJING UNARY INFORMATION TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
| CP03 | Change of name, title or address |