CN111078369B - 一种云计算机下虚拟机分配方法、装置以及服务器 - Google Patents

一种云计算机下虚拟机分配方法、装置以及服务器 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种云计算机下虚拟机分配方法、装置以及服务器,方案通过在获取到用于的请求信息后,基于获取到的申请信息选择与用户申请信息相匹配的计算机资源池,以及所需分配的虚拟机数量,记为待分配值;基于资源利用率由高到低的原则由所述计算机资源池中选择一个标准单元,将选择的标准单元记为候选单元;计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量;判断候选单元中各个集群的可分配虚拟机数量是否均不小于所述待分配值与候选单元中包含的集群数量之比;如果是,在所述候选准单元中的集群中为用户分配虚拟机,可见,本方案能够合理分配虚拟机且分配效率高的虚拟机分配方案。

Description

一种云计算机下虚拟机分配方法、装置以及服务器
技术领域
本发明涉及计算机网络技术领域,具体涉及一种云计算机下虚拟机分配方法、装置以及服务器。
背景技术
在云计算环境下,计算资源池将物理机统一管理,为用户提供标准、弹性的计算能力,用户可通过自服务或其他方式灵活申请虚拟机资源,云计算平台一般需要一套从计算资源池中为虚拟机分配部署所在物理机的算法,为后续虚拟机实际的安装配置提供所在物理机的信息,支持虚拟机的自动化、批量化供给。在满足资源分配均衡基础原则下,计算资源池层里虚拟机所在的物理机要尽量分散到不同集群上,防止单个集群故障(例如交换机故障)造成应用服务受影响,这对虚拟机分配算法提出了挑战。
现有技术中的一种方案是云计算机在进行分配时,管理员通过分析用户的申请,先定位分配的计算资源池,再统计资源池内物理机上资源剩余情况和负载情况,根据计算资源池高可用性设计和资源分配均衡原则,手工逐台指定虚拟机所在的物理机,这种分配方法效率极低。
现有技术中的另一种方案是云计算机在进行分配时,云计算机基于自动算法为虚拟机分配所在的物理机,计算资源池类型简单,根据统一设置的CPU虚拟化比例等参数为每一台虚拟机独立分配物理机,无法根据计算资源池的高可用架构来分配。
因此,急需一种能够合理分配且分配效率较高的虚拟机分配方法。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种云计算机下虚拟机分配方法、装置以及服务器,以提供一种能够合理分配且具有较高分配效率的虚拟机分配方法。
为实现上述目的,本发明实施例提供如下技术方案:
一种云计算机下虚拟机分配方法,包括:
基于获取到的申请信息选择与用户申请信息相匹配的计算机资源池,以及所需分配的虚拟机数量,记为待分配值;
基于资源利用率由高到低的原则由所述计算机资源池中选择一个标准单元,将选择的标准单元记为候选单元;
计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量;
判断候选单元中各个集群的可分配虚拟机数量是否均不小于所述待分配值与候选单元中包含的集群数量之比;如果是,在所述候选准单元中的集群中为用户分配虚拟机。
可选的,上述云计算机下虚拟机分配方法中,当所述候选单元中各个集群的可分配虚拟机数量不均不小于所述待分配值与候选单元中包含的集群数量之比时,由基于资源利用率由高到低的原则由所述计算机资源池选择下一个标准单元作为候选单元,继续执行步骤:计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量。
可选的,上述云计算机下虚拟机分配方法中,所述在所述候选准单元中的集群中为用户分配虚拟机,包括:
计算所述候选单元中各个集群中各个物理机的资源空闲率,依据资源空闲率由高到底的选择方式或者是基于每台物理机的编号顺序,为所述物理机配置虚拟机,每台物理机所分配的虚拟机的数量为待分配值与候选单元中包含的集群数量之比,直至所述候选单元中的各个集群均完成虚拟机的配置。可选的,上述云计算机下虚拟机分配方法中,所述基于获取到的申请信息选择与用户申请信息相匹配的计算机资源池,包括:
对所述申请信息进行解析,得到与所述申请信息相匹配的网络分区、服务类型、部署平台和部署数据中心;
基于预设映射关系得到与所述网络分区、服务类型、部署平台和部署数据中心相匹配的计算机资源池,将这些计算机资源池作为与用户申请信息相匹配的计算机资源池。
可选的,上述云计算机下虚拟机分配方法中,所述计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量,包括:
基于公式X=(A*B-C)/D,计算得到集群中单个物理机上的可分配的虚拟机数量X;其中,A为物理机配置的逻辑CPU数,B为集群里允许每台物理机的CPU虚拟化比例,C为物理机上已分配虚拟机CPU数之和,D为申请信息中的单台虚拟机CPU数;
基于集群中各个物理机上的可分配的虚拟机数量X之和,得到候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量。
CPU虚拟化比例
一种云计算机下虚拟机分配装置,包括:
资源池选择单元,用于基于获取到的申请信息选择与用户申请信息相匹配的计算机资源池,以及所需分配的虚拟机数量,记为待分配值;
标准单元选择单元,用于基于资源利用率由高到低的原则由所述计算机资源池中选择一个标准单元,将选择的标准单元记为候选单元,计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量;判断候选单元中各个集群的可分配虚拟机数量是否均不小于所述待分配值与候选单元中包含的集群数量之比,如果是,向虚拟机分配单元输出触发信号;
虚拟机分配单元,用于在获取到触发信号时,在候选准单元中的集群作为用户分配虚拟机。
可选的,上述云计算机下虚拟机分配装置中,所述标准单元选择单元还用于:
当所述候选单元中各个集群的可分配虚拟机数量不均不小于所述待分配值与候选单元中包含的集群数量之比时,由基于资源利用率由高到低的原则由所述计算机资源池选择下一个标准单元作为候选单元,继续执行步骤:计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量。
可选的,上述云计算机下虚拟机分配装置中,所述虚拟机分配单元具体用于:
计算所述候选单元中各个集群中各个物理机的资源空闲率,依据资源空闲率由高到底的选择方式,依据所述待分配值为所述物理机配置虚拟机,并确定物理机的编号,直至各个所述候选单元中的各个集群均完成虚拟机的配置。
可选的,上述云计算机下虚拟机分配装置中,所述资源池选择单元基于获取到的申请信息选择与用户申请信息相匹配的计算机资源池时,具体用于:
对所述申请信息进行解析,得到与所述申请信息相匹配的网络分区、服务类型、部署平台和部署数据中心;
基于预设映射关系得到与所述网络分区、服务类型、部署平台和部署数据中心相匹配的计算机资源池,将这些计算机资源池作为与用户申请信息相匹配的计算机资源池。
一种服务器,应用有上述任意一项所述的云计算机下虚拟机分配装置。
基于上述技术方案,本发明实施例提供的上述方案,通过在获取到用于的请求信息后,基于获取到的申请信息选择与用户申请信息相匹配的计算机资源池,以及所需分配的虚拟机数量,记为待分配值;基于资源利用率由高到低的原则由所述计算机资源池中选择一个标准单元,将选择的标准单元记为候选单元;计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量;判断候选单元中各个集群的可分配虚拟机数量是否均不小于所述待分配值与候选单元中包含的集群数量之比;如果是,在所述候选准单元中的集群中为用户分配虚拟机,因此,提供了一种能够合理分配虚拟机且分配效率高的虚拟机分配方案。
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,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,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,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例公开的云计算机下虚拟机分配方法的流程示意图;
图2为本申请实施例公开的云计算机下虚拟机分配装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
针对于现有技术中的上述问题,本申请公开了一种云计算机下虚拟机分配方法,参见图1,该方法可以包括:
步骤S101:基于获取到的申请信息选择与用户申请信息相匹配的计算机资源池,以及所需分配的虚拟机数量,记为待分配值;
在本步骤中,当获取到用户提出的应用发布申请中的信息(申请信息)时,可以对所述申请信息进行解析,基于预设映射关系确定与所述请求信息相匹配的网络分区、服务类型、部署平台和部署数据中心,然后在基于所述网络分区、服务类型、部署平台和部署数据中心确定与所述请求信息相匹配的计算机资源池。
其中,其中网络分区指的是网络安全区域;服务类型指的是部署应用的服务分类,例如接入服务、应用服务、数据服务等;部署平台一般指X86/小型机等;部署数据中心则指的是部署所在的物理或逻辑数据中心。
步骤S102:基于资源利用率由高到低的原则由所述计算机资源池中选择一个标准单元,将选择的标准单元记为候选单元;
在本步骤中,当确定与所述请求信息相匹配的计算机资源池后,对所述计算机资源池中的标准单元进行资源利用率分析,基于资源利用率由高到低的原则,选择资源利用率最高的标准单元作为候选单元,其中,所述标注单元,即为资源池的标准单元CDP,每个资源池由多个标准单元组成,每个标准单元由多个集群组成,所述集群为资源池里的计算、网络、存储资源集合。
步骤S103:计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量;
在本步骤中,计算各个集群的可分配虚拟机数量,即为分别计算CDP下n个集群(n为CDP下所包含的集群的数量)可分配的虚拟机数量,即为集群里所有物理机可分配虚拟机数量之和。其中单台物理机可分配虚拟机数量计算方法为:X=(A*B-C)/D,X为可分配虚拟机数量,A为物理机CPU数,B为集群中最大CPU虚拟化比例,C为集群中物理机上已分配虚拟机CPU数之和,D为申请信息中的单台虚拟机CPU数,集群中各个物理机上的可分配的虚拟机数量X之和,即为该集群的可分配虚拟机数量。
且可分配虚拟机数量的最大值不超过物理机上最大可分配虚拟机数减去物理机上已分配虚拟机数。其中最大CPU虚拟化比例和物理机上最大可分配虚拟机数两个参数可以在全局维度、计算资源池维度、CDP维度、集群四个维度灵活设置,优先级上集群>CDP>计算资源池>全局。例如物理机CPU数为24C,最大CPU虚拟化比例为1.2,则本集群上物理机上最大可分配虚拟机数为9,已分配6台共12C虚拟机,应用需求中单台虚拟机CPU数为4C,则可分配虚拟机数量为:(24*1.2-12)/4=4,但是受限于最大可分配虚拟机数为9,所以可分配虚拟机数量为9-6=3;
步骤S104:判断候选单元中各个集群的可分配虚拟机数量是否均不小于所述待分配值与候选单元中包含的集群数量之比;如果是,执行步骤S105,否则,继续执行步骤S102:
在本步骤中,如果候选单元中存在某个集群,该集群可分配的虚拟机数量小于所述待分配值与候选单元中包含的集群数量之比时,执行步骤S102,基于步骤S102的原则,选择下一个标准单元作为候选单元,继续执行后续步骤。
在本步骤中,可以按照集群可分配虚拟机数量从大到小排序,判断每个集群可分配虚拟机数量是否不小于需要分配数量(待分配值与候选单元中包含的集群数量之比),如果是,则在该CDP(候选单元)下进行虚拟机的分配,否则回到选择下一个CDP。其中每个集群需要分配虚拟机数量计算方式为:如果应用需求数量m是集群数量n的整数倍,则每个集群需分配m/n台虚拟机;否则,排名前m%n(求余计算)的集群需分配(m/n+1)台,其余集群需分配m/n台;
步骤S105:在所述候选准单元中的集群中为用户分配虚拟机;
在本步骤中,计算所述候选单元中各个集群中各个物理机的资源空闲率,依据资源空闲率由高到底的选择方式或者是基于每台物理机的编号顺序,为所述物理机配置虚拟机,每台物理机所分配的虚拟机的数量为待分配值与候选单元中包含的集群数量之比,直至所述候选单元中的各个集群均完成虚拟机的配置;
具体的,在任意一个集群里分配虚拟机时,每次可选择集群中资源空闲最多的物理机,当物理机负载相同时,选择编号较小的物理机,确定部署虚拟机的物理机编号,采用该为该物理机配置虚拟机,判断在本集群里是否已分配该集群需要分配的虚拟机数量,如果否,则继续为剩余的物理机配匹配虚拟机,直至该集群中已分配该集群需要分配的虚拟机数量为止,此时选择下一个集群继续进行虚拟机分配。
由上述方案可见,在本申请实施例公开的上述方法中,虚拟机分配动作由计算机自动执行,因此可以批量分配多台虚拟机,分配效率高。
并且,在分配过程中可以精细化选择资源池,根据应用需求选择更符合的资源。
进一步的,本领域技术人员可以在多个维度控制分配参数,灵活控制分配结果。
并且,每个CDP内集群负载相近,资源池整体资源利用率最大化。
同时,实现了符合计算资源池CDP下多个集群的高可用设计,将虚拟机分配到不同集群的物理机上,满足在单个集群故障时资源池层的高可用性。
对应于上述方法,本申请还公开了一种云计算机下虚拟机分配装置,本实施例中,装置中的各个单元的具体工作内容,请参见上述方法实施例的内容,下面对本发明实施例提供的云计算机下虚拟机分配装置进行描述,下文描述的云计算机下虚拟机分配装置与上文描述的云计算机下虚拟机分配装置方法可相互对应参照。
参见图2,该装置可以包括:
资源池选择单元100,其与上述方法中步骤S101相对应,用于基于获取到的申请信息选择与用户申请信息相匹配的计算机资源池,以及所需分配的虚拟机数量,记为待分配值;
标准单元选择单元200,其与上述方法中步骤S102-S104相对应,用于基于资源利用率由高到低的原则由所述计算机资源池中选择一个标准单元,将选择的标准单元记为候选单元,计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量;判断候选单元中各个集群的可分配虚拟机数量是否均不小于所述待分配值与候选单元中包含的集群数量之比,如果是,向虚拟机分配单元输出触发信号;
虚拟机分配单元300,其与上述方法中步骤S105相对应,用于在获取到触发信号时,在候选准单元中的集群作为用户分配虚拟机。
与上述方法相对应,所述标准单元选择单元还用于:
当所述候选单元中各个集群的可分配虚拟机数量不均不小于所述待分配值与候选单元中包含的集群数量之比时,由基于资源利用率由高到低的原则由所述计算机资源池选择下一个标准单元作为候选单元,继续执行步骤:计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量。
与上述方法相对应,所述虚拟机分配单元具体用于:
计算所述候选单元中各个集群中各个物理机的资源空闲率,依据资源空闲率由高到底的选择方式或者是基于每台物理机的编号顺序,为所述物理机配置虚拟机,每台物理机所分配的虚拟机的数量为待分配值与候选单元中包含的集群数量之比,直至所述候选单元中的各个集群均完成虚拟机的配置。
与上述方法相对应,所述资源池选择单元基于获取到的申请信息选择与用户申请信息相匹配的计算机资源池时,具体用于:
对所述申请信息进行解析,得到与所述申请信息相匹配的网络分区、服务类型、部署平台和部署数据中心;
基于预设映射关系得到与所述网络分区、服务类型、部署平台和部署数据中心相匹配的计算机资源池,将这些计算机资源池作为与用户申请信息相匹配的计算机资源池。
与上述方法相对应,所述标准单元选择单元在计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量时,具体用于:
基于公式X=(A*B-C)/D,计算得到集群中单个物理机上的可分配的虚拟机数量X;其中,A为物理机配置的逻辑CPU数,B为集群里允许每台物理机的CPU虚拟化比例,C为物理机上已分配虚拟机CPU数之和,D为申请信息中的单台虚拟机CPU数;
基于集群中各个物理机上的可分配的虚拟机数量X之和,得到候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量。
CPU虚拟化比例
对应于上述装置,本申请还公开了一种服务器,该服务器可以应用有上述任意一项实施例所述的云计算机下虚拟机分配装置。
为了描述的方便,描述以上系统时以功能分为各种模块分别描述。当然,在实施本发明时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统或系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述得比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
专业人员还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块,或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种云计算机下虚拟机分配方法,其特征在于,包括:
基于获取到的申请信息选择与用户申请信息相匹配的计算机资源池,以及所需分配的虚拟机数量,记为待分配值;
基于资源利用率由高到低的原则由所述计算机资源池中选择一个标准单元,将选择的标准单元记为候选单元;
计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量;
判断候选单元中各个集群的可分配虚拟机数量是否均不小于所述待分配值与候选单元中包含的集群数量之比;如果是,在所述候选单元中的每个集群中为用户分配虚拟机。
2.根据权利要求1所述的云计算机下虚拟机分配方法,其特征在于,当所述候选单元中各个集群的可分配虚拟机数量不均不小于所述待分配值与候选单元中包含的集群数量之比时,由基于资源利用率由高到低的原则由所述计算机资源池选择下一个标准单元作为候选单元,继续执行步骤:计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量。
3.根据权利要求1所述的云计算机下虚拟机分配方法,其特征在于,所述在所述候选单元中的集群中为用户分配虚拟机,包括:
计算所述候选单元中各个集群中各个物理机的资源空闲率,依据资源空闲率由高到底的选择方式或者是基于每台物理机的编号顺序,为所述物理机配置虚拟机,每个集群所分配的虚拟机的数量为待分配值与候选单元中包含的集群数量之比,直至所述候选单元中的各个集群均完成虚拟机的配置。
4.根据权利要求1所述的云计算机下虚拟机分配方法,其特征在于,所述基于获取到的申请信息选择与用户申请信息相匹配的计算机资源池,包括:
对所述申请信息进行解析,得到与所述申请信息相匹配的网络分区、服务类型、部署平台和部署数据中心;
基于预设映射关系得到与所述网络分区、服务类型、部署平台和部署数据中心相匹配的计算机资源池,将这些计算机资源池作为与用户申请信息相匹配的计算机资源池。
5.根据权利要求1所述的云计算机下虚拟机分配方法,其特征在于,所述计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量,包括:
基于公式X=(A*B-C)/D,计算得到集群中单个物理机上的可分配的虚拟机数量X;其中,A为物理机配置的逻辑CPU数,B为集群里允许每台物理机的CPU虚拟化比例,C为物理机上已分配虚拟机CPU数之和,D为申请信息中的单台虚拟机CPU数;
基于集群中各个物理机上的可分配的虚拟机数量X之和,得到候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量。
6.一种云计算机下虚拟机分配装置,其特征在于,包括:
资源池选择单元,用于基于获取到的申请信息选择与用户申请信息相匹配的计算机资源池,以及所需分配的虚拟机数量,记为待分配值;
标准单元选择单元,用于基于资源利用率由高到低的原则由所述计算机资源池中选择一个标准单元,将选择的标准单元记为候选单元,计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量;判断候选单元中各个集群的可分配虚拟机数量是否均不小于所述待分配值与候选单元中包含的集群数量之比,如果是,向虚拟机分配单元输出触发信号;
虚拟机分配单元,用于在获取到触发信号时,在候选单元中的每个集群中为用户分配虚拟机。
7.根据权利要求6所述的云计算机下虚拟机分配装置,其特征在于,所述标准单元选择单元还用于:
当所述候选单元中各个集群的可分配虚拟机数量不均不小于所述待分配值与候选单元中包含的集群数量之比时,由基于资源利用率由高到低的原则由所述计算机资源池选择下一个标准单元作为候选单元,继续执行步骤:计算所述候选单元中的各个集群的可分配虚拟机数量。
8.根据权利要求6所述的云计算机下虚拟机分配装置,其特征在于,所述虚拟机分配单元具体用于:
计算所述候选单元中各个集群中各个物理机的资源空闲率,依据资源空闲率由高到底的选择方式或者是基于每台物理机的编号顺序,为所述物理机配置虚拟机,每个集群所分配的虚拟机的数量为待分配值与候选单元中包含的集群数量之比,直至所述候选单元中的各个集群均完成虚拟机的配置。
9.根据权利要求6所述的云计算机下虚拟机分配装置,其特征在于,所述资源池选择单元基于获取到的申请信息选择与用户申请信息相匹配的计算机资源池时,具体用于:
对所述申请信息进行解析,得到与所述申请信息相匹配的网络分区、服务类型、部署平台和部署数据中心;
基于预设映射关系得到与所述网络分区、服务类型、部署平台和部署数据中心相匹配的计算机资源池,将这些计算机资源池作为与用户申请信息相匹配的计算机资源池。
10.一种服务器,其特征在于,应用有权利要求6-9任意一项所述的云计算机下虚拟机分配装置。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111813556B (zh) * 2020-07-21 2021-04-09 北京东方通软件有限公司 云计算环境下的虚拟集群的弹性伸缩方法
CN112199193A (zh) * 2020-09-30 2021-01-08 北京达佳互联信息技术有限公司 资源调度方法、装置、电子设备和存储介质
CN112631716A (zh) * 2020-12-18 2021-04-09 中国工商银行股份有限公司 数据库容器调度方法、装置、电子设备及存储介质
CN112905338B (zh) * 2021-02-05 2024-02-09 中国工商银行股份有限公司 计算资源自动分配方法及装置
CN112988399B (zh) * 2021-04-30 2021-07-20 成都网安科技发展有限公司 基于虚拟化技术的处理器调度方法和处理器调度装置
CN113395291B (zh) * 2021-06-30 2023-03-17 北京爱奇艺科技有限公司 流量控制方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103164283A (zh) * 2012-05-10 2013-06-19 上海兆民云计算科技有限公司 一种虚拟桌面系统中虚拟化资源动态调度管理方法及系统
CN103890714A (zh) * 2011-08-25 2014-06-25 维图斯瑞姆有限公司 涉及基于集群的资源池的主机感知资源管理的系统和方法
CN105843670A (zh) * 2016-03-22 2016-08-10 浙江大学 一种云平台虚拟集群部署整合方法
CN107231421A (zh) * 2017-05-27 2017-10-03 北京力尊信通科技股份有限公司 一种虚拟机计算能力动态调整方法、装置以及系统
WO2018177042A1 (zh) * 2017-03-27 2018-10-04 中兴通讯股份有限公司 一种实现资源调度的方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103890714A (zh) * 2011-08-25 2014-06-25 维图斯瑞姆有限公司 涉及基于集群的资源池的主机感知资源管理的系统和方法
CN103164283A (zh) * 2012-05-10 2013-06-19 上海兆民云计算科技有限公司 一种虚拟桌面系统中虚拟化资源动态调度管理方法及系统
CN105843670A (zh) * 2016-03-22 2016-08-10 浙江大学 一种云平台虚拟集群部署整合方法
WO2018177042A1 (zh) * 2017-03-27 2018-10-04 中兴通讯股份有限公司 一种实现资源调度的方法及装置
CN107231421A (zh) * 2017-05-27 2017-10-03 北京力尊信通科技股份有限公司 一种虚拟机计算能力动态调整方法、装置以及系统

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