CN111147555A - 一种异构资源混合编排的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明揭示了一种异构资源混合编排的方法,构建包含资源编排引擎、编排调度引擎和Worker调度引擎的B/S架构平台。资源编排引擎在接收到编排执行的请求后,筛选出当前可执行的资源节点,并将当前资源节点的任务数据发送至Worker调度引擎执行实例化,并在资源创建后返回设置参数的结果,而编排调度引擎筛选后续而执行的资源节点,并根据前后资源节点的依赖性封装后续任务参数,逐一循环执行资源节点的任务,直至完成整个资源拓扑。应用该方法可以将多云环境下多种资源、应用软件、中间件等复杂业务应用部署模板化,通过两层调度实现任务快速高效的执行;减少开发人员对业务应用环境部署的手动操作、重复配置;灵活组合云资源及服务,提高业务系统部署效率。
Description
技术领域
本发明属于计算机技术软件开发领域,具体涉及一种用于多种云平台环境的资源、应用软件、中件间、数据库、脚本执行的编排和调度方法。
背景技术
为了解决企业多云环境中分散在本地和多云多数据中心,资源统一管理和应用标部署基于特定场景通过编排的方式进行混合业务应用场景的固话;缩短应用交付流程、减少手工配置操作、提高业务响应效率
Ansible是新出现的自动化运维工具,基于Python开发,集成IT系统的配置管理、应用部署、执行特定任务的开源平台,由Paramiko和PyYAML两个关键模块构建。集合了众多运维工具(puppet、cfengine、chef、func、fabric)的优点,实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。ansible是基于ssh来和远程主机通讯,无需在远程主机上安装client/agents。
Ansible是基于模块工作的,本身没有批量部署的能力。真正具有批量部署的是ansible所运行的模块,ansible只是提供一种框架。主要包括:
(1)连接插件connection plugins:负责和被监控端实现通信;
(2) host inventory:指定操作的主机,是一个配置文件里面定义监控的主机;
(3)各种模块核心模块、command模块、自定义模块;
(4)借助于插件完成记录日志邮件等功能;
(5) playbook:剧本执行多个任务时,非必需可以让节点一次性运行多个任务。
部署简单,只需要在管理端部署ansible环境,被管理端上只需安装ssh和python2.5以上版本,具有以下特点:被管理节点无需部署agent;无服务端,使用是直接调用命名;基于模块工作, 可以使用任意语言开发模块;基于yaml语法编写playbook;定义的任务已存在则不会做任何操作,同一台服务器上多次执行同一个playbook确保安全性。
在混合云环境中,面对各种各样的基础资源、应用软件、中件间增加带来的业务系统部署的复杂度增加、部署效率低。为了进行资源和应用的有效编排和管理,以实现整体效率提升和成本优化,因此亟待需要具有资源与应用统一的编排技术解决方案。
发明内容
本发明的目的旨在提出一种异构资源混合编排的方法,能够用相同的语法同时编排各类云资源,用于生成一组彼此关联,即有拓扑关系的IaaS/PaaS 资源组合的模板。
本发明实现上述目的的技术解决方案是,一种异构资源混合编排的方法,其特征在于:构建包含资源编排引擎、编排调度引擎和Worker调度引擎的B/S架构平台,
资源编排引擎在接收到编排执行的请求后,筛选出当前可执行的资源节点,并将当前资源节点的任务数据发送至Worker调度引擎,Worker调度引擎在接收到资源创建任务后基于当前的资源模型实例化相应的Worker实例,并调用对象接口进行资源的创建任务,在资源创建完成后基于当前资源模板的输出对象模板设置参数,并将结果返回给编排调度引擎;
编排调度引擎在接收到当前资源节点返回的结果后,先基于状态更新的执行结果选择后续可执行的资源节点,并判断后续资源节点面向当前资源节点输出的依赖性;如果依赖,则在封装后续资源节点的任务参数时加入当前资源节点的执行结果,否则独立封装后续资源节点的任务参数,而后发送至Worker调度引擎继续执行,循环编排调度直至完成整个资源拓扑。
上述异构资源混合编排的方法,进一步地,所述资源编排引擎筛选资源节点基于有向无环图进行任务的调度和分发,且利用入度为零遍历算法实现调度。
上述异构资源混合编排的方法,更进一步地,所述入度为零遍历算法为基于有向无环图先找出其中0入度的一个以上顶点,删除被找到的顶点后,再找出0入度的顶点,重复删除、找出直至所有顶点均删除,完成拓扑排序。
上述异构资源混合编排的方法,进一步地,在异构资源混合编排之前,还包括预先定义每个资源节点前后依赖关系的预置步骤。
上述异构资源混合编排的方法,更进一步地,所述预置步骤对应各资源节点的任务执行输入设为前置约束,对应各资源节点的任务执行输出设为后置约束,且前置约束和后置约束均支持黑白名单两种模式,黑名单模式是指当前资源节点禁止与黑名单中所描述的节点类型的资源节点进行连接,白名单模式是指当前资源节点只能与白名单中所描述的节点类型的资源节点进行连接。
上述异构资源混合编排的方法,进一步地,每个资源节点具有相对应的一个资源模板,且资源模板定义当前资源节点任务执行完成后的输出数据格式。
应用本发明的异构资源混合编排方法,具备突出的实质性特点和显著的进步性:可以将多云环境下多种资源、应用软件、中间件等复杂业务应用部署模板化,通过两层调度实现任务快速高效的执行。减少开发人员对业务应用环境部署的手动操作、重复配置。灵活组合云资源及服务,提高业务系统部署效率。
附图说明
图1是本发明方法应用上基于平台模版进行编排的状态界面
图2是本发明资源混合编排的核心调度流程示意图。
图3是本发明所用资源编排所用有向无环图的实例示意图。
图4是本发明混合编排方法中资源节点前后依赖的程序数据模型。
图5是本发明混合编排方法中参数传递所涉及的程序数据模型。
具体实施方式
以下便结合实施例附图,对本发明的具体实施方式作进一步的详述,以使本发明技术方案更易于理解、掌握,从而对本发明的保护范围做出更为清晰的界定。
本发明中提出的方法,可以通过一个B/S架构的管理平台来实现,管理平台中管理所有的服务插件、工作流模板等信息,支持在线编写或导入模板。如图1所示,架构师、开发人员可以在管理平台上从无到有构建模板,也可以从系统推荐的常见模板入手创建,或基于已经创建的模板继续完善;还可以将已经存在的资源抽取出一套拓扑关系成为模板。模板的创建采用可视化的交互,用户可以基于拖拉拽的方式选择多种资源图标,拖拽到编排区域,并修改资源或应用组件的配置,所见即所得地编制模板。
本发明异构资源混合编排的方法,概述方案为先构建包含资源编排引擎、编排调度引擎和Worker调度引擎的B/S架构平台,而后按如图2所示的核心调度逻辑实现。具体如下:
资源编排引擎在接收到编排执行的请求后,筛选出当前可执行的资源节点,并将当前资源节点的任务数据发送至Worker调度引擎,Worker调度引擎在接收到资源创建任务后基于当前的资源模型实例化相应的Worker实例,并调用对象接口进行资源的创建任务,在资源创建完成后基于当前资源模板的输出对象模板设置参数,并将结果返回给编排调度引擎;
编排调度引擎在接收到当前资源节点返回的结果后,先基于状态更新的执行结果选择后续可执行的资源节点,并判断后续资源节点面向当前资源节点输出的依赖性;如果依赖,则在封装后续资源节点的任务参数时加入当前资源节点的执行结果,否则独立封装后续资源节点的任务参数,而后发送至Worker调度引擎继续执行,循环编排调度直至完成整个资源拓扑。
资源编排是基于DAG(有向无环图)进行任务的调度和分发,所以资源混合编排首先要具备基于DAG的调度引擎。这里,调度算法采用入度为零遍历算法:如图3所示的算法概述如下:先找出其中0入度的一个以上顶点,即图示实施例中唯一的A点,删除被找到的顶点后,再找出0入度的顶点,即唯一的B点,由此重复删除、找出顶点直至所有顶点均删除,完成拓扑排序。
混合编排需要解决资源节点之间的前后依赖问题,如虚拟机节点的目标节点只能是硬盘,所以需要在系统中预先设置好每个资源节点模型的前后资源依赖,避免无效的资源编排模型出现。
基本数据模型如图4所示,而预先设置每个资源节点模型的前后资源依赖。具体地,对应各资源节点的任务执行输入设为前置约束,对应各资源节点的任务执行输出设为后置约束,且前置约束和后置约束均支持黑白名单两种模式,黑名单模式是指当前资源节点禁止与黑名单中所描述的节点类型的资源节点进行连接,白名单模式是指当前资源节点只能与白名单中所描述的节点类型的资源节点进行连接。由此,提高封装后续资源节点的任务参数的准确性。
混合编排还需要解决资源节点之前的参数传递问题,如虚拟机节点的任务执行输出是硬盘节点的任务执行输入。对此的技术解决手段请参阅图5所示,每个资源模型都存在一个资源模板与之对应,且资源模板定义了当前资源节点执行完成之后的输出数据格式,便于资源编排调度引擎对有参数传递节点的内部业务处理。
综上可以理解,本发明该异构资源混合编排的方法,主要包括作业任务编排、作业任务调度和作业任务执行三个环节,同时创建编排实例过程中还包括:添加资源、应用组件、指定配置参数等步骤。
应用本发明的异构资源混合编排方法,具备突出的实质性特点和显著的进步性:可以将多云环境下多种资源、应用软件、中间件等复杂业务应用部署模板化,通过两层调度实现任务快速高效的执行。减少开发人员对业务应用环境部署的手动操作、重复配置。灵活组合云资源及服务,提高业务系统部署效率。
除上述实施例外,本发明还可以有其它实施方式,凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案,均落在本发明所要求保护的范围之内。
Claims (6)
1.一种异构资源混合编排的方法,其特征在于:构建包含资源编排引擎、编排调度引擎和Worker调度引擎的B/S架构平台,
资源编排引擎在接收到编排执行的请求后,筛选出当前可执行的资源节点,并将当前资源节点的任务数据发送至Worker调度引擎,Worker调度引擎在接收到资源创建任务后基于当前的资源模型实例化相应的Worker实例,并调用对象接口进行资源的创建任务,在资源创建完成后基于当前资源模板的输出对象模板设置参数,并将结果返回给编排调度引擎;
编排调度引擎在接收到当前资源节点返回的结果后,先基于状态更新的执行结果选择后续可执行的资源节点,并判断后续资源节点面向当前资源节点输出的依赖性;如果依赖,则在封装后续资源节点的任务参数时加入当前资源节点的执行结果,否则独立封装后续资源节点的任务参数,而后发送至Worker调度引擎继续执行,循环编排调度直至完成整个资源拓扑。
2.根据权利要求1所述异构资源混合编排的方法,其特征在于:所述资源编排引擎筛选资源节点基于有向无环图进行任务的调度和分发,且利用入度为零遍历算法实现调度。
3.根据权利要求2所述异构资源混合编排的方法,其特征在于:所述入度为零遍历算法为基于有向无环图先找出其中0入度的一个以上顶点,删除被找到的顶点后,再找出0入度的顶点,重复删除、找出直至所有顶点均删除,完成拓扑排序。
4.根据权利要求1所述异构资源混合编排的方法,其特征在于:在异构资源混合编排之前,还包括预先定义每个资源节点前后依赖关系的预置步骤。
5.根据权利要求4所述异构资源混合编排的方法,其特征在于:所述预置步骤对应各资源节点的任务执行输入设为前置约束,对应各资源节点的任务执行输出设为后置约束,且前置约束和后置约束均支持黑白名单两种模式,黑名单模式是指当前资源节点禁止与黑名单中所描述的节点类型的资源节点进行连接,白名单模式是指当前资源节点只能与白名单中所描述的节点类型的资源节点进行连接。
6.根据权利要求1所述异构资源混合编排的方法,其特征在于:每个资源节点具有相对应的一个资源模板,且资源模板定义当前资源节点任务执行完成后的输出数据格式。
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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