CN111400049A - 资源调整方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种资源调整方法及装置,该方法包括:当目标系统需要启动时,开启目标系统中包含的目标应用实例;按照测试次数对目标应用实例进行压测,获得压测结果;基于压测结果及预估访问量,设置伸缩范围,所述伸缩范围包含最小实例数及最大实例数;启动目标系统,实时监控目标系统中的资源占用比例,依据当前的资源占用比例及伸缩范围,调整目标系统中应用实例的实例个数,使目标系统中的计算资源满足当前的资源占用比例。该方法中,通过对单个应用实例进行压测后可设置合理伸缩范围,对系统的资源占用比例进行监控,根据伸缩范围合理的调整系统中的应用实例的个数,保证系统当前的计算资源满足当前的资源占用比例,避免资源不足或资源浪费。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,特别是涉及一种资源调整方法及装置。
背景技术
随着计算机技术的快速发展,各个系统在运行的过程中,随着系统访问量的增多或减少,系统中的计算资源如系统内存、cup等根据系统的访问量的变化而变化。其中,为满足系统访问量的需求,通常设置多个应用实例,每个应用实例用于支持一定数量下的计算资源,以保证系统在运行过程中所占用的计算资源。
现有技术中,应用实例的在系统中的个数相对固定。但是当系统的访问量增多,所需的计算资源超出原先固定在系统中各个应用实例所提供的计算资源时,将导致资源不足的情况;当系统的访问量降低,所需的计算资源与所提供的计算资源相比过低时,造成系统的资源浪费。因此,现有技术中,无法合理地对应用实例的数量进行调整。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种资源调整方法,通过该方法,可以降低计算资源在不同时间段内的运行差异,提高系统的稳定性。
本发明还提供了一种资源调整装置,用以保证上述方法在实际中的实现及应用。
一种资源调整方法,包括:
当目标系统需要启动时,开启所述目标系统中包含的预先指定的目标应用实例;
按照预先设置的测试次数对所述目标应用实例进行压测,获得所述目标应用实例对应的计算资源的压测结果;
基于所述压测结果及预先设置的预估访问量,设置所述目标系统对应的伸缩范围,所述伸缩范围包含应用在所述目标系统中的应用实例的最小实例数,以及应用在所述目标系统中的应用实例的最大实例数;
启动所述目标系统,实时监控所述目标系统中的资源占用比例,并依据当前的资源占用比例及所述伸缩范围,调整所述目标系统中应用实例的实例个数,使所述目标系统中当前的实例个数对应的计算资源满足当前的资源占用比例。
上述的方法,可选的,所述按照预先设置的测试次数对所述目标应用实例进行压测,获得所述目标应用实例对应的计算资源的压测结果,包括:
获取预先设定的压测数据集,所述压测数据集中包含多个压测值,各个所述压测值由小到大进行排列;
按照预先设定的测试次数,多次执行预先设置的压测过程;
其中,每次执行所述压测过程包括:将所述压测数据集中的各个压测值按照所述排列的顺序,依次输入所述目标系统中;调用预先设置的监控系统,在输入各个所述压测值的过程中,监控当前输入的压测值是否触发所述目标系统提示异常;若所述当前输入的压测值触发所述目标系统提示异常,则结束当前的压测过程;
记录每次在执行所述压测过程中触发所述目标系统提示异常的压测值,并在最后一次压测过程结束后,将各个已记录的压测值求取平均值,并将所述平均值确定为压测结果。
上述的方法,可选的,所述基于所述压测结果及预先设置的预估访问量,设置所述目标系统对应的伸缩范围,包括:
获取所述目标系统中预先设置的资源伸缩比例;
依据所述资源伸缩比例及所述压测结果,计算所述目标系统对应的资源伸缩阈值;
获取所述目标系统的预先设置的预估访问量,并依据所述预估访问量及所述资源伸缩阈值,设置所述目标系统对应的伸缩范围。
上述的方法,可选的,所述实时监控所述目标系统中的资源占用比例,并依据当前的资源占用比例及所述伸缩范围,调整所述目标系统中应用实例的实例个数,包括:
确定所述目标系统中当前设置的应用实例的当前实例个数,及所述当前实例个数对应的当前计算资源,并调用预先设置的监控系统监控所述目标系统中当前的资源占用比例;
依据所述当前计算资源,设置最大触发阈值和最小触发阈值;
判断所述当前的资源占用比例是否大于所述最大触发阈值;
若所述当前的资源占用比例大于所述最大触发阈值,则依据所述当前的资源占用比例、最大触发阈值、当前实例个数及所述伸缩范围中的最大实例数,增加所述目标系统中应用实例的实例个数;
若所述当前的资源占用比例不大于所述最大触发阈值,则判断所述当前的资源占用比例是否小于所述最小触发阈值;
若所述当前的资源占用比例小于所述最小触发阈值,则依据所述当前的资源占用比例、最小触发阈值、当前实例个数及所述伸缩范围中的最小实例数,缩减所述目标系统中应用实例的实例个数。
上述的方法,可选的,所述依据所述当前的资源占用比例、最大触发阈值、当前实例个数及所述伸缩范围中的最大实例数,增加所述目标系统中应用实例的实例个数,包括:
计算所述当前的资源占用比例及所述最大触发阈值的比值,并依据所述比值及所述当前实例个数,确定所述目标系统中待增加的应用实例的增加个数;
计算所述当前实例个数及所述增加个数的和,获得总实例个数;
判断所述总实例个数是否大于所述最大实例数;
若所述总实例个数大于所述最大实例数,则将所述目标系统中的应用实例的实例个数增加至所述最大实例数;
若所述总实例个数不大于所述最大实例数,则将所述目标系统中的应用实例的实例个数增加至所述总实例个数。
一种资源调整装置,包括:
启动单元,用于当目标系统需要启动时,开启所述目标系统中包含的预先指定的目标应用实例;
压测单元,用于按照预先设置的测试次数对所述目标应用实例进行压测,获得所述目标应用实例对应的计算资源的压测结果;
设置单元,用于基于所述压测结果及预先设置的预估访问量,设置所述目标系统对应的伸缩范围,所述伸缩范围包含应用在所述目标系统中的应用实例的最小实例数,以及应用在所述目标系统中的应用实例的最大实例数;
调整单元,用于启动所述目标系统,实时监控所述目标系统中的资源占用比例,并依据当前的资源占用比例及所述伸缩范围,调整所述目标系统中应用实例的实例个数,使所述目标系统中当前的实例个数对应的计算资源满足当前的资源占用比例。
上述的装置,可选的,所述压测单元,包括:
第一获取子单元,用于获取预先设定的压测数据集,所述压测数据集中包含多个压测值,各个所述压测值由小到大进行排列;
执行子单元,用于按照预先设定的测试次数,多次执行预先设置的压测过程;其中,每次执行所述压测过程包括:将所述压测数据集中的各个压测值按照所述排列的顺序,依次输入所述目标系统中;调用预先设置的监控系统,在输入各个所述压测值的过程中,监控当前输入的压测值是否触发所述目标系统提示异常;若所述当前输入的压测值触发所述目标系统提示异常,则结束当前的压测过程;
记录子单元,用于记录每次在执行所述压测过程中触发所述目标系统提示异常的压测值,并在最后一次压测过程结束后,将各个已记录的压测值求取平均值,并将所述平均值确定为压测结果。
上述的装置,可选的,所述设置单元,包括:
第二确定子单元,用于获取所述目标系统中预先设置的资源伸缩比例;
确定子单元,用于依据所述资源伸缩比例及所述压测结果,确定所述目标系统对应的资源伸缩阈值;
第一设置子单元,用于获取所述目标系统的预先设置的预估访问量,并依据所述预估访问量及所述资源伸缩阈值,设置所述目标系统对应的伸缩范围。
上述的装置,可选的,所述调整单元,包括:
监控子单元,用于确定所述目标系统中当前设置的应用实例的当前实例个数,及所述当前实例个数对应的当前计算资源,并调用预先设置的监控系统监控所述目标系统中当前的资源占用比例;
第一设置子单元,用于依据所述当前计算资源,设置最大触发阈值和最小触发阈值;
第一判断子单元,用于判断所述当前的资源占用比例是否大于所述最大触发阈值;
增加子单元,用于若所述当前的资源占用比例大于所述最大触发阈值,则依据所述当前的资源占用比例、最大触发阈值、当前实例个数及所述伸缩范围中的最大实例数,增加所述目标系统中应用实例的实例个数;
第二判断子单元,用于若所述当前的资源占用比例不大于所述最大触发阈值,则判断所述当前的资源占用比例是否小于所述最小触发阈值;
缩减子单元,用于若所述当前的资源占用比例小于所述最小触发阈值,则依据所述当前的资源占用比例、最小触发阈值、当前实例个数及所述伸缩范围中的最小实例数,缩减所述目标系统中应用实例的实例个数。
上述的装置,可选的,所述增加子单元,包括:
调整子模块,用于计算所述当前的资源占用比例及所述最大触发阈值的比值,并依据所述比值及所述当前实例个数,确定所述目标系统中待增加的应用实例的增加个数;计算所述当前实例个数及所述增加个数的和,获得总实例个数;判断所述总实例个数是否大于所述最大实例数;若所述总实例个数大于所述最大实例数,则将所述目标系统中的应用实例的实例个数增加至所述最大实例数;若所述总实例个数不大于所述最大实例数,则将所述目标系统中的应用实例的实例个数增加至所述总实例个数。
一种存储介质,所述存储介质包括存储的指令,其中,在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行上述的资源调整方法。
一种电子设备,包括存储器,以及一个或者一个以上的指令,其中一个或者一个以上指令存储于存储器中,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行上述的资源调整方法。
与现有技术相比,本发明包括以下优点:
本发明提供了一种资源调整方法,包括:当目标系统需要启动时,开启所述目标系统中包含的预先指定的目标应用实例;按照预先设置的测试次数对所述目标应用实例进行压测,获得所述目标应用实例对应的计算资源的压测结果;基于所述压测结果及预先设置的预估访问量,设置所述目标系统对应的伸缩范围,所述伸缩范围包含应用在所述目标系统中的应用实例的最小实例数,以及应用在所述目标系统中的应用实例的最大实例数;启动所述目标系统,实时监控所述目标系统中的资源占用比例,并依据当前的资源占用比例及所述伸缩范围,调整所述目标系统中应用实例的实例个数,使所述目标系统中当前的实例个数对应的计算资源满足当前的资源占用比例。本发明提供的方法中,通过对单个应用实例进行压测后,可设置合理伸缩范围,通过对系统的资源占用比例进行监控,根据伸缩范围合理的调整系统中的应用实例的个数,保证系统当前的计算资源满足当前的资源占用比例,防止资源不足或资源浪费。
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为本发明实施例提供的一种资源调整方法的方法流程图;
图2为本发明实施例提供的一种资源调整方法的又一方法流程图;
图3为本发明实施例提供的一种资源调整装置的装置结构图;
图4为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
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。
在本申请中,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,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。
本发明可用于众多通用或专用的计算装置环境或配置中。例如:个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器装置、包括以上任何装置或设备的分布式计算环境等等。
本发明实施例提供了一种资源调整方法,该方法可以应用在多种系统平台,其执行主体可以为计算机终端或各种移动设备的处理器,所述方法的方法流程图如图1所示,具体包括:
S101:当目标系统需要启动时,开启所述目标系统中包含的预先指定的目标应用实例;
在本发明实施例中,当目标系统需要启动时,为保证目标系统中的计算资源满足各个时间段的资源需求,预先开启该目标系统的预先指定的目标应用实例。
可选的,该目标应用实例可以是单个应用实例。根据实际业务情况,可以指定目标应用实例为多个应用实例。
需要说明的是,目标应用实例所支持的计算资源有限,在各个系统中所设置的应用实例可以相同,也可以是不同的系统设置不同的应用实例。对于不同的应用实例,其所支持的计算资源也不一定相同。对于同一个目标系统,其内部所设置的应用实例基本相同,当目标系统需要启动时,可以指定该目标系统中任意的应用实例为目标应用实例。
S102:按照预先设置的测试次数对所述目标应用实例进行压测,获得所述目标应用实例对应的计算资源的压测结果;
在本发明实施例中,压测即压力测试,通过对目标应用实例进行压测,确定当目标系统应用一个目标应用实例时,目标系统所允许访问的最大计算资源。
可以理解的是,通过模拟目标系统中在仅设置了目标应用实例的情况下,对目标应用实例进行压测,可以确定该目标应用实例应用在目标系统中所能支持的最大计算资源。即,在进行压测的过程中,当目标系统的稳定性发生异常,或者目标系统运行能力达到极限,确定目标应用实例所支持的计算资源达到上限,并确定当前进行压测的计算资源对应的值为最终的测试结果。
S103:基于所述压测结果及预先设置的预估访问量,设置所述目标系统对应的伸缩范围,所述伸缩范围包含应用在所述目标系统中的应用实例的最小实例数,以及应用在所述目标系统中的应用实例的最大实例数;
在本发明实施例中,在确定目标应用实例的压测结果后,可根据该压测结果及预估访问量设置该目标系统的伸缩范围。
其中,该伸缩范围表征目标系统在运行的过程中,随着不同时间段的访问量,可根据目标系统不同时间段内访问量所占用的资源占用比例,增加或缩减目标系统中应用实例的实例个数。技术人员可以结合目标系统在历史的实际应用的过程中,各个时间段的历史访问量。根据历史的各个时间段的大致访问量,对目标系统在本次启动后各个时间段的访问量进行预估。
S104:启动所述目标系统,实时监控所述目标系统中的资源占用比例,并依据当前的资源占用比例及所述伸缩范围,调整所述目标系统中应用实例的实例个数,使所述目标系统中当前的实例个数对应的计算资源满足当前的资源占用比例。
在本发明实施例中,在设置伸缩范围后,可启动目标系统,并在目标系统运行的过程中,实时监控目标系统的访问量,即,实时确定目标系统中的占用计算资源的资源占用比例。根据当前监控到的当前的资源占用比例,及伸缩范围,对目标系统中当前设置的应用实例的实例个数进行调整。例如,当前监控到的当前的资源占用比例超过当前设置的各个应用实例对应的计算资源时,根据该伸缩范围,增加目标系统中的应用实例的实例个数;或,当前监控到的当前的资源占用比例低于当前设置的各个应用实例对应的计算资源时,根据该伸缩范围,增加目标系统中的应用实例的个数。通过实时调整目标系统中的应用实例的实例个数,以保证能满足目标系统对资源的需求。
其中,计算资源可以是系统内存、CPU等。
本发明实施例提供的资源调整方法中,当目标系统需要启动时,开启预先指定的目标应用实例,通过对应用实例进行压测,可以确定目标系统在单个目标应用实例下所支持的最大的计算资源。通过压测获得最终的压测结果,以根据该压测结果以及预先设置的预估的访问量合理设置伸缩范围。在目标系统在启动运行的过程中,实时监控当前的资源占用比例,以根据当前的资源占用比例实时调整目标系统中应用实例的实例个数,保证目标系统中当前的计算资源满足当前的资源占用比例。
基于上述实施例提供的方法,对于上述资源调整的具体过程,有以下具体的示例:
本发明的资源调整过程可以应用在多个应用场景中,以资源调度系统为例。当资源调度系统在启动之前,对该资源调度系统中的一个应用实例进行压测,获得的压测结果表征资源调度系统的系统内存在单个应用实例下所支持的最大内存为2000。根据压测结果以及预估访问量,设置伸缩范围为[1,10]。当资源调度系统启动后,监控资源调度系统中的资源占用比例。若当前设置的实例个数为2个,资源调度系统当前支持的最大内存为4000。若资源调度系统当前的访问量所占用的内存为3600时,可以确定当前的资源占用比例达到90%,为防止资源调度系统中的访问量持续上升影响系统稳定性,可以根据该伸缩范围,将资源调度系统中的应用实例的实例个数调整为3个。在经过一段时间后,该资源调度系统中的访问量下降,当前的访问量所占用的内存为2500,当前的应用实例为3个,可以确定当前的资源占用比例约为41%,此时可以再次调整应用实例个数为2个,避免造成资源调度系统中的资源浪费。
应用本发明实施例提供的方法,通过对单个应用实例进行压测后,可设置合理伸缩范围,通过对系统的资源占用比例进行监控,根据伸缩范围合理的调整系统中的应用实例的个数,保证系统当前的计算资源满足当前的资源占用比例,防止造成资源不足或资源浪费。
本发明实施例提供的方法中,基于上述步骤S102的内容,按照预先设置的测试次数对所述目标应用实例进行压测,获得所述目标应用实例对应的计算资源的压测结果,具体可以包括:
获取预先设定的压测数据集,所述压测数据集中包含多个压测值,各个所述压测值由小到大进行排列;
按照预先设定的测试次数,多次执行预先设置的压测过程;
其中,每次执行所述压测过程包括:将所述压测数据集中的各个压测值按照所述排列的顺序,依次输入所述目标系统中;调用预先设置的监控系统,在输入各个所述压测值的过程中,监控当前输入的压测值是否触发所述目标系统提示异常;若所述当前输入的压测值触发所述目标系统提示异常,则结束当前的压测过程;
记录每次在执行所述压测过程中触发所述目标系统提示异常的压测值,并在最后一次压测过程结束后,将各个已记录的压测值求取平均值,并将所述平均值确定为压测结果。
本发明实施例提供的资源调整方法中,在对目标应用实例进行压测之前,技术人员可以根据目标系统的历史访问状况,设置的对应的压测数据集。其中,压测数据集中的每个压测值分别代表不同程度下的计算资源。如,压测数据集中的计算资源分别包含100、200、500、1000、1500、2000等压测值。按照预先设置的测试次数,多次对该目标应用实例进行压测。具体的,每一次进行压测的过程为:将压测数据集中的各个压测值依次输入目标系统当中,每一次输入的压测值用于模拟目标系统在设置目标应用实例的情况下,该目标系统的当前占用的计算资源的数量。通过监控系统,监控每一个压测值在输入目标系统后,该目标系统是否会出现异常。如果当前输入的压测值使得目标系统提示异常,则可以确定目标应用实例在当前压测过程中,其支持的最大计算资源为该压测值所对应的计算资源。例如,当前输入的压测值为2000,触发目标系统提示异常,则确定当目标系统中的访问量所占用的计算资源达到2000,系统会出现异常,则该压测值则为目标应用实例所支持的最大计算资源。通过进行多次的压测,记录每一次压测过程中所获得的最大的计算资源,并求取平均值,获得最终的压测结果。
应用本实施例的方法,通过多次对目标应用实例进行压测后取平均,避免获得的压测结果存在误差。
本发明实施例提供的方法中,基于上述步骤S103的内容,基于所述压测结果及预先设置的预估访问量,设置所述目标系统对应的伸缩范围,具体可以包括:
获取所述目标系统中预先设置的资源伸缩比例;
依据所述资源伸缩比例及所述压测结果,确定所述目标系统对应的资源伸缩阈值;
获取所述目标系统的预先设置的预估访问量,并依据所述预估访问量及所述资源伸缩阈值,设置所述目标系统对应的伸缩范围。
本发明实施例提供的资源调整方法,技术人员在目标系统进行启动之前,预先在目标系统中设置了资源伸缩比例。该资源伸缩比例是根据实际的访问情况,设置的可调节的百分比,通过该资源伸缩比例对压测结果进行调节,获得资源伸缩阈值,该资源伸缩阈值可以是表征在目标系统在单个应用实例下,若目标系统中当前占用的计算资源达到该资源伸缩阈值,则增加目标应用实例的个数。目标系统中的伸缩范围则根据该资源伸缩阈值进行调节。
其中,基于资源伸缩比例及压测结果,计算获得资源伸缩阈值的计算方式为:资源伸缩比例×压测结果=资源伸缩阈值;例如,对目标应用实例进行压测后所获得的压测结果为2000,预先设置的资源伸缩比例为70%,则资源伸缩阈值则为1400。
需要说明的是,预估访问量中包含最大访问量和最小访问量,依据预估访问量及资源伸缩阈值,设置伸缩范围的具体过程为:计算最大访问量和资源伸缩阈值,获得最大实例数,即:最大访问量/资源伸缩阈值=最大实例数;计算最小访问量和资源伸缩阈值,获得最小实例数,即:最小访问量/资源伸缩阈值=最小实例数。其中,最大实例数以及最小实例数均取大于1的正整数,若存在小数值,则可以进1,也可以四舍五入。根据最大实例数和最小实例数设置伸缩范围。例如,当最大访问量为6000,最小访问量为1000,资源伸缩阈值为1400时,最大实例数约为4.3,最小实例数约为0.71,对最大实例数及最小实例数进行取整,则最大实例数可以为5,最小实例数可以为1,伸缩范围为[1,5]。
可以理解的是,通过对压测结果进行计算后所获得的资源伸缩阈值能够在对伸缩范围进行设置的过程中,留有一定的余量,若仅根据压测结果和预估访问量设置伸缩范围,则当实际的访问量大于预估访问量时,容易造成目标系统的不稳定。
应用本发明实施例提供的方法,根据合理的资源伸缩阈值设置伸缩范围,保证在目标系统启动后需要调整应用实例的实例个数时,在合理的伸缩范围内进行调整。
本发明实施例提供的方法中,基于上述步骤S104的内容,需要在目标系统启动后,需实时监控该目标系统中的资源占用比例,依据当前的资源占用比例及所述伸缩范围,调整所述目标系统中应用实例的实例个数的过程如图2所示,具体可以包括:
S201:确定所述目标系统中当前设置的应用实例的当前实例个数,及所述当前实例个数对应的当前计算资源,并调用预先设置的监控系统监控所述目标系统中当前的资源占用比例;
在本发明实施例中,在目标系统启动的过程中,每个时间段由于访问量的不同,所占用的计算资源均不同,通过监控系统实时监控目标系统中的资源占用比例,具体通过当前的实际占用的计算资源及当前实例个数对应的当前计算资源确定资源占用比例。
其中,当前的资源占用比例=当前的实际占用的计算资源/当前实例个数对应的当前计算资源。
S202:依据所述当前计算资源,设置最大触发阈值和最小触发阈值;
在本发明实施例中,当前计算资源该目标系统系统当前所支持的最大计算资源。根据当前计算资源,设置最大触发阈值及最小触发阈值。
其中,最大触发阈值是用于触发目标系统增加实例个数的触发参数;最小触发阈值是用于触发目标系统缩减实例个数的触发参数。
S203:判断所述当前的资源占用比例是否大于所述最大触发阈值;若是,执行S204;若否,执行S205;
在本发明实施例中,通过最大触发阈值,确定目标系统在当前的资源占用比例下是否需要增加应用实例的实例个数。
S204:若所述当前的资源占用比例大于所述最大触发阈值,则依据所述当前的资源占用比例、最大触发阈值、当前实例个数及所述伸缩范围中的最大实例数,增加所述目标系统中应用实例的实例个数;
在本发明实施例中,若当前的资源占用比例大于最大触发阈值,表征该目标系统在当前的资源占用比例下需要增加应用实例的实例个数,并给当前的资源占用比例、最大触发阈值、当前实例个数及最大实例数增加目标系统中的应用实例的实例个数。
S205:若所述当前的资源占用比例不大于所述最大触发阈值,则判断所述当前的资源占用比例是否小于所述最小触发阈值;若是,执行S206;若否,执行S207;
在本发明实施例中,若当前的资源占用比例不大于最大触发阈值,表征该目标系统在当前的资源占用比例下不需要增加应用实例的实例个数;通过最小触发阈值,确定目标系统在当前的资源占用比例下是否需要缩减应用实例的实例个数。
S206:若所述当前的资源占用比例小于所述最小触发阈值,则依据所述当前的资源占用比例、最小触发阈值、当前实例个数及所述伸缩范围中的最小实例数,缩减所述目标系统中应用实例的实例个数;
在本发明实施例中,当定目标系统在当前的资源占用比例下需要缩减应用实例的实例个数时,缩减目标系统的实例个数。
S207:若所述当前的资源占用比例不小于所述最小触发阈值,则不对目标系统中应用实例的实例个数进行调整。
在本发明实施例中,在确定目标系统不用增加应用实例的基础上,该目标系统也无需缩减实例个数时,无需调整目标系统中的实例个数。
基于上述实施例步骤S201至S207的过程,可选的,可以根据最大触发阈值和最小触发阈值设置触发范围。通过判断当前的资源占用比例是否在该触发范围内来确定该目标系统中的实例个数是否需要调整。若当前的资源占用比例在该触发范围则无需调整实例个数。若当前的资源占用比例不在该触发范围,且小于该触发范围中的最小触发阈值,则缩减实例个数;若当前的资源占用比例不在该触发范围,且大于该触发范围中的最大触发阈值,则增加实例个数。
本发明实施例提供的资源调整方法,在目标系统启动后,实时确定目标系统中的实例个数及计算资源。并由监控系统实时监控资源占用比例。在当前时间段内应用实例的实例个数未调整的情况下设置最大触发阈值和最小触发阈值。以通过该最大触发阈值以及最小触发阈值,确定当前实例个数及当前的资源占用比例下目标系统是否需要调整实例个数。若目标系统需要调整实例个数,则基于实际状况对目标系统中应用实例的实例个数进行增加或缩减。
应用本发明实施例提供的方法,通过实时对目标系统中应用实例的实例个数进行调整,降低计算资源在不同时间段内的运行差异,提高系统的稳定性。
本发明实施例提供的方法中,在进行实例个数进行增加的过程中,需要依据所述当前的资源占用比例、最大触发阈值、当前实例个数及所述伸缩范围中的最大实例数,增加所述目标系统中应用实例的实例个数,具体过程包括:
计算所述当前的资源占用比例及所述最大触发阈值的比值,并依据所述比值及所述当前实例个数,确定所述目标系统中待增加的应用实例的增加个数;
计算所述当前实例个数及所述增加个数的和,获得总实例个数;
判断所述总实例个数是否大于所述最大实例数;
若所述总实例个数大于所述最大实例数,则将所述目标系统中的应用实例的实例个数增加至所述最大实例数;
若所述总实例个数不大于所述最大实例数,则将所述目标系统中的应用实例的实例个数增加至所述总实例个数。
同理,在进行实例个数的缩减的具体过程,与上述对实例个数进行增加的过程相似。在进行缩减应用实例时,由当前的资源占用比例及最小触发阈值计算获得比值,通过比值及当前实例个数确定缩减的实例个数。计算需要进行缩减应用实例时缩减后的总实例个数,若总实例个数小于最小实例数,则将实例个数缩减至最小实例数,若总实例个数不小于最小实例数则将实例个数缩减至总实例个数。
本发明实施例提供的方法,在对目标系统中的应用实例进行增加或缩减的过程中,增加或缩减后的目标系统中剩余的应用实例的实例个数不能少于最小实例数或大于最大实例数。以保证目标系统中应用实例的实例个数在可控的范围内,进而提高目标系统的稳定性。
上述各个实施例的具体实施过程及其衍生方式,均在本发明的保护范围之内。
与图1所述的方法相对应,本发明实施例还提供了一种资源调整装置,用于对图1中方法的具体实现,本发明实施例提供的资源调整装置可以应用计算机终端或各种移动设备中,其结构示意图如图3所示,具体包括:
启动单元301,用于当目标系统需要启动时,开启所述目标系统中包含的预先指定的目标应用实例;
压测单元302,用于按照预先设置的测试次数对所述目标应用实例进行压测,获得所述目标应用实例对应的计算资源的压测结果;
设置单元303,用于基于所述压测结果及预先设置的预估访问量,设置所述目标系统对应的伸缩范围,所述伸缩范围包含应用在所述目标系统中的应用实例的最小实例数,以及应用在所述目标系统中的应用实例的最大实例数;
调整单元304,用于启动所述目标系统,实时监控所述目标系统中的资源占用比例,并依据当前的资源占用比例及所述伸缩范围,调整所述目标系统中应用实例的实例个数,使所述目标系统中当前的实例个数对应的计算资源满足当前的资源占用比例。
本发明实施例提供的装置中,当目标系统需要启动时,由启动单元开启目标应用实例,并通过压测单元对该目标应用实例进行压测后获得压测结果。设置单元基于压测结果和预估访问量设置伸缩范围。在目标系统启动后,由调整单元基于当前的资源占用比例及伸缩范围,调整目标系统中应用实例的实例个数,从而使目标系统中应用实例的实例个数能满足目标系统当前对资源的需求。
应用本发明提供的装置,通过对单个应用实例进行压测后,可设置合理伸缩范围,通过对系统的资源占用比例进行监控,根据伸缩范围合理的调整系统中的应用实例的个数,保证系统当前的计算资源满足当前的资源占用比例,防止资源不足或资源浪费。
本发明实施例提供的装置,所述压测单元302,包括:
第一获取子单元,用于获取预先设定的压测数据集,所述压测数据集中包含多个压测值,各个所述压测值由小到大进行排列;
执行子单元,用于按照预先设定的测试次数,多次执行预先设置的压测过程;
其中,每次执行所述压测过程包括:将所述压测数据集中的各个压测值按照所述排列的顺序,依次输入所述目标系统中;调用预先设置的监控系统,在输入各个所述压测值的过程中,监控当前输入的压测值是否触发所述目标系统提示异常;若所述当前输入的压测值触发所述目标系统提示异常,则结束当前的压测过程;
记录子单元,用于记录每次在执行所述压测过程中触发所述目标系统提示异常的压测值,并在最后一次压测过程结束后,将各个已记录的压测值求取平均值,并将所述平均值确定为压测结果。
本发明实施例提供的装置,所述设置单元303,包括:
第二确定子单元,用于获取所述目标系统中预先设置的资源伸缩比例;
确定子单元,用于依据所述资源伸缩比例及所述压测结果,确定所述目标系统对应的资源伸缩阈值;
第一设置子单元,用于获取所述目标系统的预先设置的预估访问量,并依据所述预估访问量及所述资源伸缩阈值,设置所述目标系统对应的伸缩范围。
本发明实施例提供的装置,所述调整单元304,包括:
监控子单元,用于确定所述目标系统中当前设置的应用实例的当前实例个数,及所述当前实例个数对应的当前计算资源,并调用预先设置的监控系统监控所述目标系统中当前的资源占用比例;
第一设置子单元,用于依据所述当前计算资源,设置最大触发阈值和最小触发阈值;
第一判断子单元,用于判断所述当前的资源占用比例是否大于所述最大触发阈值;
增加子单元,用于若所述当前的资源占用比例大于所述最大触发阈值,则依据所述当前的资源占用比例、最大触发阈值、当前实例个数及所述伸缩范围中的最大实例数,增加所述目标系统中应用实例的实例个数;
第二判断子单元,用于若所述当前的资源占用比例不大于所述最大触发阈值,则判断所述当前的资源占用比例是否小于所述最小触发阈值;
缩减子单元,用于若所述当前的资源占用比例小于所述最小触发阈值,则依据所述当前的资源占用比例、最小触发阈值、当前实例个数及所述伸缩范围中的最小实例数,缩减所述目标系统中应用实例的实例个数。
本发明实施例提供的装置,所述增加子单元,包括:
调整子模块,用于计算所述当前的资源占用比例及所述最大触发阈值的比值,并依据所述比值及所述当前实例个数,确定所述目标系统中待增加的应用实例的增加个数;计算所述当前实例个数及所述增加个数的和,获得总实例个数;判断所述总实例个数是否大于所述最大实例数;若所述总实例个数大于所述最大实例数,则将所述目标系统中的应用实例的实例个数增加至所述最大实例数;若所述总实例个数不大于所述最大实例数,则将所述目标系统中的应用实例的实例个数增加至所述总实例个数。
以上本发明实施例公开的资源调整装置中各个单元及子单元的具体工作过程,可参见本发明上述实施例公开的资源调整方法中的对应内容,这里不再进行赘述。
本发明实施例还提供了一种存储介质,所述存储介质包括存储的指令,其中,在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行上述资源调整方法。
本发明实施例还提供了一种电子设备,其结构示意图如图4所示,具体包括存储器401,以及一个或者一个以上的指令402,其中一个或者一个以上指令402存储于存储器401中,且经配置以由一个或者一个以上处理器403执行所述一个或者一个以上指令402进行以下操作:
当目标系统需要启动时,开启所述目标系统中包含的预先指定的目标应用实例;
按照预先设置的测试次数对所述目标应用实例进行压测,获得所述目标应用实例对应的计算资源的压测结果;
基于所述压测结果及预先设置的预估访问量,设置所述目标系统对应的伸缩范围,所述伸缩范围包含应用在所述目标系统中的应用实例的最小实例数,以及应用在所述目标系统中的应用实例的最大实例数;
启动所述目标系统,实时监控所述目标系统中的资源占用比例,并依据当前的资源占用比例及所述伸缩范围,调整所述目标系统中应用实例的实例个数,使所述目标系统中当前的实例个数对应的计算资源满足当前的资源占用比例。
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。
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)
1.一种资源调整方法,其特征在于,包括:
当目标系统需要启动时,开启所述目标系统中包含的预先指定的目标应用实例;
按照预先设置的测试次数对所述目标应用实例进行压测,获得所述目标应用实例对应的计算资源的压测结果;
基于所述压测结果及预先设置的预估访问量,设置所述目标系统对应的伸缩范围,所述伸缩范围包含应用在所述目标系统中的应用实例的最小实例数,以及应用在所述目标系统中的应用实例的最大实例数;
启动所述目标系统,实时监控所述目标系统中的资源占用比例,并依据当前的资源占用比例及所述伸缩范围,调整所述目标系统中应用实例的实例个数,使所述目标系统中当前的实例个数对应的计算资源满足当前的资源占用比例。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述按照预先设置的测试次数对所述目标应用实例进行压测,获得所述目标应用实例对应的计算资源的压测结果,包括:
获取预先设定的压测数据集,所述压测数据集中包含多个压测值,各个所述压测值由小到大进行排列;
按照预先设定的测试次数,多次执行预先设置的压测过程;
其中,每次执行所述压测过程包括:将所述压测数据集中的各个压测值按照所述排列的顺序,依次输入所述目标系统中;调用预先设置的监控系统,在输入各个所述压测值的过程中,监控当前输入的压测值是否触发所述目标系统提示异常;若所述当前输入的压测值触发所述目标系统提示异常,则结束当前的压测过程;
记录每次在执行所述压测过程中触发所述目标系统提示异常的压测值,并在最后一次压测过程结束后,将各个已记录的压测值求取平均值,并将所述平均值确定为压测结果。
3.根据权利要求1或2任意一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述压测结果及预先设置的预估访问量,设置所述目标系统对应的伸缩范围,包括:
获取所述目标系统中预先设置的资源伸缩比例;
依据所述资源伸缩比例及所述压测结果,计算所述目标系统对应的资源伸缩阈值;
获取所述目标系统的预先设置的预估访问量,并依据所述预估访问量及所述资源伸缩阈值,设置所述目标系统对应的伸缩范围。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述实时监控所述目标系统中的资源占用比例,并依据当前的资源占用比例及所述伸缩范围,调整所述目标系统中应用实例的实例个数,包括:
确定所述目标系统中当前设置的应用实例的当前实例个数,及所述当前实例个数对应的当前计算资源,并调用预先设置的监控系统监控所述目标系统中当前的资源占用比例;
依据所述当前计算资源,设置最大触发阈值和最小触发阈值;
判断所述当前的资源占用比例是否大于所述最大触发阈值;
若所述当前的资源占用比例大于所述最大触发阈值,则依据所述当前的资源占用比例、最大触发阈值、当前实例个数及所述伸缩范围中的最大实例数,增加所述目标系统中应用实例的实例个数;
若所述当前的资源占用比例不大于所述最大触发阈值,则判断所述当前的资源占用比例是否小于所述最小触发阈值;
若所述当前的资源占用比例小于所述最小触发阈值,则依据所述当前的资源占用比例、最小触发阈值、当前实例个数及所述伸缩范围中的最小实例数,缩减所述目标系统中应用实例的实例个数。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述依据所述当前的资源占用比例、最大触发阈值、当前实例个数及所述伸缩范围中的最大实例数,增加所述目标系统中应用实例的实例个数,包括:
计算所述当前的资源占用比例及所述最大触发阈值的比值,并依据所述比值及所述当前实例个数,确定所述目标系统中待增加的应用实例的增加个数;
计算所述当前实例个数及所述增加个数的和,获得总实例个数;
判断所述总实例个数是否大于所述最大实例数;
若所述总实例个数大于所述最大实例数,则将所述目标系统中的应用实例的实例个数增加至所述最大实例数;
若所述总实例个数不大于所述最大实例数,则将所述目标系统中的应用实例的实例个数增加至所述总实例个数。
6.一种资源调整装置,其特征在于,包括:
启动单元,用于当目标系统需要启动时,开启所述目标系统中包含的预先指定的目标应用实例;
压测单元,用于按照预先设置的测试次数对所述目标应用实例进行压测,获得所述目标应用实例对应的计算资源的压测结果;
设置单元,用于基于所述压测结果及预先设置的预估访问量,设置所述目标系统对应的伸缩范围,所述伸缩范围包含应用在所述目标系统中的应用实例的最小实例数,以及应用在所述目标系统中的应用实例的最大实例数;
调整单元,用于启动所述目标系统,实时监控所述目标系统中的资源占用比例,并依据当前的资源占用比例及所述伸缩范围,调整所述目标系统中应用实例的实例个数,使所述目标系统中当前的实例个数对应的计算资源满足当前的资源占用比例。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述压测单元,包括:
第一获取子单元,用于获取预先设定的压测数据集,所述压测数据集中包含多个压测值,各个所述压测值由小到大进行排列;
执行子单元,用于按照预先设定的测试次数,多次执行预先设置的压测过程;其中,每次执行所述压测过程包括:将所述压测数据集中的各个压测值按照所述排列的顺序,依次输入所述目标系统中;调用预先设置的监控系统,在输入各个所述压测值的过程中,监控当前输入的压测值是否触发所述目标系统提示异常;若所述当前输入的压测值触发所述目标系统提示异常,则结束当前的压测过程;
记录子单元,用于记录每次在执行所述压测过程中触发所述目标系统提示异常的压测值,并在最后一次压测过程结束后,将各个已记录的压测值求取平均值,并将所述平均值确定为压测结果。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述设置单元,包括:
第二确定子单元,用于获取所述目标系统中预先设置的资源伸缩比例;
确定子单元,用于依据所述资源伸缩比例及所述压测结果,确定所述目标系统对应的资源伸缩阈值;
第一设置子单元,用于获取所述目标系统的预先设置的预估访问量,并依据所述预估访问量及所述资源伸缩阈值,设置所述目标系统对应的伸缩范围。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述调整单元,包括:
监控子单元,用于确定所述目标系统中当前设置的应用实例的当前实例个数,及所述当前实例个数对应的当前计算资源,并调用预先设置的监控系统监控所述目标系统中当前的资源占用比例;
第一设置子单元,用于依据所述当前计算资源,设置最大触发阈值和最小触发阈值;
第一判断子单元,用于判断所述当前的资源占用比例是否大于所述最大触发阈值;
增加子单元,用于若所述当前的资源占用比例大于所述最大触发阈值,则依据所述当前的资源占用比例、最大触发阈值、当前实例个数及所述伸缩范围中的最大实例数,增加所述目标系统中应用实例的实例个数;
第二判断子单元,用于若所述当前的资源占用比例不大于所述最大触发阈值,则判断所述当前的资源占用比例是否小于所述最小触发阈值;
缩减子单元,用于若所述当前的资源占用比例小于所述最小触发阈值,则依据所述当前的资源占用比例、最小触发阈值、当前实例个数及所述伸缩范围中的最小实例数,缩减所述目标系统中应用实例的实例个数。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述增加子单元,包括:
调整子模块,用于计算所述当前的资源占用比例及所述最大触发阈值的比值,并依据所述比值及所述当前实例个数,确定所述目标系统中待增加的应用实例的增加个数;计算所述当前实例个数及所述增加个数的和,获得总实例个数;判断所述总实例个数是否大于所述最大实例数;若所述总实例个数大于所述最大实例数,则将所述目标系统中的应用实例的实例个数增加至所述最大实例数;若所述总实例个数不大于所述最大实例数,则将所述目标系统中的应用实例的实例个数增加至所述总实例个数。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113114504A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-07-13 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于分配资源的方法、装置、设备、介质和产品 |
CN113626206A (zh) * | 2021-10-11 | 2021-11-09 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种容器的应用实例数量调整方法、装置及设备 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2012083707A1 (zh) * | 2010-12-20 | 2012-06-28 | 华为技术有限公司 | 虚拟机资源分配方法和资源分配装置 |
CN106708621A (zh) * | 2015-11-16 | 2017-05-24 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种获得应用集群容量的方法和装置 |
CN109067862A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-21 | 北京邮电大学 | API Gateway自动伸缩的方法与装置 |
CN109144658A (zh) * | 2017-06-27 | 2019-01-04 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 有限资源的负载均衡方法、装置及电子设备 |
CN109445911A (zh) * | 2018-11-06 | 2019-03-08 | 北京金山云网络技术有限公司 | Cvm实例的调整方法、装置、云平台和服务器 |
US10409642B1 (en) * | 2016-11-22 | 2019-09-10 | Amazon Technologies, Inc. | Customer resource monitoring for versatile scaling service scaling policy recommendations |
CN110677321A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-10 | 广州通导信息技术服务有限公司 | 一种弹性伸缩的云压测方法、装置、设备及存储介质 |
-
2020
- 2020-03-26 CN CN202010224403.XA patent/CN111400049A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2012083707A1 (zh) * | 2010-12-20 | 2012-06-28 | 华为技术有限公司 | 虚拟机资源分配方法和资源分配装置 |
CN106708621A (zh) * | 2015-11-16 | 2017-05-24 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种获得应用集群容量的方法和装置 |
US10409642B1 (en) * | 2016-11-22 | 2019-09-10 | Amazon Technologies, Inc. | Customer resource monitoring for versatile scaling service scaling policy recommendations |
CN109144658A (zh) * | 2017-06-27 | 2019-01-04 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 有限资源的负载均衡方法、装置及电子设备 |
CN109067862A (zh) * | 2018-07-23 | 2018-12-21 | 北京邮电大学 | API Gateway自动伸缩的方法与装置 |
CN109445911A (zh) * | 2018-11-06 | 2019-03-08 | 北京金山云网络技术有限公司 | Cvm实例的调整方法、装置、云平台和服务器 |
CN110677321A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-10 | 广州通导信息技术服务有限公司 | 一种弹性伸缩的云压测方法、装置、设备及存储介质 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113114504A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-07-13 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于分配资源的方法、装置、设备、介质和产品 |
CN113626206A (zh) * | 2021-10-11 | 2021-11-09 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种容器的应用实例数量调整方法、装置及设备 |
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