CN111638960A - 一种基于云监控cpu使用率指标的弹性伸缩方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩方法，涉及计算机技术领域，其实现内容包括：首先，用户自定义弹性伸缩策略，弹性伸缩策略包含CPU使用率指标、与CPU使用率指标相对应的弹性伸缩活动，其次，用户根据自定义的CPU使用率指标创建对应的周期性定时任务；在执行周期性定时任务时，获取云监控采集的弹性伸缩组内云服务器一定时间段内的CPU使用率情况，并将获取的CPU使用率情况和自定义CPU使用率指标进行对比，判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动，若是，则执行与判定结果相对应的弹性伸缩活动。本发明还公开一种弹性伸缩系统，其与前述方法相同，可以判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动，尤其适用于突发性的访问量。

Description

一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩方法及系统
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体的说是一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩方法及系统。
背景技术
在互联网业务迅猛发展至今，存在很多需要动态改变计算资源规模的业务场景，建立弹性伸缩组就是其中一种解决方案。弹性伸缩组首先定义了一组云服务器，用户可以根据业务规模对伸缩组内的云服务器进行数量的增减，也可定义伸缩策略实现对伸缩组内的云服务器进行自动化管理。
以往的弹性伸缩策略主要基于定时任务和周期任务，一般情况下，用户需要知道自己部署的应用对于其所服务的用户的使用时间的规律进行掌握，提前安排申请服务器资源，是一种先知的策略。但是对于突发性的访问量或者意料之外的时段没有可以自动进行弹性伸缩活动的策略。
因此需要一种可以根据当前伸缩组的云服务器CPU使用情况的反馈信息进行弹性伸缩的方法。
发明内容
本发明针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩方法及系统。
首先，本发明提供一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩方法，解决上述技术问题采用的技术方案如下：
一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩方法，该方法的实现内容包括：
首先，用户自定义弹性伸缩策略，弹性伸缩策略包含CPU使用率指标、与CPU使用率指标相对应的弹性伸缩活动，
其次，用户根据自定义的CPU使用率指标创建对应的周期性定时任务，
在执行周期性定时任务时，获取云监控采集的弹性伸缩组内云服务器一定时间段内的CPU使用率情况，并将获取的CPU使用率情况和用户自定义的CPU使用率指标进行对比，进而根据对比结果判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动，若是，则执行与判定结果相对应的弹性伸缩活动，完成弹性伸缩组内云服务器数量的调整。
可选的，所涉及弹性伸缩策略还包含弹性伸缩组ID、CPU使用率计算方法、CPU使用率判定条件、以及需要调整的云服务器数量，其中，弹性伸缩组ID包括弹性伸缩组信息和伸缩组包含的云服务器列表。
进一步可选的，在执行周期性定时任务时，基于弹性伸缩策略的CPU使用率计算方法对获取的CPU使用率情况进行计算，基于弹性伸缩策略的CPU使用率判定条件与前述计算结果进行对比，判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动，并在判定结果为是时执行与判定结果相对应的弹性伸缩活动，完成弹性伸缩组内云服务器数量的调整。
优选的，所涉及弹性伸缩活动包括弹性伸缩组内云服务器数量的增加、减少、以及调整至设定数值三种。
可选的，创建周期性定时任务时，还需要配置弹性伸缩组内CPU监控数据的采集周期、采样间隔和采样持续时间。
其次，本发明还提供一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩系统，解决上述技术问题采用的技术方案如下：
一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩系统，其包括：
弹性伸缩策略管理模块，用于自定义弹性伸缩策略并保存到数据库中，弹性伸缩策略包含CPU使用率指标、与CPU使用率指标相对应的弹性伸缩活动；
定时任务管理模块，用于根据弹性伸缩策略管理模块自定义的CPU使用率指标创建对应的周期性定时任务；
云监控数据获取模块，在执行周期性定时任务时，用于获取云监控采集的弹性伸缩组内云服务器一定时间段内的CPU使用率情况；
弹性伸缩策略执行模块，在执行周期性定时任务时，用于对比弹性伸缩策略管理模块自定义的CPU使用率指标和云监控数据获取模块获取的CPU使用率情况，并根据对比结果判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动；
弹性伸缩活动执行模块，在弹性伸缩策略执行模块的判定结果为是时，用于执行与判定结果相对应的弹性伸缩活动，完成弹性伸缩组内云服务器数量的调整。
可选的，所涉及弹性伸缩策略还包含弹性伸缩组ID、CPU使用率计算方法、CPU使用率判定条件、以及需要调整的云服务器数量，其中，弹性伸缩组ID包括弹性伸缩组信息和伸缩组包含的云服务器列表。
进一步可选的，在执行周期性定时任务时，弹性伸缩策略执行模块基于弹性伸缩策略的CPU使用率计算方法对获取的CPU使用率情况进行计算，弹性伸缩策略执行模块基于弹性伸缩策略的CPU使用率判定条件与前述计算结果进行对比，判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动，并在判定结果为是时调用弹性伸缩活动执行模块，执行与判定结果相对应的弹性伸缩活动，完成弹性伸缩组内云服务器数量的调整。
优选的，所涉及弹性伸缩活动包括弹性伸缩组内云服务器数量的增加、减少、以及调整至设定数值三种。
可选的，创建周期性定时任务时，还需要配置弹性伸缩组内CPU监控数据的采集周期、采样间隔和采样持续时间。
本发明的一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩方法及系统，与现有技术相比具有的有益效果是：
本发明通过对比用户自定义的CPU使用率指标和云监控采集的弹性伸缩组内云服务器一定时间段内的CPU使用率情况，来判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动，基于自定义的弹性伸缩策略，并进一步根据判定结果，执行与判定结果相对应的弹性伸缩活动，完成弹性伸缩组内云服务器数量的调整，尤其适用于突发性的访问量或者意料之外的时段。
附图说明
附图1是本发明实施例二的结构框图。
附图中各标号信息表示：
1、弹性伸缩策略管理模块，2、定时任务管理模块，3、云监控数据获取模块，
4、弹性伸缩策略执行模块，5、弹性伸缩活动执行模块。
具体实施方式
为使本发明的技术方案、解决的技术问题和技术效果更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述。
实施例一：
本实施例提出一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩方法，该方法的实现内容包括：
首先，用户自定义弹性伸缩策略，弹性伸缩策略包含CPU使用率指标、与CPU使用率指标相对应的弹性伸缩活动，还包含弹性伸缩组ID、CPU使用率计算方法、CPU使用率判定条件、以及需要调整的云服务器数量，其中，弹性伸缩组ID包括弹性伸缩组信息和伸缩组包含的云服务器列表。通常，CPU使用率计算方法可以是求解最大值或最小值、或平均值，CPU使用率判定条件可以设定为大于、大于等于、小于、小于等于，判定时，比较获取的CPU使用率情况和用户自定义的CPU使用率指标即可获得判定结果。
其次，用户根据自定义的CPU使用率指标创建对应的周期性定时任务，创建周期性定时任务时，还需要配置弹性伸缩组内CPU监控数据的采集周期、采样间隔和采样持续时间。
在执行周期性定时任务时，获取云监控采集的弹性伸缩组内云服务器一定时间段内的CPU使用率情况，基于弹性伸缩策略的CPU使用率计算方法对获取的CPU使用率情况进行计算，基于弹性伸缩策略的CPU使用率判定条件与前述计算结果进行对比，判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动，并在判定结果为是时执行与判定结果相对应的弹性伸缩活动，完成弹性伸缩组内云服务器数量的调整。通常，弹性伸缩活动包括弹性伸缩组内云服务器数量的增加、减少、以及调整至设定数值三种。
本方法基于自定义的弹性伸缩策略和云监控采集的弹性伸缩组内云服务器一定时间段内的CPU使用率情况，判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动，并在判定结果为是时进一步确定需要执行的弹性伸缩活动，进行弹性伸缩组内云服务器数量的增加、删除或者适当调整至设定数值。
实施例二：
结合附图1，本实施例提出一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩系统，其包括弹性伸缩策略管理模块1、定时任务管理模块2、云监控数据获取模块3、弹性伸缩策略执行模块4、弹性伸缩活动执行模块5。
弹性伸缩策略管理模块1用于自定义弹性伸缩策略并保存到数据库中，弹性伸缩策略包含CPU使用率指标、与CPU使用率指标相对应的弹性伸缩活动，还包含弹性伸缩组ID、CPU使用率计算方法、CPU使用率判定条件、以及需要调整的云服务器数量，其中，弹性伸缩组ID包括弹性伸缩组信息和伸缩组包含的云服务器列表。通常，CPU使用率计算方法可以是求解最大值或最小值、或平均值，CPU使用率判定条件可以设定为大于、大于等于、小于、小于等于，判定时，比较获取的CPU使用率情况和用户自定义的CPU使用率指标即可获得判定结果。
定时任务管理模块2用于根据弹性伸缩策略管理模块1自定义的CPU使用率指标创建对应的周期性定时任务；创建周期性定时任务时，还需要配置弹性伸缩组内CPU监控数据的采集周期、采样间隔和采样持续时间。
在执行周期性定时任务时，云监控数据获取模块3用于获取云监控采集的弹性伸缩组内云服务器一定时间段内的CPU使用率情况。
在执行周期性定时任务时，弹性伸缩策略执行模块4基于弹性伸缩策略的CPU使用率计算方法对获取的CPU使用率情况进行计算，弹性伸缩策略执行模块4基于弹性伸缩策略的CPU使用率判定条件与前述计算结果进行对比，并根据对比结果进一步判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动。
在弹性伸缩策略执行模块4的判定结果为是时，弹性伸缩策略执行模块4调用弹性伸缩活动执行模块5，弹性伸缩活动执行模块5执行与判定结果相对应的弹性伸缩活动，完成弹性伸缩组内云服务器数量的调整。通常，弹性伸缩活动包括弹性伸缩组内云服务器数量的增加、减少、以及调整至设定数值三种。
本系统通过弹性伸缩策略管理模块1、定时任务管理模块2、弹性伸缩策略执行模块4、弹性伸缩活动执行模块5四个模块之间的数据传输，再加上云监控数据获取模块3获取的弹性伸缩组内云服务器一定时间段内的CPU使用率情况，判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动，并在判定结果为是时进一步确定需要执行的弹性伸缩活动，进行弹性伸缩组内云服务器数量的增加、删除或者适当调整至设定数值。
综上可知，采用本发明的一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩方法及系统，可以根据实际情况来判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动，并执行与判定结果相对应的弹性伸缩活动，完成弹性伸缩组内云服务器数量的调整，尤其适用于突发性的访问量或者意料之外的时段。
以上应用具体个例对本发明的原理及实施方式进行了详细阐述，这些实施例只是用于帮助理解本发明的核心技术内容。基于本发明的上述具体实施例，本技术领域的技术人员在不脱离本发明原理的前提下，对本发明所作出的任何改进和修饰，皆应落入本发明的专利保护范围。

Claims (10)

1.一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩方法，其特征在于,该方法的实现内容包括：
首先，用户自定义弹性伸缩策略，所述弹性伸缩策略包含CPU使用率指标、与CPU使用率指标相对应的弹性伸缩活动，
其次，用户根据自定义的CPU使用率指标创建对应的周期性定时任务，
在执行周期性定时任务时，获取云监控采集的弹性伸缩组内云服务器一定时间段内的CPU使用率情况，并将获取的CPU使用率情况和用户自定义的CPU使用率指标进行对比，进而根据对比结果判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动，若是，则执行与判定结果相对应的弹性伸缩活动，完成弹性伸缩组内云服务器数量的调整。
2.根据权利要求1所述的一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩方法，其特征在于，所述弹性伸缩策略还包含弹性伸缩组ID、CPU使用率计算方法、CPU使用率判定条件、以及需要调整的云服务器数量，其中，弹性伸缩组ID包括弹性伸缩组信息和伸缩组包含的云服务器列表。
3.根据权利要求2所述的一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩方法，其特征在于，在执行周期性定时任务时，基于弹性伸缩策略的CPU使用率计算方法对获取的CPU使用率情况进行计算，基于弹性伸缩策略的CPU使用率判定条件与前述计算结果进行对比，判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动，并在判定结果为是时执行与判定结果相对应的弹性伸缩活动，完成弹性伸缩组内云服务器数量的调整。
4.根据权利要求3所述的一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩方法，其特征在于，所述弹性伸缩活动包括弹性伸缩组内云服务器数量的增加、减少、以及调整至设定数值三种。
5.根据权利要求1所述的一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩方法，其特征在于，创建周期性定时任务时，还需要配置弹性伸缩组内CPU监控数据的采集周期、采样间隔和采样持续时间。
6.一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩系统，其特征在于，其包括：
弹性伸缩策略管理模块，用于自定义弹性伸缩策略并保存到数据库中，所述弹性伸缩策略包含CPU使用率指标、与CPU使用率指标相对应的弹性伸缩活动；
定时任务管理模块，用于根据弹性伸缩策略管理模块自定义的CPU使用率指标创建对应的周期性定时任务；
云监控数据获取模块，在执行周期性定时任务时，用于获取云监控采集的弹性伸缩组内云服务器一定时间段内的CPU使用率情况；
弹性伸缩策略执行模块，在执行周期性定时任务时，用于对比弹性伸缩策略管理模块自定义的CPU使用率指标和云监控数据获取模块获取的CPU使用率情况，并根据对比结果判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动；
弹性伸缩活动执行模块，在弹性伸缩策略执行模块的判定结果为是时，用于执行与判定结果相对应的弹性伸缩活动，完成弹性伸缩组内云服务器数量的调整。
7.根据权利要求6所述的一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩系统，其特征在于，所述弹性伸缩策略还包含弹性伸缩组ID、CPU使用率计算方法、CPU使用率判定条件、以及需要调整的云服务器数量，其中，弹性伸缩组ID包括弹性伸缩组信息和伸缩组包含的云服务器列表。
8.根据权利要求7所述的一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩系统，其特征在于，在执行周期性定时任务时，弹性伸缩策略执行模块基于弹性伸缩策略的CPU使用率计算方法对获取的CPU使用率情况进行计算，弹性伸缩策略执行模块基于弹性伸缩策略的CPU使用率判定条件与前述计算结果进行对比，判定是否需要对弹性伸缩组进行弹性伸缩活动，并在判定结果为是时调用弹性伸缩活动执行模块，执行与判定结果相对应的弹性伸缩活动，完成弹性伸缩组内云服务器数量的调整。
9.根据权利要求8所述的一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩系统，其特征在于，所述弹性伸缩活动包括弹性伸缩组内云服务器数量的增加、减少、以及调整至设定数值三种。
10.根据权利要求6所述的一种基于云监控CPU使用率指标的弹性伸缩系统，其特征在于，创建周期性定时任务时，还需要配置弹性伸缩组内CPU监控数据的采集周期、采样间隔和采样持续时间。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104954478A (zh) * 2015-06-23 2015-09-30 普元信息技术股份有限公司 云计算平台中实现服务器自动纵向伸缩的系统及方法
WO2016101638A1 (zh) * 2014-12-23 2016-06-30 国家电网公司 一种电力系统云仿真平台的运营管理方法
CN106992887A (zh) * 2017-04-05 2017-07-28 国家电网公司 基于容器的应用实例弹性伸缩的实现方法、装置及系统
CN110647392A (zh) * 2018-06-26 2020-01-03 山东北邮信息技术产业研究院有限公司 一种基于容器集群的智能弹性伸缩方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016101638A1 (zh) * 2014-12-23 2016-06-30 国家电网公司 一种电力系统云仿真平台的运营管理方法
CN104954478A (zh) * 2015-06-23 2015-09-30 普元信息技术股份有限公司 云计算平台中实现服务器自动纵向伸缩的系统及方法
CN106992887A (zh) * 2017-04-05 2017-07-28 国家电网公司 基于容器的应用实例弹性伸缩的实现方法、装置及系统
CN110647392A (zh) * 2018-06-26 2020-01-03 山东北邮信息技术产业研究院有限公司 一种基于容器集群的智能弹性伸缩方法

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