CN112286696A - 一种PaaS平台资源利用评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种PaaS平台资源利用评估方法。该方法包括计算服务部署在容器中的PaaS平台资源利用能力，计算同样多的服务直接部署在宿主机上的非PaaS平台资源利用能力，将所述PaaS平台资源利用能力与非PaaS平台资源利用能力进行对比，以判断PaaS平台的资源利用能力是否提升。本发明从容器的资源配置开始，考虑容器化性能损耗，通过计算容器资源使用率、宿主机资源使用率和PaaS平台资源利用能力，逐步建立资源评估模型，为企业成本投入和后续发展规划提供依据。

Description

一种PaaS平台资源利用评估方法
技术领域
本发明涉及平台资源利用评估技术领域，具体涉及一种PaaS平台资源利用评估方法。
背景技术
计算资源利用评估一直是企业衡量IT部门建设成果的一个重要方面。随着云计算、微服务技术的发展，容器及容器编排技术也逐渐成熟，尤其以Docker为容器运行时，以K8S为编排器的PaaS平台开始在各个行业的企业生产环境落地，计算资源使用率在感性上有提升。但具备弹性扩缩容能力的PaaS平台的建设，使用容器会比服务直接部署在宿主机上资源利用率方面有无提升、提升多少、如何衡量、如何通过合适的方法构建模型，为资源利用做评判，还没有合适的方法。
新一代PaaS平台使用Docker容器作为服务的承载体，Docker以进程形式存在宿主机上，为能够秒级启动业务系统打下基础，为业务系统服务快速弹性伸缩提供保障。但业务系统服务运行在docker容器中，docker容器运行在宿主机上，与服务直接运行在宿主机上相比，将服务运行在docker容器中的方式多了一个容器层，宿主机先启动容器，再启动服务，启动容器会带来性能的损耗；另外，服务运行在容器中，对服务资源利用的监控停留在宿主机层面是不合适的；再者，PaaS平台具有秒级调度服务的能力，宿主机上运行的容器被秒级创建或者删除，采用对宿主机资源利用的评估方式，不适合于PaaS平台。
如何衡量PaaS平台的资源利用能力，包括：单个容器的资源使用率，PaaS平台计算节点（容器所在的宿主机）的资源使用率，以及PaaS平台的资源使用率，更合理地建设PaaS平台，降本增效，成为各个企业要考虑解决的一个难点。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术存在的不足，提供一种PaaS平台资源利用评估方法，此方法从容器层视角对资源使用进行评估，以单个容器的配额为单个服务实例的总资源，考虑容器化性能损耗，结合容器实时资源状态，构建评估模型，全面衡量PaaS平台的资源使用效率。此方法能够从资源利用角度衡量效能提升度，并可以作为衡量PaaS平台价值的重要参考依据。
为实现上述目的，本发明提供了一种PaaS平台资源利用评估方法，包括以下步骤：
步骤1：计算服务部署在容器中的PaaS平台资源利用能力，具体包括：
步骤101：获取PaaS平台计算节点上各个容器的某段时间内的平均资源使用情况；
步骤102：根据所述各个容器的某段时间内的资源使用情况计算PaaS平台所有计算节点的资源使用总和；
步骤103：对步骤102中的PaaS平台所有计算节点的资源使用总和进行加权求平均计算，以获得服务部署在容器中的PaaS平台资源利用能力；
步骤2：计算同样多的服务直接部署在宿主机上的非PaaS平台宿主机资源利用能力，具体包括：
步骤201：获取非PaaS平台直接部署服务的各个宿主机的某段时间内的平均资源使用情况；
步骤202：根据所述各个宿主机的某段时间内的平均资源使用情况计算非PaaS平台资源使用总和；
步骤203：对步骤202中的非PaaS平台资源使用总和进行求平均计算，以获得服务直接部署在宿主机上的非PaaS平台宿主机资源利用能力；
步骤3：将所述PaaS平台资源利用能力与非PaaS平台宿主机资源利用能力进行对比，以判断PaaS平台的资源利用能力是否提升。
进一步的，所述资源包括CPU和内存。
进一步的，所述步骤101具体包括：
获取第
Figure DEST_PATH_IMAGE001
个计算节点上第i个容器的CPU配额，记作：dc ki ；
获取第
Figure 105259DEST_PATH_IMAGE001
个计算节点上第i个容器的内存配额，记作：dm ki ；
获取第
Figure 388473DEST_PATH_IMAGE001
个计算节点上第i个容器的CPU的某段时间内的实际使用量，记作：creal ki ；
获取第
Figure 899351DEST_PATH_IMAGE001
个计算节点上第i个容器的内存的某段时间内的实际使用量，记作：mreal ki ；
所述服务部署在容器中的PaaS平台资源利用能力的计算方式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 556597DEST_PATH_IMAGE004
为服务部署在容器中的PaaS平台CPU使用总和的平均值，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为服务部 署在容器中的PaaS平台内存使用总和的平均值，
Figure 647175DEST_PATH_IMAGE006
为PaaS平台的宿主机启动容器、容器启动 服务比在宿主机上直接启动服务多消耗资源的百分比，其中，
Figure 784896DEST_PATH_IMAGE004
的计算方式如下：
Figure 715943DEST_PATH_IMAGE008
Figure DEST_PATH_IMAGE009
的计算方式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 329326DEST_PATH_IMAGE012
为PaaS平台第k个计算节点上的容器总数，
Figure 551491DEST_PATH_IMAGE013
为PaaS平台参与此次评估的计算 节点总个数；
Figure DEST_PATH_IMAGE014
的计算方式如下：
μ=（rc paas - rc v ）/ rc v
其中，
Figure 481401DEST_PATH_IMAGE015
为在PaaS平台的宿主机上要先创建并启动容器，然后在容器中启动服务， 这种方式消耗的资源，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
为在非PaaS平台上部署服务，直接启动服务所消耗的资源；
所述步骤201具体包括：
获取单个非PaaS平台的直接部署服务的第j个宿主机CPU配额，记作： vc j ；
获取单个非PaaS平台的直接部署服务的第j个宿主机内存配额，记作：vm j ；
获取非PaaS平台的直接部署服务的第j个宿主机的CPU的某段时间内的实际使用量，记作：vcreal j ；
获取非PaaS平台的直接部署服务的第j个宿主机的内存的某段时间内的实际使用量，记作：vmreal j ；
所述同样多的服务直接部署在宿主机上的资源利用能力的计算方式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE018
其中，
Figure 567038DEST_PATH_IMAGE019
为非PaaS平台的直接部署服务的宿主机的CPU使用总和的平均值，
Figure 231500DEST_PATH_IMAGE020
为非 PaaS平台的直接部署服务的宿主机的内存使用总和的平均值，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
的计算方式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE023
其中，
Figure 162416DEST_PATH_IMAGE020
的计算方式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
Figure 25460DEST_PATH_IMAGE026
的计算方式如下：
Figure 95048DEST_PATH_IMAGE028
其中，
Figure 292811DEST_PATH_IMAGE026
为PaaS平台的容器如果部署到非PaaS平台，容器个数对应直接部署服务的宿 主机个数。
进一步的，所述
Figure 60041DEST_PATH_IMAGE006
的取值范围为5%-8%。
进一步的，所述各个容器的某段时间内的平均资源使用情况和各个宿主机的某段时间内的平均资源使用情况均从Prometheus监控系统监控系统获取。
有益效果：本发明从容器的资源配置开始，考虑容器化性能损耗，可以计算容器资源使用率、宿主机资源使用率和PaaS平台资源利用能力，逐步建立资源评估模型，为企业成本投入和后续发展规划提供依据。并具有以下特点：
1、不涉及已有平台任何架构调整；
2、将容器作为服务的承载体，评估粒度更细；
3、基于当前实际数据评估，简单可靠；
4、从技术角度进行分析，与非PaaS平台对比，形成IT建设参考依据。
附图说明
图1是本发明实施例的PaaS平台资源利用评估方法的示意图；
图2是本发明实施例的PaaS平台资源利用能力计算流程示意图；
图3本发明实施例的非PaaS平台资源利用能力计算流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
如图1至3所示，本发明实施例提供了一种PaaS平台资源利用评估方法，包括以下步骤：
步骤1：计算服务部署在容器中的PaaS平台资源利用能力，具体包括：
步骤101：获取PaaS平台计算节点上各个容器的某段时间内的平均资源使用情况；
步骤102：根据所述各个容器的某段时间内的资源使用情况计算PaaS平台所有计算节点的资源使用总和；
步骤103：对步骤102中的PaaS平台所有计算节点的资源使用总和进行加权求平均计算，以获得服务部署在容器中的PaaS平台资源利用能力；
步骤2：计算同样多的服务直接部署在宿主机上的非PaaS平台宿主机资源利用能力，具体包括：
步骤201：获取非PaaS平台直接部署服务的各个宿主机的某段时间内的平均资源使用情况；
步骤202：根据所述各个宿主机的某段时间内的平均资源使用情况计算非PaaS平台资源使用总和；
步骤203：对步骤202中的非PaaS平台资源使用总和进行求平均计算，以获得服务直接部署在宿主机上的非PaaS平台宿主机资源利用能力；
步骤3：将所述PaaS平台资源利用能力与非PaaS平台宿主机资源利用能力进行对比，以判断PaaS平台的资源利用能力是否提升。
本发明实施例的资源包括CPU和内存。对应的，在上述步骤101中，所获取的包括容器的某段时间内的平均CPU使用情况和内存使用情况。同样，在上述步骤201中，所获取的包括宿主机的某段时间内的平均内存使用情况。需要说明的是，获取PaaS平台资源的使用情况和非PaaS平台资源的使用情况所取的时间段相同，均为采样时长t,针对于该采样时长t可预设一个时间阈值T ,当采样时长大于设定的时间阈值T时，获取的数据才视为有效。由于资源的使用情况是实时变化的，可设置获取资源实际使用量的频度，进而以离散点的方式获取资源的使用情况。在步骤102中计算PaaS平台资源使用总和时，需要分别计算PaaS平台容器的CPU使用总和以及PaaS平台容器的内存使用总和，并将PaaS平台容器的CPU使用总和与PaaS平台容器的内存使用总和的平均值最大者作为PaaS平台的资源使用总和。同样，在步骤202中，计算非PaaS平台资源使用总和时，需要分别计算非PaaS平台宿主机的CPU使用总和与非PaaS平台宿主机的内存使用总和，然后将非PaaS平台宿主机的CPU使用总和与非PaaS平台宿主机的内存使用总和的平均值最大者作为非PaaS平台资源使用总和。
具体来说上述步骤101具体包括：
获取第
Figure 26860DEST_PATH_IMAGE001
个计算节点上第i个容器的CPU配额，记作：dc ki 。
获取第
Figure 267348DEST_PATH_IMAGE001
个计算节点上第i个容器的内存配额，记作：dm ki 。
获取第
Figure 952407DEST_PATH_IMAGE001
个计算节点上第i个容器的CPU的某段时间t内的实际使用量，记作：creal ki 。
获取第
Figure 756284DEST_PATH_IMAGE001
个计算节点上第i个容器的内存的某段时间内的实际使用量，记作：mreal ki 。
服务部署在容器中的PaaS平台资源利用能力的计算方式如下：
Figure 577610DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 988999DEST_PATH_IMAGE004
为服务部署在容器中的PaaS平台CPU使用总和的平均值，
Figure 838052DEST_PATH_IMAGE005
为服务部 署在容器中的PaaS平台内存使用总和的平均值，
Figure 993089DEST_PATH_IMAGE006
为PaaS平台的宿主机启动容器、容器启动 服务比在宿主机上直接启动服务多消耗资源的百分比，其中，
Figure 934501DEST_PATH_IMAGE004
的计算方式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
Figure 438163DEST_PATH_IMAGE030
的计算方式如下：
Figure 97815DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 744959DEST_PATH_IMAGE012
为PaaS平台第k个计算节点上的容器总数，
Figure 540877DEST_PATH_IMAGE013
为PaaS平台参与此次评估的计算 节点总个数；
Figure 559648DEST_PATH_IMAGE014
的计算方式如下：
μ=（rc paas - rc v ）/ rc v
其中，
Figure 424705DEST_PATH_IMAGE015
为在PaaS平台的宿主机上要先创建并启动容器，然后在容器中启动服务， 这种方式消耗的资源，
Figure 124808DEST_PATH_IMAGE016
为在非PaaS平台上部署服务，直接启动服务所消耗的资源；
上述步骤201具体包括：
获取单个非PaaS平台的直接部署服务的第j个宿主机CPU配额，记作：vc j 。
获取单个非PaaS平台的直接部署服务的第j个宿主机内存配额，记作：vm j 。
获取非PaaS平台的直接部署服务的第j个宿主机的CPU的某段时间内的实际使用量，记作：vcreal j 。
获取非PaaS平台的直接部署服务的第j个宿主机的内存的某段时间内的实际使用量，记作：vmreal j 。
同样多的服务直接部署在宿主机上的资源利用能力的计算方式如下：
Figure 775232DEST_PATH_IMAGE031
其中，
Figure 715637DEST_PATH_IMAGE019
为非PaaS平台的直接部署服务的宿主机的CPU使用总和的平均值，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
为非 PaaS平台的直接部署服务的宿主机的内存使用总和的平均值，其中，
Figure 756405DEST_PATH_IMAGE021
的计算方式如下：
Figure 40625DEST_PATH_IMAGE033
其中，
Figure 14397DEST_PATH_IMAGE032
的计算方式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE034
Figure 797808DEST_PATH_IMAGE026
的计算方式如下：
Figure 653768DEST_PATH_IMAGE035
其中，
Figure 944941DEST_PATH_IMAGE026
为PaaS平台的容器如果部署到非PaaS平台，容器个数对应直接部署服务的宿 主机个数。由于每个容器服务对应一个宿主机，所以此处的宿主机总个数与PaaS平台上的 容器总数一致。
上述
Figure 835537DEST_PATH_IMAGE006
的数值可以根据实际测试和一般经验取值并设定的，一般取值范围为5%- 8%，也可根据实际情况进行相应的变化。
上述各个容器的某段时间内的平均资源使用情况和各个宿主机的某段时间内的平均资源使用情况均优选从Prometheus监控系统获取。具体的，上述dc ki 、dm ki 、creal ki 、mreal ki 、vc j 、vm j 、vcreal j 和vmreal j 均可从Prometheus监控系统获取，由于，dc ki 、dm ki 、、vc j 和vm j 均为定值，也可从配置服务系统中获取。
将PaaS平台资源利用能力与非PaaS平台宿主机资源利用能力进行对比，可以通过两者的比值进行对比，两者的比率P E 的计算方式如下：
Figure 101433DEST_PATH_IMAGE037
如果P E > 1，表示PaaS平台资源使用能力要高于非PaaS平台同样多服务的虚机资源使用能力。
如果P E < 1，表示PaaS平台资源使用能力要低于非PaaS平台同样多服务的虚机资源使用能力。
如果P E = 1，表示PaaS平台资源使用能力与非PaaS平台同样多服务的虚机资源使用能力相当。
当P E > 1，表示PaaS平台节省资源，如果P E ≥ 2，表示资源至少可以节省一半甚至以上；企业在IT方面的投入成本大大下降。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，其它未具体描述的部分，属于现有技术或公知常识。在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种PaaS平台资源利用评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：计算服务部署在容器中的PaaS平台资源利用能力，具体包括：
步骤101：获取PaaS平台计算节点上各个容器的某段时间内的平均资源使用情况；
步骤102：根据所述各个容器的某段时间内的资源使用情况计算PaaS平台所有计算节点的资源使用总和；
步骤103：对步骤102中的PaaS平台所有计算节点的资源使用总和进行加权求平均计算，以获得服务部署在容器中的PaaS平台资源利用能力；
步骤2：计算同样多的服务直接部署在宿主机上的非PaaS平台宿主机资源利用能力，具体包括：
步骤201：获取非PaaS平台直接部署服务的各个宿主机的某段时间内的平均资源使用情况；
步骤202：根据所述各个宿主机的某段时间内的平均资源使用情况计算非PaaS平台资源使用总和；
步骤203：对步骤202中的非PaaS平台资源使用总和进行求平均计算，以获得服务直接部署在宿主机上的非PaaS平台宿主机资源利用能力；
步骤3：将所述PaaS平台资源利用能力与非PaaS平台宿主机资源利用能力进行对比，以判断PaaS平台的资源利用能力是否提升。
2.根据权利要求1所述的PaaS平台资源利用评估方法，其特征在于，所述资源包括CPU和内存。
3.根据权利要求2所述的PaaS平台资源利用评估方法，其特征在于，所述步骤101具体包括：
获取第
Figure 119708DEST_PATH_IMAGE001
个计算节点上第i个容器的CPU配额，记作：dc ki ；
获取第
Figure 624638DEST_PATH_IMAGE001
个计算节点上第i个容器的内存配额，记作：dm ki ；
获取第
Figure 719633DEST_PATH_IMAGE001
个计算节点上第i个容器的CPU的某段时间内的实际使用量，记作：creal ki ；
获取第
Figure 372331DEST_PATH_IMAGE001
个计算节点上第i个容器的内存的某段时间内的实际使用量，记作：mreal ki ；
所述服务部署在容器中的PaaS平台资源利用能力的计算方式如下：
Figure 194663DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 819679DEST_PATH_IMAGE003
为服务部署在容器中的PaaS平台CPU使用总和的平均值，
Figure 288838DEST_PATH_IMAGE004
为服务部 署在容器中的PaaS平台内存使用总和的平均值，
Figure 117248DEST_PATH_IMAGE005
为PaaS平台的宿主机启动容器、容器启动 服务比在宿主机上直接启动服务多消耗资源的百分比，其中，
Figure 556319DEST_PATH_IMAGE003
的计算方式如下：
Figure 35842DEST_PATH_IMAGE006
Figure 472640DEST_PATH_IMAGE004
的计算方式如下：
Figure 37613DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure 201747DEST_PATH_IMAGE008
为PaaS平台第k个计算节点上的容器总数，
Figure 535777DEST_PATH_IMAGE009
为PaaS平台参与此次评估的计算 节点总个数；
Figure 409055DEST_PATH_IMAGE010
的计算方式如下：
μ=（rc paas - rc v ）/ rc v
其中，
Figure 195745DEST_PATH_IMAGE011
为在PaaS平台的宿主机上要先创建并启动容器，然后在容器中启动服务，这 种方式消耗的资源，
Figure 665035DEST_PATH_IMAGE012
为在非PaaS平台上部署服务，直接启动服务所消耗的资源；
所述步骤201具体包括：
获取单个非PaaS平台的直接部署服务的第j个宿主机CPU配额，记作： vc j ；
获取单个非PaaS平台的直接部署服务的第j个宿主机内存配额，记作：vm j ；
获取非PaaS平台的直接部署服务的第j个宿主机的CPU的某段时间内的实际使用量，记作：vcreal j ；
获取非PaaS平台的直接部署服务的第j个宿主机的内存的某段时间内的实际使用量，记作：vmreal j ；
所述同样多的服务直接部署在宿主机上的资源利用能力的计算方式如下：
Figure 119150DEST_PATH_IMAGE013
其中，
Figure 897750DEST_PATH_IMAGE014
为非PaaS平台的直接部署服务的宿主机的CPU使用总和的平均值，
Figure 437316DEST_PATH_IMAGE015
为非 PaaS平台的直接部署服务的宿主机的内存使用总和的平均值，其中，
Figure 208832DEST_PATH_IMAGE016
的计算方式如下：
Figure 517453DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 466955DEST_PATH_IMAGE018
的计算方式如下：
Figure 228237DEST_PATH_IMAGE019
Figure 350914DEST_PATH_IMAGE020
的计算方式如下：
Figure 264775DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 385177DEST_PATH_IMAGE020
为PaaS平台的容器如果部署到非PaaS平台，容器个数对应直接部署服务的宿主 机个数。
4.根据权利要求3所述的PaaS平台资源利用评估方法，其特征在于，所述
Figure 899335DEST_PATH_IMAGE005
的取值范围 为5%-8%。
5.根据权利要求1所述的PaaS平台资源利用评估方法，其特征在于，所述各个容器的某段时间内的平均资源使用情况和各个宿主机的某段时间内的平均资源使用情况均从Prometheus监控系统监控系统获取。
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Citations (4)

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