CN112988381A - 为云资源生成优化信息的方法、装置和电子设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了为云资源生成优化信息的方法、装置和电子设备，涉及计算机技术领域，具体涉及云服务和云运维等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取云资源的多个实例；获取每个实例对应的资源数据；根据每个实例对应的资源数据，分别计算多个实例的资源使用率；获取实例的多种运维方式；根据每个实例对应的资源数据，计算多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值；以及根据多个实例的资源使用率、第一消耗值，以及每个实例对应的资源数据，生成云资源的优化信息。由此，能够提供智能有效的成本优化建议，从而有助于客户进行落地成本优化的工作，切实降低客户的用云成本。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体涉及云服务和云运维等人工智能技术领域，尤其涉及一种为云资源生成优化信息的方法、装置和电子设备。
背景技术
随着互联网行业的发展，越来越多的企业将自己的基础设施构建在了云计算服务之上，使用公有云、私有云或混合云的模式进行自己业务的搭建。
目前的针对云上的成本管理，常见的方案一般为以下这种：
企业IT(Internet Technology，互联网技术)人员接收到成本盘点或者成本优化的需求指令，然后人工通过云上的监控系统，进行实例的资源使用情况查看，筛选出使用率较低的实例，然后人工的进行确认是否符合预期或是否可以释放；再到财务系统中，导出最近的消费情况，基于历史数据进行实例的筛选，找出消费最高的实例进行人工确认，是否符合预期；最后将相关的数据和信息整理成为一份报告，交给管理者进行最终的判断和决定，形成最终的成本管理报告和成本优化方案。
发明内容
本申请提供一种为云资源生成优化信息的方法、装置和电子设备。
根据本申请的一方面，提供了一种为云资源生成优化信息的方法，包括：
获取云资源的多个实例；
获取每个所述实例对应的资源数据；
根据所述每个实例对应的资源数据，分别计算所述多个实例的资源使用率；
获取所述实例的多种运维方式；
根据所述每个实例对应的资源数据，计算所述多个实例分别在每种所述运维方式下所生产的第一消耗值；以及
根据所述多个实例的资源使用率、所述第一消耗值，以及所述每个实例对应的资源数据，生成所述云资源的优化信息。
根据本申请的另一方面，提供了一种为云资源生成优化信息的装置，包括：
第一获取模块，用于获取云资源的多个实例；
第二获取模块，用于获取每个所述实例对应的资源数据；
第一计算模块，用于根据所述每个实例对应的资源数据，分别计算所述多个实例的资源使用率；
第三获取模块，用于获取所述实例的多种运维方式；
第二计算模块，用于根据所述每个实例对应的资源数据，计算所述多个实例分别在每种所述运维方式下所生产的第一消耗值；以及
第一生成模块，用于根据所述多个实例的资源使用率、所述第一消耗值，以及所述每个实例对应的资源数据，生成所述云资源的优化信息。
根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述一方面实施例所述的为云资源生成优化信息的方法。
根据本申请另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述一方面实施例所述的为云资源生成优化信息的方法。
根据本申请的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一方面实施例所述的为云资源生成优化信息的方法。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1为本申请实施例提供的一种为云资源生成优化信息的方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的另一种为云资源生成优化信息的方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的另一种为云资源生成优化信息的方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的另一种为云资源生成优化信息的方法的流程示意图；
图5为本申请实施例提供的另一种为云资源生成优化信息的方法的流程示意图；
图6为本申请实施例提供的一种为云资源生成优化信息的装置的结构示意图；以及
图7为根据本申请实施例的为云资源生成优化信息的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
下面参考附图描述本申请实施例的为云资源生成优化信息的方法、装置和电子设备。
人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术领域也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。
云服务是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。云服务指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
紧随云计算、云存储、云安全之后，云运维也出现了。其中，云运维这种运维模式打破的传统运维需要大量人工干预、实时性差等缺点。云运维服务模式为用户提供了一种快速部署和应用运维系统的方法，彻底改变了传统的高成本运维服务模式。
本申请实施例提供的为云资源生成优化信息的方法，可以由电子设备来执行，该电子设备可为PC(Personal Computer，个人计算机)电脑、平板电脑或掌上电脑等，此处不做任何限定。
在本申请实施例中，电子设备中可以设置有处理组件、存储组件和驱动组件。可选的，该驱动组件和处理组件可以集成设置，该存储组件可以存储操作系统、应用程序或其他程序模块，该处理组件通过执行存储组件中存储的应用程序来实现本申请实施例提供的为云资源生成优化信息的方法。
图1为本申请实施例提供的一种为云资源生成优化信息的方法的流程示意图。
本申请实施例的为云资源生成优化信息的方法，还可由本申请实施例提供的为云资源生成优化信息的方法执行，该装置可配置于电子设备中，以实现获取云资源的多个实例，并获取每个实例对应的资源数据，以及根据每个实例对应的资源数据，分别计算多个实例的资源使用率，而后获取实例的多种运维方式，并根据每个实例对应的资源数据，计算多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值，以及根据多个实例的资源使用率、第一消耗值，以及每个实例对应的资源数据，生成云资源的优化信息，从而能够提供智能有效的成本优化建议。
作为一种可能的情况，本申请实施例的为云资源生成优化信息的方法还可以在服务器端执行，服务器可以为云服务器，可以在云端执行该为云资源生成优化信息的方法。
如图1所示，该为云资源生成优化信息的方法，可包括：
步骤101，获取云资源的多个实例。其中，云资源可为云计算资源，即云服务器资源。
需要说明的是，该实施例中所描述的实例可为虚拟机，即云服务器中部署的虚拟机，其中，一个实例即为一个虚拟机。
在本申请实施例中，电子设备可通过云资源成本管理系统，获取云资源的多个实例。例如，电子设备通过云资源成本管理系统访问云服务，以通过云服务中的云监控系统获取云资源的多个实例。应说明的是，该实施例中所描述的云监控系统，可用来实时监控云资源及其中的多个实例，且可实时获取多个实例的相关数据。
步骤102，获取每个实例对应的资源数据。
需要说明的是，该实施例中所描述的资源数据可为，上述实例的资源使用信息，例如，如CPU(central processing unit，中央处理器)、内存、 IO(Input/Output，输入/输出)等的使用信息。
在本申请实施例中，电子设备可通过云资源成本管理系统，(实时) 获取每个实例对应的资源数据。
具体地，当相关人员有对云资源进行优化(例如，成本优化)的需求时，可先通过电子设备中的云资源成本管理系统，连接云服务(即，云服务器)，以通过云服务中的云监控系统，获取云资源的多个实例，以及每个实例对应的资源数据。
步骤103，根据每个实例对应的资源数据，分别计算多个实例的资源使用率。
在本申请实施例中，电子设备可通过预设的资源使用率算法并根据每个实例对应的资源数据，分别计算多个实例的资源使用率。其中，预设的资源使用率算法可根据实际情况进行标定。应说明的是，该实施例中所描述的预设的资源使用率算法可预先存储在电子设备的存储空间中，以方便调取应用，其中，该存储空间不仅限于基于实体的存储空间，例如，硬盘，该存储空间还可以是连接电子设备的网络硬盘的存储空间(云存储空间)。
具体地，电子设备在获取到每个实例对应的资源数据之后，可从自身的存储空间中调出预设的资源使用率算法，并通过该预设的资源使用率算法以及根据每个实例对应的资源数据，分别计算多个实例的资源使用率。
需要说明的是，该实施例中所描述的资源使用率可以是一种综合的资源使用率，例如，综合考虑实例的CPU、内存、IO、空间存储等的综合的资源使用率。
进一步地，电子设备在得到多个实例的资源使用率，还可按照资源使用率的高低，对多个实例进行降序排名，即资源使用率最高的排在第一位，并可生成多个实例的资源使用率排序信息。
步骤104，获取实例的多种运维方式。其中，多种运维方式可为(包括)多种计费方式，其中，多种计费方式可包括预付费、后付费和按不同用量计费(例如，虚拟IP(InternetProtocol Address，互联网协议地址) 可以按照带宽和流量分别计费)等。
需要说明的是，该实施例中所描述的多种运维方式，可预先存储在电子设备的存储空间中，以方便调取应用。其中，该多种运维方式均可应用在云资源的多个实例上。
步骤105，根据每个实例对应的资源数据，计算多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值。
在本申请实施例中，电子设备可通过预设的消耗值算法，并每个实例对应的资源数据，计算多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值。其中，预设的消耗值算法可根据实际情况进行标定，应说明的是，该实施例中所描述的预设的消耗值算法可预先存储在电子设备的存储空间中，以方便调取应用。
具体地，电子设备在得到多个实例的资源使用率之后，还可从自身的存储空间中调出实例的多种运维方式，同时调出预设的消耗值算法。而后电子设备可通过该预设的消耗值算法以及根据每个实例对应的资源数据，计算多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值。
进一步地，电子设备在得到多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值之后，可根据每个实例对应的多个第一消耗值，对每个实例对应的运维方式进行排序，例如，将较低第一消耗值对应的运维方式排在前面，即进行升序排序。
步骤106，根据多个实例的资源使用率、第一消耗值，以及每个实例对应的资源数据，生成云资源的优化信息。
在本申请实施例中，电子设备可通过预设的信息生成算法，以及根据多个实例的资源使用率、第一消耗值，以及每个实例对应的资源数据，生成云资源的优化信息。其中，预设的信息生成算法可根据实际情况进行标定，应说明的是，该实施例中所描述的预设的信息生成算法可预先存储在电子设备的存储空间中，以方便调取应用。
具体地，电子设备在得到多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值之后，可从自身的存储空间中调出预设的信息生成算法，并根据预设的信息生成算法、多个实例的资源使用率、第一消耗值，以及每个实例对应的资源数据，生成云资源的优化信息。
在本申请实施例中，电子设备还可将生成的优化信息提供个客户进行查看。应说明的是，该实施例中所描述的优化信息，可以是以图表、折线图等形式进行展现的，从而方便客户更好理解资源使用和消费情况，或者可以是以检查项(例如，资源检查项、运维检查项等)的方式展示出来，每个检查项里面都将具体可以优化的实例进行展示，方便客户进行直接的查看。
进一步地，电子设备还可将优化信息生成离线的PDF(Portable DocumentFormat，便携式文档格式)文档，供客户内部进行传阅，从而可以大大的方便客户。
在本申请实施例中，首先获取云资源的多个实例，并获取每个实例对应的资源数据，以及根据每个实例对应的资源数据，分别计算多个实例的资源使用率，然后获取实例的多种运维方式，并根据每个实例对应的资源数据，计算多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值，最后根据多个实例的资源使用率、第一消耗值，以及每个实例对应的资源数据，生成云资源的优化信息。由此，能够提供智能有效的成本优化建议，从而有助于客户进行落地成本优化的工作，切实降低客户的用云成本。
为了清楚说明上一实施例，在本申请的一个实施例中，如图2所示，根据每个实例对应的资源数据，分别计算多个实例的资源使用率，可包括：
步骤201，获取资源使用率计算模型。
需要说明的是，该实施例中所描述的资源使用率计算模型可以是提前训练好的，并将其预存在电子设备的存储空间中，以方便调取应用。
其中，该资源使用率计算模型的训练与生成可由相关的服务器进行，该服务器可以是云端服务器，也可以是一台电脑的主机，该服务器与可执行申请实施例提供的为云资源生成优化信息的方法的电子设备之间，建立有通信连接，该通信连接可以是无线网络连接和有线网络连接的至少一种。服务器可将训练完成的资源使用率计算模型发送给电子设备，以便电子设备在需要时调用，从而大大减少电子设备的计算压力。
具体地，电子设备在获取到每个实例对应的资源数据之后，还可从自身的存储空间中调出资源使用率计算模型。
步骤202，将每个实例对应的资源数据输入至资源使用率计算模型。
步骤203，通过资源使用率计算模型分别计算多个实例的资源使用率。
具体地，电子设备在从自身的存储空间中调出资源使用率计算模型之后，可将获取到的每个实例对应的资源数据依次输入至该资源使用率计算模型，从而通过该资源使用率计算模型分别计算多个实例的资源使用率 (即，每个实例对应的资源使用率)，以输出多个实例的资源使用率。由此，可以通过每个实例对应的资源使用率，确定每个实例的工作负荷是多少，有助于进行云资源的优化。
在本申请的另一个实施例中，如图3所示，根据每个实例对应的资源数据，计算多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值，可包括：
步骤301，对实例的资源数据进行解析，以获取实例的运维参数。
在本申请实施例中，上述的运维参数可为(包括)计费参数，其中，该计费参数可包括实例(虚拟机)的虚拟硬件参数，例如，内存的大小、硬盘的大小、CPU的性能等，和实例(虚拟机)的网络参数，例如，宽带大小、流量统计数据等。
步骤302，根据每个运维方式对应的运维策略，确定目标运维周期。其中，目标运维周期可为1周或1个月。
步骤303，根据实例的运维参数，计算目标运维周期内实施分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值。
具体地，电子设备在得到实例的多种运维方式之后，还可根据预设的解析算法对实例的资源数据进行解析，以得到该资源数据中的运维参数(例如，计费参数)，其中，预设的解析算法可根据实际情况进行标定。然后电子设备还可对每个运维方式对应的运维策略(例如，计费策略)进行解析，以确定一个共同的运维周期(例如，计费周期)，即目标运维周期。再然后电子设备通过预设的消耗值算法，以及根据实例的运维参数，计算目标运维周期内实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值。由此，可以通过将目标运维周期内实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值提供给客户，来便于客户针对具体的实例进行消费合理性的判断和分析。
作为一种可能的情况，电子设备可通过消耗值计算模型，计算目标运维周期内实施分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值。具体地，电子设备在得到实例的运维参数和目标运维周期之后，可将该实例的运维参数和目标运维周期输入至消耗值计算模型，从而通过该消耗值计算模型计算目标运维周期内实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值。
在本申请的另一个实施例中，如图4所示，根据多个实例的资源使用率、第一消耗值，以及每个实例对应的资源数据，生成云资源的优化信息，可包括：
步骤401，根据多个实例的资源使用率，确定多个实例的工作状态，其中，多个实施中小于资源使用率阈值的实施为闲置状态，多个实施中大于或等于资源使用率阈值的实施为正常状态。其中，资源使用率阈值可根据实际情况进行标定。
具体地，电子设备在得到多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值之后，可将多个实例的资源使用率，分别与资源使用率阈值进行比较，以确定多个实例的工作状态，其中，若实例的资源使用率小于资源使用率阈值，则说明该实例目前没有工作任务，即处于闲置状态；若实例的资源使用率大于或等于资源使用率阈值，则说明书该实例目前正在执行任务，即处于工作状态。
步骤402，根据每个正常状态的实例对应的资源使用率，确定待降配实例。
具体地，电子设备在确定多个实例的工作状态之后，可获取每个正常状态的实例对应的资源使用率，并根据每个正常状态的实例对应的资源使用率，判断正常状态的实例中是否有可以进行降配的实例。例如，将每个正常状态的实例对应的资源使用率，分别与预设的资源使用率区间进行比较，若实例对应的资源使用率处于该预设的资源使用率区间之内，则说明该实例可以进行降配，此时电子设备可将其作为待降配实例。其中，预设的资源使用率区间可根据实际情况进行标定，且该资源使用率区间的下限可大于资源使用率阈值。
步骤403，根据待降配实例对应的资源数据和资源使用率，生成待降配实例的优化信息。
步骤404，根据多个实例的工作状态和第一消耗值，生成多个实例的优化信息。
步骤405，根据待降配实例的优化信息和多个实例的优化信息，生成云资源的优化信息。
具体地，电子设备在确定待降配实例之后，可基于预设的信息生成算法，根据待降配实例对应的资源数据和资源使用率，生成待降配实例的优化信息，并根据多个实例的工作状态和第一消耗值，生成多个实例的优化信息，以及根据待降配实例的优化信息和多个实例的优化信息，生成云资源的优化信息。由此，生成的云资源的优化信息可包括云资源中的处于闲置状态的实例、可进行降配的实例、每个实例分别在多种运维方式下的所生产的消耗值等，从而可以帮助企业进行成本管理和成本优化，更加有效、便捷的降低云上的资源使用成本。
为了清楚说明上一实施例，在本申请的一个实施例中，如图5所示，根据待降配实例对应的资源数据和资源使用率，生成待降配实例的优化信息，可包括：
步骤501，根据待降配实例对应的资源数据和资源使用率，确定待降配实例降配后的目标实例。
在本申请的实施例中，上述的资源数据中可包括实例的配置信息，例如，CPU性能、内存大小、硬盘大小等。
具体地，电子设备在确定待降配实例之后，可获取待降配实例对应的资源数据和资源使用率，并对该待降配实例的资源数据进行解析，以得到该降配实例的配置信息，并可基于该降配实例的资源使用率和配置信息，智能判断该待降配实例需要降低多少配置，以及预测降配后的待降配实例，并将其作为目标实例(即，经过降配的待降配实例)。
步骤502，获取目标实例的运维参数。
步骤503，根据目标实例的运维参数，计算目标运维周期内目标实例分别在每种运维方式下所生产的第二消耗值。
步骤504，根据第二消耗值和待降配实例对应的资源数据，生成待降配实例的优化信息。
具体地，电子设备在确定待降配实例降配后的目标实例之后，可获取目标实例的运维参数，并通过预设的消耗值算法，以及目标实例的运维参数，计算目标运维周期内目标实例分别在每种运维方式下所生产的第二消耗值。然后电子设备可基于预设的信息生成算法，并根据该第二消耗值和待降配实例对应的资源数据，生成待降配实例的优化信息。由此，生成的待降配实例的优化信息可包括目标实例(即，经过降配的待降配实例)的配置信息，以及该目标实例分别在每种运维方式下所生产的第二消耗值，使客户可通过该优化信息，清晰且直接的得到实例将配后所产生的消耗值，从而可以进一步进行落地成本优化的工作，切实降低客户的用云成本。
进一步地，在本申请的一个实施例中，上述为云资源生成优化信息的方法还可包括获取每个实例对应的账单数据和运维数据，并根据每个实例对应的账单数据和运维数据，以及云资源的优化信息，生成云资源的优化提醒信息。
具体地，电子设备在生成云资源的优化信息之后，还可通过云资源成本管理系统，获取云资源中获取每个实例对应的账单数据和运维数据。例如，电子设备通过云资源成本管理系统访问云服务，以通过云服务中的账单系统和运维系统获取每个实例对应的账单数据和运维数据。然后电子设备可基于预设的信息生成算法，并根据每个实例对应的账单数据和运维数据，以及云资源的优化信息，生成云资源的优化提醒信息。由此，可为客户提供一套完整全面、准确深入的优化提醒信息，该优化提醒信息中包括对客户的云上资源、消费、运维(计费)进行深入的数据处理和智能分析的结果，可实时的将客户的成本使用全方位的进行可视化的展示，并提供智能有效的成本优化建议推荐，帮助客户落地成本优化的工作，切实降低客户用云成本。
图6为本申请实施例提供的一种为云资源生成优化信息的装置的结构示意图。
本申请实施例的为云资源生成优化信息的装置，可配置于电子设备中，以实现获取云资源的多个实例，并获取每个实例对应的资源数据，以及根据每个实例对应的资源数据，分别计算多个实例的资源使用率，而后获取实例的多种运维方式，并根据每个实例对应的资源数据，计算多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值，以及根据多个实例的资源使用率、第一消耗值，以及每个实例对应的资源数据，生成云资源的优化信息，从而能够提供智能有效的成本优化建议。
如图6所示，该为云资源生成优化信息的装置600，可包括：第一获取模块610、第二获取模块620、第一计算模块630、第三获取模块640、第二计算模块650、第一生成模块660。
其中，第一获取模块610用于获取云资源的多个实例。其中，云资源可为云计算资源，即云服务器资源。
需要说明的是，该实施例中所描述的实例可为虚拟机，即云服务器中部署的虚拟机，其中，一个实例即为一个虚拟机。
在本申请实施例中，第一获取模块610可通过云资源成本管理系统，获取云资源的多个实例。例如，第一获取模块610通过云资源成本管理系统访问云服务，以通过云服务中的云监控系统获取云资源的多个实例。应说明的是，该实施例中所描述的云监控系统，可用来实时监控云资源及其中的多个实例，且可实时获取多个实例的相关数据。
第二获取模块620用于获取每个实例对应的资源数据。
需要说明的是，该实施例中所描述的资源数据可为，上述实例的资源使用信息，例如，如CPU(central processing unit，中央处理器)、内存、 IO(Input/Output，输入/输出)等的使用信息。
在本申请实施例中，第二获取模块620可通过云资源成本管理系统， (实时)获取每个实例对应的资源数据。
具体地，当相关人员有对云资源进行优化(例如，成本优化)的需求时，可先通过电子设备中的云资源成本管理系统，连接云服务(即，云服务器)，而后第一获取模块610和第二获取模块620通过云服务中的云监控系统，获取云资源的多个实例，以及每个实例对应的资源数据。
第一计算模块630用于根据每个实例对应的资源数据，分别计算多个实例的资源使用率。
在本申请实施例中，第一计算模块630可通过预设的资源使用率算法并根据每个实例对应的资源数据，分别计算多个实例的资源使用率。其中，预设的资源使用率算法可根据实际情况进行标定。应说明的是，该实施例中所描述的预设的资源使用率算法可预先存储在电子设备的存储空间中，以方便调取应用，其中，该存储空间不仅限于基于实体的存储空间，例如，硬盘，该存储空间还可以是连接电子设备的网络硬盘的存储空间(云存储空间)。
具体地，在第二获取模块620获取到每个实例对应的资源数据之后，第一计算模块630可从电子设备的存储空间中调出预设的资源使用率算法，并通过该预设的资源使用率算法以及根据每个实例对应的资源数据，分别计算多个实例的资源使用率。
需要说明的是，该实施例中所描述的资源使用率可以是一种综合的资源使用率，例如，综合考虑实例的CPU、内存、IO、空间存储等的综合的资源使用率。
进一步地，第一计算模块630在得到多个实例的资源使用率，还可按照资源使用率的高低，对多个实例进行降序排名，即资源使用率最高的排在第一位，并可生成多个实例的资源使用率排序信息。
第三获取模块640用于获取实例的多种运维方式。其中，多种运维方式可为(包括)多种计费方式，其中，多种计费方式可包括预付费、后付费和按不同用量计费(例如，虚拟IP(Internet Protocol Address，互联网协议地址)可以按照带宽和流量分别计费)等。
需要说明的是，该实施例中所描述的多种运维方式，可预先存储在电子设备的存储空间中，以方便调取应用。其中，该多种运维方式均可应用在云资源的多个实例上。
第二计算模块650用于根据每个实例对应的资源数据，计算多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值。
在本申请实施例中，第二计算模块650可通过预设的消耗值算法，并每个实例对应的资源数据，计算多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值。其中，预设的消耗值算法可根据实际情况进行标定，应说明的是，该实施例中所描述的预设的消耗值算法可预先存储在电子设备的存储空间中，以方便调取应用。
具体地，在第一计算模块630得到多个实例的资源使用率之后，第三获取模块640可从电子设备的存储空间中调出实例的多种运维方式，同时第二计算模块650可从电子设备的存储空间中调出预设的消耗值算法。而后第二计算模块650可通过该预设的消耗值算法以及根据每个实例对应的资源数据，计算多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值。
进一步地，第二计算模块650在得到多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值之后，可根据每个实例对应的多个第一消耗值，对每个实例对应的运维方式进行排序，例如，将较低第一消耗值对应的运维方式排在前面，即进行升序排序。
第一生成模块660用于根据多个实例的资源使用率、第一消耗值，以及每个实例对应的资源数据，生成云资源的优化信息。
在本申请实施例中，第一生成模块660可通过预设的信息生成算法，以及根据多个实例的资源使用率、第一消耗值，以及每个实例对应的资源数据，生成云资源的优化信息。其中，预设的信息生成算法可根据实际情况进行标定，应说明的是，该实施例中所描述的预设的信息生成算法可预先存储在电子设备的存储空间中，以方便调取应用。
具体地，在第二计算模块650得到多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值之后，第一生成模块660可从电子设备的存储空间中调出预设的信息生成算法，并根据预设的信息生成算法、多个实例的资源使用率、第一消耗值，以及每个实例对应的资源数据，生成云资源的优化信息。
在本申请实施例中，第一生成模块660还可将生成的优化信息提供个客户进行查看。应说明的是，该实施例中所描述的优化信息，可以是以图表、折线图等形式进行展现的，从而方便客户更好理解资源使用和消费情况，或者可以是以检查项(例如，资源检查项、运维检查项等)的方式展示出来，每个检查项里面都将具体可以优化的实例进行展示，方便客户进行直接的查看。
进一步地，第一生成模块660还可将优化信息生成离线的PDF (PortableDocument Format，便携式文档格式)文档，供客户内部进行传阅，从而可以大大的方便客户。
在本申请实施例中，通过第一获取模块获取云资源的多个实例，并通过第二获取模块获取每个实例对应的资源数据，以及通过第一计算模块根据每个实例对应的资源数据，分别计算多个实例的资源使用率，而后通过第三获取模块获取实例的多种运维方式，并通过第二计算模块根据每个实例对应的资源数据，计算多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值，以及通过第一生成模块根据多个实例的资源使用率、第一消耗值，以及每个实例对应的资源数据，生成云资源的优化信息。由此，能够提供智能有效的成本优化建议，从而有助于客户进行落地成本优化的工作，切实降低客户的用云成本。
在本申请的一个实施例中，第一计算模块630具体用于：获取资源使用率计算模型；将每个实例对应的资源数据输入至资源使用率计算模型；通过资源使用率计算模型分别计算多个实例的资源使用率。
在本申请的一个实施例中，第二计算模块650具体用于：对实例的资源数据进行解析，以获取实例的运维参数；根据每个运维方式对应的运维策略，确定目标运维周期；根据实例的运维参数，计算目标运维周期内实施分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值。
在本申请的一个实施例中，如图6所示，第一生成模块660可包括：第一确定单元661、第二确定单元662、第一生成单元663、第二生成单元 664和第三生成单元665。
其中，第一确定单元661用于根据多个实例的资源使用率，确定多个实例的工作状态，其中，多个实施中小于资源使用率阈值的实施为闲置状态，多个实施中大于或等于资源使用率阈值的实施为正常状态。
第二确定单元662用于根据每个正常状态的实例对应的资源使用率，确定待降配实例。
第一生成单元663用于根据待降配实例对应的资源数据和资源使用率，生成待降配实例的优化信息。
第二生成单元664用于根据多个实例的工作状态和第一消耗值，生成多个实例的优化信息。
第三生成单元665用于根据待降配实例的优化信息和多个实例的优化信息，生成云资源的优化信息。
在本申请的一个实施例中，第一生成单元663具体用于：根据待降配实例对应的资源数据和资源使用率，确定待降配实例降配后的目标实例；获取目标实例的运维参数；根据目标实例的运维参数，计算目标运维周期内目标实例分别在每种运维方式下所生产的第二消耗值；根据第二消耗值和待降配实例对应的资源数据，生成待降配实例的优化信息。
在本申请的一个实施例中，如图6所示，该为云资源生成优化信息的装置600还可包括：第四获取模块667和第二生成模块668。
其中，第四获取模块667用于获取每个实例对应的账单数据和运维数据。
第二生成模块668用于根据每个实例对应的账单数据和运维数据，以及云资源的优化信息，生成云资源的优化提醒信息。
需要说明的是，前述对为云资源生成优化信息的方法实施例的解释说明也适用于该实施例的为云资源生成优化信息的装置，此处不再赘述。
本申请实施例的为云资源生成优化信息的装置，通过第一获取模块获取云资源的多个实例，并通过第二获取模块获取每个实例对应的资源数据，以及通过第一计算模块根据每个实例对应的资源数据，分别计算多个实例的资源使用率，而后通过第三获取模块获取实例的多种运维方式，并通过第二计算模块根据每个实例对应的资源数据，计算多个实例分别在每种运维方式下所生产的第一消耗值，以及通过第一生成模块根据多个实例的资源使用率、第一消耗值，以及每个实例对应的资源数据，生成云资源的优化信息。由此，能够提供智能有效的成本优化建议，从而有助于客户进行落地成本优化的工作，切实降低客户的用云成本。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图7示出了可以用来实施本申请的实施例的示例电子设备700的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图7所示，设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在 RAM 703中，还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元 701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O) 接口705也连接至总线704。
设备700中的多个部件连接至I/O接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理，例如为云资源生成优化信息的方法。例如，在一些实施例中，为云资源生成优化信息的方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到RAM 703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的为云资源生成优化信息的方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行为云资源生成优化信息的方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/ 或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本申请的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本申请的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入) 来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、互联网和区块链网络。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server"，或简称"VPS")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。
Claims (15)
1.一种为云资源生成优化信息的方法，包括：
获取云资源的多个实例；
获取每个所述实例对应的资源数据；
根据所述每个实例对应的资源数据，分别计算所述多个实例的资源使用率；
获取所述实例的多种运维方式；
根据所述每个实例对应的资源数据，计算所述多个实例分别在每种所述运维方式下所生产的第一消耗值；以及
根据所述多个实例的资源使用率、所述第一消耗值，以及所述每个实例对应的资源数据，生成所述云资源的优化信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述每个实例对应的所述资源数据，分别计算所述多个实例的资源使用率，包括：
获取资源使用率计算模型；
将所述每个实例对应的所述资源数据输入至所述资源使用率计算模型；
通过所述资源使用率计算模型分别计算所述多个实例的资源使用率。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述每个实例对应的所述资源数据，计算所述多个实例分别在每种所述运维方式下所生产的第一消耗值，包括：
对所述实例的资源数据进行解析，以获取所述实例的运维参数；
根据每个所述运维方式对应的运维策略，确定目标运维周期；
根据所述实例的运维参数，计算所述目标运维周期内所述实施分别在所述每种运维方式下所生产的第一消耗值。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述多个实例的资源使用率、所述第一消耗值，以及所述每个实例对应的资源数据，生成所述云资源的优化信息，包括：
根据所述多个实例的资源使用率，确定所述多个实例的工作状态，其中，所述多个实施中小于资源使用率阈值的实施为闲置状态，所述多个实施中大于或等于所述资源使用率阈值的实施为正常状态；
根据每个正常状态的实例对应的资源使用率，确定待降配实例；
根据所述待降配实例对应的资源数据和资源使用率，生成所述待降配实例的优化信息；
根据所述多个实例的工作状态和所述第一消耗值，生成所述多个实例的优化信息；
根据所述待降配实例的优化信息和所述多个实例的优化信息，生成所述云资源的优化信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，根据所述待降配实例对应的资源数据和资源使用率，生成所述待降配实例的优化信息，包括：
根据所述待降配实例对应的资源数据和资源使用率，确定所述待降配实例降配后的目标实例；
获取所述目标实例的运维参数；
根据所述目标实例的运维参数，计算所述目标运维周期内所述目标实例分别在所述每种运维方式下所生产的第二消耗值；
根据所述第二消耗值和所述待降配实例对应的资源数据，生成所述待降配实例的优化信息。
6.根据权利要求1所述的方法，还包括：
获取每个所述实例对应的账单数据和运维数据；
根据所述每个所述实例对应的账单数据和运维数据，以及所述云资源的优化信息，生成所述云资源的优化提醒信息。
7.一种为云资源生成优化信息的装置，包括：
第一获取模块，用于获取云资源的多个实例；
第二获取模块，用于获取每个所述实例对应的资源数据；
第一计算模块，用于根据所述每个实例对应的资源数据，分别计算所述多个实例的资源使用率；
第三获取模块，用于获取所述实例的多种运维方式；
第二计算模块，用于根据所述每个实例对应的资源数据，计算所述多个实例分别在每种所述运维方式下所生产的第一消耗值；以及
第一生成模块，用于根据所述多个实例的资源使用率、所述第一消耗值，以及所述每个实例对应的资源数据，生成所述云资源的优化信息。
8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述第一计算模块，具体用于：
获取资源使用率计算模型；
将所述每个实例对应的所述资源数据输入至所述资源使用率计算模型；
通过所述资源使用率计算模型分别计算所述多个实例的资源使用率。
9.根据权利要求7所述的装置，其中，所述第二计算模块，具体用于：
对所述实例的资源数据进行解析，以获取所述实例的运维参数；
根据每个所述运维方式对应的运维策略，确定目标运维周期；
根据所述实例的运维参数，计算所述目标运维周期内所述实施分别在所述每种运维方式下所生产的第一消耗值。
10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述第一生成模块，包括：
第一确定单元，用于根据所述多个实例的资源使用率，确定所述多个实例的工作状态，其中，所述多个实施中小于资源使用率阈值的实施为闲置状态，所述多个实施中大于或等于所述资源使用率阈值的实施为正常状态；
第二确定单元，用于根据每个正常状态的实例对应的资源使用率，确定待降配实例；
第一生成单元，用于根据所述待降配实例对应的资源数据和资源使用率，生成所述待降配实例的优化信息；
第二生成单元，用于根据所述多个实例的工作状态和所述第一消耗值，生成所述多个实例的优化信息；
第三生成单元，用于根据所述待降配实例的优化信息和所述多个实例的优化信息，生成所述云资源的优化信息。
11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述第一生成单元，具体用于：
根据所述待降配实例对应的资源数据和资源使用率，确定所述待降配实例降配后的目标实例；
获取所述目标实例的运维参数；
根据所述目标实例的运维参数，计算所述目标运维周期内所述目标实例分别在所述每种运维方式下所生产的第二消耗值；
根据所述第二消耗值和所述待降配实例对应的资源数据，生成所述待降配实例的优化信息。
12.根据权利要求7所述的装置，还包括：
第四获取模块，用于获取每个所述实例对应的账单数据和运维数据；
第二生成模块，用于根据所述每个所述实例对应的账单数据和运维数据，以及所述云资源的优化信息，生成所述云资源的优化提醒信息。
13.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的为云资源生成优化信息的方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-4中任一项所述的为云资源生成优化信息的方法。
15.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-5中任一项所述的为云资源生成优化信息的方法。
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