CN113079062A - 一种资源调整方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

一种资源调整方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供了一种资源调整方法、装置、计算机设备和存储介质,该方法包括:当多个资源平台分别被流媒体平台调用、处理流媒体数据时,每间隔第一周期,分别对多个资源平台监控指定资源的状态,获得原始资源数据,每间隔第一周期,分别针对每个资源平台、从原始资源数据中提取第一指标值,从而减小存储压力和提高计算性能,每间隔第二周期,根据第一指标值计算流媒体平台占用资源平台的资源的成本,以降低成本为目标,对调用资源平台的方式生成调整措施,流媒体平台实现了对资源平台的监控,并不依赖厂商对流媒体平台占用资源平台的资源的统计,保证流媒体平台调整调用资源平台的配置的时效性,降低资源的成本、减少资源平台的资源浪费。

Description

一种资源调整方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及流媒体的技术领域,尤其涉及一种资源调整方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着短视频、直播、音乐等流媒体业务的快速发展,越来越多的流媒体平台在全国各地、甚至是海外开展流媒体业务的运营,为了保证这些流媒体业务的质量,许多流媒体平台会选择多个厂商的资源平台协助处理流媒体数据,给用户带来良好的体验。
目前,各个厂商会间隔一定的周期统计流媒体平台占用资源平台的资源的情况,将该情况通知流媒体平台,流媒体平台根据不同厂商的情况调整调用资源平台的配置。
但是,许多厂商统计流媒体平台占用资源平台的资源的周期较长,通常以月为周期,灵活性较差,导致流媒体平台调整调用资源平台的配置有所滞后,可能不合理占用资源平台的资源,导致资源的成本较高、且容易导致资源平台的资源浪费。
发明内容
本发明实施例提出了一种资源调整方法、装置、计算机设备和存储介质,以解决如何提高监测占用资源平台的资源处理流媒体数据的情况、从而合理调整占用资源平台的资源的问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种资源调整方法,包括:
当多个资源平台分别被流媒体平台调用、处理流媒体数据时,每间隔第一周期,分别对多个所述资源平台监控指定资源的状态,获得原始资源数据;
每间隔第一周期,分别针对每个所述资源平台、从所述原始资源数据中提取第一指标值;
每间隔第二周期,根据所述第一指标值计算所述流媒体平台占用所述资源平台的资源的成本;
以降低所述成本为目标,对调用所述资源平台的方式生成调整措施。
第二方面,本发明实施例还提供了一种资源调整装置,包括:
原始资源数据获取模块,用于当多个资源平台分别被流媒体平台调用、处理流媒体数据时,每间隔第一周期,分别对多个所述资源平台监控指定资源的状态,获得原始资源数据;
指标提取模块,用于每间隔第一周期,分别针对每个所述资源平台、从所述原始资源数据中提取第一指标值;
成本计算模块,用于每间隔第二周期,根据所述第一指标值计算所述流媒体平台占用所述资源平台的资源的成本;
调整措施生成模块,用于以降低所述成本为目标,对调用所述资源平台的方式生成调整措施。
第三方面,本发明实施例还提供了一种计算机设备,所述计算机设备包括:
一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的资源调整方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的资源调整方法。
在本实施例中,当多个资源平台分别被流媒体平台调用、处理流媒体数据时,每间隔第一周期,分别对多个资源平台监控指定资源的状态,获得原始资源数据,每间隔第一周期,分别针对每个资源平台、从原始资源数据中提取第一指标值,,从而减小存储压力和提高计算性能,每间隔第二周期,根据第一指标值计算流媒体平台占用资源平台的资源的成本,以降低成本为目标,对调用资源平台的方式生成调整措施,流媒体平台实现了对资源平台的监控,并不依赖厂商对流媒体平台占用资源平台的资源的统计,第一周期、第二周期可灵活设置,保证流媒体平台调整调用资源平台的配置的时效性,减少不合理占用资源平台的资源的情况,从而降低资源的成本、减少资源平台的资源浪费。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种资源调整方法的流程图;
图2为本发明实施例一提供的一种资源调整的架构图;
图3为本发明实施例二提供的一种资源调整装置的结构示意图;
图4为本发明实施例三提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种资源调整方法的流程图,本实施例可适用于流媒体平台主动监测资源平台分发资源平台的状态、从而降低调整用资源平台的方式的周期的情况,该方法可以由资源调整装置来执行,该资源调整装置可以由软件和/或硬件实现,可配置在计算机设备中,例如,服务器、工作站、个人电脑,等等,具体包括如下步骤:
步骤101、当多个资源平台分别被流媒体平台调用、处理流媒体数据时,每间隔第一周期,分别对多个资源平台监控指定资源的状态,获得原始资源数据。
在本实施例中,资源平台为独立于流媒体平台的第三方平台,向外部提供资源服务,流媒体平台面向用户提供流媒体服务,例如,直播、短视频、音乐,等等,流媒体平台的厂商可分别与多个资源平台的厂商达成租赁等协议,使得流媒体平台具有调用多个资源平台处理流媒体数据的权限。
在一种情况中,如图2所示,资源平台可以为云计算平台,云计算平台可以划分为:以数据存储为主的存储型云计算平台,以数据处理为主的计算型云计算平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。
IDC(Internet Data Center,即互联网数据中心)机房里有多台固定容量的实体服务器,在一组集群实体服务器上虚拟出多个类似独立服务器的部分,集群中每个实体服务器上都有一个虚拟出来的独立服务器的镜像,而这些相同的镜像组成的虚拟服务器就叫云服务器,又叫云主机。
流媒体平台可以调用云计算平台对流媒体数据进行对主播用户美颜、添加虚拟主播用户、添加虚拟礼物动画等处理。
在另一种情况中,如图2所示,资源平台可以为CDN(Content Delivery Network,内容分发网络),CDN广泛采用各种缓存服务器,将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中,在用户访问网站时,利用全局负载技术将用户的访问指向距离最近的工作正常的缓存服务器上,由缓存服务器直接响应用户请求。
CDN尽可能避开网络上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节,使内容传输的更快、更稳定。通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络,CDN能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上,使用户可就近取得所需内容,解决网络拥挤的状况,提高用户访问网站的响应速度。
一方面,流媒体平台可以与产生流媒体数据的客户端连接,该客户端产生流媒体数据、访问资源平台,资源平台将该流媒体数据分发至流媒体平台,这种情况又称拉流。
另一方面,流媒体平台可以与播放流媒体数据的客户端连接,该客户端访问资源平台将该流媒体数据分发至该客户端,这种情况又称推流。
在本实施例中,可以预先对流媒体平台监控资源平台设定周期,为便于区分该周期称之为第一周期,为便于监控资源平台的实时状态,该第一周期通常设置为较短的时间,如1小时。
那么,在资源平台可被流媒体平台调用、处理流媒体数据期间,每间隔第一周期,流媒体平台可主动对每个资源平台监控指定资源的状态,从而获得原始资源数据。
在具体实现中,如图2所示,该计算机设备可以实现为数据仓库工具、数据库、可视化平台等组件。
在资源平台各个机房的调度系统或各个机器中可部署一个或多个监控组件,该监控组件并非资源平台提供的组件,而是按照资源平台的规范独立开发的组件,该监控组件可按照预设的频率(如20秒采集一次)采集资源平台的机器中指定的资源的状态。
进一步而言,该监控组件可设置计时器T=0,每过时间m(如1秒),T累加m,当T=n(如20秒),则可以调用资源平台的命令,采集指定的资源的状态。
其中,对于云计算主机,监控的资源可以包括如下的至少一种:
产生流媒体数据的用户的ID、机器的负载(以处理器(Central Processing Unit,CPU)的占用率等参数表征)、机器的处理器核的数量、带宽、流量、是否跨机房、厂商、机房所处的地区(如片区、国家、大洲等)、机房的名称、机器的ID。
对于CDN,监控的资源可以包括如下的至少一种:
观看流媒体数据的用户的IP(Internet Protocol,网际互连协议)地址、域名、流量、用户所在设备的类型、用户观看流媒体数据的时长、流媒体数据的码率、机房所处的地区(如片区、国家、大洲等)、用户所处的地区(如片区、国家、大洲等)、产生流媒体数据的用户的ID。
监控组件获取一次完整的资源的状态后,打上当前的时间戳、封装成有效的记录,当检测时间戳为到达第一周期时,则监控组件统一将第一周期内未发送过的记录打包并压缩后,发送至指定的数据仓库工具(如Hive),这样子有效减少资源消耗且客观真实地记录资源平台中机器的状态。
相对而言,数据仓库工具每间隔第一周期,分别接收多个监控组件按照预设的频率对指定资源采集的状态,获得原始资源数据。
在数据仓库工具中,对于原始资源数据,可进行拆解为等同大小的数据包,按分布式的形式存储在不同机器节点的存储器上,在核算成本时同时读取并行计算。
步骤102、每间隔第一周期,分别针对每个资源平台、从原始资源数据中提取第一指标值。
在本实施例中,数据仓库工具在每间隔第一周期、接收到原始资源数据之后,分别按照每个资源状态提供的、核算成本的方式,对原始资源数据进行统计,获得第一指标值,从而减小存储压力和提高计算性能。
在具体实现中,可以分别针对每个资源平台查询目标类型、时间粒度、统计方式。
其中,目标类型为资源平台用于核算成本的资源的类型,如处理器核、带宽、流量,等等。
针对某些目标类型的资源,如带宽、流量等,资源平台提供用于统计资源的数据的时间周期,如5分钟,则可以将该时间周期设置为时间粒度,针对某些目标类型的资源,如处理器核,资源平台未提供用于统计资源的数据的时间周期,则可以将时间粒度设置为该资源运行较为稳定的时间周期,如1分钟。
统计方式为资源平台用于核算成本的方式,如求最大值、求累加值、求平均值等。
每间隔第一周期,对目标类型下的原始资源数据、切分为时长为时间粒度的候选资源数据,从而按照统计方式对候选资源数据进行处理,获得第一指标值。
在一个示例中,若目标类型为处理器核,则统计所有处理器核的数量,作为第一指标值。
在另一个示例中,若目标类型为带宽,则计算带宽的平均值,作为第一指标值。
在又一个示例中,若目标类型为流量,则累积流量的数值,作为第一指标值。
当然,上述目标类型及其统计方式只是作为示例,在实施本发明实施例时,可以根据实际情况设置其它目标类型及其统计方式,本发明实施例对此不加以限制。另外,除了上述目标类型及其统计方式外,本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它目标类型及其统计方式,本发明实施例对此也不加以限制。
步骤103、每间隔第二周期,根据第一指标值计算流媒体平台占用资源平台的资源的成本。
在本实施例中,可以预先设置第二周期,一般情况下,第一周期(如1小时)小于第二周期,并且,假设资源平台每间隔第三周期统计被流媒体平台占用资源时的成本,则第二周期小于第三周期(如1个月),在满足这些条件的情况下,该第二周期可以由本领域技术人员根据实际情况设置,如1天、1周,等等。
每间隔第二周期,则可以对各个资源平台的第一指标值进行分析,从而计算流媒体平台占用资源平台的资源的成本。
在本发明的一个实施例中,步骤103可以包括如下步骤:
步骤1031、每间隔第二周期,对资源平台内属于同一机房的第一指标值进行统计,获得第二指标值。
资源平台用于核算成本的方式,如求最大值、求累加值、求平均值等,在本实施例中,可以每间隔第二周期,按照该方式对资源平台内属于同一机房的第一指标值进行统计,获得第二指标值。
在一个示例中,若第一指标值为所有处理器核的数量,则对资源平台内属于同一机房的所有处理器核的数量进行对比,以查找处理器核的最大的数量,作为第二指标值。
在本示例中,可以执行如下步骤查找处理器核的最大的数量:
S11、设置第一指针、第二指针。
第一指针、第二指针均用于指向处理器核的数量,第一指针初始指向第一个处理器核的数量,第二指针初始指向第二个处理器核的数量。
S12、判断第一指针所指向处理器核的数量是否大于第二指针所指向处理器核的数量;若是,则执行S14,若否,则依次执行S13、S14。
S13、将第一指针指向第二指针的位置,即第一指针指向第二指针所指向的处理器核的数量。
S14、判断是否已遍历完所有处理器核的数量,若是,则执行S15,若否,则执行S16。
S15、确定第一指针所指向处理器核的数量为流媒体平台在第二周期内调用资源平台时占用处理器核的最大的数量。
S16、将第二指针指向下一个处理器核的数量,返回执行S12。
在另一个示例中,若第一指标值为带宽的平均值,则对资源平台内属于同一机房的带宽的平均值进行对比,以查找带宽的最大的平均值,作为第二指标值。
在本示例中,可以执行如下步骤查找带宽的最大的平均值:
S21、设置第三指针、第四指针。
第三指针、第四指针均用于指向带宽的平均值,第三指针初始指向第一个带宽的平均值,第四指针初始指向第二个带宽的平均值。
S22、判断第三指针所指向带宽的平均值是否大于第四指针所指向带宽的平均值;若是,则执行S24,若否,则依次执行S23、S24。
S23、将第三指针指向第四指针的位置,即第三指针指向第四指针所指向的带宽的平均值。
S24、判断是否已遍历完所有带宽的平均值,若是,则执行S25,若否,则执行S26。
S25、确定第三指针所指向带宽的平均值为流媒体平台在第二周期内调用资源平台时占用带宽的最大的平均值。
S26、将第四指针指向下一个带宽的平均值,返回执行S22。
在又一个示例中,若第一指标值为流量的数值,则对资源平台内属于同一机房的流量的数值进行累加,作为第二指标值。
当然,上述统计第二指标值的方式只是作为示例,在实施本发明实施例时,可以根据实际情况设置其它统计第二指标值的方式,本发明实施例对此不加以限制。另外,除了上述统计第二指标值的方式外,本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它统计第二指标值的方式,本发明实施例对此也不加以限制。
步骤1032、查询在第二周期中占用资源平台的资源的单价。
对于部分资源,如处理器核、流量等,资源平台在一定时间内可固定该资源的单价,并公布该单价至流媒体平台,流媒体平台中的技术人员可以预先录入资源与单价之间的映射关系,在确定资源之后,可按照该映射关系读取该单价,作为在第二周期中占用资源平台的资源的单价。
对于部分资源,如带宽等,资源平台在一定时间内可固定该资源的单价,在该时间段内,该资源平台可以根据业务需求,对该单价进行上浮、下降等操作,该上浮、下降等操作可以以系数表示,该单价与系数可以公布至流媒体平台,流媒体平台中的技术人员可以预先录入资源与单价、系数之间的映射关系,在确定资源之后,可按照该映射关系读取该单价、系数,将单价与系数之间的乘积作为在第二周期中占用资源平台的资源的单价。
示例性地,若资源为带宽,则分别查询占用资源平台的带宽的单价、在第二周期中占用资源平台的带宽的系数,将单价乘以系数,获得在第二周期中占用资源平台的资源的单价。
步骤1033、将第二指标值乘以单价,获得流媒体平台占用资源平台的资源的成本。
给定资源,将其第二指标值与单价相乘,其乘积为流媒体平台占用资源平台的资源的成本。
步骤104、以降低成本为目标,对调用资源平台的方式生成调整措施。
不同资源平台核算资源的成本的方式有所不同,使得对于同一项资源服务的成本有所不同,并且,流媒体平台向用户提供的流媒体服务也会随时间发生变化,使得同一个资源平台提供的资源服务的成本也会发生变化,因此,在本实施例中,可以对比不同资源平台所提供的资源服务,从而生成调整措施、优化调用资源平台的方式。
优化的目标之一为降低成本,即,在给定承接流媒体服务的基础上,假设在资源平台转换机器,或者,在不同资源平台之间转换可以降低成本,则相应调整调用资源平台的方式(即调整措施),流媒体平台中的技术人员在评估调整措施的可行性之后,则可以实施该调整措施。
在一个示例中,优化占用机器(以处理器核表示)的成本。
一方面,可确定第一目标机房,第一目标机房为空闲的机房,即,调用资源平台时、负荷小于预设的第一阈值(如60%)的机房。
以第一目标机房的负荷上升至第一阈值为目标,在第一目标机房中计算待缩减的处理器核的数量、获得目标值,即,对第一目标机房进行缩容处理,以提高第一目标机房的利用率。
在一种缩容的方案中,可分别确定第一统计值、第二统计值、第三统计值,第一统计值为第一目标机房中所有处理器核的数量,第二统计值为产生流媒体数据的用户(如主播用户)、分配至第一目标机房中的数量,第三统计值为第一目标机房在第二周期中负载的最高值。
将第一统计值乘以第二统计值,获得第四统计值,其中,第四统计值表示流媒体平台在第一目标机房中最多占用的处理器核的数量。
将第二统计值除以第四统计值,获得第五统计值,其中,第五统计值表示每个用户在第一目标机房中最多占用的处理器核的数量。
将第五统计值除以第第一阈值,获得第六统计值,其中,第六统计值表示所有用户在第一目标机房中最多占用的处理器核的数量。
将第一统计值减去第六统计值,获得在第一目标机房中计算待缩减的处理器核的数量,作为目标值。
在此缩容的方案,可表示如下:
Figure BDA0002991397320000131
其中,Count为待缩减的处理器核的数量,Xall为第一目标机房中所有处理器核的数量,User为产生流媒体数据的用户、分配至第一目标机房中的数量,Load为第一目标机房在第二周期中负载的最高值,γ为第一阈值。
另一方面,可确定第二目标机房,第二目标机房通常满足如下两个条件:
1、第一目标机房与第二目标机房属于同一资源平台且位于同一地区,使得第二目标机房可以提供与第一目标机房相同的资源服务。
2、占用第二目标机房中处理器核的单价低于占用第一目标机房的处理器核的单价,使得切换机房之后可以降低占用处理器核的成本。
在本示例中,可确定调整措施为、在第一目标机房中减少数量为目标值的处理器核、在第二目标机房中增加数量为目标值的处理器核。
进一步而言,实施该调整措施之后,预期可降低的成本为、第二目标机房中处理器核的单价与目标值之间的乘积。
在另一个示例中,优化占用带宽的成本。
一方面,确定第三目标机房,第三目标机房为带宽成本较高的机房,即,在第二周期中占用资源平台的带宽的系数大于第二阈值(如1)的机房。
另一方面,确定第四目标机房,第四目标机房通常满足如下两个条件:
1、第三目标机房与第四目标机房属于不同资源平台且位于同一地区,使得第四目标机房可以提供与第三目标机房相同的资源服务。
2、占用第四机房的带宽的单价小于占用第三机房的带宽的单价,使得切换机房之后可以降低占用带宽的成本。
在本示例中,确定调整措施为、解除对第三目标机房的调用以及增加对第四目标机房的调用。
进一步而言,实施该调整措施之后,预期可降低的成本为、在第三目标机房占用的带宽与第一单价差之间的乘积,其中,第一单价差为第三目标机房中带宽的单价(可含系数)与第四目标机房中带宽的单价(可含系数)之间的差值。
在另一个示例中,优化占用流量的成本。
一方面,确定第五目标机房,第五目标机房为流量性价比低的机房,即,人均访问资源平台的流量大于第三阈值的机房,对于流媒体数据而言,在给定用户的情况下,用户使用高码率的配置等因素,导致人均访问资源平台的流量变大,将会提高流量的成本。
另一方面,确定第六目标机房,第六目标机房通常满足如下两个条件:
1、第五目标机房与第六目标机房属于不同资源平台且位于同一地区,使得第六目标机房可以提供与第五目标机房相同的资源服务。
2、占用第六机房的流量的单价小于占用第五机房的流量的单价,使得切换机房之后可以降低占用流量的成本。
在本示例中,确定调整措施为、解除对第五目标机房的调用以及增加对第六目标机房的调用。
进一步而言,实施该调整措施之后,预期可降低的成本为、在第五目标机房占用的流量与第二单价差之间的乘积,其中,第二单价差为第五目标机房中流量的单价与第六目标机房中流量的单价之间的差值。
当然,上述调整措施只是作为示例,在实施本发明实施例时,可以根据实际情况设置其它调整措施,例如,对于处理器核单价较高(表现为大于第四阈值)的机房(即原机房),可查找处理器核单价较低(表现为小于第四阈值)的机房(即新机房),可生成调整措施为、解除对原机房的调用以及增加对新机房的调用,预期可降低的成本为原机房中处理器核的总数量与第三单价差之间的乘积,第三单价差为新机房中处理器核的单价与新机房中处理器核的单价之间的差值,等等,本发明实施例对此不加以限制。另外,除了上述调整措施外,本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它调整措施,本发明实施例对此也不加以限制。
如图2所示,对于流媒体平台占用各个资源平台的资源的成本及其调整措施,可每间隔第二周期传入到实时可查询的数据库(如Clickhouse)中,在该数据库中按列存储,极大地提高数据查询效率,并提供API接口供可视化平台(如Grafana)调用,从而准实时的展示第二周期中、流媒体平台对各个资源平台占用的资源的成本及其调整措施。
将多个第二周期中、流媒体平台占用各个资源平台的资源的成本进行累加,可以获得第三周期中、流媒体平台占用各个资源平台的资源的成本,该成本可能与各个资源平台统计的、流媒体平台的资源的成本有所不同,但基本可以反应每个第二周期中、流媒体平台占用各个资源平台的资源的成本的变化趋势,以及,第三周期中、流媒体平台占用各个资源平台的资源的成本的整体情况。
在本实施例中,当多个资源平台分别被流媒体平台调用、处理流媒体数据时,每间隔第一周期,分别对多个资源平台监控指定资源的状态,获得原始资源数据,每间隔第一周期,分别针对每个资源平台、从原始资源数据中提取第一指标值,,从而减小存储压力和提高计算性能,每间隔第二周期,根据第一指标值计算流媒体平台占用资源平台的资源的成本,以降低成本为目标,对调用资源平台的方式生成调整措施,流媒体平台实现了对资源平台的监控,并不依赖厂商对流媒体平台占用资源平台的资源的统计,第一周期、第二周期可灵活设置,保证流媒体平台调整调用资源平台的配置的时效性,减少不合理占用资源平台的资源的情况,从而降低资源的成本、减少资源平台的资源浪费。
需要说明的是,对于方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明实施例,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
实施例二
图3为本发明实施例二提供的一种资源调整装置的结构框图,具体可以包括如下模块:
原始资源数据获取模块301,用于当多个资源平台分别被流媒体平台调用、处理流媒体数据时,每间隔第一周期,分别对多个所述资源平台监控指定资源的状态,获得原始资源数据;
指标提取模块302,用于每间隔第一周期,分别针对每个所述资源平台、从所述原始资源数据中提取第一指标值;
成本计算模块303,用于每间隔第二周期,根据所述第一指标值计算所述流媒体平台占用所述资源平台的资源的成本;
调整措施生成模块304,用于以降低所述成本为目标,对调用所述资源平台的方式生成调整措施。
在具体实现中,所述资源平台每间隔第三周期统计被所述流媒体平台占用所述资源时的成本,所述第二周期小于所述第三周期。
在本发明的一个实施例中,所述原始资源数据获取模块301包括:
原始资源数据接收模块,用于每间隔第一周期,分别接收多个监控组件按照预设的频率对指定资源采集的状态,获得原始资源数据,其中,所述监控组件部署在所述资源平台中。
在本发明的一个实施例中,所述指标提取模块302包括:
配置参数查询模块,用于分别针对每个所述资源平台查询目标类型、时间粒度、统计方式;
资源数据切分模块,用于每间隔第一周期,对所述目标类型下的所述原始资源数据、切分为时长为所述时间粒度的候选资源数据;
资源数据处理模块,用于按照所述统计方式对所述候选资源数据进行处理,获得第一指标值。
在本发明的一个实施例中,所述资源数据处理模块包括:
处理器核累加模块,用于若所述目标类型为处理器核,则统计所有所述处理器核的数量,作为第一指标值;
和/或,
带宽平均模块,用于若所述目标类型为带宽,则计算所述带宽的平均值,作为第一指标值;
和/或,
流量累加模块,用于若所述目标类型为流量,则累积所述流量的数值,作为第一指标值。
在本发明的一个实施例中,所述成本计算模块303包括:
指标值统计模块,用于每间隔第二周期,对所述资源平台内属于同一机房的所述第一指标值进行统计,获得第二指标值;
单价查询模块,用于查询在所述第二周期中占用所述资源平台的资源的单价;
成本乘积模块,用于将所述第二指标值乘以所述单价,获得所述流媒体平台占用所述资源平台的资源的成本。
在本发明的一个实施例中,所述指标值统计模块包括:
第一计算模块,用于若所述第一指标值为所有处理器核的数量,则对所述资源平台内属于同一机房的所有所述处理器核的数量进行对比,以查找处理器核的最大的数量,作为第二指标值;
和/或,
第二计算模块,用于若所述第一指标值为带宽的平均值,则对所述资源平台内属于同一机房的所述带宽的平均值进行对比,以查找带宽的最大的平均值,作为第二指标值;
和/或,
第三计算模块,用于若所述第一指标值为流量的数值,则对所述资源平台内属于同一机房的所述流量的数值进行累加,作为第二指标值。
在本发明的一个实施例中,所述单价查询模块包括:
成本参数查询模块,用于若所述资源为带宽,则分别查询占用所述资源平台的带宽的单价、在所述第二周期中占用所述资源平台的带宽的系数;
系数乘积模块,用于将所述单价乘以所述系数,获得在所述第二周期中占用所述资源平台的资源的单价。
在本发明的一个实施例中,所述调整措施生成模块304包括:
第一目标机房确定模块,用于确定第一目标机房,所述第一目标机房为调用所述资源平台时、负荷小于预设的第一阈值的机房;
目标值确定模块,用于以所述第一目标机房的所述负荷上升至所述第一阈值为目标,在所述第一目标机房中计算待缩减的处理器核的数量、获得目标值;
第二目标机房确定模块,用于确定第二目标机房,所述第一目标机房与所述第二目标机房属于同一所述资源平台且位于同一地区,占用所述第二目标机房中处理器核的单价低于占用所述第一目标机房的处理器核的单价;
第一措施确定模块,用于确定调整措施为、在所述第一目标机房中减少数量为所述目标值的处理器核、在所述第二目标机房中增加数量为所述目标值的处理器核。
在本发明的一个实施例中,所述目标值确定模块包括:
统计值确定模块,用于确定第一统计值、第二统计值、第三统计值,所述第一统计值为所述第一目标机房中所有处理器核的数量,所述第二统计值为产生所述流媒体数据的用户、分配至所述第一目标机房中的数量,所述第三统计值为所述第一目标机房在所述第二周期中负载的最高值;
第一统计值处理模块,用于将所述第一统计值乘以所述第二统计值,获得第四统计值,所述第四统计值表示所述流媒体平台在所述第一目标机房中最多占用的处理器核的数量;
第二统计值处理模块,用于将所述第二统计值除以所述第四统计值,获得第五统计值,所述第五统计值表示每个所述用户在所述第一目标机房中最多占用的处理器核的数量;
第三统计值处理模块,用于将所述第五统计值除以所述第第一阈值,获得第六统计值,所述第六统计值表示所有所述用户在所述第一目标机房中最多占用的处理器核的数量;
第四统计值处理模块,用于将所述第一统计值减去所述第六统计值,获得在所述第一目标机房中计算待缩减的处理器核的数量,作为目标值。
在本发明的另一个实施例中,所述调整措施生成模块304包括:
第三目标机房确定模块,用于确定第三目标机房,所述第三目标机房为在所述第二周期中占用所述资源平台的带宽的系数大于第二阈值的机房;
第四目标机房确定模块,用于确定第四目标机房,所述第三目标机房与所述第四目标机房属于不同所述资源平台且位于同一地区,占用所述第四机房的带宽的单价小于占用所述第三机房的带宽的单价;
第二措施确定模块,用于确定调整措施为、解除对所述第三目标机房的调用以及增加对所述第四目标机房的调用。
在本发明的又一个实施例中,所述调整措施生成模块304包括:
第五目标机房确定模块,用于确定第五目标机房,所述第五目标机房为人均访问所述资源平台的流量大于第三阈值的机房;
第六目标机房确定模块,用于确定第六目标机房,所述第五目标机房与所述第六目标机房属于不同所述资源平台且位于同一地区,占用所述第六机房的流量的单价小于占用所述第五机房的流量的单价;
第三措施确定模块,用于确定调整措施为、解除对所述第五目标机房的调用以及增加对所述第六目标机房的调用。
本发明实施例所提供的资源调整装置可执行本发明任意实施例所提供的资源调整方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例三
图4为本发明实施例三提供的一种计算机设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机设备12的框图。图4显示的计算机设备12仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示,计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元16,系统存储器28,连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线,微通道体系结构(MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40,可以存储在例如存储器28中,这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信,和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且,计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本发明实施例所提供的资源调整方法。
实施例四
本发明实施例四还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述资源调整方法的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
其中,计算机可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (15)

1.一种资源调整方法,其特征在于,包括:
当多个资源平台分别被流媒体平台调用、处理流媒体数据时,每间隔第一周期,分别对多个所述资源平台监控指定资源的状态,获得原始资源数据;
每间隔第一周期,分别针对每个所述资源平台、从所述原始资源数据中提取第一指标值;
每间隔第二周期,根据所述第一指标值计算所述流媒体平台占用所述资源平台的资源的成本;
以降低所述成本为目标,对调用所述资源平台的方式生成调整措施。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述资源平台每间隔第三周期统计被所述流媒体平台占用所述资源时的成本,所述第二周期小于所述第三周期。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述每间隔第一周期,分别对多个所述资源平台监控指定资源的状态,获得原始资源数据,包括:
每间隔第一周期,分别接收多个监控组件按照预设的频率对指定资源采集的状态,获得原始资源数据,其中,所述监控组件部署在所述资源平台中。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述每间隔第一周期,分别针对每个所述资源平台、从所述原始资源数据中提取第一指标值,包括:
分别针对每个所述资源平台查询目标类型、时间粒度、统计方式;
每间隔第一周期,对所述目标类型下的所述原始资源数据、切分为时长为所述时间粒度的候选资源数据;
按照所述统计方式对所述候选资源数据进行处理,获得第一指标值。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述按照所述统计方式对所述候选资源数据进行处理,获得第一指标值,包括:
若所述目标类型为处理器核,则统计所有所述处理器核的数量,作为第一指标值;
和/或,
若所述目标类型为带宽,则计算所述带宽的平均值,作为第一指标值;
和/或,
若所述目标类型为流量,则累积所述流量的数值,作为第一指标值。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法,其特征在于,所述每间隔第二周期,根据所述第一指标值计算所述流媒体平台占用所述资源平台的资源的成本,包括:
每间隔第二周期,对所述资源平台内属于同一机房的所述第一指标值进行统计,获得第二指标值;
查询在所述第二周期中占用所述资源平台的资源的单价;
将所述第二指标值乘以所述单价,获得所述流媒体平台占用所述资源平台的资源的成本。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述每间隔第二周期,对所述资源平台内属于同一机房的所述第一指标值进行统计,获得第二指标值,包括:
若所述第一指标值为所有处理器核的数量,则对所述资源平台内属于同一机房的所有所述处理器核的数量进行对比,以查找处理器核的最大的数量,作为第二指标值;
和/或,
若所述第一指标值为带宽的平均值,则对所述资源平台内属于同一机房的所述带宽的平均值进行对比,以查找带宽的最大的平均值,作为第二指标值;
和/或,
若所述第一指标值为流量的数值,则对所述资源平台内属于同一机房的所述流量的数值进行累加,作为第二指标值。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述查询在所述第二周期中占用所述资源平台的资源的单价,包括:
若所述资源为带宽,则分别查询占用所述资源平台的带宽的单价、在所述第二周期中占用所述资源平台的带宽的系数;
将所述单价乘以所述系数,获得在所述第二周期中占用所述资源平台的资源的单价。
9.根据权利要求1-5、7-8中任一项所述的方法,其特征在于,所述以降低所述成本为目标,对调用所述资源平台的方式生成调整措施,包括:
确定第一目标机房,所述第一目标机房为调用所述资源平台时、负荷小于预设的第一阈值的机房;
以所述第一目标机房的所述负荷上升至所述第一阈值为目标,在所述第一目标机房中计算待缩减的处理器核的数量、获得目标值;
确定第二目标机房,所述第一目标机房与所述第二目标机房属于同一所述资源平台且位于同一地区,占用所述第二目标机房中处理器核的单价低于占用所述第一目标机房的处理器核的单价;
确定调整措施为、在所述第一目标机房中减少数量为所述目标值的处理器核、在所述第二目标机房中增加数量为所述目标值的处理器核。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述以所述第一目标机房的所述负荷上升至所述第一阈值为目标,在所述第一目标机房中计算待缩减的处理器核的数量、获得目标值,包括:
确定第一统计值、第二统计值、第三统计值,所述第一统计值为所述第一目标机房中所有处理器核的数量,所述第二统计值为产生所述流媒体数据的用户、分配至所述第一目标机房中的数量,所述第三统计值为所述第一目标机房在所述第二周期中负载的最高值;
将所述第一统计值乘以所述第二统计值,获得第四统计值,所述第四统计值表示所述流媒体平台在所述第一目标机房中最多占用的处理器核的数量;
将所述第二统计值除以所述第四统计值,获得第五统计值,所述第五统计值表示每个所述用户在所述第一目标机房中最多占用的处理器核的数量;
将所述第五统计值除以所述第第一阈值,获得第六统计值,所述第六统计值表示所有所述用户在所述第一目标机房中最多占用的处理器核的数量;
将所述第一统计值减去所述第六统计值,获得在所述第一目标机房中计算待缩减的处理器核的数量,作为目标值。
11.根据权利要求1-5、7-8中任一项所述的方法,其特征在于,所述以降低所述成本为目标,对调用所述资源平台的方式生成调整措施,包括:
确定第三目标机房,所述第三目标机房为在所述第二周期中占用所述资源平台的带宽的系数大于第二阈值的机房;
确定第四目标机房,所述第三目标机房与所述第四目标机房属于不同所述资源平台且位于同一地区,占用所述第四机房的带宽的单价小于占用所述第三机房的带宽的单价;
确定调整措施为、解除对所述第三目标机房的调用以及增加对所述第四目标机房的调用。
12.根据权利要求1-5、7-8中任一项所述的方法,其特征在于,所述以降低所述成本为目标,对调用所述资源平台的方式生成调整措施,包括:
确定第五目标机房,所述第五目标机房为人均访问所述资源平台的流量大于第三阈值的机房;
确定第六目标机房,所述第五目标机房与所述第六目标机房属于不同所述资源平台且位于同一地区,占用所述第六机房的流量的单价小于占用所述第五机房的流量的单价;
确定调整措施为、解除对所述第五目标机房的调用以及增加对所述第六目标机房的调用。
13.一种资源调整装置,其特征在于,包括:
原始资源数据获取模块,用于当多个资源平台分别被流媒体平台调用、处理流媒体数据时,每间隔第一周期,分别对多个所述资源平台监控指定资源的状态,获得原始资源数据;
指标提取模块,用于每间隔第一周期,分别针对每个所述资源平台、从所述原始资源数据中提取第一指标值;
成本计算模块,用于每间隔第二周期,根据所述第一指标值计算所述流媒体平台占用所述资源平台的资源的成本;
调整措施生成模块,用于以降低所述成本为目标,对调用所述资源平台的方式生成调整措施。
14.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括:
一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-12中任一项所述的资源调整方法。
15.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-12中任一项所述的资源调整方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114154657A (zh) * 2021-11-19 2022-03-08 广东精铟海洋工程股份有限公司 一种海上风电安装平台运维管理的方法及系统
CN115499319A (zh) * 2022-09-19 2022-12-20 北京达佳互联信息技术有限公司 资源分发方法、装置、电子设备以及存储介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110219118A1 (en) * 2008-10-22 2011-09-08 6Fusion International Limited c/o Goldfield Cayman Method and System for Determining Computer Resource Usage in Utility Computing
CN102546379A (zh) * 2010-12-27 2012-07-04 中国移动通信集团公司 一种虚拟化资源调度的方法及虚拟化资源调度系统
CN109343965A (zh) * 2018-10-31 2019-02-15 北京金山云网络技术有限公司 资源调整方法、装置、云平台和服务器
CN110262891A (zh) * 2018-10-30 2019-09-20 湖北省农村信用社联合社网络信息中心 跨虚拟化平台自动化多功能资源循环利用系统
CN110955513A (zh) * 2018-09-27 2020-04-03 阿里巴巴集团控股有限公司 一种服务资源的调度方法及系统
CN111737014A (zh) * 2020-08-06 2020-10-02 富通云腾科技有限公司 一种多云平台计算资源成本优化方法
CN111782393A (zh) * 2020-06-30 2020-10-16 山东大学 一种针对动态定价云计算服务资源的调度方法及系统
CN112311590A (zh) * 2020-09-25 2021-02-02 浙江宇视科技有限公司 云服务的租赁优化方法、装置、设备和介质
US20210065083A1 (en) * 2019-08-26 2021-03-04 Wangsu Science & Technology Co., Ltd. Method for changing device business and business change system

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110219118A1 (en) * 2008-10-22 2011-09-08 6Fusion International Limited c/o Goldfield Cayman Method and System for Determining Computer Resource Usage in Utility Computing
CN102546379A (zh) * 2010-12-27 2012-07-04 中国移动通信集团公司 一种虚拟化资源调度的方法及虚拟化资源调度系统
CN110955513A (zh) * 2018-09-27 2020-04-03 阿里巴巴集团控股有限公司 一种服务资源的调度方法及系统
CN110262891A (zh) * 2018-10-30 2019-09-20 湖北省农村信用社联合社网络信息中心 跨虚拟化平台自动化多功能资源循环利用系统
CN109343965A (zh) * 2018-10-31 2019-02-15 北京金山云网络技术有限公司 资源调整方法、装置、云平台和服务器
US20210065083A1 (en) * 2019-08-26 2021-03-04 Wangsu Science & Technology Co., Ltd. Method for changing device business and business change system
CN111782393A (zh) * 2020-06-30 2020-10-16 山东大学 一种针对动态定价云计算服务资源的调度方法及系统
CN111737014A (zh) * 2020-08-06 2020-10-02 富通云腾科技有限公司 一种多云平台计算资源成本优化方法
CN112311590A (zh) * 2020-09-25 2021-02-02 浙江宇视科技有限公司 云服务的租赁优化方法、装置、设备和介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
树岸等: "基于容器技术的云计算资源自适应管理方法", 《计算机科学》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114154657A (zh) * 2021-11-19 2022-03-08 广东精铟海洋工程股份有限公司 一种海上风电安装平台运维管理的方法及系统
CN115499319A (zh) * 2022-09-19 2022-12-20 北京达佳互联信息技术有限公司 资源分发方法、装置、电子设备以及存储介质

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