CN113407302B - 资源管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种企业内部云平台的资源管理方法及系统。企业内部云平台包括与企业各部门一一对应的虚拟机组，每个虚拟机组包括至少一个虚拟机，该资源管理方法包括：针对每个部门对应的每个虚拟机组的每个虚拟机，获取该虚拟机对应的IT资源占用量和配套资源占用量；根据该虚拟机对应的所述IT资源占用量和所述配套资源占用量，获取该虚拟机对应的实际资源占用量；根据该虚拟机组中各虚拟机对应的实际资源占用量，获取该虚拟机组对应的实际资源占用量。本公开所提供的资源管理方法及系统，能够对企业各部门对云资源的使用进行有效控制和管理，避免云资源的使用浪费，有效提高企业内部云的云资源利用率，降低了企业内部云的使用成本。
Description
技术领域
本公开涉及通信技术领域，特别涉及一种企业内部云平台的资源管理方法及系统。
背景技术
内部云是指供企业内部范围内使用的云资源。在现有技术中，针对内部云，因为缺乏科学客观的资源使用评价依据经常会出现因资源过量使用导致资源浪费的情况发生。
因此，目前亟需一种能够实现对内部云的云资源的使用情况进行评估的方法。
发明内容
本公开旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种企业内部云平台的资源管理方法及系统。
根据本公开的一个方面，本公开实施例提供了一种企业内部云平台的资源管理方法，所述企业内部云平台包括与企业各部门一一对应的虚拟机组，每个所述虚拟机组包括至少一个虚拟机，所述资源管理方法包括：
针对每个部门对应的每个虚拟机组的每个虚拟机，获取该虚拟机对应的IT资源占用量和配套资源占用量；
根据该虚拟机对应的所述IT资源占用量和所述配套资源占用量，获取该虚拟机对应的实际资源占用量；
根据该虚拟机组中各所述虚拟机对应的实际资源占用量，获取该虚拟机组对应的实际资源占用量。
在一些实施例中，通过以下方式获取该虚拟机对应的所述IT资源占用量：
获取该虚拟机对应的CPU和内存资源占用量、硬盘设备资源占用量、带宽资源占用量；
根据该虚拟机对应的所述CPU和内存资源占用量、所述硬盘设备资源占用量和所述带宽资源占用量，获取该虚拟机对应的所述IT资源占用量，所述IT资源占用量为所述CPU和内存资源占用量、所述硬盘设备资源占用量和所述带宽资源占用量之和。
在一些实施例中，通过以下方式获取该虚拟机对应的所述配套资源占用量：
获取该虚拟机对应的机架资源占用量、配套硬件设备资源占用量以及软件资源占用量；
根据该虚拟机对应的所述机架资源占用量、所述配套硬件设备资源占用量以及所述软件资源占用量，获取该虚拟机对应的所述配套资源占用量，所述配套资源占用量为所述机架资源占用量、所述配套硬件设备资源占用量以及所述软件资源占用量之和。
在一些实施例中，通过以下方式获取该虚拟机对应的所述CPU和内存资源占用量：
获取该虚拟机对应的基础资源的基础资源配置类型，所述基础资源包括CPU和内存资源；
获取该虚拟机对应的实际基础资源配置量与所述基础资源配置类型对应的单位基础资源配置量的比值；
获取该虚拟机对应的使用时间和所述基础资源配置类型对应的基础资源的折旧年限；
获取所述基础资源配置类型对应的基础资源采购单价；
根据预设基础资源使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的CPU和内存资源使用成本，预设基础资源使用成本计算模型包括：
其中，Ci为所述基础资源配置类型对应的基础资源采购单价，NZ1为所述基础资源配置类型对应的基础资源的折旧年限，n1为实际基础资源配置量与所述基础资源配置类型对应的单位基础资源配置量的比值，NU为该虚拟机的使用时间，Y1为该虚拟机对应的CPU和内存资源使用成本；
根据该虚拟机对应的CPU和内存资源使用成本和预设的CPU和内存资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的所述CPU和内存资源占用量。
在一些实施例中，通过以下方式获取该虚拟机对应的所述硬盘设备资源占用量：
获取该虚拟机对应的硬盘设备的单位硬盘容量采购价格；
获取该虚拟机对应的硬盘设备的实际硬盘容量；
获取该虚拟机对应的使用时间以及该虚拟机对应的硬盘设备的折旧年限；
根据预设硬盘设备使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的硬盘设备使用成本，预设硬盘设备使用成本计算模型包括：
其中，CM为该虚拟机对应的硬盘设备的单位硬盘容量采购价格，Nz2为该虚拟机对应的硬盘设备的折旧年限，n2为该虚拟机对应的硬盘设备的实际硬盘容量，NU为该虚拟机的使用时间，Y2为该虚拟机对应的硬盘设备使用成本；
根据该虚拟机对应的硬盘设备使用成本和预设的硬盘设备总成本的比值，获取该虚拟机对应的所述硬盘设备资源占用量。
在一些实施例中，通过以下方式获取该虚拟机对应的所述带宽资源占用量：
获取该虚拟机所开通的带宽的单位带宽采购价格；
获取该虚拟机所开通的带宽；
获取该虚拟机对应的使用时间；
根据预设带宽使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的带宽使用成本，预设带宽使用成本计算模型包括：
Y3＝Cintel*Xj/1000*NU/12
其中，Cintel/1000为单位带宽的采购价格，Xj为该虚拟机所开通的带宽，NU为该虚拟机的使用时间，Y3为该虚拟机对应的带宽使用成本；
根据该虚拟机对应的带宽使用成本和预设的带宽资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的所述带宽资源占用量。
在一些实施例中，通过以下方式获取该虚拟机对应的所述机架资源占用量：
获取所述企业内部云平台对应的每个机架的租赁费用；
获取所述企业内部云平台对应的每个所述机架所承载的服务器的平均数量；
获取每个所述服务器所承载的虚拟机的平均数量；
根据预设机架使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的机架使用成本，预设机架使用成本计算模型包括：
其中，CE为每个机架的租赁费用，n3为每个机架所承载的服务器的平均数量，n4为服务器承载的虚拟机的平均数量，NU为该虚拟机的使用时间，Y4为该虚拟机对应的所述机架使用成本；
根据该虚拟机对应的机架使用成本和预设的机架资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的所述机架资源占用量。
在一些实施例中，通过以下方式获取该虚拟机对应的所述配套硬件设备资源占用量：
获取用于所述企业内部云平台的各配套硬件设备的购置费用；
获取所述企业内部云平台对应的虚拟机的总数量；
获取该虚拟机对应的使用时间以及每个所述配套硬件设备的平均折旧年限；
根据预设配套硬件设备使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的配套硬件设备使用成本，预设配套硬件设备使用成本计算模型包括：
其中，n为所购置并用于所述企业内部云平台的配套硬件设备的数量，Ck为第k台配套硬件设备的购置费用，NZ5为配套硬件设备的平均折旧年限，N为所述企业内部云平台的虚拟机的总数量，NU为该虚拟机的使用时间，Y5为该虚拟机对应的配套硬件设备使用成本；
根据该虚拟机对应的配套硬件设备使用成本和预设的配套硬件设备资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的所述配套硬件设备资源占用量。
在一些实施例中，通过以下方式获取该虚拟机对应的所述软件资源占用量：
获取所述企业内部云平台对应的软件资源总成本；
获取所述企业内部云平台对应的虚拟机的总数量；
获取该虚拟机对应的使用时间以及所述企业内部云平台对应的软件资源的折旧年限；
根据预设软件使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的软件使用成本，预设软件使用成本计算模型包括：
其中，CR为所述企业内部云平台对应的软件资源的总成本，NZ6为所述企业内部云平台对应的软件的折旧年限，NU为该虚拟机的使用时间，N为所述企业内部云平台的虚拟机的总数量，Y6为该虚拟机对应的所述软件使用成本；
根据该虚拟机对应的软件使用成本和预设的软件资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的所述软件资源占用量。
在一些实施例中，该虚拟机对应的实际资源占用量为该虚拟机对应的所述IT资源占用量与所述配套资源占用量之和。
根据本公开的另一个方面，本公开实施例提供了一种用于企业内部云平台的资源管理系统，所述企业内部云平台包括与企业各部门一一对应的虚拟机组，每个所述虚拟机组包括至少一个虚拟机，所述资源管理系统包括：
获取模块，其被配置为针对每个部门对应的每个虚拟机组的每个虚拟机，获取该虚拟机对应的IT资源占用量和配套资源占用量；
虚拟机资源评估模块，其被配置为根据该虚拟机对应的所述IT资源占用量和所述配套资源占用量，获取该虚拟机对应的实际资源占用量；
部门资源评估模块，其被配置为根据该虚拟机组中各所述虚拟机对应的实际资源占用量，获取该虚拟机组对应的实际资源占用量。
根据本公开实施例所提供的资源管理方法及系统的技术方案，通过对各部门所使用的虚拟机的IT资源占用情况和配套资源占用情况进行分析，确定企业内部云中企业各部门的实际资源占用情况，以便于根据企业各部门对的实际资源占用情况，对企业各部门对云资源的使用进行有效控制和管理，从而实现精细化的资源管理，有效避免云资源的使用浪费，以使企业各部门合理利用云资源，有效提高企业内部云的云资源利用率，降低了企业内部云的使用成本。
附图说明
图1为本公开实施例提供的一种企业内部云平台的资源管理方法的流程图；
图2为本公开实施例提供的一种资源管理系统的组成框图。
具体实施方式
为使本领域的技术人员更好地理解本公开的技术方案，下面结合附图对本公开实施例提供的企业内部云平台的资源管理方法及系统进行详细描述。
图1为本公开实施例提供的一种企业内部云平台的资源管理方法的流程图，该企业内部云平台包括与企业各部门一一对应的虚拟机组，每个虚拟机组包括至少一个虚拟机，如图1所示，该资源管理方法包括：
步骤S1、针对每个部门对应的每个虚拟机组的每个虚拟机，获取该虚拟机对应的IT资源占用量和配套资源占用量。
步骤S2、根据该虚拟机对应的IT资源占用量和配套资源占用量，获取该虚拟机对应的实际资源占用量。
步骤S3、根据该虚拟机组中各虚拟机对应的实际资源占用量，获取该虚拟机组对应的实际资源占用量。
本实施例所提供的资源管理方法，通过对各部门所使用的虚拟机的IT资源占用情况和配套资源占用情况进行分析，确定企业内部云中企业各部门的实际资源占用情况，以便于根据企业各部门对的实际资源占用情况，对企业各部门对云资源的使用进行有效控制和管理，从而实现精细化的资源管理，有效避免云资源的使用浪费，以使企业各部门合理利用云资源，有效提高企业内部云的云资源利用率，降低了企业内部云的使用成本。
在本公开实施例中，虚拟机对应的IT(信息技术)资源包括计算资源、存储资源和网络资源，其中计算资源包括CPU(中央处理器)资源，存储资源包括内存资源和硬盘设备资源，网络资源包括带宽资源。
在一些实施例中，在步骤S1中，虚拟机的IT资源占用量通过对虚拟机对应的CPU和内存资源、硬盘设备资源和带宽资源的使用情况进行分析获得，具体地，可以通过以下方式获取该虚拟机对应的IT资源占用量：
步骤S111、获取该虚拟机对应的CPU和内存资源占用量、硬盘设备资源占用量、带宽资源占用量。
步骤S112、根据该虚拟机对应的CPU和内存资源占用量、硬盘设备资源占用量和带宽资源占用量，获取该虚拟机对应的IT资源占用量。
其中，IT资源占用量为CPU和内存资源占用量、硬盘设备资源占用量和带宽资源占用量之和。
在本公开实施例中，虚拟机对应的配套资源包括用于承载服务器的机架的机架资源、配套硬件设备资源和用于内部云平台的软件资源。其中，服务器用于承载内部云平台的虚拟机。
在一些实施例中，在步骤S1中，虚拟机的配套资源占用量通过对虚拟机对应的机架资源、配套硬件设备资源和软件资源的使用情况进行分析获得，具体地，可以通过以下方式获取该虚拟机对应的配套资源占用量：
步骤S121、获取该虚拟机对应的机架资源占用量、配套硬件设备资源占用量以及软件资源占用量。
步骤S122、根据该虚拟机对应的机架资源占用量、配套硬件设备资源占用量以及软件资源占用量，获取该虚拟机对应的配套资源占用量。
其中，配套资源占用量为机架资源占用量、配套硬件设备资源占用量以及软件资源占用量之和。
在本公开实施例中，在进行企业内部云平台的资源管理之前，定期(如每年)在预设的存储系统设置用于进行资源管理的初始参数，该存储系统可以对接云平台管理系统，以供云平台管理系统查询存储的数据，其中初始参数包括但不限于：用于承载虚拟机的服务器的采购单价及基础资源(CPU资源和内存资源)配置、单位内存大小的价格、各资源的折旧年限、在用的基础资源配置类型、单位硬盘容量采购价格、单位带宽采购价格、单机架的租赁费用、单机架所承载的服务器的平均数量、单服务器所承载的虚拟机的平均数量、配套硬件设备的购置费用和用于云平台的软件费用。基础资源配置类型是指服务器的CPU和内存配置所属的类型，例如是1C2G、1C4G、1C8G，1C2G是指1个CPU和2G运行内存的基础资源配置，1C4G是指1个CPU和4G运行内存的基础资源配置，1C8G是指1个CPU和8G运行内存的基础资源配置，其中，1C2G是最基本的基础资源配置，在本公开实施例中也称为单位基础资源配置。
在本公开实施例中，资源管理方法基于资源管理系统实现，该资源管理系统对接内部云平台的云平台管理系统，在进行资源管理之前，该资源管理系统通过接入云平台管理系统，定期提取当前企业内部云平台的虚拟机总量以及企业各部门所使用云平台的虚拟机的数量，定期根据企业各部门所使用的虚拟机的情况进行本公开实施例的资源管理方法，在进行资源管理的过程中，可以从存储系统中获得预先配置的初始参数，以定期进行资源评估管理。
在一些实施例中，在步骤S111中，通过分析虚拟机对应的CPU和内存资源的使用成本占比，确定虚拟机对应的CPU和内存资源占用量。具体地，可以通过以下方式获取该虚拟机对应的CPU和内存资源占用量：
步骤S111a1、获取该虚拟机对应的基础资源的基础资源配置类型，基础资源包括CPU和内存资源。
具体地，可以通过云平台管理系统查询该虚拟机对应的基础资源配置和所属的基础资源配置类型，例如该虚拟机对应的基础资源的基础资源配置类型为1C2G类型。
步骤S111a2、获取该虚拟机对应的实际基础资源配置量与基础资源配置类型对应的单位基础资源配置量的比值。
具体地，可以通过云平台管理系统查询该虚拟机对应的实际基础资源配置量，例如该虚拟机对应的实际基础资源配置量为96个1C2G的基础资源配置量，其中1C2G为单位基础资源配置量，则该虚拟机对应的实际基础资源配置量与基础资源配置类型对应的单位基础资源配置量的比值为96。
步骤S111a3、获取该虚拟机对应的使用时间和该基础资源配置类型对应的基础资源的折旧年限。
具体地，可以通过云平台管理系统查询该虚拟机对应的使用时间和该虚拟机对应的基础资源的折旧年限。其中该虚拟机对应的使用时间是指从该虚拟机开始创建使用之时至系统的当前时间的时间。
步骤S111a4、获取基础资源配置类型对应的基础资源采购单价。
具体地，根据系统预设的各类基础资源配置、单位内存大小的价格和用于承载虚拟机的服务器的采购成本，可以计算出各基础资源配置类型对应的基础资源采购单价。具体地，基础资源采购单价＝(服务器的采购成本—冗余内存大小*单位内存大小的价格)/可分配的虚拟机的数量。
作为示例，假设服务器的采购成本为62646元，每G内存大小的价格为21.65元，除去系统占用资源外可提供CPU和内存资源为96C、480G，可分配96台1C2G类型的虚拟机，则存在480-96*2＝288G的内存大小冗余，则1C2G的基础资源采购单价为(62646-288*21.65)/96＝587.59。
步骤S111a5、根据预设基础资源使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的CPU和内存资源使用成本。
其中，预设基础资源使用成本计算模型包括：
其中，Ci为该基础资源配置类型对应的基础资源采购单价，NZ1为该虚拟机对应的基础资源的折旧年限，n1为实际基础资源配置量与基础资源配置类型对应的单位基础资源配置量的比值，NU为该虚拟机的使用时间，Y1为该虚拟机对应的CPU和内存资源使用成本。其中，NZ1可以以年为单位，NU可以为月为单位。
步骤S111a6、根据该虚拟机对应的CPU和内存资源使用成本和预设的CPU和内存资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的CPU和内存资源占用量。
该虚拟机对应的CPU和内存资源使用成本和预设的CPU和内存资源总成本均是指在当前周期该虚拟机对应的当前的CPU和内存资源使用成本和云平台当前的CPU和内存资源总成本，根据上述基础资源使用成本计算模型，可知，CPU和内存资源使用成本与该虚拟机的使用时间以及对应的基础资源的折旧年限有关，故该虚拟机对应的当前的CPU和内存资源使用成本随时间变化而变化，相应的，云平台的CPU和内存资源总成本也随之变化。
在一些实施例中，在步骤S111中，通过分析虚拟机对应的硬盘设备资源的使用成本占比，确定虚拟机对应的硬盘设备资源占用量。具体地，可以通过以下方式获取该虚拟机对应的硬盘设备资源占用量：
步骤S111b1、获取该虚拟机对应的硬盘设备的单位硬盘容量采购价格。
具体地，可以通过云平台管理系统查询该虚拟机对应的硬盘设备的单位硬盘容量采购价格，其中，单位硬盘容量采购价格例如是每TB硬盘容量的采购价格。
步骤S111b2、获取该虚拟机对应的硬盘设备的实际硬盘容量。
具体地，可以通过云平台管理系统查询该虚拟机对应的实际硬盘容量，实际硬盘容量的容量单位为TB(Terabyte，太字节)。
步骤S111b3、获取该虚拟机对应的使用时间以及该虚拟机对应的硬盘设备的折旧年限。
具体地，可以通过云平台管理系统查询该虚拟机对应的使用时间和该虚拟机对应的硬盘设备的折旧年限。
步骤S111b4、根据预设硬盘设备使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的硬盘设备使用成本。
其中，预设硬盘设备使用成本计算模型包括：
其中，CM为该虚拟机对应的硬盘设备的单位硬盘容量采购价格，NZ2为该虚拟机对应的硬盘设备的折旧年限，n2为该虚拟机对应的硬盘设备的实际硬盘容量，NU为该虚拟机的使用时间，Y2为该虚拟机对应的硬盘设备使用成本。其中，NZ2可以以年为单位。
步骤S111b5、根据该虚拟机对应的硬盘设备使用成本和预设的硬盘设备总成本的比值，获取该虚拟机对应的硬盘设备资源占用量。
该虚拟机对应的硬盘设备使用成本和预设的硬盘设备总成本均是指在当前周期该虚拟机对应的当前的硬盘设备使用成本和云平台当前的硬盘设备总成本，根据上述硬盘设备使用成本计算模型，可知，硬盘设备使用成本与该虚拟机的使用时间以及对应的硬盘设备的折旧年限有关，故该虚拟机对应的当前的硬盘设备使用成本随时间变化而变化，相应的，云平台的硬盘设备总成本也随之变化。
在一些实施例中，在步骤S111中，通过分析虚拟机对应的带宽资源的使用成本占比，确定虚拟机对应的带宽资源占用量。具体地，可以通过以下方式获取该虚拟机对应的带宽资源占用量：
步骤S111c1、获取该虚拟机所开通的带宽的单位带宽采购价格。
具体地，可以通过云平台管理系统查询该虚拟机所开通的带宽的单位带宽采购价格，单位带宽采购价格是指每GB(千兆字节)带宽的包年采购价格，则单位带宽采购价格/1000为每MB(兆字节)带宽的包年采购价格。
步骤S111c2、获取该虚拟机所开通的带宽。
具体地，可以通过云平台管理系统查询该虚拟机所开通的带宽，该虚拟机所开通的带宽以MB为单位。
步骤S111c3、获取该虚拟机对应的使用时间。
具体地，可以通过云平台管理系统查询该虚拟机对应的使用时间。
步骤S111c4、根据预设带宽使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的带宽使用成本。
其中，预设带宽使用成本计算模型包括：
Y3＝Cintel*Xj/1000*NU/12
其中，Cintel为单位带宽的采购价格，Xj为该虚拟机所开通的带宽，Xj的单位为MB，NU为该虚拟机的使用时间，Y3为该虚拟机对应的带宽使用成本。
步骤S111c5、根据该虚拟机对应的带宽使用成本和预设的带宽资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的带宽资源占用量。
该虚拟机对应的带宽使用成本和预设的带宽资源总成本均是指在当前周期该虚拟机对应的当前的带宽使用成本和云平台当前的带宽资源总成本，根据上述带宽使用成本计算模型，可知，带宽使用成本与该虚拟机的使用时间以有关，故该虚拟机对应的当前的带宽使用成本随时间变化而变化，相应的，云平台的带宽资源总成本也随之变化。
在一些实施例中，在步骤S121中，通过分析虚拟机对应的机架资源的使用成本占比，确定虚拟机对应的机架资源占用量。具体地，可以通过以下方式获取该虚拟机对应的机架资源占用量：
步骤S121a1、获取企业内部云平台对应的每个机架的租赁费用。
具体地，可以通过云平台管理系统查询企业内部云平台对应的每个机架的租赁费用，其中机架用于承载服务器，服务器用于承载云平台的虚拟机。
步骤S121a2、获取企业内部云平台对应的每个机架所承载的服务器的平均数量。
具体地，可以通过云平台管理系统查询企业内部云平台对应的每个机架所承载的服务器的平均数量。例如，假设有5个机架，100个服务器，则平均每个机架承载20个服务器。
步骤S121a3、获取每个服务器所承载的虚拟机的平均数量。
具体地，可以通过云平台管理系统查询每个服务器所承载的虚拟机的平均数量。例如，假设有100个服务器，1000个虚拟机，则平均每个服务器承载10个虚拟机。
步骤S121a4、根据预设机架使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的机架使用成本。
其中，预设机架使用成本计算模型包括：
其中，CE为每个机架的租赁费用，n3为每个机架所承载的服务器的平均数量，n4为服务器承载的虚拟机的平均数量，NU为该虚拟机的使用时间，Y4为该虚拟机对应的机架使用成本。
步骤S121a5、根据该虚拟机对应的机架使用成本和预设的机架资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的机架资源占用量。
该虚拟机对应的机架使用成本和预设的机架资源总成本均是指在当前周期该虚拟机对应的当前的机架使用成本和云平台当前的机架资源总成本，根据上述机架使用成本计算模型，可知，机架使用成本与该虚拟机的使用时间以有关，故该虚拟机对应的当前的机架使用成本随时间变化而变化，相应的，云平台的机架资源总成本也随之变化。
在一些实施例中，在步骤S121中，通过分析虚拟机对应的配套硬件设备资源的使用成本占比，确定虚拟机对应的配套硬件设备资源占用量。具体地，可以通过以下方式获取该虚拟机对应的配套硬件设备资源占用量：
步骤S121b1、获取用于企业内部云平台的各配套硬件设备的购置费用。
具体地，可以通过云平台管理系统查询企业内部云平台的各配套硬件设备的购置费用，其中配套硬件设备是用于企业内部云平台的营运的硬件设备，例如是除服务器之外的网络通信设备、存储交换机、监控设备等硬件设备。
步骤S121b2、获取企业内部云平台对应的虚拟机的总数量。
具体地，可以通过云平台管理系统查询企业内部云平台对应的虚拟机的总数量。
步骤S121b3、获取该虚拟机对应的使用时间以及每个配套硬件设备的平均折旧年限。
具体地，可以通过云平台管理系统查询该虚拟机对应的使用时间以及每个配套硬件设备的平均折旧年限。
步骤S121b4、根据预设配套硬件设备使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的配套硬件设备使用成本。
其中，预设配套硬件设备使用成本计算模型包括：
其中，n为所购置并用于企业内部云平台的配套硬件设备的数量，Ck为第k台配套硬件设备的使用成本，NZ5为配套硬件设备的平均折旧年限，NZ5以年为单位，N为企业内部云平台即整个资源池的虚拟机的总数量，NU为该虚拟机的使用时间，Y5为该虚拟机对应的配套硬件设备使用成本。
Ck/NZ5是指各配套硬件设备当前的使用成本，配套硬件设备当前的使用成本根据各配套硬件设备的购置费用和折旧年限计算。换言之，配套硬件设备的使用成本是指配套硬件设备的购置费用的年折旧费。
步骤S121b5、根据该虚拟机对应的配套硬件设备使用成本和预设的配套硬件设备资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的配套硬件设备资源占用量。
该虚拟机对应的配套硬件设备使用成本和预设的配套硬件设备资源总成本均是指在当前周期该虚拟机对应的当前的配套硬件设备使用成本和云平台当前的配套硬件设备资源总成本，根据上述配套硬件设备使用成本计算模型，可知，配套硬件设备使用成本与该虚拟机的使用时间以及对应的配套硬件设备的折旧年限有关，故该虚拟机对应的当前的配套硬件设备使用成本随时间变化而变化，相应的，云平台的配套硬件设备资源总成本也随之变化。
在一些实施例中，在步骤S121中，通过分析虚拟机对应的软件资源的使用成本占比，确定虚拟机对应的软件资源占用量。具体地，可以通过以下方式获取该虚拟机对应的软件资源占用量：
步骤S121c1、获取企业内部云平台对应的软件资源总成本。
具体地，可以通过云平台管理系统查询用于企业内部云平台的软件资源的总成本。用于云平台的软件资源的总成本一般包括软件许可(licence)费用。
步骤S121c2、获取企业内部云平台对应的虚拟机的总数量。
具体地，可以通过云平台管理系统查询企业内部云平台对应的虚拟机的总数量。
步骤S121c3、获取该虚拟机对应的使用时间以及企业内部云平台对应的软件资源的折旧年限。
具体地，可以通过云平台管理系统查询该虚拟机对应的使用时间以及企业内部云平台对应的软件资源的折旧年限。
步骤S121c4、根据预设软件使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的软件使用成本。
其中，预设软件使用成本计算模型包括：
其中，CR为企业内部云平台对应的软件资源的总成本，NZ6为企业内部云平台对应的软件的折旧年限，NZ6以年为单位，NU为该虚拟机的使用时间，N为企业内部云平台的虚拟机的总数量，Y6为该虚拟机对应的软件使用成本。
步骤S121c5、根据该虚拟机对应的软件使用成本和预设的软件资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的软件资源占用量。
该虚拟机对应的软件使用成本和预设的软件资源总成本均是指在当前周期该虚拟机对应的当前的软件使用成本和云平台当前的软件资源总成本，根据上述软件使用成本计算模型，可知，软件使用成本与该虚拟机的使用时间以及对应的软件资源的折旧年限有关，故该虚拟机对应的当前的软件使用成本随时间变化而变化，相应的，云平台的软件资源总成本也随之变化。
在本公开实施例中，在步骤S2中，该虚拟机对应的实际资源占用量为该虚拟机对应的IT资源占用量与配套资源占用量之和。
在本公开实施例中，在步骤S3中，该虚拟机组对应的实际资源占用量为该虚拟机组中所有虚拟机对应的实际资源占用量之和。
在本公开实施例中，通过分析各部门使用的各虚拟机对应的各资源的使用成本占比，各虚拟机对应的各资源的使用成本占比能够用于表征各虚拟机对应的实际资源占用情况，从而能够根据各资源使用成本占比确定各部门使用的各虚拟机对应的实际资源占用情况，进而得到各部门的实际资源占用情况。在实际应用中，可以根据各部门的营收情况及实际资源占用情况进行各部门所需的资源的分配和管理，例如将各部门在当前周期的实际资源占用量与各部门的当前周期的部门收入的比例作为部门的考核指标，用来衡量部门实际资源占用量是否合理，从而便于对企业各部门对云资源的使用进行有效控制和管理，实现精细化的资源管理，促进各部门更加合理的使用内部云资源，有效避免云资源的使用浪费，有效提高企业内部云的云资源利用率，降低了企业内部云的使用成本。
图2为本公开实施例提供的一种资源管理系统的组成框图，该资源管理系统200用于企业内部云平台，企业内部云平台包括与企业各部门一一对应的虚拟机组，每个虚拟机组包括至少一个虚拟机，该资源管理系统包括：获取模块201、虚拟机资源评估模块202和部门资源评估模块203。
其中，获取模块201被配置为针对每个部门对应的每个虚拟机组的每个虚拟机，获取该虚拟机对应的IT资源占用量和配套资源占用量。
虚拟机资源评估模块202被配置为根据该虚拟机对应的IT资源占用量和配套资源占用量，获取该虚拟机对应的实际资源占用量。
部门资源评估模块203被配置为根据该虚拟机组中各虚拟机对应的实际资源占用量，获取该虚拟机组对应的实际资源占用量。
具体地，本公开实施例所提供的资源管理系统的各个功能模块用于实现上述的资源管理方法，各个功能模块具体用途和实现形式可参见上述实施例对于资源管理方法的描述，此处不再赘述。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本公开的原理而采用的示例性实施方式，然而本公开并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本公开的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本公开的保护范围。
Claims (9)
1.一种企业内部云平台的资源管理方法，其特征在于，所述企业内部云平台包括与企业各部门一一对应的虚拟机组，每个所述虚拟机组包括至少一个虚拟机，所述资源管理方法包括：
针对每个部门对应的每个虚拟机组的每个虚拟机，获取该虚拟机对应的IT资源占用量和配套资源占用量；
根据该虚拟机对应的所述IT资源占用量和所述配套资源占用量，获取该虚拟机对应的实际资源占用量；
根据该虚拟机组中各所述虚拟机对应的实际资源占用量，获取该虚拟机组对应的实际资源占用量；
根据企业各部门的营收情况及企业各部门对应的虚拟机组的实际资源占用量进行各部门所需的资源的分配和管理，将各部门在当前周期的实际资源占用量与各部门的当前周期的部门收入的比例作为部门的考核指标，所述考核指标用来衡量部门对应的实际资源占用量是否合理；
通过以下方式获取该虚拟机对应的所述IT资源占用量：
获取该虚拟机对应的CPU和内存资源占用量、硬盘设备资源占用量、带宽资源占用量；
根据该虚拟机对应的所述CPU和内存资源占用量、所述硬盘设备资源占用量和所述带宽资源占用量，获取该虚拟机对应的所述IT资源占用量，所述IT资源占用量为所述CPU和内存资源占用量、所述硬盘设备资源占用量和所述带宽资源占用量之和；
通过以下方式获取该虚拟机对应的所述CPU和内存资源占用量：
获取该虚拟机对应的基础资源的基础资源配置类型，所述基础资源包括CPU和内存资源；
获取该虚拟机对应的实际基础资源配置量与所述基础资源配置类型对应的单位基础资源配置量的比值；
获取该虚拟机对应的使用时间和所述基础资源配置类型对应的基础资源的折旧年限；
获取所述基础资源配置类型对应的基础资源采购单价；
根据预设基础资源使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的CPU和内存资源使用成本，预设基础资源使用成本计算模型包括：
其中，
为所述基础资源配置类型对应的基础资源采购单价，/>
为所述基础资源配置类型对应的基础资源的折旧年限，/>
为实际基础资源配置量与所述基础资源配置类型对应的单位基础资源配置量的比值，/>
为该虚拟机的使用时间，/>
为该虚拟机对应的CPU和内存资源使用成本；
根据该虚拟机对应的CPU和内存资源使用成本和预设的CPU和内存资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的所述CPU和内存资源占用量。
2.根据权利要求1所述的资源管理方法，其特征在于，通过以下方式获取该虚拟机对应的所述配套资源占用量：
获取该虚拟机对应的机架资源占用量、配套硬件设备资源占用量以及软件资源占用量；
根据该虚拟机对应的所述机架资源占用量、所述配套硬件设备资源占用量以及所述软件资源占用量，获取该虚拟机对应的所述配套资源占用量，所述配套资源占用量为所述机架资源占用量、所述配套硬件设备资源占用量以及所述软件资源占用量之和。
3.根据权利要求1所述的资源管理方法，其特征在于，通过以下方式获取该虚拟机对应的所述硬盘设备资源占用量：
获取该虚拟机对应的硬盘设备的单位硬盘容量采购价格；
获取该虚拟机对应的硬盘设备的实际硬盘容量；
获取该虚拟机对应的使用时间以及该虚拟机对应的硬盘设备的折旧年限；
根据预设硬盘设备使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的硬盘设备使用成本，预设硬盘设备使用成本计算模型包括：
其中，
为该虚拟机对应的硬盘设备的单位硬盘容量采购价格，/>
为该虚拟机对应的硬盘设备的折旧年限，/>
为该虚拟机对应的硬盘设备的实际硬盘容量，/>
为该虚拟机的使用时间，/>
为该虚拟机对应的硬盘设备使用成本；
根据该虚拟机对应的硬盘设备使用成本和预设的硬盘设备总成本的比值，获取该虚拟机对应的所述硬盘设备资源占用量。
4.根据权利要求1所述的资源管理方法，其特征在于，通过以下方式获取该虚拟机对应的所述带宽资源占用量：
获取该虚拟机所开通的带宽的单位带宽采购价格；
获取该虚拟机所开通的带宽；
获取该虚拟机对应的使用时间；
根据预设带宽使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的带宽使用成本，预设带宽使用成本计算模型包括：
其中，
为单位带宽的采购价格，/>
为该虚拟机所开通的带宽，/>
为该虚拟机的使用时间，/>
为该虚拟机对应的带宽使用成本；
根据该虚拟机对应的带宽使用成本和预设的带宽资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的所述带宽资源占用量。
5.根据权利要求2所述的资源管理方法，其特征在于，通过以下方式获取该虚拟机对应的所述机架资源占用量：
获取所述企业内部云平台对应的每个机架的租赁费用；
获取所述企业内部云平台对应的每个所述机架所承载的服务器的平均数量；
获取每个所述服务器所承载的虚拟机的平均数量；
根据预设机架使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的机架使用成本，预设机架使用成本计算模型包括：
其中，
为每个机架的租赁费用，/>
为每个机架所承载的服务器的平均数量，/>
为服务器承载的虚拟机的平均数量，/>
为该虚拟机的使用时间，/>
为该虚拟机对应的所述机架使用成本；
根据该虚拟机对应的机架使用成本和预设的机架资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的所述机架资源占用量。
6.根据权利要求2所述的资源管理方法，其特征在于，通过以下方式获取该虚拟机对应的所述配套硬件设备资源占用量：
获取用于所述企业内部云平台的各配套硬件设备的购置费用；
获取所述企业内部云平台对应的虚拟机的总数量；
获取该虚拟机对应的使用时间以及每个所述配套硬件设备的平均折旧年限；
根据预设配套硬件设备使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的配套硬件设备使用成本，预设配套硬件设备使用成本计算模型包括：
其中，n为所购置并用于所述企业内部云平台的配套硬件设备的数量，
为第k台配套硬件设备的购置费用，/>
为配套硬件设备的平均折旧年限，N为所述企业内部云平台的虚拟机的总数量，/>
为该虚拟机的使用时间，/>
为该虚拟机对应的配套硬件设备使用成本；
根据该虚拟机对应的配套硬件设备使用成本和预设的配套硬件设备资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的所述配套硬件设备资源占用量。
7.根据权利要求2所述的资源管理方法，其特征在于，通过以下方式获取该虚拟机对应的所述软件资源占用量：
获取所述企业内部云平台对应的软件资源总成本；
获取所述企业内部云平台对应的虚拟机的总数量；
获取该虚拟机对应的使用时间以及所述企业内部云平台对应的软件资源的折旧年限；
根据预设软件使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的软件使用成本，预设软件使用成本计算模型包括：
其中，
为所述企业内部云平台对应的软件资源的总成本，/>
为所述企业内部云平台对应的软件的折旧年限，/>
为该虚拟机的使用时间，N为所述企业内部云平台的虚拟机的总数量，/>
为该虚拟机对应的所述软件使用成本；
根据该虚拟机对应的软件使用成本和预设的软件资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的所述软件资源占用量。
8.根据权利要求1所述的资源管理方法，其特征在于，该虚拟机对应的实际资源占用量为该虚拟机对应的所述IT资源占用量与所述配套资源占用量之和。
9.一种用于企业内部云平台的资源管理系统，其特征在于，所述企业内部云平台包括与企业各部门一一对应的虚拟机组，每个所述虚拟机组包括至少一个虚拟机，所述系统包括：
获取模块，其被配置为针对每个部门对应的每个虚拟机组的每个虚拟机，获取该虚拟机对应的IT资源占用量和配套资源占用量；
虚拟机资源评估模块，其被配置为根据该虚拟机对应的所述IT资源占用量和所述配套资源占用量，获取该虚拟机对应的实际资源占用量；
部门资源评估模块，其被配置为根据该虚拟机组中各所述虚拟机对应的实际资源占用量，获取该虚拟机组对应的实际资源占用量；根据企业各部门的营收情况及企业各部门对应的虚拟机组的实际资源占用量进行各部门所需的资源的分配和管理，将各部门在当前周期的实际资源占用量与各部门的当前周期的部门收入的比例作为部门的考核指标，所述考核指标用来衡量部门对应的实际资源占用量是否合理；
获取模块通过以下方式获取该虚拟机对应的所述IT资源占用量：
获取该虚拟机对应的CPU和内存资源占用量、硬盘设备资源占用量、带宽资源占用量；
根据该虚拟机对应的所述CPU和内存资源占用量、所述硬盘设备资源占用量和所述带宽资源占用量，获取该虚拟机对应的所述IT资源占用量，所述IT资源占用量为所述CPU和内存资源占用量、所述硬盘设备资源占用量和所述带宽资源占用量之和；
获取模块通过以下方式获取该虚拟机对应的所述CPU和内存资源占用量：
获取该虚拟机对应的基础资源的基础资源配置类型，所述基础资源包括CPU和内存资源；
获取该虚拟机对应的实际基础资源配置量与所述基础资源配置类型对应的单位基础资源配置量的比值；
获取该虚拟机对应的使用时间和所述基础资源配置类型对应的基础资源的折旧年限；
获取所述基础资源配置类型对应的基础资源采购单价；
根据预设基础资源使用成本计算模型，计算该虚拟机对应的CPU和内存资源使用成本，预设基础资源使用成本计算模型包括：
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根据该虚拟机对应的CPU和内存资源使用成本和预设的CPU和内存资源总成本的比值，获取该虚拟机对应的所述CPU和内存资源占用量。
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|---|---|---|---|---|
| CN114422514A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-04-29 | 广州市浚聪计算机有限公司 | 一种基于计算机网络技术的信息系统集成终端 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103729254A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-16 | 国网山东省电力公司 | 一种虚拟服务器Virtual CPU资源监测及动态分配方法 |
| CN105940378A (zh) * | 2014-02-27 | 2016-09-14 | 英特尔公司 | 用于分配可配置计算资源的技术 |
| CN106126344A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-11-16 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种任务分配方法及装置 |
| CN106603438A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-04-26 | 云南电网有限责任公司信息中心 | 一种基于成本的混合云资源利用和分配评估方法 |
| CN107959588A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-04-24 | 郑州云海信息技术有限公司 | 数据中心的云资源管理方法、云资源管理平台和管理系统 |
| CN109191204A (zh) * | 2018-08-30 | 2019-01-11 | 郑州云海信息技术有限公司 | 云数据系统中虚拟机的计费管理方法和装置 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9524516B2 (en) * | 2013-10-16 | 2016-12-20 | Vmware, Inc. | Dynamic unit resource usage price calibrator for a virtual data center |
| US9747136B2 (en) * | 2014-12-09 | 2017-08-29 | Vmware, Inc. | Methods and systems that allocate cost of cluster resources in virtual data centers |
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103729254A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-16 | 国网山东省电力公司 | 一种虚拟服务器Virtual CPU资源监测及动态分配方法 |
| CN105940378A (zh) * | 2014-02-27 | 2016-09-14 | 英特尔公司 | 用于分配可配置计算资源的技术 |
| CN106126344A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-11-16 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种任务分配方法及装置 |
| CN106603438A (zh) * | 2016-12-21 | 2017-04-26 | 云南电网有限责任公司信息中心 | 一种基于成本的混合云资源利用和分配评估方法 |
| CN107959588A (zh) * | 2017-12-07 | 2018-04-24 | 郑州云海信息技术有限公司 | 数据中心的云资源管理方法、云资源管理平台和管理系统 |
| CN109191204A (zh) * | 2018-08-30 | 2019-01-11 | 郑州云海信息技术有限公司 | 云数据系统中虚拟机的计费管理方法和装置 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| A Strategy to Optimize Resource Allocation in Auction-Based Cloud Markets;Paolo Bonacquisto 等;《2014 IEEE International Conference on Services Computing》;339-346 * |
| Energy-credit scheduler: An energy-aware virtual machine scheduler for cloud systems;Nakku Kim 等;《Future Generation Computer Systems》;第32卷;128-137 * |
| 基于智能运维平台的信息基础设施云资源虚拟化计费管理模型研究;那宝玉 等;《通信技术》;第54卷(第2期);395-401 * |
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