CN113934635A - 基于异构处理器提供同等算力云服务的方法及应用 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于异构处理器提供同等算力云服务的方法及应用,该方法包括以下步骤:根据业务系统的算力值部署运行环境;以及测试满足所述算力值时,所述运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。该方法能够通过运行环境和对应的处理器规格的关联关系,使得云平台使用者及云平台之上运行的各类应用,无须关注云平台之下不同类型的处理器的差异性,从而简化对应的适配工作。
Description
技术领域
本发明是关于云计算领域,特别是关于一种基于异构处理器提供同等算力云服务的方法及应用。
背景技术
云计算管理平台(以下简称为“云平台”),是指基于硬件资源和软件资源的服务,提供计算、网络和存储能力。当前全球主要的信息技术底层标准、架构和生态多由美国为主的西方国家企业和团队牵头制定,为建立自主可控的信息网络,国家提出了信创的要求。信创即信息技术应用创新,旨在实现信息技术领域的自主可控,其核心是建立自主可控的信息技术底层架构和标准,在芯片、基础软件等领域实现国产替代。信创产业是数字经济、信息安全发展的基础,也是“新基建”的重要内容,将成为拉动我国经济增长的重要抓手。
当前国内信创相关产业能力发展不均衡,如从云平台角度看,主流国产处理器架构有四种技术栈(x86、ARM、LoongArch、SW64)共六个厂商品牌(海光、兆芯、鲲鹏、飞腾、龙芯、申威),单一品牌处理器也分为多个型号系列(如龙芯3B4000、3C5000处理器指令集不同)。这些不同品牌之间性能、稳定性、迭代更新周期等指标的不一致性,导致运行在其上的云平台也存在诸多不确定性。在当前国产替代的大背景下,如何能采用合适的方法,评估在基于异构处理器之上提供同等算力的云服务,以满足云平台中的各类应用在不同处理器环境下的测试、适配工作需求,是所有云平台研发厂商所需解决的问题。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解,而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于异构处理器提供同等算力云服务的方法及应用,其通过运行环境和对应的处理器规格的关联关系,使得云平台使用者及云平台之上运行的各类应用,无须关注云平台之下不同类型的处理器的差异性,从而简化对应的适配工作。
为实现上述目的,本发明的实施例提供了一种基于异构处理器提供同等算力云服务的方法。
在本发明的一个或多个实施方式中,根据业务系统的算力值部署运行环境;以及测试满足所述算力值时,所述运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
在本发明的一个或多个实施方式中,所述根据业务系统的算力值部署运行环境,具体包括:根据运行环境中存在的处理器设置超分数值;以及基于所述超分数值创建所述运行环境对应规格的虚拟机。
在本发明的一个或多个实施方式中,所述方法还包括:记录相同运行环境、不同规格处理器下,运行业务系统所需的所述虚拟机个数。
在本发明的一个或多个实施方式中,所述方法还包括:所述业务系统相同,对应的算力值不同时,通过倍比计算得到所述运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
在本发明的一个或多个实施方式中,所述根据运行环境中存在的处理器设置超分数值前,还包括:将所述运行环境拆分成子运行环境一和子运行环境二。
在本发明的另一个方面当中,提供了一种基于异构处理器提供同等算力云服务的装置,其包括部署模块和测试模块。
部署模块,用于根据业务系统的算力值部署运行环境。
测试模块,用于测试满足所述算力值时,所述运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
在本发明的一个或多个实施方式中,所述部署模块还用于:根据运行环境中存在的处理器设置超分数值;以及基于所述超分数值创建所述运行环境对应规格的虚拟机。
在本发明的一个或多个实施方式中,所述部署模块还用于:记录相同运行环境、不同规格处理器下,运行业务系统所需的所述虚拟机个数。
在本发明的一个或多个实施方式中,所述装置还包括:计算模块,用于供所述业务系统相同,对应的算力值不同时,通过倍比计算得到所述运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
在本发明的一个或多个实施方式中,所述装置还包括:拆分模块,用于将所述运行环境拆分成子运行环境一和子运行环境二。
在本发明的另一个方面当中,提供了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及存储器,所述存储器存储指令,当所述指令被所述至少一个处理器执行时,使得所述至少一个处理器执行如上所述的基于异构处理器提供同等算力云服务的方法。
在本发明的另一个方面当中,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有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如所述的基于异构处理器提供同等算力云服务的方法的步骤。
与现有技术相比,根据本发明实施方式的基于异构处理器提供同等算力云服务的方法及应用,其通过测试运行环境和对应的处理器规格的关联关系,使得云平台使用者及云平台之上运行的各类应用,无须关注云平台之下不同类型的处理器的差异性,从而简化对应的适配工作。
根据本发明实施方式的基于异构处理器提供同等算力云服务的方法及应用,也可以为有类似云平台需求建设的用户,提供待建系统的量化评估方法;为已上线单一处理器架构云平台的用户,提供扩容到异构云平台的评估方法;为量化评估相关云平台运营、运维的风险,以及最佳应用策略提供参考依据。
附图说明
图1是根据本发明一实施方式的基于异构处理器提供同等算力云服务的方法的流程图;
图2是根据本发明一实施方式的基于异构处理器提供同等算力云服务的方法的具体流程图;
图3是根据本发明一实施方式的基于异构处理器提供同等算力云服务的方法的倍比流程图;
图4是根据本发明一实施方式的基于异构处理器提供同等算力云服务的方法的拆分流程图;
图5是根据本发明一实施方式的基于异构处理器提供同等算力云服务的装置的结构图;
图6是根据本发明一实施方式的基于异构处理器提供同等算力云服务的计算设备的硬件结构图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的具体实施方式进行详细描述,但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
除非另有其它明确表示,否则在整个说明书和权利要求书中,术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分,而并未排除其它元件或其它组成部分。
下面对本发明实施例中涉及的部分概念进行介绍。
狭义的云平台算力是指处理器的计算能力,其评估指标有诸多类型,常见的是通用算力指标,即每秒所执行的浮点运算次数(FLOPS,Floating-point operations persecond)。
广义的云平台算力是指在云平台上所创建的虚拟化资源,主要是由经过云平台对底层物理资源实施云化后所创建的某种规格的虚拟处理器、虚拟内存、虚拟硬盘、虚拟网络所组成的虚拟机或容器,如2CPU+2G内存+200G系统盘的1台或多台虚拟机,基于专用算力评估软件(如linpack-xtreme)或直接对待运行的应用系统(如泛微办公系统)进行加压测试等方式,所评估得出的综合计算能力。
以下结合附图,详细说明本发明各实施例提供的技术方案。
实施例1
如图1所示,介绍本发明的一个实施例中基于异构处理器提供同等算力云服务的方法,该方法包括如下步骤。
在步骤S101中,根据业务系统的算力值部署运行环境。
算力值可以是业务需求,也可以是通用算力值,根据业务系统的算力值,对所需运行的业务系统部署运行环境。
以算力值为用户的业务需求为例,某企业上线一套办公系统,业务需求要求支撑2000并发访问,在本实施例中,该业务系统的算力值是支撑2000并发访问,对应的业务系统的运行环境1应用部署如下:
(1)泛微OAv12.1、Apachev2.2共同部署在1台虚拟机中,可根据并发访问指标对应的算力值要求,扩充需要部署的虚拟机数量,但至少需要2台虚拟机。
(2)达梦数据库v8.0,可根据并发访问指标对应的算力要求,扩充需要部署的虚拟机数量,但至少需要2台虚拟机。
算力值以通用算力值为例,基于专用算力评估软件(例如linpack-xtreme)将单台虚拟机浮点性能达到500GFlops作为业务系统的算力值,部署运行环境2,从而用于为不同的用户业务环境提供通用性的算力对比参考。
运行环境可以使用虚拟机、容器、整用性裸金属处理器、高性能虚拟机、GPU虚拟机、vGPU虚拟机、FPGA虚拟机、附带各类加速卡的整用性裸金属处理器等类型的资源创建,并支持不同类型资源间的混合使用。运行环境可以是单个虚拟化或实体资源,也可以是一组虚拟化或实体资源。
在步骤S102中,测试满足算力值时,运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
举例来说,针对运行环境1,使用泛微OA研发团队提供的测试脚本对部署环境进行测试,直至达到支撑2000并发访问的能力。
若用户环境中存在不同品牌、型号的国产处理器,则针对不同的处理器创建运行环境对应规格的虚拟机,并使用泛微OA研发团队提供的测试脚本对部署的运行环境进行测试,直至达到支撑2000并发访问的能力。
若用户环境中存在相同品牌或型号的国产处理器,但虚拟化超分设置不同(包括内存、处理器、系统盘、数据盘超分值),同样针对不同的处理器创建运行环境对应规格的虚拟机,并使用泛微OA研发团队提供的测试脚本对部署的运行环境进行测试,直至达到支撑2000并发访问的能力。
若用户环境中存在相同品牌或型号的国产处理器,但其它处理器内的配件存在差异,如内存数量不同、硬盘转速或容量不同、网卡速率不同等,同样针对不同的处理器创建运行环境对应规格的虚拟机,并使用泛微OA研发团队提供的测试脚本对部署环境进行测试,直至达到支撑2000并发访问的能力。
实施例2
如图2所示,介绍本发明的一个实施例中基于异构处理器提供同等算力云服务的方法,该方法包括如下步骤。
在步骤S201中,根据业务系统的算力值部署运行环境。
算力值可以是业务需求,也可以是通用算力值,根据业务系统的算力值,对所需运行的业务系统部署运行环境。
运行环境可以使用虚拟机、容器、整用性裸金属处理器、高性能虚拟机、GPU虚拟机、vGPU虚拟机、FPGA虚拟机、附带各类加速卡的整用性裸金属处理器等类型的资源创建,并支持不同类型资源间的混合使用。运行环境可以是单个虚拟化或实体资源,也可以是一组虚拟化或实体资源。
在步骤S202中,根据运行环境中存在的处理器设置超分数值,基于超分数值创建运行环境对应规格的虚拟机。
针对用户环境中存在的国产处理器,先设置特定的超分数值,举例来说,基于龙芯3C5000*2、64G内存、240G*2系统盘、8T数据盘的处理器,CPU按1:2进行虚拟化超分,内存、系统盘和数据盘不超分的环境,基于该环境创建运行环境对应规格的虚拟机,部署运行环境相关应用。
当云平台进行扩容、缩容(可以是增加或缩小处理器数量,包括异构处理器数量),或云平台内部软、硬件发生变化(如云平台版本升级、处理器固件升级、处理器配件调整或升级等)时,重新创建运行环境对应规格的虚拟机。
在步骤S203中,测试满足算力值时,运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
当用户环境中存在不同品牌、型号的国产处理器,或用户环境中存在相同品牌或型号的国产处理器,但虚拟化超分设置不同(包括内存、处理器、系统盘、数据盘超分值),或用户环境中存在相同品牌或型号的国产处理器,但其它处理器内的配件存在差异时,针对不同的处理器创建运行环境对应规格的虚拟机,并测试满足算力值时,部署的运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
在步骤S204中,记录相同运行环境、不同规格处理器下,运行业务系统所需的虚拟机个数。
在云平台中记录各运行环境和对应的不同规格处理器的关系。当用户在云平台中创建所需的运行环境时,只需要选择或输入要创建的运行环境,由云平台按照预先设置的策略创建对应的规格的处理器。
举例来说,根据用户指定的处理器类型创建运行环境对应规格的虚拟机,如基于龙芯的处理器和申威的处理器,或基于龙芯1:1.5超分的处理器和龙芯1:3超分的处理器;或,由云平台自动寻找所有处理器资源中,使用率最低的处理器进行创建,并在创建过程中按需对相关处理器进行开机,以最大化分散和均衡已创建虚拟资源的分布,减少虚拟资源间资源争用等风险;或,由云平台自动寻找所有处理器资源中,使用率最高的处理器进行创建,以最大化集中已创建的虚拟资源节省处于开机状态的处理器数量。
实施例3
如图3所示,介绍本发明的一个实施例中基于异构处理器提供同等算力云服务的方法,该方法包括如下步骤。
在步骤S301中,根据业务系统的算力值部署运行环境。
算力值可以是业务需求,也可以是通用算力值,根据业务系统的算力值,对所需运行的业务系统部署运行环境。
运行环境可以使用虚拟机、容器、整用性裸金属处理器、高性能虚拟机、GPU虚拟机、vGPU虚拟机、FPGA虚拟机、附带各类加速卡的整用性裸金属处理器等类型的资源创建,并支持不同类型资源间的混合使用。运行环境可以是单个虚拟化或实体资源,也可以是一组虚拟化或实体资源。
在步骤S302中,测试满足算力值时,运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
当用户环境中存在不同品牌、型号的国产处理器,或用户环境中存在相同品牌或型号的国产处理器,但虚拟化超分设置不同(包括内存、处理器、系统盘、数据盘超分值),或用户环境中存在相同品牌或型号的国产处理器,但其它处理器内的配件存在差异时,针对不同的处理器创建运行环境对应规格的虚拟机,并测试满足算力值时,部署的运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
在步骤S303中,业务系统相同,对应的算力值不同时,通过倍比计算得到运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
举例来说,本实施例的运行环境包含一套支撑2000并发访问的泛微OA应用完整系统部署环境。若云平台使用者希望创建支撑3000并发访问的泛微OA应用环境,则可以通过倍比计算在新并发访问要求下部署新的运行环境,在本实施例中,倍比计算是3000/2000=1.5,则支撑3000并发访问的运行环境可以按照算力值是支撑2000并发访问的测试结果,直接给出在并发访问要求扩充1.5倍场景下对应的处理器、内存和硬盘应作出如何的调整。
实施例4
如图4所示,介绍本发明的一个实施例中基于异构处理器提供同等算力云服务的方法,该方法包括如下步骤。
在步骤S401中,将运行环境拆分成子运行环境一和子运行环境二。
举例来说,本实施例的运行环境包含了一套支撑2000并发访问的泛微OA应用完整系统。对于复杂的业务系统,可以将运行环境1进行拆分,如将运行环境分为运行环境a、运行环境b和运行环境c,运行环境a、运行环境b和运行环境c共同组成运行环境1的完整运行环境,但运行环境a、运行环境b和运行环境c又可以同时跨越不同的处理器架构进行创建,从而降低复杂业务系统对运行环境的处理器数量配置要求,支持以不同架构的处理器共同来完成对复杂业务系统的运行支持。
举例来说,某复杂的业务环境部署的运行环境需要1000台虚拟机,而云平台中没有任何一种处理器支持创建1000台虚拟机,则可以通过将该业务需求(算力值)分别创建在2种或更多架构的处理器集群中。
在步骤S402中,根据业务系统的算力值部署运行环境。
算力值可以是业务需求,也可以是通用算力值,根据业务系统的算力值,对所需运行的业务系统部署运行环境。
运行环境可以使用虚拟机、容器、整用性裸金属处理器、高性能虚拟机、GPU虚拟机、vGPU虚拟机、FPGA虚拟机、附带各类加速卡的整用性裸金属处理器等类型的资源创建,并支持不同类型资源间的混合使用。运行环境可以是单个虚拟化或实体资源,也可以是一组虚拟化或实体资源。
在步骤S403中,测试满足算力值时,运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
当用户环境中存在不同品牌、型号的国产处理器,或用户环境中存在相同品牌或型号的国产处理器,但虚拟化超分设置不同(包括内存、处理器、系统盘、数据盘超分值),或用户环境中存在相同品牌或型号的国产处理器,但其它处理器内的配件存在差异时,针对不同的处理器创建运行环境对应规格的虚拟机,并测试满足算力值时,部署的运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
如图5所示,介绍根据本发明具体实施方式的基于异构处理器提供同等算力云服务的装置。
在本发明的实施方式中,基于异构处理器提供同等算力云服务的装置包括部署模块501和测试模块502。
部署模块501用于根据业务系统的算力值部署运行环境。
测试模块502用于测试满足算力值时,运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
部署模块501还用于:根据运行环境中存在的处理器设置超分数值;以及基于超分数值创建运行环境对应规格的虚拟机。
部署模块501还用于:记录相同运行环境、不同规格处理器下,运行业务系统所需的虚拟机个数。
基于异构处理器提供同等算力云服务的装置还包括计算模块503,用于供业务系统相同,对应的算力值不同时,通过倍比计算得到运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
基于异构处理器提供同等算力云服务的装置还包括拆分模块504,用于将运行环境拆分成子运行环境一和子运行环境二。
图6示出了根据本说明书的实施例的用于基于异构处理器提供同等算力云服务的计算设备60的硬件结构图。如图6所示,计算设备60可以包括至少一个处理器601、存储器602(例如非易失性存储器)、内存603和通信接口604,并且至少一个处理器601、存储器602、内存603和通信接口604经由总线605连接在一起。至少一个处理器601执行在存储器602中存储或编码的至少一个计算机可读指令。
应该理解,在存储器602中存储的计算机可执行指令当执行时使得至少一个处理器601进行本说明书的各个实施例中以上结合图1-6描述的各种操作和功能。
在本说明书的实施例中,计算设备60可以包括但不限于:个人计算机、处理器计算机、工作站、桌面型计算机、膝上型计算机、笔记本计算机、移动计算设备、智能电话、平板计算机、蜂窝电话、个人数字助理(PDA)、手持装置、消息收发设备、可佩戴计算设备、消费电子设备等等。
根据一个实施例,提供了一种比如机器可读介质的程序产品。机器可读介质可以具有指令(即,上述以软件形式实现的元素),该指令当被机器执行时,使得机器执行本说明书的各个实施例中以上结合图1-6描述的各种操作和功能。具体地,可以提供配有可读存储介质的系统或者装置,在该可读存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码,且使该系统或者装置的计算机或处理器读出并执行存储在该可读存储介质中的指令。
根据本发明实施方式的基于异构处理器提供同等算力云服务的方法及应用,其通过测试运行环境和对应的处理器规格的关联关系,使得云平台使用者及云平台之上运行的各类应用,无须关注云平台之下不同类型的处理器的差异性,从而简化对应的适配工作。
根据本发明实施方式的基于异构处理器提供同等算力云服务的方法及应用,也可以为有类似云平台需求建设的用户,提供待建系统的量化评估方法;为已上线单一处理器架构云平台的用户,提供扩容到异构云平台的评估方法;为量化评估相关云平台运营、运维的风险,以及最佳应用策略提供参考依据。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式,并且很显然,根据上述教导,可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用,从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。
Claims (10)
1.一种基于异构处理器提供同等算力云服务的方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
根据业务系统的算力值部署运行环境;
测试满足所述算力值时,所述运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
2.如权利要求1所述的基于异构处理器提供同等算力云服务的方法,其特征在于,所述根据业务系统的算力值部署运行环境,具体包括:
根据运行环境中存在的处理器设置超分数值;
基于所述超分数值创建所述运行环境对应规格的虚拟机。
3.如权利要求1所述的基于异构处理器提供同等算力云服务的方法,其特征在于,所述方法还包括:
记录相同运行环境、不同规格处理器下,运行业务系统所需的所述虚拟机个数。
4.如权利要求1所述的基于异构处理器提供同等算力云服务的方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述业务系统相同,对应的算力值不同时,通过倍比计算得到所述运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
5.如权利要求2所述的基于异构处理器提供同等算力云服务的方法,其特征在于,所述根据运行环境中存在的处理器设置超分数值前,还包括:
将所述运行环境拆分成子运行环境一和子运行环境二。
6.一种基于异构处理器提供同等算力云服务的装置,其特征在于,所述装置包括:
部署模块,用于根据业务系统的算力值部署运行环境;
测试模块,用于测试满足所述算力值时,所述运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
7.如权利要求6所述的基于异构处理器提供同等算力云服务的装置,其特征在于,所述装置还包括:
计算模块,用于供所述业务系统相同,对应的算力值不同时,通过倍比计算得到所述运行环境所需的不同规格的虚拟机的个数。
8.如权利要求6所述的基于异构处理器提供同等算力云服务的装置,其特征在于,所述装置还包括:
拆分模块,用于将所述运行环境拆分成子运行环境一和子运行环境二。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
存储器,所述存储器存储指令,当所述指令被所述至少一个处理器执行时,使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至5中任一项所述的基于异构处理器提供同等算力云服务方法。
10.一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有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的基于异构处理器提供同等算力云服务方法的步骤。
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2021
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