CN114115915A - 一种应用实例的部署方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种应用实例的部署方法及装置,涉及灾难恢复技术领域,主要技术方案包括:针对待灾难恢复的各目标应用执行下述循环过程,直到满足循环结束条件:确定各所述目标应用的当前实例数量;在灾难恢复机房的可用资源量大于所有目标应用的当前实例数量对应的当前资源申请总量的情况下,将各所述目标应用的当前实例数量写入资源规划集合;在满足循环结束条件的情况下,输出所述资源规划集合中当前写入的各目标应用的实例数量,并根据当前输出的各目标应用的实例数量在灾难恢复机房中部署各目标应用的实例。
Description
技术领域
本发明涉及灾难恢复技术领域,特别是涉及一种应用实例的部署方法及装置。
背景技术
目前,大型业务系统的机房中通常部署有大量的应用,每个应用至少部署有两个实例以为系统用户提供服务。为了避免发生诸如机房故障等灾难时应用提供的服务出现中断,通常设置灾难恢复机房,一旦发生灾难,灾难所涉及的应用便可在灾难恢复机房中进行灾难恢复。
当灾难发生时,由于灾难恢复机房的资源有限,需要规划出待灾难恢复的应用在灾难恢复机房的部署的实例数量。目前,应用在灾难恢复机房的部署的实例数量通过如下方法确定:第一种,由运维人员结合灾难恢复机房能提供的计算资源量,凭经验人为计算并设置每个应用的实例数量。第二种,编写一个简单的程序,按原有机房每个应用的资源申请量总和与灾难恢复机房可用计算资源量的比值来按比例减少实例数量。
上述的第一种方法依赖人的经验认识,缺乏数据支撑。第二种方法通过程序单一的按比例计算要减少的实例数量,此种不能完全反映不同应用对服务水平的不同要求,核心应用往往流量大资源消耗多,一旦减少较多实例数量,可能造成服务能力大幅下降,甚至出现出内存空间等致命错误导致服务完全不可用,不能达到恢复业务的目的。
发明内容
有鉴于此,本发明提出了一种应用实例的部署方法及装置,主要目的在于灾难恢复时为应用合理分配资源。
为了解决上述问题,主要提出了如下技术方案:
第一方面,本发明提供了一种应用实例的部署方法,该方法包括:
针对待灾难恢复的各目标应用执行下述循环过程,直到满足循环结束条件:
确定各所述目标应用的当前实例数量;
在灾难恢复机房的可用资源量大于所有目标应用的当前实例数量对应的当前资源申请总量的情况下,将各所述目标应用的当前实例数量写入资源规划集合;
在满足循环结束条件的情况下,输出所述资源规划集合中当前写入的各目标应用的实例数量,并根据当前输出的各所述目标应用的实例数量在所述灾难恢复机房中部署各所述目标应用的实例。
第二方面,本发明提供了一种应用实例的部署装置,该装置包括:
确定单元,用于确定待灾难恢复的各目标应用的当前实例数量;
写入单元,用于在灾难恢复机房的可用资源量大于所有目标应用的当前实例数量对应的当前资源申请总量的情况下,将各所述目标应用的当前实例数量写入资源规划集合;
部署单元,用于在满足循环结束条件的情况下,输出所述资源规划集合中当前写入的各目标应用的实例数量,并根据当前输出的各所述目标应用的实例数量在所述灾难恢复机房中部署各所述目标应用的实例;
其中,所述确定单元、所述写入单元和所述部署单元被配置为针对待灾难恢复的各目标应用循环操作,直到满足循环结束条件。
第三方面,本发明提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行第一方面所述的应用实例的部署方法。
第四方面,本发明提供了一种存储管理设备,所述存储管理设备包括:
存储器,用于存储程序;
处理器,耦合至所述存储器,用于运行所述程序以执行第一方面所述的应用实例的部署方法。
借由上述技术方案,本发明提供的应用实例的部署方法及装置,当存在待灾难恢复的目标应用时,针对待灾难恢复的各目标应用执行下述循环过程,直到满足循环结束条件:确定各目标应用的当前实例数量,在灾难恢复机房的可用资源量大于所有目标应用的当前资源申请总量的情况下,将各目标应用的当前实例数量写入资源规划集合。在满足循环结束条件的情况下,输出资源规划集合中当前写入的各目标应用的实例数量,并根据当前输出的各目标应用的实例数量在灾难恢复机房中部署各目标应用的实例。可见,本发明提供的方案在灾难恢复时通过在各循环下调整各待灾难恢复的应用的当前实例数量,得到各待灾难恢复的应用在灾难恢复机房部署的最优实例数量,因此能够在灾难恢复时合理的为各待灾难恢复的应用分配计算资源,从而在灾难恢复机房有限的资源供给情况下为各待灾难恢复的应用提供最高的服务质量恢复程度。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明一个实施例提供的一种应用实例的部署方法的流程图;
图2示出了本发明另一个实施例提供的一种应用实例的部署方法的流程图;
图3示出了本发明一个实施例提供的一种应用实例的部署装置的结构示意图;
图4示出了本发明另一个实施例提供的一种应用实例的部署装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更加详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
目前,大型业务系统的机房中通常部署有大量的应用,以为系统用户提供服务。为了降低各应用不能正常提供服务的风险,每个应用至少部署有两个实例,每个实例运行着相同的应用程序,一个应用实例数量越多能承载的对系统的请求量越多,在同一时间能为更多的系统用户提供服务。
为了避免发生诸如机房故障等灾难时应用提供的服务出现中断,设置灾难恢复机房,一旦发生灾难,灾难所涉及的应用便可在灾难恢复机房中进行灾难恢复,灾难恢复(Disaster recovery,也称灾备),指自然或人为灾害后,重新启用信息系统的数据、硬件及软件,并将其支持的业务功能恢复到可接受状态的过程。
当灾难发生时,最极端的情况要将数百个应用一次性的在灾难恢复机房部署,而灾难恢复机房计算资源保有量可能只有迁移前机房的几分之一,这样迁移后的应用不得不减少应用实例数量,而每个应用应该减少几个实例就需要一个合理的资源规划。目前,应用在灾难恢复机房的部署的实例数量通过如下方法确定:第一种,由运维人员结合灾难恢复机房能提供的计算资源量,凭经验人为计算并设置每个应用的实例数量。第二种,编写一个简单的程序,按原有机房每个应用的资源申请量总和与灾难恢复机房可用计算资源量的比来按比例减少实例数量。
上述的第一种方法依赖人的经验认识,缺乏数据支撑,且决策速度慢,会影响业务的连续性。第二种方法通过程序单一的按比例计算要减少的实例数量,不能完全反映不同应用对服务水平的不同要求,核心应用往往流量大资源消耗多,一旦减少较多实例数量,可能造成服务能力大幅下降,甚至出现内存空间等致命错误导致服务完全不可用,不能达到恢复业务的目的。
针对上述的缺陷,本发明实施例提供出了一种应用实例的部署方法及装置,以在灾难恢复时为应用合理分配资源。下面对应用实例的部署方法及装置进行具体说明。
如图1所示,本发明实施例提供了一种应用实例的部署方法,该方法主要包括:
101、确定待灾难恢复的各目标应用的当前实例数量。
在实际应用中,灾难发生时需要进行灾难恢复的应用均可以确定为待灾难恢复的目标应用。
为了能够在灾难恢复机房中恢复各目标应用,需要在灾难恢复机房中为各目标应用分配合理的计算资源,而为目标应用分配计算资源的前提是,为各目标应用确定出最为合理的实例数量。灾难恢复机房中部署各目标应用的实例数量通过不断对各目标应用的实例数量进行优化而得,这个优化过程即为循环确定各目标应用的实例数量的过程。下面对如何确定一个循环下的各目标应用的实例数量进行说明,所述的确定过程包括如下两种情况:
第一种,在循环为第一个循环的情况下,确定各目标应用的当前实例数量的过程为:针对每一个目标应用均执行:基于灾难恢复机房的可用资源量、该目标应用的原有实例数量以及所有目标应用的原有实例数量对应的原资源申请总量,确定该目标应用的当前实例数量,其中,一个目标应用的原有实例数量为该目标应用未发生灾难前所具有的实例的总数量。
对于一个目标应用来说,基于灾难恢复机房的可用资源量、该目标应用的原有实例数量以及所有目标应用的原有实例数量对应的原资源申请总量,确定该目标应用的当前实例数量的过程,实际上就是减少目标应用的原有实例数量的过程。
所述的原有实例数量即为目标应用发生灾难之前所具有的实例数量。所述的原资源申请总量是根据所有目标应用的原有实例数量确定的。示例性的,存在三个目标应用,两个目标应用的原有实例数量为3,一个目标应用的原有实例数量为1,则原资源申请总量为这4个原有实例对应的资源总量。
所述的可用资源量为灾难恢复机房当前能够用于对所有目标应用进行灾难恢复的资源量。这里可用资源量所对应的对象可以为灾难恢复机房中的CPU,也可以为灾难恢复机房中的内存。可用资源量所对应的对象可通过如下方式确定:选择灾难恢复机房中资源相对更紧张的对象为可用资源量所对应的对象,如果所有目标应用原CPU申请核数与灾难恢复机房可用CPU核数之间的比值大于所有目标应用原内存申请大小与灾难恢复机房可用内存大小之间的比值,说明内存相对紧张,可用资源量所对应的对象选为内存,可用资源量即为灾难恢复机房中的可用内存大小。否则可用资源量所对应的对象选为CPU,可用资源量即为灾难恢复机房中的可用CPU核数。其中,所有目标应用原CPU申请核数根据所有目标应用的原有实例数量确定,所有目标应用原内存申请大小根据所有目标应用的原有实例数量确定。
在确定可用资源量、目标应用的原有实例数量以及所有目标应用的原有实例数量对应的原资源申请总量之后,确定可用资源量与原资源申请总量之间的比值,然后将原有实例数量与比值的乘积确定为目标应用的当前实例数量。该过程可通过如下公式表示:其中,m为目标应用的当前实例数量,C为目标应用的原有实例数量,To为灾难恢复机房的可用资源量,T为所有目标应用的原有实例数量对应的原资源申请总量,为向下取整符号。需要说明的是,当出现m向下取整为小于1的数值时,则将m的数值定位1。
第二种,在循环为非第一个循环的情况下,对上一个循环各目标应用的当前实例数量进行调整,将调整后的各目标应用的实例数量作为当前循环的各目标应用的当前实例数量。这种确定方式可以对目标应用的实例数量做进一步优化,以得到更为优化的目标应用的实例数量。
102、在灾难恢复机房的可用资源量大于所有目标应用的当前实例数量对应的当前资源申请总量的情况下,将各所述目标应用的当前实例数量写入资源规划集合。
所述的可用资源量为灾难恢复机房当前能够用于对所有目标应用进行灾难恢复的资源量。所述的当前资源申请总量为各目标应用的实例数量对应的资源需求总量。可用资源量和当前资源申请总量两者之间的关系能够判定灾难恢复机房是否能够针对各目标应用的实例数量进行灾难恢复。
在可用资源量大于当前资源申请总量的情况下,说明灾难恢复机房当前可用资源能够针对所有目标应用的当前实例数量进行灾难恢复的可能较大,因此可将各目标应用的当前实例数量写入资源规划集合中,以便为后续各目标应用的最优实例数量提供依据。
将各所述目标应用的当前实例数量写入资源规划集合的具体过程包括如下步骤一至步骤七:
步骤一,确定可用资源量与当前资源申请总量之间的差值。
可用资源量与当前资源申请总量之间的差值表征若在灾难恢复机房基于各目标应用的当前实例数量对目标应用进行灾难恢复后,灾难恢复机房剩余的资源量。
该差值可体现出各目标应用的当前实例数量是否为最优的实例数量。若该差值过大则说明目标应用的当前实例数量不是最优的实例数量,基于当前实例数量灾难恢复后,灾难恢复机房剩余的资源量过多,说明目标应用在灾难恢复机房部署的实例数量还可以再加大量。若该差值过小则说明目标应用的当前实例数量不是最优的实例数量,基于当前实例数量灾难恢复后,灾难恢复机房剩余的资源量过少,可能会影响目标应用的性能,说明目标应用在灾难恢复机房部署的实例数量需要减少。
步骤二,判断差值是否大于预设资源阈值,若大于,执行步骤三,否则执行步骤四。
所述的预设资源阈值可通过如下方式确定:首先确定各目标应用的单实例对应的单实例资源申请量,然后基于各单实例资源申请量的平均值设定预设资源阈值。所述的单实例即为目标应用仅具有一个实例,在对目标应用进行灾难恢复时,为了保证其能够提供服务,则其实例数量最少要保证有一个。一个实例所需的资源量即为单实例资源申请量。
在基于各单实例资源申请量的平均值设定预设资源阈值时,可直接将该平均值设定为预设资源阈值,也可将平均值与预设常数的乘积设定为预设资源阈值。该预设常数可基于业务需求确定,本实例不做具体限定,示例性的,该预设常数为2。
判断可用资源量与当前资源申请总量之间的差值与预设资源阈值之间的大小关系,体现如下两点:一点,在灾难恢复机房基于各目标应用的当前实例数量对目标应用进行灾难恢复后灾难恢复机房剩余的资源量,是否会影响目标应用的性能。二点,是否有足够的资源量来对各目标应用的实例数量进行优化,保证循环进行。
步骤三,在差值大于预设资源阈值的情况下,将各目标应用的当前实例数量写入资源规划集合,并结束当前流程。
在差值大于预设资源阈值的情况下,即说明在灾难恢复机房基于各目标应用的当前实例数量对目标应用进行灾难恢复后灾难恢复机房剩余的资源量,不会影响目标应用的性能,又说明有足够的资源量来对各目标应用的实例数量进行优化,保证循环进行。因此将各目标应用的当前实例数量写入资源规划集合,以将各目标应用的当前实例数量作为目标应用的最优实例数量的候选。
步骤四,在差值不大于预设资源阈值的情况下,基于差值和已执行循环的累计循环次数确定目标概率。
在差值不大于预设资源阈值的情况下,说明出现如下风险的概率较大:一是,在灾难恢复机房基于各目标应用的当前实例数量对目标应用进行灾难恢复后灾难恢复机房剩余的资源量,会影响目标应用的性能。二是,不具有足够的资源量来对各目标应用的实例数量进行优化,可能影响循环进行。
因此,为了进一步明确上述风险出现的可能性,需要基于差值和已执行循环的累计循环次数确定目标概率。该目标概率的确定过程可通过如下公式实现:P=exp(-|ΔE|/kT),其中,exp表示自然指数,以自然常数e为底的指数函数,P为目标概率,ΔE为差值,k为常数,T为累计循环次数。其中,k的大小可根据业务需求确定,示例性的,k为0.98。
步骤五,判断目标概率是否大于随机数,若大于,执行步骤六,否则,执行步骤七。
所述的随机数为生成0到1之间的一个随机数。
从P=exp(-|ΔE|/kT)指数曲线可知,-|ΔE|/kT为负数,exp函数的值在0到1之间的值,随着分母T循环次数的增大,选择接受当循环下各目标应用的实例数量为最优实例数量的的概率逐渐降低,因此需要判断目标概率和随机数之间的关系。
步骤六,在目标概率大于随机数的情况下,将各目标应用的当前实例数量写入资源规划集合。
在目标概率大于随机数的情况下,说明当前循环下各目标应用的实例数量为最优实例数量的概率较大,将各目标应用的当前实例数量写入资源规划集合,以将各目标应用的当前实例数量作为目标应用的最优实例数量的候选。
步骤七,在目标概率不大于随机数的情况下,剔除各目标应用的当前实例数量。
在目标概率不大于随机数的情况下,说明当前循环下各目标应用的实例数量为最优实例数量的概率较小,则剔除各目标应用的当前实例数量。
103、在满足循环结束条件的情况下,输出所述资源规划集合中当前写入的各目标应用的实例数量,并根据当前输出的各所述目标应用的实例数量在所述灾难恢复机房中部署各所述目标应用的实例。
在满足循环结束条件的情况下,获取资源规划集合中当前写入的各目标应用的实例数量,该所获取的各目标应用的实例数量为当前最优的,因此输出所获取的各目标应用的实例数量作为灾难恢复机房中部署各目标应用的实例数量,并根据当前输出的各目标应用的实例数量在灾难恢复机房中部署各目标应用的实例。
本发明实施例提供的应用实例的部署方法,当存在待灾难恢复的目标应用时,针对待灾难恢复的各目标应用执行下述循环过程,直到满足循环结束条件:确定各目标应用的当前实例数量,在灾难恢复机房的可用资源量大于所有目标应用的当前资源申请总量的情况下,将各目标应用的当前实例数量写入资源规划集合。在满足循环结束条件的情况下,输出资源规划集合中当前写入的各目标应用的实例数量,并根据当前输出的各目标应用的实例数量在灾难恢复机房中部署各目标应用的实例。可见,本发明实施例提供的方案在灾难恢复时通过在各循环下调整各待灾难恢复的应用的当前实例数量,得到各待灾难恢复的应用在灾难恢复机房部署的最优实例数量,因此能够在灾难恢复时合理的为各待灾难恢复的应用分配计算资源,从而在灾难恢复机房有限的资源供给情况下为各待灾难恢复的应用提供最高的服务质量恢复程度。
进一步的,根据图1所示的方法,本发明的另一个实施例还提供了一种应用实例的部署方法,如图2所示,该方法主要包括:
201、判断灾难恢复机房的可用资源量是否大于所有目标应用的单实例对应的资源申请总量,若大于,执行203;否则,执行202。
202、发出灾难恢复失败的提示,并结束当前流程。
所有目标应用的单实例对应的资源申请总量为灾难恢复时各目标应用执行服务的最低要求,若灾难恢复机房的可用资源量不大于所有目标应用的单实例对应的资源申请总量,说明灾难恢复机房无法保证各目标应用的最低要求,则发出灾难恢复失败的提示,以使业务人员根据该提示进行人为干预。
203、判断所述可用资源量是否大于所有目标应用的原有实例数量对应的原资源申请总量;若大于,执行204;否则,执行205。
原有实例数量为目标应用未发生灾难前所具有的实例的总数量。
204、输出各目标应用的原有实例数量,并根据当前输出的各所述目标应用的实例数量在所述灾难恢复机房中部署各所述目标应用的实例,并结束当前流程。
若可用资源量大于所有目标应用的原有实例数量对应的原资源申请总量,则说明灾难恢复机房的可用资源量充足,不用对目标应用的原有实例数量进行缩减,直接输出各目标应用的原有实例数量,并根据当前输出的各目标应用的实例数量在所述灾难恢复机房中部署各目标应用的实例。
205、确定待灾难恢复的各目标应用的当前实例数量。
确定待灾难恢复的各目标应用的当前实例数量与步骤101中所陈述的过程基本相同,因此这里将不再赘述。
206、判断所述可用资源量是否大于所述当前资源申请总量的情况,若大于,执行步骤207;否则,执行步骤208。
所述的可用资源量为灾难恢复机房当前能够用于对各目标应用进行灾难恢复的资源量。所述的当前资源申请总量为各目标应用的实例数量对应的资源需求总量。可用资源量和当前资源申请总量两者之间的关系能够判定灾难恢复机房是否能够针对各目标应用的实例数量进行灾难恢复,因此需要判断所述可用资源量是否大于所述当前资源申请总量。
207、在所述可用资源量大于所述当前资源申请总量的情况下,将各所述目标应用的当前实例数量写入资源规划集合,执行步骤209。
在所述可用资源量大于所述当前资源申请总量的情况下,将各所述目标应用的当前实例数量写入资源规划集合的过程与步骤102中所陈述的过程基本相同,因此这里将不再赘述。
208、在所述可用资源量不大于所述当前资源申请总量的情况下,剔除各所述目标应用的当前实例数量。
在可用资源量不大于当前资源申请总量的情况下,说明灾难恢复机房中的可用资源量不够部署各目标应用的当前实例数量,不能对目标应用进行灾难恢复,因此剔除各目标应用的当前实例数量。
209、判断是否满足循环结束条件,若不满足,执行210;否则,执行212。
为了避免出现无限循环的情况,需要为循环设置循环结束条件,以基于循环结束条件结束循环。下面对判断是否满足循环结束条件的具体方法进行说明,该方法包括如下两种:
第一种,判断各目标应用的实例数量均被剔除的循环的次数是否满足第二预设数量,且各目标应用的实例数量均被剔除的循环是连续的,其中,所述第二预设数量为正整数。若满足,则确定满足循环结束条件。否则,不满足循环结束条件。
若各目标应用的实例数量均被剔除的循环的次数满足第二预设数量,且各目标应用的实例数量均被剔除的循环是连续的,说明再次出现各目标实施例的最优实例数量的可能较小,因此确定满足循环结束条件。
若若各目标应用的实例数量均被剔除的循环的次数不满足第二预设数量,说明再次出现各目标实施例的最优实例数量的可能较大,因此确定不满足循环结束条件,继续执行循环即可。
需要说明的是,第二预设数量可以基于目标应用的数量以及各目标应用的原有实例数量确定。示例性的,第二预设数量为各目标应用的原有实例数量的平均值与所有目标应用的个数之间的乘积。
第二种,判断已执行循环的累计时长是否达到预设时长,若达到,满足循环结束条件。否则,不满足循环结束条件。
为了尽量减少业务连续性损失,需要在恢复时间目标(RTO)内恢复各目标应用的业务,因此已执行循环的累计时长作为循环结束条件的判定指标。预设时长基于恢复时间目标而定。
若已执行循环的累计时长达到预设时长,为了尽量减少业务连续性损失,因此确定满足循环结束条件。
若已执行循环的累计时长未达到预设时长,说明对业务连续性损失较小,还可继续寻找各目标应用的最优实例数量,因此确定不满足循环结束条件。
需要说明的是,上述的两种方法可以单独使用,也可以结合使用。
210、在不满足循环结束条件的情况下,调整各所述目标应用的当前实例数量。
调整各目标应用的当前实例数量的目的是为了获取各目标应用的更优实例数量,下面对调整各目标应用的当前实例数量的具体方法进行说明:
第一种,在以写入资源规划集合中的各目标应用的当前实例数量为基准调整各目标应用的当前实例数量的情况下,调整各目标应用的当前实例数量的具体过程为:从各目标应用中确定第二目标应用,并根据第二目标应用确定第一目标应用,其中,第二目标应用为各目标应用各自的当前实例数量加一后不大于各自的原有实例数量的目标应用,第一目标应用为第二目标应用中优先级最高的目标应用,各目标应用的优先级是根据各目标应用的运营指标设定的;将第一目标应用的当前实例数量加一。
写入资源规划集合中的各目标应用的当前实例数量,说明将各目标应用的当前实例数量作为目标应用的最优实例数量的候选,但是在其基础上还可以进一步对各目标应用的实例数量进行优化。
在进行实例数量优化时,需要基于各目标应用的优先级顺序进行。该优先级顺序的确定过程为:确定各目标应用的运营指标,根据运营指标的大小确定各目标应用的优先级顺序。这里所述的运营指标可以为每秒请求数和/或应用平均响应时间。每秒请求数为目标应用每秒接收到的请求数,其反映了应用的流量和繁忙程度,其越大越说明目标应用越重要。应用平均响应时间,其反映了应用的流量和繁忙程度。上述的每秒请求数和应用平均响应时间可以单独使用,也可以综合使用。在综合使用时,为每秒请求数和应用平均响应时间设定对应的权重,然后确定其与各自权重乘积的加和,将加和作为优先级排序的指标。
在对目标应用的实例数量进行优化时,从各目标应用中确定第二目标应用,这些第二目标应用为各目标应用各自的当前实例数量加一后不大于各自的原有实例数量的目标应用,然后从这些第二目标应用中选取优先级最高的目标应用为第一目标应用。所选取的第一目标应用为相对较为重要的应用,其实例数量越多越能保证其运行的性能,因此将第一目标应用的当前实例数量加一,从而实现对目标应用的实例数量进行优化。
第二种,在以剔除各目标应用的当前实例数量为基准调整各目标应用的当前实例数量的情况下,调整各目标应用的当前实例数量的具体过程为:从各目标应用中确定第三目标应用,并根据第三目标应用确定第四目标应用,其中,第三目标应用为各所述目标应用各自的当前实例数量减一后不小于各自的第一预设数量的目标应用,第四目标应用为所述第三目标应用中优先级最低的目标应用,各目标应用的优先级是根据各目标应用的运营指标设定的,将第四目标应用的当前实例数量减一。其中,第一预设数量为正整数。
剔除的各目标应用的当前实例数量,说明不能基于各目标应用的当前实例数量在灾难恢复机房对各目标应用进行灾难恢复,需要在其基础上对各目标应用的实例数量进行优化。
在对目标应用的实例数量进行优化时,从各目标应用中确定第三目标应用,这些第三目标应用为各目标应用各自的当前实例数量减一后不小于各自的第一预设数量的目标应用,然后从第三目标应用中选取优先级最低的目标应用为第四目标应用,所选取的第四目标应用为相对较为不重要的应用,其实例数量可相应较少,因此将第四目标应用的当前实例数量减一,从而实现对目标应用的实例数量进行优化。
211、将调整后的各所述目标应用的实例数量作为下一个循环的各所述目标应用的当前实例数量,继续执行步骤205。
在不满足循环结束条件的情况下,说明还可继续寻找各目标应用的最优实例数量,将调整后的各所述目标应用的实例数量作为下一个循环的各所述目标应用的当前实例数量,继续执行步骤205。
212、在满足循环结束条件的情况下,输出所述资源规划集合中最新写入的各目标应用的实例数量,并根据当前输出的各所述目标应用的实例数量在所述灾难恢复机房中部署各所述目标应用的实例。
本发明实施例提供的应用实例的部署方法,在灾难恢复时通过在各循环下调整各待灾难恢复的应用的当前实例数量,得到各待灾难恢复的应用在灾难恢复机房部署的最优实例数量,因此能够在灾难恢复时合理的为各待灾难恢复的应用分配计算资源,从而在灾难恢复机房有限的资源供给情况下为各待灾难恢复的应用提供最高的服务质量恢复程度。
进一步的,根据图1和图2所示的方法,本发明的另一个实施例提供的应用实例的部署方法还包括如下步骤:获取所有发生灾难时均需要在所述灾难恢复机房进行灾难恢复的应用,判断灾难恢复机房的资源量是否大于所有应用的单实例对应的资源申请总量。在灾难恢复机房的资源量不大于所有应用的单实例对应的资源申请总量的情况下,发出灾难恢复机房资源不足的提示。上述的过程为灾难演练过程,可及时暴露出灾难恢复机房资源不足的问题。若存在问题可通过适当增加灾难恢复机房计算资源投入,避免后续实施灾难恢复时连最低资源要求都不能满足的情况发生。
进一步的,依据上述方法实施例,本发明的另一个实施例还提供了一种应用实例的部署装置,如图3所示,所述装置包括:
确定单元31,用于确定待灾难恢复的各目标应用的当前实例数量;
写入单元32,用于在灾难恢复机房的可用资源量大于所有目标应用的当前实例数量对应的当前资源申请总量的情况下,将各所述目标应用的当前实例数量写入资源规划集合;
部署单元33,用于在满足循环结束条件的情况下,输出所述资源规划集合中当前写入的各目标应用的实例数量,并根据当前输出的各所述目标应用的实例数量在所述灾难恢复机房中部署各所述目标应用的实例;
其中,所述确定单元31、所述写入单元32和所述部署单元33被配置为针对待灾难恢复的各目标应用循环操作,直到满足循环结束条件。
本发明实施例提供的应用实例的确定装置,当存在待灾难恢复的目标应用时,针对待灾难恢复的各目标应用执行下述循环过程,直到满足循环结束条件:确定各目标应用的当前实例数量,在灾难恢复机房的可用资源量大于所有目标应用的当前资源申请总量的情况下,将各目标应用的当前实例数量写入资源规划集合。在满足循环结束条件的情况下,输出资源规划集合中当前写入的各目标应用的实例数量,并根据当前输出的各目标应用的实例数量在灾难恢复机房中部署各目标应用的实例。可见,本发明实施例提供的方案在灾难恢复时通过在各循环下调整各待灾难恢复的应用的当前实例数量,得到各待灾难恢复的应用在灾难恢复机房部署的最优实例数量,因此能够在灾难恢复时合理的为各待灾难恢复的应用分配计算资源,从而在灾难恢复机房有限的资源供给情况下为各待灾难恢复的应用提供最高的服务质量恢复程度。
可选的,如图4所示,所述装置还包括:
第一调整单元34,用于在不满足循环结束条件的情况下,调整各所述目标应用的当前实例数量;将调整后的各所述目标应用的实例数量作为下一个循环的各目标应用的当前实例数量。
可选的,如图4所示,所述第一调整单元34,具体用于从各所述目标应用中确定第二目标应用,并根据所述第二目标应用确定第一目标应用,其中,所述第二目标应用为各所述目标应用各自的当前实例数量加一后不大于各自的原有实例数量的目标应用,所述第一目标应用为第二目标应用中优先级最高的目标应用,各所述目标应用的优先级是根据各所述目标应用的运营指标设定的,其中,所述原有实例数量为目标应用未发生灾难前所具有的实例的总数量;将所述第一目标应用的当前实例数量加一。
可选的,如图4所示,所述装置还包括:
剔除单元35,用于在所述可用资源量不大于所述当前资源申请总量的情况下,剔除各所述目标应用的当前实例数量。
第二调整单元36,用于在不满足循环结束条件的情况下,调整各所述目标应用的当前实例数量,将调整后的各所述目标应用的实例数量作为下一个循环的各目标应用的当前实例数量;
所述部署单元33,用于在满足循环结束条件的情况下,输出所述资源规划集合中最新写入的各目标应用的实例数量,并根据当前输出的各所述目标应用的实例数量在所述灾难恢复机房中部署各所述目标应用的实例。
可选的,如图4所示,第二调整单元36,具体用于从各所述目标应用中确定第三目标应用,并根据所述第三目标应用确定第四目标应用,其中,所述第三目标应用为各所述目标应用各自的当前实例数量减一后不小于各自的第一预设数量的目标应用,所述第四目标应用为所述第三目标应用中优先级最低的目标应用,所述各目标应用的优先级是根据各所述目标应用的运营指标设定的,其中,所述第一预设数量为正整数;将所述第四目标应用的当前实例数量减一。
可选的,如图4所示,所述确定单元31包括:
确定模块311,用于在循环为第一个循环的情况下,针对每一个所述目标应用均执行:基于所述可用资源量、所述目标应用的原有实例数量以及所有目标应用的原有实例数量对应的原资源申请总量,确定所述目标应用的当前实例数量,其中,所述原有实例数量为所述目标应用未发生灾难前所具有的实例的总数量。
可选的,如图4所示,确定模块311,具体用于确定所述可用资源量与所述原资源申请总量之间的比值;将所述目标应用的原有实例数量与所述比值的乘积确定为所述目标应用的当前实例数量。
可选的,如图4所示,写入单元32,具体用于确定所述可用资源量与所述当前资源申请总量之间的差值;在所述差值大于预设资源阈值的情况下,将各所述目标应用的当前实例数量写入所述资源规划集合。
可选的,如图4所示,写入单元32,还用于在所述差值不大于所述预设资源阈值的情况下,基于所述差值和已执行循环的累计循环次数确定目标概率;在所述目标概率大于随机数的情况下,将各所述目标应用的当前实例数量写入所述资源规划集合;在所述概率不大于随机数的情况下,剔除各所述目标应用的当前实例数量。
可选的,如图4所示,所述装置还包括:
第一判断单元37,用于若各所述目标应用的实例数量均被剔除的循环的次数满足第二预设数量,且所述各目标应用的实例数量均被剔除的循环是连续的,则确定满足循环结束的条件,其中,所述第二预设数量为正整数;
和/或,
第一判断单元37,用于在已执行循环的累计时长达到预设时长的情况下,确定满足循环的结束条件。
可选的,如图4所示,所述装置还包括:
第二判断单元38,用于在执行所述循环过程之前,判断所述可用资源量是否大于所有目标应用的原有实例数量对应的原资源申请总量,其中,所述原有实例数量为目标应用未发生灾难前所具有的实例的总数量;若大于,则输出各所述目标应用的原有实例数量,并根据当前输出的各所述目标应用的实例数量在所述灾难恢复机房中部署各所述目标应用的实例;若不大于,执行所述循环过程。
本发明实施例提供的应用实例的部署装置中,各个功能模块运行过程中所采用的方法详解可以参见图1-图2方法实施例的对应方法详解,在此不再赘述。
进一步的,依据上述实施例,本发明的另一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行图1或图2所述的应用实例的部署方法。
进一步的,依据上述实施例,本发明的另一个实施例还提供了一种存储管理设备,所述存储管理设备包括:
存储器,用于存储程序;
处理器,耦合至所述存储器,用于运行所述程序以执行图1或图2所述的应用实例的部署方法。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
可以理解的是,上述方法及装置中的相关特征可以相互参考。另外,上述实施例中的“第一”、“第二”等是用于区分各实施例,而并不代表各实施例的优劣。
本领域内的技术人员应明白,本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本公开的实施例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,本公开的实施例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。
本申请是参照本公开的实施例的方法、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。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白,本公开的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本公开的实施例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,本公开的实施例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。
以上仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (14)
1.一种应用实例的部署方法,其特征在于,所述方法包括:
针对待灾难恢复的各目标应用执行下述循环过程,直到满足循环结束条件:
确定各所述目标应用的当前实例数量;
在灾难恢复机房的可用资源量大于所有目标应用的当前实例数量对应的当前资源申请总量的情况下,将各所述目标应用的当前实例数量写入资源规划集合;
在满足循环结束条件的情况下,输出所述资源规划集合中当前写入的各目标应用的实例数量,并根据当前输出的各所述目标应用的实例数量在所述灾难恢复机房中部署各所述目标应用的实例。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在不满足循环结束条件的情况下,调整各所述目标应用的当前实例数量;
将调整后的各所述目标应用的实例数量作为下一个循环的各目标应用的当前实例数量。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,调整各所述目标应用的当前实例数量,包括:
从各所述目标应用中确定第二目标应用,并根据所述第二目标应用确定第一目标应用,其中,所述第二目标应用为各所述目标应用各自的当前实例数量加一后不大于各自的原有实例数量的目标应用,所述第一目标应用为第二目标应用中优先级最高的目标应用,各所述目标应用的优先级是根据各所述目标应用的运营指标设定的,其中,所述原有实例数量为目标应用未发生灾难前所具有的实例的总数量;
将所述第一目标应用的当前实例数量加一。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述可用资源量不大于所述当前资源申请总量的情况下,剔除各所述目标应用的当前实例数量;
在不满足循环结束条件的情况下,调整各所述目标应用的当前实例数量,将调整后的各所述目标应用的实例数量作为下一个循环的各目标应用的当前实例数量;
在满足循环结束条件的情况下,输出所述资源规划集合中最新写入的各目标应用的实例数量,并根据当前输出的各所述目标应用的实例数量在所述灾难恢复机房中部署各所述目标应用的实例。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,调整各所述目标应用的当前实例数量,包括:
从各所述目标应用中确定第三目标应用,并根据所述第三目标应用确定第四目标应用,其中,所述第三目标应用为各所述目标应用各自的当前实例数量减一后不小于各自的第一预设数量的目标应用,所述第四目标应用为所述第三目标应用中优先级最低的目标应用,所述各目标应用的优先级是根据各所述目标应用的运营指标设定的,其中,所述第一预设数量为正整数;
将所述第四目标应用的当前实例数量减一。
6.根据权利要求1-5中任一所述的方法,其特征在于,在循环为第一个循环的情况下,确定各所述目标应用的当前实例数量,包括:
针对每一个所述目标应用均执行:基于所述可用资源量、所述目标应用的原有实例数量以及所有目标应用的原有实例数量对应的原资源申请总量,确定所述目标应用的当前实例数量,其中,所述原有实例数量为所述目标应用未发生灾难前所具有的实例的总数量。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,基于所述可用资源量、所述目标应用的原有实例数量以及所有目标应用的原有实例数量对应的原资源申请总量,确定所述目标应用的当前实例数量,包括:
确定所述可用资源量与所述原资源申请总量之间的比值;
将所述目标应用的原有实例数量与所述比值的乘积确定为所述目标应用的当前实例数量。
8.根据权利要求1-5中任一所述的方法,其特征在于,将各所述目标应用的当前实例数量写入资源规划集合,包括:
确定所述可用资源量与所述当前资源申请总量之间的差值;
在所述差值大于预设资源阈值的情况下,将各所述目标应用的当前实例数量写入所述资源规划集合。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述差值不大于所述预设资源阈值的情况下,基于所述差值和已执行循环的累计循环次数确定目标概率;
在所述目标概率大于随机数的情况下,将各所述目标应用的当前实例数量写入所述资源规划集合;
在所述概率不大于随机数的情况下,剔除各所述目标应用的当前实例数量。
10.根据权利要求1-5中任一所述的方法,其特征在于,若各所述目标应用的实例数量均被剔除的循环的次数满足第二预设数量,且所述各目标应用的实例数量均被剔除的循环是连续的,则确定满足循环结束的条件,其中,所述第二预设数量为正整数;
和/或,
在已执行循环的累计时长达到预设时长的情况下,确定满足循环的结束条件。
11.根据权利要求1-5中任一所述的方法,其特征在于,在执行所述循环过程之前,所述方法还包括:
判断所述可用资源量是否大于所有目标应用的原有实例数量对应的原资源申请总量,其中,所述原有实例数量为目标应用未发生灾难前所具有的实例的总数量;
若大于,则输出各所述目标应用的原有实例数量,并根据当前输出的各所述目标应用的实例数量在所述灾难恢复机房中部署各所述目标应用的实例;
若不大于,执行所述循环过程。
12.一种应用实例的部署装置,其特征在于,所述装置包括:
确定单元,用于确定待灾难恢复的各目标应用的当前实例数量;
写入单元,用于在灾难恢复机房的可用资源量大于所有目标应用的当前实例数量对应的当前资源申请总量的情况下,将各所述目标应用的当前实例数量写入资源规划集合;
部署单元,用于在满足循环结束条件的情况下,输出所述资源规划集合中当前写入的各目标应用的实例数量,并根据当前输出的各所述目标应用的实例数量在所述灾难恢复机房中部署各所述目标应用的实例;
其中,所述确定单元、所述写入单元和所述部署单元被配置为针对待灾难恢复的各目标应用循环操作,直到满足循环结束条件。
13.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至权利要求11中任意一项所述的应用实例的部署方法。
14.一种存储管理设备,其特征在于,所述存储管理设备包括:
存储器,用于存储程序;
处理器,耦合至所述存储器,用于运行所述程序以执行权利要求1至权利要求11中任意一项所述的应用实例的部署方法。
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Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180032399A1 (en) * | 2016-07-26 | 2018-02-01 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Fault recovery management in a cloud computing environment |
US10002058B1 (en) * | 2014-11-26 | 2018-06-19 | Intuit Inc. | Method and system for providing disaster recovery services using elastic virtual computing resources |
CN108462656A (zh) * | 2016-12-09 | 2018-08-28 | 中国移动通信有限公司研究院 | 基于容器的业务融合部署的资源调度方法及装置 |
CN109976771A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-07-05 | 新华三技术有限公司 | 一种应用的部署方法及装置 |
US20190258551A1 (en) * | 2018-02-20 | 2019-08-22 | International Business Machines Corporation | Extending Deployed Cloud Infrastructure for Disaster Recovery Sequencing |
CN110209469A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-09-06 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | Dcn架构资源检测方法、装置、设备及计算机存储介质 |
CN111027736A (zh) * | 2019-07-30 | 2020-04-17 | 中国人民解放军国防科技大学 | 多目标优化下的微服务组合部署与调度方法 |
CN111682962A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-09-18 | 南方电网调峰调频发电有限公司信息通信分公司 | 一种电力数据网故障恢复方法、系统及存储介质 |
CN113518000A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-10-19 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 在线服务的实例数量调整的方法、装置及电子设备 |
CN113672240A (zh) * | 2021-08-21 | 2021-11-19 | 焦点科技股份有限公司 | 一种基于容器的多机房批量自动化部署应用的方法及系统 |
-
2021
- 2021-11-25 CN CN202111414907.9A patent/CN114115915B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10002058B1 (en) * | 2014-11-26 | 2018-06-19 | Intuit Inc. | Method and system for providing disaster recovery services using elastic virtual computing resources |
US20180032399A1 (en) * | 2016-07-26 | 2018-02-01 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Fault recovery management in a cloud computing environment |
CN108462656A (zh) * | 2016-12-09 | 2018-08-28 | 中国移动通信有限公司研究院 | 基于容器的业务融合部署的资源调度方法及装置 |
US20190258551A1 (en) * | 2018-02-20 | 2019-08-22 | International Business Machines Corporation | Extending Deployed Cloud Infrastructure for Disaster Recovery Sequencing |
CN109976771A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-07-05 | 新华三技术有限公司 | 一种应用的部署方法及装置 |
CN110209469A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-09-06 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | Dcn架构资源检测方法、装置、设备及计算机存储介质 |
CN111027736A (zh) * | 2019-07-30 | 2020-04-17 | 中国人民解放军国防科技大学 | 多目标优化下的微服务组合部署与调度方法 |
CN111682962A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-09-18 | 南方电网调峰调频发电有限公司信息通信分公司 | 一种电力数据网故障恢复方法、系统及存储介质 |
CN113518000A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-10-19 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 在线服务的实例数量调整的方法、装置及电子设备 |
CN113672240A (zh) * | 2021-08-21 | 2021-11-19 | 焦点科技股份有限公司 | 一种基于容器的多机房批量自动化部署应用的方法及系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
S. GOPISETTY等: "Automated planners for storage provisioning and disaster recovery", 《IBM JOURNAL OF RESEARCH AND DEVELOPMENT》, 31 July 2008 (2008-07-31), pages 353 * |
吉振领: "云环境下微服务的动态部署研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》, 15 March 2021 (2021-03-15), pages 139 - 104 * |
曹宇: "自主容器云下微服务部署调度的研究与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》, 15 February 2020 (2020-02-15), pages 139 - 205 * |
Also Published As
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