CN114185683A - 服务器的空闲程度确定方法、装置及存储介质 - Google Patents

服务器的空闲程度确定方法、装置及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114185683A
CN114185683A CN202111549480.3A CN202111549480A CN114185683A CN 114185683 A CN114185683 A CN 114185683A CN 202111549480 A CN202111549480 A CN 202111549480A CN 114185683 A CN114185683 A CN 114185683A
Authority
CN
China
Prior art keywords
degree
server
resource utilization
state information
idle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111549480.3A
Other languages
English (en)
Inventor
张志豪
熊昌伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
CHANJET INFORMATION TECHNOLOGY CO LTD
Original Assignee
CHANJET INFORMATION TECHNOLOGY CO LTD
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by CHANJET INFORMATION TECHNOLOGY CO LTD filed Critical CHANJET INFORMATION TECHNOLOGY CO LTD
Priority to CN202111549480.3A priority Critical patent/CN114185683A/zh
Publication of CN114185683A publication Critical patent/CN114185683A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5011Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resources being hardware resources other than CPUs, Servers and Terminals
    • G06F9/5016Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resources being hardware resources other than CPUs, Servers and Terminals the resource being the memory
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5027Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5061Partitioning or combining of resources
    • G06F9/5072Grid computing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

本申请公开一种服务器的空闲程度确定方法、装置及存储介质,该方法包括:获取服务器的资源利用状态信息和使用频度状态信息;确定资源利用状态信息对应的资源利用程度,以及使用频度状态信息对应的使用频繁程度;基于资源利用程度和使用频繁程度确定服务器的空闲程度端。本申请解决现有技术中对服务器空闲程度判断不准确导致的资源浪费的技术问题。

Description

服务器的空闲程度确定方法、装置及存储介质
技术领域
本申请涉及数据安全技术领域,具体而言,涉及一种服务器的空闲程度确定方法、装置及存储介质。
背景技术
随着公有云平台技术的不断推广,云服务器也被更多人购买和使用。相比传统的硬件资源成本较高,云服务器在一定程度上可以降低成本。用户租用云服务器后,通常云服务器的资源是固定的,当用户的业务减少时,对云服务器使用率不高,容易造成云服务器闲置。
现有情况下,可以对闲置的云服务器进行资源回收,但是由于现有的云服务器空闲判断方法无法准确的判断云服务器的空闲程度,导致仍有一些空闲的云服务器无法发现,从而导致云服务器的资源浪费。
针对上述现有技术中对服务器空闲程度判断不准确导致的资源浪费的技术问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种服务器的空闲程度确定方法、装置及存储介质,以至少解决现有技术中对服务器空闲程度判断不准确导致的资源浪费的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种服务器的空闲程度确定方法,该方法包括:获取服务器的资源利用状态信息和使用频度状态信息;确定资源利用状态信息对应的资源利用程度,以及使用频度状态信息对应的使用频繁程度;基于资源利用程度和使用频繁程度确定服务器的空闲程度。
在上述任一实施例的基础上,使用频度状态信息包括:网络使用信息和人工行为控制信息中的至少之一。
在上述任一实施例的基础上,网络使用信息包括:网卡流量消耗量和网络连接次数中的至少之一。
在上述任一实施例的基础上,人工行为控制信息包括:服务器登录次数和人工控制指令执行次数中的至少之一。
在上述任一实施例的基础上,资源利用状态信息包括:CPU利用率、内存利用率,以及磁盘使用变化率中的至少之一。
在上述任一实施例的基础上,当资源利用状态信息包括CPU利用率时,获取服务器的资源利用状态信息包括:从服务器采集多个时段的CPU利用率的短期最大值,将多个时段的CPU利用率的短期最大值的均值作为服务器的CPU利用率;
当资源利用状态信息包括内存利用率时,获取服务器的资源利用状态信息包括:从服务器采集多个时段的内存利用率的短期最大值,将多个时段的内存利用率的短期最大值的均值作为服务器的内存利用率。
在上述任一实施例的基础上,基于资源利用程度和使用频繁程度确定服务器的空闲程度,包括:
基于资源利用程度和使用频繁程度得到服务器对应的空闲程度值;在预设的数值范围和空闲程度的对应关系中,查找与空闲程度值所属的数值范围所对应的空闲程度,将查找到的空闲程度确定为服务器的空闲程度。
在上述任一实施例的基础上,基于资源利用程度和使用频繁程度得到服务器对应的空闲程度值,包括:确定资源利用程度和使用频繁程度中的最大数值作为服务器对应的空闲程度值。
根据本申请实施例的另一个方面,提供了一种服务器的空闲程度确定装置,该装置包括:获取模块,用于获取服务器的资源利用状态信息和使用频度状态信息;第一确定模块,用于确定资源利用状态信息对应的资源利用程度,以及使用频度状态信息对应的使用频繁程度;第二确定模块,用于基于资源利用程度和使用频繁程度确定服务器的空闲程度。
在上述任一实施例的基础上,使用频度状态信息包括:网络使用信息和人工行为控制信息中的至少之一。
在上述任一实施例的基础上,网络使用信息包括:网卡流量消耗量和网络连接次数中的至少之一。
在上述任一实施例的基础上,人工行为控制信息包括:服务器登录次数和人工控制指令执行次数中的至少之一。
在上述任一实施例的基础上,资源利用状态信息包括:CPU利用率、内存利用率,以及磁盘使用变化率中的至少之一。
在上述任一实施例的基础上,当资源利用状态信息包括CPU利用率时,获取服务器的资源利用状态信息包括:从服务器采集多个时段的CPU利用率的短期最大值,将多个时段的CPU利用率的短期最大值的均值作为服务器的CPU利用率;
当资源利用状态信息包括内存利用率时,获取服务器的资源利用状态信息包括:从服务器采集多个时段的内存利用率的短期最大值,将多个时段的内存利用率的短期最大值的均值作为服务器的内存利用率。
在上述任一实施例的基础上,基于资源利用程度和使用频繁程度确定服务器的空闲程度,包括:
基于资源利用程度和使用频繁程度得到服务器对应的空闲程度值;在预设的数值范围和空闲程度的对应关系中,查找与空闲程度值所属的数值范围所对应的空闲程度,将查找到的空闲程度确定为服务器的空闲程度。
在上述任一实施例的基础上,基于资源利用程度和使用频繁程度得到服务器对应的空闲程度值,包括:确定资源利用程度和使用频繁程度中的最大数值作为服务器对应的空闲程度值。
根据本申请实施例的另一个方面,提供了一种存储介质,存储介质包括存储的程序,其中,在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述任一实施例所述的方法。
在本申请实施例中,通过获取服务器的资源利用状态信息和使用频度状态信息来确定资源利用状态信息对应的资源利用程度,以及使用频度状态信息对应的使用频繁程度,然后基于资源利用程度和使用频繁程度确定服务器的空闲程度,本申请可以基于资源利用程度和使用频繁程度两个方面综合判断服务器空闲状态,从而可以提高判断服务器的空闲程度的准确度,避免服务器的资源浪费,进而解决了现有技术中对服务器空闲程度判断不准确导致的资源浪费的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1是根据本申请实施例的一种服务器的空闲程度确定方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图;
图2是根据本申请实施例的一种服务器的空闲程度确定方法的流程图;
图3是根据本申请实施例的空闲程度确定方法的示意图;
图4是根据本申请实施例的一种服务器的空闲程度确定装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是,本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例1
根据本申请实施例,还提供了一种服务器的空闲程度确定方法实施例,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本申请实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种服务器的空闲程度确定方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图。如图1所示,计算机终端10(或移动设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b,……,102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输装置106。除此以外,还可以包括:显示器、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解,图1所示的结构仅为示意,其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如,计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件,或者具有与图1所示不同的配置。
应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外,数据处理电路可为单个独立的处理模块,或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本申请实施例中所涉及到的,该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块,如本申请实施例中的服务器的空闲程度确定确定方法对应的程序指令/数据存储装置,处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器104可包括高速随机存储器,还可包括非易失性存储器,如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中,存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中,传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller,NIC),其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中,传输装置106可以为射频(Radio Frequency,RF)模块,其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD),该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或移动设备)的用户界面进行交互。
此处,需要说明的是,在一些可选实施例中,上述图1所示的计算机设备(或移动设备)可以包括硬件元件(包括电路)、软件元件(包括存储在计算机可读介质上的计算机代码)、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是,图1仅为特定具体实例的一个实例,并且旨在示出可存在于上述计算机设备(或移动设备)中的部件的类型。
本申请在上述运行环境下运行如图2所示的一种服务器的空闲程度确定方法。图2是根据本申请实施例的服务器的空闲程度确定方法的流程图,该方法可应用于图1所示的计算机终端。
参见图2所示,服务器的空闲程度确定方法可以包括:
步骤S201:获取服务器的资源利用状态信息和使用频度状态信息;
在一种可选的方案中,计算机终端可以是服务器的管理设备,可以监测服务器的多种状态信息,其中包括服务器的资源利用状态信息和使用频度状态信息。可选地,该服务器可以是云服务器或物理服务器。
在一种可选的方案中,使用频度状态信息可以用于表示服务器被用户使用的频繁程度。该使用频度状态信息,可以包括:网络使用信息和人工行为控制信息中的至少之一。其中,网络使用信息可以用于表示用户使用网络的频繁状态。人工行为控制信息可以用于表示用户控制服务器执行指令的频繁状态。
在一种可选的方案中,网络使用信息可以包括:网卡流量消耗量和网络连接次数中的至少之一。其中,网卡流量消耗量可以是指定时间段内网络输入流量和输出流量的最大值,单位可以是Mb/s。网络连接次数可以是指定时间段内该服务器建立TCP(Transmission Control Protocol,传输控制协议)连接数量的最大值。可选地,上述指定时间段可以是12小时、24小时、48小时,或者基于用户需求设置的其他时间段。
在一种可选的方案中,人工行为控制信息可以包括:服务器登录次数和人工控制指令执行次数中的至少之一。其中,服务器登录次数可以是指定时间段内用户登录该服务器的次数。人工控制指令执行次数可以是指定时间段内该服务器执行用户的控制指令的次数。可选地,上述指定时间段可以是12小时、24小时、48小时,或者基于用户需求设置的其他时间段。
在一种可选的方案中,资源利用状态信息可以用于表示在指定时间段内服务器的资源的使用情况。该资源利用状态信息可以包括:CPU利用率、内存利用率,以及磁盘使用变化率中的至少之一。其中,CPU利用率可以用于表示用户端运行的程序所占用的CPU资源的比例。内存利用率可以用于表示该服务器中内存占用的比例。磁盘使用变化率可以用于表示磁盘使用率最大比例和最小比例的差值。可选地,上述指定时间段可以是12小时、24小时、48小时,或者基于用户需求设置的其他时间段。
在一种可选的方案中,当资源利用状态信息包括CPU利用率时,获取服务器的资源利用状态信息具体可以包括:从服务器采集多个时段的CPU利用率的短期最大值,将多个时段的CPU利用率的短期最大值的均值作为服务器的CPU利用率。例如,每10分钟采集一个CPU利用率的短期最大值,再将当日采集的多个短期最大值求平均,得到当日的CPU利用率。假设10分钟内,检测到服务器的CPU利用率分别为20%、25%、30%、50%、10%,则这10分钟内采集到的CPU利用率的短期最大值为50%。
或者,当资源利用状态信息包括内存利用率时,获取服务器的资源利用状态信息包括:从服务器采集多个时段的内存利用率的短期最大值,将多个时段的内存利用率的短期最大值的均值作为服务器的内存利用率。例如,每10分钟采集一个内存利用率的短期最大值,再将当日采集的多个短期最大值求平均,得到当日的内存利用率。假设10分钟内,检测到服务器的内存利用率分别为20%、25%、30%、50%、10%,则这10分钟内采集到的内存利用率的短期最大值为50%。
现有的CPU利用率和内存利用率的采集方法通常是采集当日的全部值的平均值,这样导致某些时刻的最大值被忽略掉,从而导致采集结果不够准确;而本实施例中的采集方法可以采集到服务器的短期最大值,并基于短期最大值取得平均值,因此可以避免峰值被消除,进而可以提升采集数据的准确度。
在一种可选的方案中,上述资源利用状态信息中的各项信息和使用频度状态信息中的各项状态信息可以预先设定,或者由管理员选定。可选地,可以将资源利用状态信息中的CPU利用率、内存利用率、磁盘使用变化率,以及使用频度状态信息中的网卡流量消耗量、网络连接次数、服务器登录次数、人工控制指令执行次数,这些项部分或全部地预先设置为默认选项,管理员可以直接基于这些默认选项进行空闲程度判断,也可以根据实际需求选择默认选项中的部分选项,例如选择资源利用状态信息中的CPU利用率、内存利用率,以及使用频度状态信息中的网络连接次数、服务器登录次数,作为最终的判断空闲程度的选项。本实施例可以根据实际需求选择需要作为服务器空闲程度判断的部分状态信息,从而可以增强不同场景的适应性,也可以避免因获取全部状态信息而导致的计算负担过重的问题。
步骤S202:确定资源利用状态信息对应的资源利用程度,以及使用频度状态信息对应的使用频繁程度;
在一种可选的方案中,可以根据预设的打分规则,确定资源利用状态信息对应的资源利用程度,以及使用频度状态信息对应的使用频繁程度。可选地,该打分规则可以是预先设定的,也可以根据管理员指令进行修改。可选地,资源利用程度和使用频繁程度可以通过数值进行表示,例如百分制的数值,或其他打分制的数值等。
举例来讲,资源利用程度和使用频繁程度中的各项状态信息以及打分规则可以如下表所示:
Figure BDA0003416986730000081
其中,由于上述各项状态信息的单位不同,为了平衡各项状态信息最终的分值,可以为部分项目乘以指定系数,如表中所示的打分规则列中的部分项目中n乘以的指定系数(如1.5、2、5、0.002等),通过将分值乘以指定系数可以平衡各项状态信息的单位差异,避免因为单位差异造成打分数值的差异过大,提升判断结果的准确性。
步骤S203:基于资源利用程度和使用频繁程度确定服务器的空闲程度。
在一种可选的方案中,基于资源利用程度和使用频繁程度确定服务器的空闲程度时,首先可以基于上述资源利用程度和使用频繁程度得到服务器对应的空闲程度值。
在一种可选的方案中,确定资源利用程度和使用频繁程度中的最大数值作为所述服务器对应的空闲程度值。例如比较上表中的各项状态信息通过打分规则得到的分数值,即各项状态信息对应的程度值,其中分数值大的一项可以作为服务器的空闲程度值。例如,当上述各项的分数值分别为:CPU利用率(20分)、内存利用率(10分)、磁盘使用变化率(25分)、网卡流量消耗量(10分)、网络连接次数(50分)、服务器登录次数(40分)、人工控制指令执行次数(20分),则可以选择最大的分数值(50分)作为服务器的空闲程度值。
在一种可选的方案中,还可以根据实际场景需求分别为上述各项状态信息设置有权重系数,可以比较各项状态信息对应的分数值加权后的数值,以加权后的数值的最大分数值作为服务器的空闲程度值。可选地,该加权系数还可以依据管理员的指令修改,因此可以使管理员根据不同场景需求调整权重系数,从而使本申请的空闲程度确定方法适应于更多应用场景。
在一种可选的方案中,得到服务器对应的空闲程度值后,可以进一步在预设的数值范围和空闲程度的对应关系中,查找与该空闲程度值所属的数值范围所对应的空闲程度,将查找到的该空闲程度确定为该服务器的空闲程度。
可选地,可以将预先设置一个阈值,从而得到两个数值范围,例如第一数值范围[0,50)对应空闲程度为“空闲”和第二数值范围[50,100]对应空闲程度为“非空闲”,当获取服务器的空闲程度值后,查找该空闲程度值所属的数值范围,从而确定该空闲程度值对应的空闲程度。例如,当空闲程度值为40时,属于第一数值范围,因此可以确定该服务器为空闲状态;当空闲程度值为80时,属于第二数值范围,因此可以确定该服务器为非空闲状态。
可选地,还可以将预先设置多个数值范围,例如第一数值范围[0,30)对应空闲程度为“空闲”、第二数值范围[30,60)对应空闲程度为“在用”、第三数值范围[60,100]对应空闲程度为“忙碌”。当获取服务器的空闲程度值后,如图3所示,确定空闲程度的具体方法包括:
步骤S301:判断空闲程度值N所属的数值范围;若N∈[0,30),则转步骤S302;若N∈[30,60),则转步骤S303;若N∈[60,100],则转步骤S304;
步骤S302:确定空闲程度值N属于第一数值范围,转步骤S305;
步骤S303:确定空闲程度值N属于第二数值范围,转步骤S306;
步骤S304:确定空闲程度值N属于第三数值范围,转步骤S307;
步骤S305:将第一数值范围对应的空闲程度(空闲)作为服务器的空闲程度。
步骤S306:将第二数值范围对应的空闲程度(在用)作为服务器的空闲程度。
步骤S307:将第三数值范围对应的空闲程度(忙碌)作为服务器的空闲程度。
查找该空闲程度值所属的数值范围,从而确定该空闲程度值对应的空闲程度。例如,当空闲程度值为10时,属于第一数值范围,因此可以确定该服务器为空闲状态。当空闲程度值为40时,属于第二数值范围,因此可以确定该服务器为在用状态。当空闲程度值为80时,属于第三数值范围,因此可以确定该服务器为忙碌状态。
在本申请实施例中,通过获取服务器的资源利用状态信息和使用频度状态信息来确定资源利用状态信息对应的资源利用程度,以及使用频度状态信息对应的使用频繁程度,然后基于资源利用程度和使用频繁程度确定服务器的空闲程度,本申请可以基于资源利用程度和使用频繁程度两个方面综合判断服务器空闲状态,从而可以提高判断服务器的空闲程度的准确度,避免服务器的资源浪费,进而解决了现有技术中对服务器空闲程度判断不准确导致的资源浪费的技术问题。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,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,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,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,所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的服务器的空闲程度确定方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例的方法。
实施例2
根据本申请实施例,还提供了一种用于实施上述服务器的空闲程度确定方法的服务器的空闲程度确定装置,该装置以软件或硬件方式实现于图1所述的计算机终端。
如图4所示,该服务器的空闲程度确定装置400包括:获取模块401,第一确定模块402以及第二确定模块403。其中:
获取模块401,用于获取服务器的资源利用状态信息和使用频度状态信息;
第一确定模块402,用于确定所述资源利用状态信息对应的资源利用程度,以及所述使用频度状态信息对应的使用频繁程度;
第二确定模块403,用于基于所述资源利用程度和所述使用频繁程度确定所述服务器的空闲程度。
此处,需要说明的是,上述获取模块4002,第一确定模块4004以及第二确定模块4006对应于实施例1中的步骤S202至步骤S206,上述三个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同,但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是,上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例1提供的计算机终端10中。
可选地,使用频度状态信息包括:网络使用信息和人工行为控制信息中的至少之一。
可选地,网络使用信息包括:网卡流量消耗量和网络连接次数中的至少之一。
可选地,人工行为控制信息包括:服务器登录次数和人工控制指令执行次数中的至少之一。
可选地,资源利用状态信息包括:CPU利用率、内存利用率,以及磁盘使用变化率中的至少之一。
可选地,当资源利用状态信息包括CPU利用率时,获取服务器的资源利用状态信息包括:从服务器采集多个时段的CPU利用率的短期最大值,将多个时段的CPU利用率的短期最大值的均值作为服务器的CPU利用率;
当资源利用状态信息包括内存利用率时,获取服务器的资源利用状态信息包括:从服务器采集多个时段的内存利用率的短期最大值,将多个时段的内存利用率的短期最大值的均值作为服务器的内存利用率。
可选地,基于资源利用程度和使用频繁程度确定服务器的空闲程度,包括:
基于资源利用程度和使用频繁程度得到服务器对应的空闲程度值;在预设的数值范围和空闲程度的对应关系中,查找与空闲程度值所属的数值范围所对应的空闲程度,将查找到的空闲程度确定为服务器的空闲程度。
可选地,基于资源利用程度和使用频繁程度得到服务器对应的空闲程度值,包括:确定资源利用程度和使用频繁程度中的最大数值作为服务器对应的空闲程度值。
实施例3
本申请的实施例可以提供一种计算设备,该计算设备可以是计算机终端群中的任意一个计算机终端设备。可选地,在本实施例中,上述计算设备也可以替换为移动终端等终端设备。可选地,在本实施例中,上述计算机设备可以实现上述服务器的空闲程度确定方法。
可选地,在本实施例中,上述计算设备可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。
可选地,在本实施例中,上述计算设备包括一个或多个处理器、存储器、以及传输装置。其中,存储器可用于存储软件程序以及模块。处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理。
可选地,存储器可包括高速随机存储器,还可以包括非易失性存储器,如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中,存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至计算设备120。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
在本实施例中,上述计算设备中的处理器运行存储的程序代码时可以执行以下方法步骤:获取服务器的资源利用状态信息和使用频度状态信息;确定资源利用状态信息对应的资源利用程度,以及使用频度状态信息对应的使用频繁程度;基于资源利用程度和使用频繁程度确定服务器的空闲程度。
进一步地,在本实施例中,上述计算设备中的处理器运行存储的程序代码时可以执行实施例1中所列举的任一方法步骤,囿于篇幅不再赘述。
实施例4
本申请的实施例还提供了一种存储介质。可选地,在本实施例中,上述存储介质可以用于保存上述服务器的空闲程度确定方法所执行的程序代码。
可选地,在本实施例中,上述存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中,或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。
可选地,在本实施例中,存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码:获取服务器的资源利用状态信息和使用频度状态信息;确定资源利用状态信息对应的资源利用程度,以及使用频度状态信息对应的使用频繁程度;基于资源利用程度和使用频繁程度确定服务器的空闲程度。
进一步地,在本实施例中,存储介质被设置为存储用于执行实施例1中所列举的任一方法步骤的程序代码,囿于篇幅不再赘述。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本申请的上述实施例中,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。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本申请的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种服务器的空闲程度确定方法,其特征在于,该方法包括:
获取服务器的资源利用状态信息和使用频度状态信息;
确定所述资源利用状态信息对应的资源利用程度,以及所述使用频度状态信息对应的使用频繁程度;
基于所述资源利用程度和所述使用频繁程度确定所述服务器的空闲程度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述使用频度状态信息包括:
网络使用信息和人工行为控制信息中的至少之一。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述网络使用信息包括:
网卡流量消耗量和网络连接次数中的至少之一。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述人工行为控制信息包括:
服务器登录次数和人工控制指令执行次数中的至少之一。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述资源利用状态信息包括:
CPU利用率、内存利用率,以及磁盘使用变化率中的至少之一。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,当所述资源利用状态信息包括CPU利用率时,所述获取服务器的资源利用状态信息包括:
从所述服务器采集多个时段的CPU利用率的短期最大值,将所述多个时段的CPU利用率的短期最大值的均值作为所述服务器的CPU利用率;
当所述资源利用状态信息包括内存利用率时,所述获取服务器的资源利用状态信息包括:
从所述服务器采集多个时段的内存利用率的短期最大值,将所述多个时段的内存利用率的短期最大值的均值作为所述服务器的内存利用率。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述资源利用程度和所述使用频繁程度确定所述服务器的空闲程度,包括:
基于所述资源利用程度和所述使用频繁程度得到所述服务器对应的空闲程度值;
在预设的数值范围和空闲程度的对应关系中,查找与所述空闲程度值所属的数值范围所对应的空闲程度,将查找到的所述空闲程度确定为所述服务器的空闲程度。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述基于所述资源利用程度和所述使用频繁程度得到所述服务器对应的空闲程度值,包括:
确定所述资源利用程度和所述使用频繁程度中的最大数值作为所述服务器对应的空闲程度值。
9.一种服务器的空闲程度确定装置,其特征在于,该装置包括:
获取模块,用于获取服务器的资源利用状态信息和使用频度状态信息;
第一确定模块,用于确定所述资源利用状态信息对应的资源利用程度,以及所述使用频度状态信息对应的使用频繁程度;
第二确定模块,用于基于所述资源利用程度和所述使用频繁程度确定所述服务器的空闲程度。
10.一种存储介质,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如权利要求1-8任一项所述的方法。
CN202111549480.3A 2021-12-17 2021-12-17 服务器的空闲程度确定方法、装置及存储介质 Pending CN114185683A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111549480.3A CN114185683A (zh) 2021-12-17 2021-12-17 服务器的空闲程度确定方法、装置及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111549480.3A CN114185683A (zh) 2021-12-17 2021-12-17 服务器的空闲程度确定方法、装置及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114185683A true CN114185683A (zh) 2022-03-15

Family

ID=80544263

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111549480.3A Pending CN114185683A (zh) 2021-12-17 2021-12-17 服务器的空闲程度确定方法、装置及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114185683A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115408163A (zh) * 2022-10-31 2022-11-29 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种基于批处理动态调节的模型推理调度方法及系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115408163A (zh) * 2022-10-31 2022-11-29 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种基于批处理动态调节的模型推理调度方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106897284B (zh) 电子书籍的推荐方法及装置
CN109918205B (zh) 一种边缘设备调度方法、系统、装置及计算机存储介质
CN108764056B (zh) 亮度调节方法及相关产品
CN110688281A (zh) 监控系统中的告警方法、装置以及存储介质
EP3779689A1 (en) Method and system for scheduling virtual machine
CN114185683A (zh) 服务器的空闲程度确定方法、装置及存储介质
CN114338159A (zh) 访问限制方法、装置、非易失性存储介质及处理器
CN111340911A (zh) 确定k线图中的连线的方法、装置以及存储介质
CN111369270A (zh) 奖励资源的分配方法、装置和系统
CN109194571B (zh) 基于优先级的发布信息的方法、设备以及存储介质
CN115309876A (zh) 唤醒词推荐度的计算方法、装置、电子设备及存储介质
CN110647543A (zh) 数据聚合方法、装置以及存储介质
CN112765431A (zh) 需求信息的处理方法、装置以及存储介质
CN112836971A (zh) 配额资源的确定方法和装置、电子设备和存储介质
CN110609701A (zh) 提供服务的方法、装置和存储介质
CN110597574A (zh) 账户的匹配方法、装置以及存储介质
CN111177625A (zh) 数据获取方法、数据上报方法、终端设备及存储介质
CN115914391A (zh) 云存储资源池调度方法及装置、系统
CN110888573A (zh) 对控件进行标识的方法、装置以及存储介质
CN111291291B (zh) 页面加载时间的处理方法和装置、系统
CN111985738A (zh) 项目的绩效管理方法、系统及存储介质
CN111831130A (zh) 输入内容的推荐方法、终端设备以及存储介质
CN110618936A (zh) 应用程序的性能评估方法、装置以及存储介质
CN116450749A (zh) 数据的处理方法和装置、存储介质及电子设备
CN112015629B (zh) 散热性能的检测方法及装置、系统、存储介质、电子装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination