CN117271066B - 应用部署方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种应用部署方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及计算机技术领域。获取待部署信息；所待部署信息包括：应用与组件的对应关系、组件对应的组件实例信息以及资源信息；基于组件实例所需的资源条件，以及反亲和策略确定组件实例和资源的目标对应关系；反亲和策略为同一组件对应的多个组件实例分别部署在不同虚拟机资源；根据目标对应关系部署应用。在初始部署时，基于反亲和策略确定的组件实例和虚拟机资源的对应关系，基于对应关系自动进行应用部署，以此达到提高应用的整体性能、节约资源成本的目的。本申请的部署方法性能稳定可控、数据安全可靠，提升了应用的服务质量。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种应用部署方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
Kubernetes(K8s)是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，在Docker技术的基础上，为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性和高可用性。
一个容器平台的主要功能就是为容器分配运行时所需要的计算，存储和网络资源，以满足访问量以及资源消耗的需求。
相关技术中对容器的布置方式为基于容器所需资源为容器分配虚拟机，这种方式难以对虚拟机资源实现充分利用，造成资源浪费，同时稳定性较差。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种应用部署方法、装置、电子设备及可读存储介质。
第一方面，本申请实施例公开了一种应用部署方法，所述方法包括：
获取待部署信息；所述待部署信息包括：应用与组件的对应关系、所述组件对应的组件实例信息以及资源信息；
基于组件实例所需的资源条件，以及反亲和策略确定所述组件实例和资源的目标对应关系；所述反亲和策略为同一所述组件对应的多个组件实例分别部署在不同虚拟机资源；
根据所述目标对应关系部署所述应用。
可选地，所述根据所述目标对应关系部署所述应用之后，所述方法还包括：
设置所述组件对应的组件实例数量的伸缩策略，所述伸缩策略用于根据访问所述组件实例的访问量以及所述组件实例的资源消耗情况，自适应调整所述组件对应的组件实例数量。
可选地，所述设置所述组件对应的组件实例数量的伸缩策略之后，所述方法还包括：
响应于服务请求，根据所述组件实例的负载情况，将所述服务请求分发至目标组件实例进行处理。
可选地，所述根据所述组件实例的负载情况，将所述服务请求分发至目标组件实例进行处理，包括：
获取每个组件实例的负载情况；
根据所述负载情况，确定负载压力最小的目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理。
可选地，所述根据所述组件实例的负载情况，将所述服务请求分发至目标组件实例进行处理，包括：
获取每个组件实例的负载情况；
根据所述负载情况，确定负载压力小于预设阈值的组件实例集合；
从所述组件实例集合中确定目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理。
可选地，所述从所述组件实例集合中确定目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理，包括：
从所述组件实例集合中随机确定目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理；或，
从所述组件实例集合中确定空闲时间最长的组件实例为目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理。
可选地，所述资源包括虚拟机资源，所述基于组件实例所需的资源条件，以及反亲和策略确定所述组件实例和资源的目标对应关系，包括：
根据不同所述组件实例所需的资源条件，确定不同所述组件实例对应的虚拟机资源类型集合；其中，不同类型的虚拟机资源具有不同的处理性能；
在确定组件实例集合以及所述虚拟机资源类型集合的情况下，基于所述反亲和策略确定所述组件实例和虚拟机资源的目标对应关系。
可选地，所述在确定组件实例集合以及所述资源类型集合的情况下，基于所述反亲和策略确定所述组件实例和虚拟机资源的目标对应关系，包括：
在满足所述组件实例所需的资源条件，以及满足所述组件实例所需部署的虚拟机资源数量最少，以及满足反亲和策略的要求下，建立确定每种虚拟机资源类型对应的虚拟机资源的数量，以及确定虚拟机资源和所述组件实例的映射关系的数学模型；
基于对所述数学模型的求解结果，确定所述组件实例和资源的目标对应关系。
可选地，所述设置所述组件对应的组件实例数量的伸缩策略之后，所述方法还包括：
获取所述组件实例的访问量以及资源消耗信息；
基于所述伸缩策略，对所述访问量以及所述资源消耗信息分析，确定组件实例的性能情况；
基于所述性能情况，对所述组件对应的组件实例执行增加组件实例或减少组件实例的操作。
可选地，所述伸缩策略包括访问量大于第一阈值时，增加组件实例或资源消耗信息大于第二阈值时，增加组件实例，所述基于所述伸缩策略，对所述访问量以及所述资源消耗信息分析，确定组件实例的性能情况，包括：
判断所述访问量是否大于第一阈值，以及判断所述资源消耗信息是否大于第二阈值；所述资源消耗信息包括：CPU消耗信息、内存占用信息以及存储占用信息中的至少一种；
在所述访问量大于第一阈值或所述资源消耗信息大于第二阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现低于预设性能要求。
可选地，所述伸缩策略包括访问量小于第三阈值时，减少组件实例或资源消耗信息小于第四阈值时，减少组件实例，所述基于所述伸缩策略，对所述访问量以及所述资源消耗信息分析，确定组件实例的性能情况，包括：
判断所述访问量是否小于第三阈值，以及判断所述资源消耗信息是否小于第四阈值；所述资源消耗信息包括：CPU消耗信息、内存占用信息以及存储占用信息中的至少一种；
在所述访问量小于第三阈值或所述资源消耗信息小于第四阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现高于预设性能要求。
可选地，所述伸缩策略定义了访问量和资源消耗信息所占权重，以及用于确定增加组件实例的第五阈值和减少组件实例的第六阈值，所述基于所述伸缩策略，对所述访问量以及所述资源消耗信息分析，确定组件实例的性能情况，包括：
基于所述权重确定所述访问量和资源消耗信息对应的综合负载值；
在所述综合负载值大于所述第五阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现低于预设性能要求；
在所述综合负载值小于所述第六阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现高于预设性能要求。
可选地，所述基于所述性能情况，对所述组件对应的组件实例执行增加组件实例或减少组件实例的操作，包括：
在所述性能情况指示所述组件实例的性能表现低于预设性能要求的情况下，执行增加组件实例的操作；
在所述性能情况指示所述组件实例的性能表现高于预设性能要求的情况下，执行减少组件实例的操作。
可选地，所述在所述性能情况指示所述组件实例的性能表现低于预设性能要求的情况下，执行增加组件实例的操作，包括：
根据所述组件实例的性能表现，确定待增加组件实例的第一数量；
按照所述第一数量执行增加组件实例的操作。
可选地，所述按照所述第一数量执行增加组件实例的操作，包括：
基于反亲和策略，确定待增加组件实例对应的待分配虚拟机资源；
基于所述待分配虚拟机资源部署所述待增加组件实例。
可选地，所述在所述性能情况指示所述组件实例的性能表现高于预设性能要求的情况下，执行减少组件实例的操作，包括：
根据所述组件实例的性能表现，确定待减少组件实例的第二数量；
按照所述第二数量执行减少组件实例的操作。
可选地，所述按照所述第二数量执行减少组件实例的操作，包括：
基于所述第二数量的待减少组件实例，确定待释放虚拟机资源；
释放所述待释放虚拟机资源。
可选地，所述获取待部署信息之前，所述方法还包括：
基于Kubernetes将应用组件分离解耦。
第二方面，本申请实施例公开了一种应用部署装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取待部署信息；所述待部署信息包括：应用与组件的对应关系、所述组件对应的组件实例信息以及资源信息；
确定模块，用于基于组件实例所需的资源条件，以及反亲和策略确定所述组件实例和资源的目标对应关系；所述反亲和策略为同一所述组件对应的多个组件实例分别部署在不同虚拟机资源；
部署模块，用于根据所述目标对应关系部署所述应用。
第三方面，本申请实施例还公开了一种电子设备，包括处理器和存储器、所述存储器存储可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
第四方面，本申请实施例还公开了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
本申请实施例中，获取待部署信息；所述待部署信息包括：应用与组件的对应关系、所述组件对应的组件实例信息以及资源信息；基于组件实例所需的资源条件，以及反亲和策略确定所述组件实例和资源的目标对应关系；所述反亲和策略为同一所述组件对应的多个组件实例分别部署在不同虚拟机资源； 根据所述目标对应关系部署所述应用。本申请通过OpenStack的计算反亲和、存储多后端特性，提出一种云上应用基于多实例反亲和技术的优化部署方法，在初始部署时，基于反亲和策略确定的组件实例和虚拟机资源的对应关系，基于对应关系自动进行应用部署，以此达到提高应用的整体性能、节约资源成本的目的。本申请的部署方法性能稳定可控、数据安全可靠，提升了应用的服务质量。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种应用部署方法的步骤流程图；
图2是本发明实施例提供的一种架构图；
图3是本发明实施例提供的一种部署示意图；
图4是本发明实施例提供的又一种应用部署方法的步骤流程图；
图5是本发明实施例提供的一种应用部署方式；
图6是本发明实施例提供的一种应用部署装置的框图；
图7是本发明实施例提供的一种电子设备的框图；
图8是本发明实施例提供的又一种电子设备的框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明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发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
下面对本申请涉及的概念进行说明。
Kubernetes是一个以容器为中心的基础架构，可以实现在物理集群或虚拟机集群上调度和运行容器，提供容器自动部署、扩展和管理的开源平台。满足了应用程序在生产环境中的一些通用需求：应用实例副本、水平自动扩展、命名与发现、负载均衡、滚动升级、资源监控等。当前大部分的云上应用都已实现基于Kubernetes化的业务架构改造，采用虚拟机集群作为载体方式部署、发布业务系统，对外提供服务。
OpenStack 一个开源的云计算管理平台项目。
针对集群化的云上应用，如何快速实现应用集群的配置部署、如何保证应用集群的稳定可靠、如何降低应用集群的运维成本已成为业界关注的技术点。针对此问题，提出了本发明的方案，本发明利用Kubernetes化应用的多实例技术，并基于OpenStack的计算反亲和、存储多后端特性，提出一种云上应用基于多实例反亲和技术的优化部署方法，为应用提供一套性能稳定可控、数据安全可靠、有灾备冗余能力的云上运行保障体系，进而提升用户的使用体验和产品口碑，具体如下：
参考图1，其示出了本申请实施例提供的应用部署方法的步骤流程图，所述方法包括：
步骤101，获取待部署信息；所述待部署信息包括：应用与组件的对应关系、所述组件对应的组件实例信息以及资源信息。
在本发明实施例中，待部署信息包括：应用与组件的对应关系、所述组件对应的组件实例信息以及资源信息。一个应用可包括多个组件、一个组件可包括多个组件实例，一个组件包括的多个组件实例可以为提供同一种类型服务的组件实例，也可以为提供不容类型服务的组件实例。资源信息可以是虚拟机资源，虚拟机运行在物理机上，用于为组件实例提供服务。待部署信息可用于确定组件实例和资源的对应关系。
步骤102，基于组件实例所需的资源条件，以及反亲和策略确定所述组件实例和资源的目标对应关系；所述反亲和策略为同一所述组件对应的多个组件实例分别部署在不同虚拟机资源；
在本发明实施例中，反亲和策略为同一所述组件对应的多个组件实例分别部署在不同虚拟机资源；以使得一个组件实例失效后，其他组件实例的运行不受影响，保证应用提供服务的稳定性。
进一步地，基于组件实例所需的资源条件，以及反亲和策略可以确定所述组件实例和资源的目标对应关系，具体地，根据组件实例所需的资源条件以及反亲和策略可以建立求解对应关系的数学模型，通过对数学模型的求解确定目标对应关系，目标对应关系可用于部署组件实例。
步骤103，在本发明实施例中，根据所述目标对应关系部署所述应用。
在本发明实施例中，根据确定的目标对应关系可实现自动部署应用。
进一步地，应用在部署后，在运行时还可以基于设置的组件对应的组件实例数量的伸缩策略，伸缩策略用于根据访问所述组件实例的访问量以及所述组件实例的资源消耗情况，自适应调整所述组件对应的组件实例数量。例如，在访问量大的时候，增加组件的组件实例，在访问量小的时候，减少组件的组件实例，实现资源自适应的动态调整。
参考图2，图2示出了本发明实施例提供的一种架构图，其中，包括：云上应用：以虚拟机集群的方式部署的发布云上应用，每个集群下可包括多个虚拟机资源。应用采用Kubernetes容器化的模式进行设计，不同角色的应用服务组件的实例分别对应运行在不同虚拟机里。不同的应用之间采用租户隔离的方式保证用户访问和业务数据的安全性。
云平台资源：基于OpenStack进行集成融合的云管理平台，能够与服务器设备、存储设备、网络设备等资源通过驱动对接的方式适配融合，以此提供异构多样的虚拟化资源服务，为云上应用基于多实例反亲和技术的部署方法策略设计和部署实现提供了基础载体支撑。
参考图3，图3示出了本发明实施例提供的一种部署示意图，其中，包括：资源层：云平台对外提供的虚拟机资源，提供计算服务，用于云上应用业务组件部署、运行，是应用的运行载体。
服务层：每个应用组件包括多个组件实例，每个组件实例对应运行在一台虚拟机上，同组件实例对应的虚拟机，遵循反亲和策略(虚拟机位于不同的计算服务器上、虚拟机的云硬盘位于不同的存储资源池上)由云平台调度提供。
调度层：由业务组件实例通过组合调度对外发布的一个应用，当有大规模的用户发起服务请求时，转发调度模块会根据负载均衡策略分发不同类型的业务请求到对应的业务组件实例上，从而实现应用的整体负载均衡和较高响应时效，进而达到整体性能和体验提升的效果。
基于上述的部署原理示意图，云上应用基于多实例反亲和技术的优化部署方法，主要涉及对云上应用两个阶段的优化过程：初始态基于多实例反亲和技术的部署过程和运行态基于负载均衡的应用实例动态调整过程。通过初始态基于多实例反亲和技术的部署即确定了应用的组件与实例的映射关系、实例与虚拟机的映射关系。在运行态时云上应用通过云平台的资源监控结合对虚拟机资源消耗的统计，在保证满足服务质量要求及所使用的虚拟机数目最少的目标下，对组件的实例数进行弹性的增加或减少，以此实现提高应用的整体性能、节约资源成本的优化目标。
综上，本申请实施例中，获取待部署信息；所述待部署信息包括：应用与组件的对应关系、所述组件对应的组件实例信息以及资源信息；基于组件实例所需的资源条件，以及反亲和策略确定所述组件实例和资源的目标对应关系；所述反亲和策略为同一所述组件对应的多个组件实例分别部署在不同虚拟机资源； 根据所述目标对应关系部署所述应用。本申请通过OpenStack的计算反亲和、存储多后端特性，提出一种云上应用基于多实例反亲和技术的优化部署方法，在初始部署时，基于反亲和策略确定的组件实例和虚拟机资源的对应关系，基于对应关系自动进行应用部署，以此达到提高应用的整体性能、节约资源成本的目的。本申请的部署方法性能稳定可控、数据安全可靠，提升了应用的服务质量。
参考图4，其示出了本申请实施例提供的又一种应用部署方法的步骤流程图，所述方法包括：
步骤201，获取待部署信息；所述待部署信息包括：应用与组件的对应关系、所述组件对应的组件实例信息以及资源信息。
此步骤可参考步骤101，此处不再赘述。
步骤202，根据不同所述组件实例所需的资源条件，确定不同所述组件实例对应的虚拟机资源类型集合；其中，不同类型的虚拟机资源具有不同的处理性能。
在本发明实施例中，不同类型的虚拟机资源具有不同的处理性能，例如虚拟机资源类型可以是八核处理器还是十六核处理器，不同类型的虚拟机资源可以为不同性能需求的组件实例提供服务。
例如，存在组件实例1、组件实例2和组件实例3，组件实例1的资源类型为资源类型1，组件实例2的资源类型为资源类型2，组件实例3的资源类型为资源类型2，那么，基于此可确定资源类型集合包括：资源类型1和资源类型2。基于确定的资源类型集合，可以进一步确定每种资源类型所需的具体数量，以满足组件实例的资源需求。
步骤203，在确定组件实例集合以及所述虚拟机资源类型集合的情况下，基于所述反亲和策略确定所述组件实例和虚拟机资源的目标对应关系。
在本发明实施例中，在确定组件实例集合以及虚拟机资源类型集合的情况下，可以基于所述反亲和策略确定组件实例和虚拟机资源的目标对应关系。
具体地，可以根据组件实例集合、组件实例的资源条件、虚拟机资源类型集合的综合计算，确定组件实例和虚拟机资源的目标对应关系。
可选地，步骤203包括：
子步骤2031，在满足所述组件实例所需的资源条件，以及满足所述组件实例所需部署的虚拟机资源数量最少，以及满足反亲和策略的要求下，建立确定每种虚拟机资源类型对应的虚拟机资源的数量，以及确定虚拟机资源和所述组件实例的映射关系的数学模型；
子步骤2032，基于对所述数学模型的求解结果，确定所述组件实例和资源的目标对应关系。
在本发明实施例中，针对子步骤2031和子步骤2032，设{C1，C2，…，Cn}为所有云上应用所需的组件库集合。APP= {APP1，APP2，…，APPn}为云上应用的类型集合， 表示应用与其所包含组件的映射关系。
设C= { C11，C12， C21，…，Cmn}为应用所需部署的组件实例集合，设 VM = {VM1，VM2，…，VMn}为虚拟机资源类型集合。根据应用的每个组件部署到虚拟机所需的硬件（CPU、内存、存储等）资源要求，遵循反亲和策略(虚拟机位于不同的计算服务器上、虚拟机的云硬盘位于不同的存储资源池上)确定虚拟机类型集合 VM 及 VM 中每种物理节点类型的硬件资源（CPU、内存、存储等）提供能力、及OpenStack反亲和配置规则。
在已确定应用所需部署的组件实例集合C和云平台提供的虚拟机类型集合 VM的情况下，确定VM中使用的虚拟机类型，在应用的初始态满足其部署的资源和性能质量要求及所使用虚拟机数最少的目标下，确定集合VM中每种类型虚拟机的数量，以及与云上应用各组件实例的部署映射关系，可基于此建立组合优化问题的相关数学模型，求解元素间的映射关系。进一步地，数学模型可以利用遗传算法、蚁群算法等路径优化算法建立，在需要确定的组件实例和虚拟机资源的对应关系数量较多的情况下，通过建立数学模型求解的方式，可以准确快速计算出组件实例和虚拟机资源的目标对应关系，提高应用部署的效率，节约人力资源。
步骤204，根据所述目标对应关系部署所述应用。
可选地，步骤204之后，所述方法还包括：
步骤205，设置所述组件对应的组件实例数量的伸缩策略，所述伸缩策略用于根据访问所述组件实例的访问量以及所述组件实例的资源消耗情况，自适应调整所述组件对应的组件实例数量。
在本发明实施例中，当完成应用的初始态部署后，对于每个应用组件的实例而言，根据设定的内部负载均衡和伸缩策略可以进行组件实例的自适应调整。当应用进入运行态时，随着访问此组件实例请求规模和资源消耗的变化，组件实例的数目会根据制定的策略进行弹性的增加或者减少，以此达到提高应用的整体性能、节约资源成本的目的。
可选地，步骤205之后，所述方法还包括：
步骤206，响应于服务请求，根据所述组件实例的负载情况，将所述服务请求分发至目标组件实例进行处理。
在本发明实施例中，在接收到服务请求时，调度层可以基于组件实例的负载情况，将服务请求分发至目标组件实例进行处理。例如：服务请求所对应的组件实例为组件实例1和组件实例2，调度层可以基于组件实例1和组件实例2各自的负载情况，将服务请求分发至其中的一个进行处理，达到每个组件实例负载均衡的目的，防止某个组件实例过载崩溃。
可选地，步骤206包括：
子步骤2061，获取每个组件实例的负载情况；
子步骤2062，根据所述负载情况，确定负载压力最小的目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理。
在本发明实施例中，针对子步骤2061和子步骤2062，调度层可以获取每个组件实例的负载情况；根据所述负载情况，确定负载压力最小的目标组件实例，并将所述服务请求分发至目标组件实例进行处理。
可选地，步骤206包括：
子步骤2063，获取每个组件实例的负载情况；
子步骤2064，根据所述负载情况，确定负载压力小于预设阈值的组件实例集合；
子步骤2065，从所述组件实例集合中确定目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理。
在本发明实施例中，针对子步骤2063至子步骤2065，调度层可以获取每个组件实例的负载情况；根据负载情况，确定负载压力小于预设阈值的组件实例集合；预设阈值可以是人为设置的阈值，本申请实施例在此不做限定。在确定了组件实例集合后，从中确定至少一个组件实例去响应服务请求。
可选地，子步骤2065包括：
子步骤20651，从所述组件实例集合中随机确定目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理；或，
子步骤20652，从所述组件实例集合中确定空闲时间最长的组件实例为目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理。
在本发明实施例中，针对子步骤20651至子步骤20652，从所述组件实例集合中确定目标组件实例的方法可以是：从所述组件实例集合中随机确定目标组件实例，或者，从所述组件实例集合中确定空闲时间最长的组件实例为目标组件实例。以此来达到每个组件实例负载均衡的目的。
可选地，步骤205之后，所述方法还包括：
步骤207，获取所述组件实例的访问量以及资源消耗信息；
步骤208，基于所述伸缩策略，对所述访问量以及所述资源消耗信息分析，确定组件实例的性能情况。
在本发明实施例中，针对步骤206和步骤207，云平台还可以实时获取所述组件实例的访问量以及资源消耗信息，基于伸缩策略，对访问量以及资源消耗信息分析，确定组件实例的性能情况，进而动态调整组件实例的数量。
可选地，所述伸缩策略包括访问量大于第一阈值时，增加组件实例或资源消耗信息大于第二阈值时，增加组件实例，步骤207包括：
子步骤2081，判断所述访问量是否大于第一阈值，以及判断所述资源消耗信息是否大于第二阈值；所述资源消耗信息包括：CPU消耗信息、内存占用信息以及存储占用信息中的至少一种；
子步骤2082，在所述访问量大于第一阈值或所述资源消耗信息大于第二阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现低于预设性能要求。
在本发明实施例中，针对子步骤2081和子步骤2082，伸缩策略包括访问量大于第一阈值时，增加组件实例或资源消耗信息大于第二阈值时，增加组件实例，此时，可将访问量和资源消耗信息分别与第一阈值和第二阈值比较，判断是否满足组件实例增加条件，进而增加组件实例。
可选地，所述伸缩策略包括访问量小于第三阈值时，减少组件实例或资源消耗信息小于第四阈值时，减少组件实例，步骤208包括：
子步骤2083，判断所述访问量是否小于第三阈值，以及判断所述资源消耗信息是否小于第四阈值；所述资源消耗信息包括：CPU消耗信息、内存占用信息以及存储占用信息中的至少一种；
子步骤2084，在所述访问量小于第三阈值或所述资源消耗信息小于第四阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现高于预设性能要求。
在本发明实施例中，针对子步骤2083和子步骤2084，所述伸缩策略包括访问量小于第三阈值时，减少组件实例或资源消耗信息小于第四阈值时，减少组件实例，此时，可将访问量和资源消耗信息分别与第三阈值和第四阈值比较，判断是否满足组件实例减少条件，进而减少组件实例。以此达到提高应用的整体性能、节约资源成本的目的。
可选地，所述伸缩策略定义了访问量和资源消耗信息所占权重，以及用于确定增加组件实例的第五阈值和减少组件实例的第六阈值，步骤208包括：
子步骤2085，基于所述权重确定所述访问量和资源消耗信息对应的综合负载值；
子步骤2086，在所述综合负载值大于所述第五阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现低于预设性能要求；
子步骤2087，在所述综合负载值小于所述第六阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现高于预设性能要求。
在本发明实施例中，针对子步骤2085至子步骤2087，所述伸缩策略包括访问量和资源消耗信息所占权重，以及用于确定增加组件实例的第五阈值和减少组件实例的第六阈值，此时，可将访问量和资源消耗信息基于权重进行综合计算，得到每个组件实例的分别与第三阈值和第四阈值比较，判断是否满足组件实例的综合负载值，将综合负载值与第五阈值和第六阈值比较，确定是增加组件实例还是减少组件实例。以此达到提高应用的整体性能、节约资源成本的目的。
步骤209，基于所述性能情况，对所述组件对应的组件实例执行增加组件实例或减少组件实例的操作。
可选地，步骤209包括：
子步骤2091，在所述性能情况指示所述组件实例的性能表现低于预设性能要求的情况下，执行增加组件实例的操作。
在本发明实施例中，在性能情况指示所述组件实例的性能表现低于预设性能要求的情况下，表明当前组件实例负载较大，可能难以承载更大的访问量，因此可以执行增加组件实例的操作。
可选地，子步骤2091,包括：
子步骤20911，根据所述组件实例的性能表现，确定待增加组件实例的第一数量；
子步骤20912，按照所述第一数量执行增加组件实例的操作。
在本发明实施例中，针对子步骤20811和子步骤20812，根据组件实例的性能表现，可以确定待增加组件实例的第一数量；即通过组件实例的负载情况，可以确定还需增加几个组件实例来分担组件实例的访问请求。进而按照确定的第一数量执行增加组件实例的操作。
可选地，子步骤20912，包括:
子步骤A1，基于反亲和策略，确定待增加组件实例对应的待分配虚拟机资源；
子步骤A2，基于所述待分配虚拟机资源部署所述待增加组件实例。
在本发明实施例中，针对子步骤A1和子步骤A2，在确定了增加的组件实例后，继续基于反亲和策略，部署组件实例，以保证应用提供服务的安全性和稳定性。
子步骤2092，在所述性能情况指示所述组件实例的性能表现高于预设性能要求的情况下，执行减少组件实例的操作。
可选地，子步骤2092包括：
子步骤20921，根据所述组件实例的性能表现，确定待减少组件实例的第二数量；
子步骤20922，按照所述第二数量执行减少组件实例的操作。
在本发明实施例中，在性能情况指示所述组件实例的性能表现高于预设性能要求的情况下，表明当前组件实例所配置的资源大于组件实例需求的资源，资源较为空闲，可以将资源调配给其他组件实例是哟，因此可以执行减少组件实例的操作，以释放资源。
可选地，子步骤20922包括：
子步骤A3，基于所述第二数量的待减少组件实例，确定待释放虚拟机资源；
子步骤A4，释放所述待释放虚拟机资源。
在本发明实施例中，针对子步骤A3和子步骤A4，在确定了减少的组件实例后，将组件实例对应的虚拟机资源释放，释放后的虚拟机资源可用于其他组件实例。
可选地，步骤201之前，所述方法还包括：
步骤210，基于Kubernetes将应用组件分离解耦。
在本发明实施例中，使用本方法前，应用需要基于Kubernetes完成云上应用的适配改造，完成业务组件(如前端与后台数据库的分离)组件化分离解耦，进而支持组件多实例化的部署运行方式。
参考图5，图5示出了一种应用部署方式，初始态基于多实例反亲和技术的部署过程如附图5所示，组件1、组件2为应用1的业务组件，组件3、组件4为应用2的业务组件。为了满足用户的并发和应用的性能，应用1的组件采用多实例的方式分部署了2个组件1的实例C11、C12，2个组件2的实例 C21、C22，应用2的组件采用多实例的方式分部署了3个组件3的实例C31、 C32、C32，1个组件4的实例 C41。 VM1、VM2 、VM3为遵循反亲和策略原则由云平台调度提供的虚拟机类型，并能满足各组件运行对cpu、内存、存储的资源消耗。进而产生的初始态的部署方案：应用APP1的组件实例 C11、C12分别部署运行在不同类型的虚拟机 VM11、VM21，组件实例C21、C22分别部署运行在不同类型的虚拟机 VM12、 VM22；应用APP2的组件实例 C31、C32、C33分别部署运行在不同类型的虚拟机 VM13、 VM23、 VM31，组件实例C41部署运行在虚拟机VM32。在运行态下，组件1、组件2 ..等对应的组件实例可以基于访问量和资源消耗情况进行动态的调配，以此达到提高应用的整体性能、节约资源成本的目的。
综上，本申请实施例中，获取待部署信息；所述待部署信息包括：应用与组件的对应关系、所述组件对应的组件实例信息以及资源信息；基于所述组件实例所需的资源条件，以及反亲和策略确定所述组件实例和资源的目标对应关系；所述反亲和策略为同一所述组件对应的多个组件实例分别部署在不同虚拟机资源； 根据所述目标对应关系部署所述应用，并设置所述组件对应的组件实例数量的伸缩策略，所述伸缩策略用于根据访问所述组件实例的访问量以及所述组件实例的资源消耗情况，自适应调整所述组件对应的组件实例数量。本申请通过OpenStack的计算反亲和、存储多后端特性，提出一种云上应用基于多实例反亲和技术的优化部署方法，在初始部署时，基于确定的组件实例和虚拟机资源的对应关系，进行部署，并设置每个组件的伸缩策略。随着访问此组件实例请求规模和资源消耗的变化，组件实例的数目会根据制定的策略进行弹性的增加或者减少，以此达到提高应用的整体性能、节约资源成本的目的。本申请的部署方法性能稳定可控、数据安全可靠、有灾备冗余能力的云上运行保障体系，提升了应用的服务质量，提升了用户的使用体验和口碑。
参考图6，其示出了本申请实施例提供的一种应用部署装置30，所述装置包括：
获取模块301，用于获取待部署信息；所述待部署信息包括：应用与组件的对应关系、所述组件对应的组件实例信息以及资源信息；
确定模块302，用于基于组件实例所需的资源条件，以及反亲和策略确定所述组件实例和资源的目标对应关系；所述反亲和策略为同一所述组件对应的多个组件实例分别部署在不同虚拟机资源；
部署模块303，用于根据所述目标对应关系部署所述应用。
可选地，所述装置还包括：
策略设置模块，用于设置所述组件对应的组件实例数量的伸缩策略，所述伸缩策略用于根据访问所述组件实例的访问量以及所述组件实例的资源消耗情况，自适应调整所述组件对应的组件实例数量。
可选地，所述装置还包括：
负载均衡模块，用于响应于服务请求，根据所述组件实例的负载情况，将所述服务请求分发至目标组件实例进行处理。
可选地，负载均衡模块，包括：
第一获取子模块，用于获取每个组件实例的负载情况；
第一分发子模块，用于根据所述负载情况，确定负载压力最小的目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理。
可选地，负载均衡模块，包括：
第二取子模块，用于获取每个组件实例的负载情况；
第一确定子模块，用于根据所述负载情况，确定负载压力小于预设阈值的组件实例集合；
第二分发子模块，用于从所述组件实例集合中确定目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理。
可选地，第二分发子模块，包括：
第一单元，用于从所述组件实例集合中随机确定目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理；或，
第二单元，用于从所述组件实例集合中确定空闲时间最长的组件实例为目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理。
可选地，所述资源包括虚拟机资源，所述确定模块，包括：
第二确定子模块，用于根据不同所述组件实例所需的资源条件，确定不同所述组件实例对应的资虚拟机源类型集合；其中，不同类型的虚拟机资源具有不同的处理性能；
第三确定子模块，用于在确定组件实例集合以及所述虚拟机资源类型集合的情况下，基于所述反亲和策略确定所述组件实例和虚拟机资源的目标对应关系。
可选地，所述第三确定子模块，包括：
第三单元，用于在满足所述组件实例所需的资源条件，以及满足所述组件实例所需部署的虚拟机资源数量最少，以及满足反亲和策略的要求下，建立确定每种虚拟机资源类型对应的虚拟机资源的数量，以及确定虚拟机资源和所述组件实例的映射关系的数学模型；
第四单元，用于基于对所述数学模型的求解结果，确定所述组件实例和虚拟机资源的目标对应关系。
可选地，所述装置还包括：
性能获取模块，用于获取所述组件实例的访问量以及资源消耗信息；
分析模块，用于基于所述伸缩策略，对所述访问量以及所述资源消耗信息分析，确定组件实例的性能情况；
伸缩模块，用于基于所述性能情况，对所述组件对应的组件实例执行增加组件实例或减少组件实例的操作。
可选地，所述伸缩策略包括访问量大于第一阈值时，增加组件实例或资源消耗信息大于第二阈值时，增加组件实例，所述分析模块，包括：
第一判断子模块，用于判断所述访问量是否大于第一阈值，以及判断所述资源消耗信息是否大于第二阈值；所述资源消耗信息包括：CPU消耗信息、内存占用信息以及存储占用信息中的至少一种；
第四确定子模块，用于在所述访问量大于第一阈值或所述资源消耗信息大于第二阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现低于预设性能要求。
可选地，所述伸缩策略包括访问量小于第三阈值时，减少组件实例或资源消耗信息小于第四阈值时，减少组件实例所述分析模块，包括：
第二判断子模块，用于判断所述访问量是否小于第一阈值，以及判断所述资源消耗信息是否小于第二阈值；所述资源消耗信息包括：CPU消耗信息、内存占用信息以及存储占用信息中的至少一种；
第五确定子模块，用于在所述访问量小于第一阈值或所述资源消耗信息小于第二阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现高于预设性能要求。
可选地，所述伸缩策略定义了访问量和资源消耗信息所占权重，以及用于确定增加组件实例的第五阈值和减少组件实例的第六阈值，所述分析模块，包括：
第六确定子模块，用于基于所述权重确定所述访问量和资源消耗信息对应的综合负载值；
第七确定子模块，用于在所述综合负载值大于所述第五阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现低于预设性能要求；
第八确定子模块，用于在所述综合负载值小于所述第六阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现高于预设性能要求。
可选地，所述伸缩模块，包括：
第一操作子模块，用于在所述性能情况指示所述组件实例的性能表现低于预设性能要求的情况下，执行增加组件实例的操作；
第二操作子模块，用于在所述性能情况指示所述组件实例的性能表现高于预设性能要求的情况下，执行减少组件实例的操作。
可选地，第一操作子模块，包括：
第一数量确定单元，用于根据所述组件实例的性能表现，确定待增加组件实例的第一数量；
第一操作单元，用于按照所述第一数量执行增加组件实例的操作。
可选地，所述第一操作单元，包括：
第一确定子单元，用于基于反亲和策略，确定待增加组件实例对应的待分配虚拟机资源；
第一部署子单元，用于基于所述待分配虚拟机资源部署所述待增加组件实例。
可选地，所述第二操作子模块，包括：
第二数量确定单元，用于根据所述组件实例的性能表现，确定待减少组件实例的第二数量；
第二操作单元，用于按照所述第二数量执行减少组件实例的操作。
可选地，所述第二操作单元，包括：
第二确定子单元，用于基于所述第二数量的待减少组件实例，确定待释放虚拟机资源；
第二部署子单元，用于释放所述待释放虚拟机资源。
可选地，所述装置还包括：
适配模块，用于基于Kubernetes将应用组件分离解耦。
本申请实施例中，获取待部署信息；所述待部署信息包括：应用与组件的对应关系、所述组件对应的组件实例信息以及资源信息；基于组件实例所需的资源条件，以及反亲和策略确定所述组件实例和资源的目标对应关系；所述反亲和策略为同一所述组件对应的多个组件实例分别部署在不同虚拟机资源； 根据所述目标对应关系部署所述应用，并设置所述组件对应的组件实例数量的伸缩策略，所述伸缩策略用于根据访问所述组件实例的访问量以及所述组件实例的资源消耗情况，自适应调整所述组件对应的组件实例数量。本申请通过OpenStack的计算反亲和、存储多后端特性，提出一种云上应用基于多实例反亲和技术的优化部署方法，在初始部署时，基于确定的组件实例和虚拟机资源的对应关系，进行部署，并设置每个组件的伸缩策略。随着访问此组件实例请求规模和资源消耗的变化，组件实例的数目会根据制定的策略进行弹性的增加或者减少，以此达到提高应用的整体性能、节约资源成本的目的。本申请的部署方法性能稳定可控、数据安全可靠、有灾备冗余能力的云上运行保障体系，提升了应用的服务质量，提升了用户的使用体验和口碑。
图7据一示例性实施例示出的一种电子设备600的框图。例如，电子设备600可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图7，电子设备600可以包括以下一个或多个组件：处理组件602，存储器604，电源组件606，多媒体组件608，音频组件610，输入/输出（I/ O）的接口612，传感器组件614，以及通信组件616。
处理组件602通常控制电子设备600的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件602可以包括一个或多个处理器620来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件602可以包括一个或多个模块，便于处理组件602和其他组件之间的交互。例如，处理组件602可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件608和处理组件602之间的交互。
存储器604用于存储各种类型的数据以支持在电子设备600的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备600上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，多媒体等。存储器604可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM），电可擦除可编程只读存储器（EEPROM），可擦除可编程只读存储器（EPROM），可编程只读存储器（PROM），只读存储器（ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件606为电子设备600的各种组件提供电力。电源组件606可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备600生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件608包括在所述电子设备600和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器（LCD）和触摸面板（TP）。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的分界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件608包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备600处于操作模式，如拍摄模式或多媒体模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件610用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件610包括一个麦克风（MIC），当电子设备600处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器604或经由通信组件616发送。在一些实施例中，音频组件610还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/ O接口612为处理组件602和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件614包括一个或多个传感器，用于为电子设备600提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件614可以检测到电子设备600的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备600的显示器和小键盘，传感器组件614还可以检测电子设备600或电子设备600一个组件的位置改变，用户与电子设备600接触的存在或不存在，电子设备600方位或加速/减速和电子设备600的温度变化。传感器组件614可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件614还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件614还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件616用于便于电子设备600和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备600可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，运营商网络（如2G、3G、4G或5G），或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件616经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件616还包括近场通信（NFC）模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别（RFID）技术，红外数据协会（IrDA）技术，超宽带（UWB）技术，蓝牙（BT）技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，电子设备600可以被一个或多个应用专用集成电路（ASIC）、数字信号处理器（DSP）、数字信号处理设备（DSPD）、可编程逻辑器件（PLD）、现场可编程门阵列（FPGA）、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于实现本申请实施例提供的一种应用部署方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器604，上述指令可由电子设备600的处理器620执行以完成上述方法。例如，所述非临时性存储介质可以是ROM、随机存取存储器（RAM）、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
图8据一示例性实施例示出的一种电子设备700的框图。例如，电子设备700可以被提供为一服务器。参照图8，电子设备700包括处理组件722，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器732所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件722的执行的指令，例如应用程序。存储器732中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件722被配置为执行指令，以执行本申请实施例提供的一种应用部署方法。
电子设备700还可以包括一个电源组件726被配置为执行电子设备700的电源管理，一个有线或无线网络接口750被配置为将电子设备700连接到网络，和一个输入输出（I/O）接口758。电子设备700可以操作基于存储在存储器732的操作系统，例如WindowsServerTM，Mac OS XTM，UnixTM，LinuxTM，FreeBSDTM或类似。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的申请后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (21)
1.一种应用部署方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待部署信息；所述待部署信息包括：应用与组件的对应关系、所述组件对应的组件实例信息以及资源信息；
基于组件实例所需的资源条件，在满足所述组件实例所需部署的虚拟机资源数量最少以及反亲和策略的约束下，确定所述组件实例和资源的目标对应关系；所述反亲和策略为同一所述组件对应的多个组件实例分别部署在不同虚拟机资源；
根据所述目标对应关系部署所述应用。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对应关系部署所述应用之后，所述方法还包括：
设置所述组件对应的组件实例数量的伸缩策略，所述伸缩策略用于根据访问所述组件实例的访问量以及所述组件实例的资源消耗情况，自适应调整所述组件对应的组件实例数量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设置所述组件对应的组件实例数量的伸缩策略之后，所述方法还包括：
响应于服务请求，根据所述组件实例的负载情况，将所述服务请求分发至目标组件实例进行处理。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述组件实例的负载情况，将所述服务请求分发至目标组件实例进行处理，包括：
获取每个组件实例的负载情况；
根据所述负载情况，确定负载压力最小的目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述组件实例的负载情况，将所述服务请求分发至目标组件实例进行处理，包括：
获取每个组件实例的负载情况；
根据所述负载情况，确定负载压力小于预设阈值的组件实例集合；
从所述组件实例集合中确定目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述组件实例集合中确定目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理，包括：
从所述组件实例集合中随机确定目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理；或，
从所述组件实例集合中确定空闲时间最长的组件实例为目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源包括虚拟机资源，所述基于组件实例所需的资源条件，以及反亲和策略确定所述组件实例和资源的目标对应关系，包括：
根据不同所述组件实例所需的资源条件，确定不同所述组件实例对应的虚拟机资源类型集合；其中，不同类型的虚拟机资源具有不同的处理性能；
在确定组件实例集合以及所述虚拟机资源类型集合的情况下，基于所述反亲和策略确定所述组件实例和虚拟机资源的目标对应关系。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述在确定组件实例集合以及所述虚拟机资源类型集合的情况下，基于所述反亲和策略确定所述组件实例和虚拟机资源的目标对应关系，包括：
在满足所述组件实例所需的资源条件，以及满足所述组件实例所需部署的虚拟机资源数量最少，以及满足反亲和策略的要求下，建立确定每种虚拟机资源类型对应的虚拟机资源的数量，以及确定虚拟机资源和所述组件实例的映射关系的数学模型；
基于对所述数学模型的求解结果，确定所述组件实例和虚拟机资源的目标对应关系。
9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设置所述组件对应的组件实例数量的伸缩策略之后，所述方法还包括：
获取所述组件实例的访问量以及资源消耗信息；
基于所述伸缩策略，对所述访问量以及所述资源消耗信息分析，确定组件实例的性能情况；
基于所述性能情况，对所述组件对应的组件实例执行增加组件实例或减少组件实例的操作。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述伸缩策略包括访问量大于第一阈值时，增加组件实例或资源消耗信息大于第二阈值时，增加组件实例，所述基于所述伸缩策略，对所述访问量以及所述资源消耗信息分析，确定组件实例的性能情况，包括：
判断所述访问量是否大于第一阈值，以及判断所述资源消耗信息是否大于第二阈值；所述资源消耗信息包括：CPU消耗信息、内存占用信息以及存储占用信息中的至少一种；
在所述访问量大于第一阈值或所述资源消耗信息大于第二阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现低于预设性能要求。
11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述伸缩策略包括访问量小于第三阈值时，减少组件实例或资源消耗信息小于第四阈值时，减少组件实例，所述基于所述伸缩策略，对所述访问量以及所述资源消耗信息分析，确定组件实例的性能情况，包括：
判断所述访问量是否小于第三阈值，以及判断所述资源消耗信息是否小于第四阈值；所述资源消耗信息包括：CPU消耗信息、内存占用信息以及存储占用信息中的至少一种；
在所述访问量小于第三阈值或所述资源消耗信息小于第四阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现高于预设性能要求。
12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述伸缩策略定义了访问量和资源消耗信息所占权重，以及用于确定增加组件实例的第五阈值和减少组件实例的第六阈值，所述基于所述伸缩策略，对所述访问量以及所述资源消耗信息分析，确定组件实例的性能情况，包括：
基于所述权重确定所述访问量和资源消耗信息对应的综合负载值；
在所述综合负载值大于所述第五阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现低于预设性能要求；
在所述综合负载值小于所述第六阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现高于预设性能要求。
13.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述性能情况，对所述组件对应的组件实例执行增加组件实例或减少组件实例的操作，包括：
在所述性能情况指示所述组件实例的性能表现低于预设性能要求的情况下，执行增加组件实例的操作；
在所述性能情况指示所述组件实例的性能表现高于预设性能要求的情况下，执行减少组件实例的操作。
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述在所述性能情况指示所述组件实例的性能表现低于预设性能要求的情况下，执行增加组件实例的操作，包括：
根据所述组件实例的性能表现，确定待增加组件实例的第一数量；
按照所述第一数量执行增加组件实例的操作。
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述按照所述第一数量执行增加组件实例的操作，包括：
基于反亲和策略，确定待增加组件实例对应的待分配虚拟机资源；
基于所述待分配虚拟机资源部署所述待增加组件实例。
16.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述在所述性能情况指示所述组件实例的性能表现高于预设性能要求的情况下，执行减少组件实例的操作，包括：
根据所述组件实例的性能表现，确定待减少组件实例的第二数量；
按照所述第二数量执行减少组件实例的操作。
17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述按照所述第二数量执行减少组件实例的操作，包括：
基于所述第二数量的待减少组件实例，确定待释放虚拟机资源；
释放所述待释放虚拟机资源。
18.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待部署信息之前，所述方法还包括：
基于Kubernetes将应用组件分离解耦。
19.一种应用部署装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取待部署信息；所述待部署信息包括：应用与组件的对应关系、所述组件对应的组件实例信息以及资源信息；
确定模块，用于基于组件实例所需的资源条件，在满足所述组件实例所需部署的虚拟机资源数量最少以及反亲和策略的约束下，确定所述组件实例和资源的目标对应关系；所述反亲和策略为同一所述组件对应的多个组件实例分别部署在不同虚拟机资源；
部署模块，用于根据所述目标对应关系部署所述应用。
20.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器、所述存储器存储可、在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至18中任一项所述的方法的步骤。
21.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至18中任一项所述的方法的步骤。
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Citations (4)
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|---|---|---|---|---|
| CN107171845A (zh) * | 2017-05-24 | 2017-09-15 | 成都四象联创科技有限公司 | 基于模块化的信息处理方法 |
| CN107977254A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-05-01 | 郑州云海信息技术有限公司 | 云数据系统中请求的响应方法和计算机可读存储介质 |
| CN115309544A (zh) * | 2022-07-26 | 2022-11-08 | 天翼云科技有限公司 | 一种集群资源规划方法、设备及装置 |
| CN116680078A (zh) * | 2023-06-16 | 2023-09-01 | 国信证券股份有限公司 | 云计算资源调度方法、装置、设备以及计算机存储介质 |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107171845A (zh) * | 2017-05-24 | 2017-09-15 | 成都四象联创科技有限公司 | 基于模块化的信息处理方法 |
| CN107977254A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-05-01 | 郑州云海信息技术有限公司 | 云数据系统中请求的响应方法和计算机可读存储介质 |
| CN115309544A (zh) * | 2022-07-26 | 2022-11-08 | 天翼云科技有限公司 | 一种集群资源规划方法、设备及装置 |
| CN116680078A (zh) * | 2023-06-16 | 2023-09-01 | 国信证券股份有限公司 | 云计算资源调度方法、装置、设备以及计算机存储介质 |
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