WO2018086291A1 - 资源调度方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

资源调度方法、装置、设备及计算机可读存储介质 Download PDF

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Definitions

  • the traffic data of the virtual IP address in the load balancing system is obtained, the classification attribute of the virtual IP address is updated according to the attribute of the traffic data, and the resource pool of the load balancing system is scheduled according to the classification attribute. resource of.
  • the resource required for each virtual IP address in the load balancing system in the next time period is predicted according to the obtained traffic data, thereby scheduling resources of the load balancing system, and improving utilization of the load balancing system resources in time and space. rate.
  • the virtual IP address is allocated to the load balancing system according to the traffic data template to which the traffic data belongs, and according to the performance consumption amount, the burst time period and the burst amount, Allocating resources in the load balancing system for the virtual IP address. It is advantageous to reasonably allocate resources in the load balancing system and improve utilization of the load balancing system resources.
  • the foregoing obtaining module 10, the updating module 20, the scheduling module 30, and the like may be embedded in the hardware scheduling device or in the hardware scheduling manner, or may be stored in the memory of the resource scheduling device in software.
  • the processor can be a central processing unit (CPU), a microprocessor, a microcontroller, or the like.
  • the specific implementation manner of the resource scheduling device of the present invention is basically the same as the foregoing embodiments of the resource scheduling method and device, and details are not described herein again.

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Abstract

本发明公开了一种资源调度方法，所述方法包括：获取负载均衡系统中虚拟网络之间互连的协议IP地址的流量数据，确定所述流量数据的属性；根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性；根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。本发明还公开了一种资源调度装置、设备及计算机可读存储介质。本发明实现了根据所得的流量数据预测下一时间段所述负载均衡系统中各虚拟IP地址所需资源，从而调度所述负载均衡系统的资源，提高所述负载均衡系统资源在时间和空间上的利用率。

Description

资源调度方法、装置、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种资源调度方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
负载均衡是建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法来扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。
在负载均衡系统中，针对单独一个虚拟IP地址，在负载均衡过程中，会与某一个单独的互联网服务相对应，即虚拟IP地址的流量数据对应的是这个服务的即时流量数据。这个流量数据会根据时间变化，如下班了，大家都开始玩英雄联盟，那么这时与英雄联盟对应的虚拟IP地址就会感应到流量数据的增加。由于不能对负载均衡系统各个虚拟IP地址所需的资源进行预测，在某个虚拟IP地址的流量数据增加时，该虚拟IP地址所对应的资源处于紧缺状态，而其它虚拟IP地址的资源可能处于备用状态，从而导致负载均衡系统资源利用率不高。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种资源调度方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有的负载均衡系统资源利用率低的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种资源调度方法，所述资源调度方法包括：
获取负载均衡系统中虚拟网络之间互连的协议IP地址的流量数据，确定所述流量数据的属性；
根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性；
根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种资源调度装置，所述资源调度装置包括：
获取模块，用于获取负载均衡系统中虚拟网络之间互连的协议IP地址的流量数据，确定所述流量数据的属性；
更新模块，用于根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性；
调度模块，用于根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种资源调度设备，所述资源调度设备包括处理器和存储器；
所述处理器用于执行存储器中存储的资源调度程序，以实现以下步骤：
获取负载均衡系统中虚拟网络之间互连的协议IP地址的流量数据，确定所述流量数据的属性；
根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性；
根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：
获取负载均衡系统中虚拟网络之间互连的协议IP地址的流量数据，确定所述流量数据的属性；
根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性；
根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。
本发明通过获取所述负载均衡系统中虚拟IP地址的流量数据，根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性，根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。实现了根据所得的流量数据预测下一时间段所述负载均衡系统中各虚拟IP地址所需资源，从而调度所述负载均衡系统的资源，提高所述负载均衡系统资源在时间和空间上的利用率。
附图说明
图1为本发明资源调度方法的较佳实施例的流程示意图；
图2为本发明资源调度装置的较佳实施例的功能模块示意图；
图3是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种资源调度方法。
参照图1，图1为本发明资源调度方法较佳实施例的流程示意图。
在本实施例中，所述资源调度方法包括：
步骤S10，获取负载均衡系统中虚拟网络之间互连的协议IP地址的流量数据，确定所述流量数据的属性；
获取所述负载均衡系统中虚拟IP地址的流量数据，确定所述流量数据的属性。所述流量数据的属性包括所述虚拟IP地址的短连接数，长连接数，预设时间内的连接平均数，以及新建连接数和并发连接数。所述长连接是指一个TCP（Transmission Control Protocol ，传输控制协议）连接一直存在，客户端一直访问所述负载均衡系统中的服务器，所述TCP连接会长时间保持；所述短连接是指一个TCP连接仅仅只进行数次的数据获取，然后就中断所述TCP连接。
进一步地，可以获取所述虚拟IP地址某个时间段的流量数据，以得到所述虚拟IP地址在某个时间段内的短连接数，长连接数，预设时间内的连接平均数，以及新建连接数和并发连接数。所述时间段可以根据具体需要而设置，如可设置为10小时，或者24小时，或者48小时等。根据所述新建连接数和并发连接数可以预算得到所述虚拟IP地址在该时间段中的业务突发量，有助于合理调度所述负载均衡系统的资源，并及进行预先的扩容操作，防止出现资源不够用，导致所述负载均衡系统出现故障。
进一步地，确定所述虚拟IP地址的流量数据的连接类型，所述虚拟IP地址连接类型分为HTTP（HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议)连接和HTTPS（Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer，网络协议）连接。需要说明的是，HTTP连接只需占用所述负载均衡系统中服务器的CPU（Central Processing Unit，中央处理器）的性能，而HTTPS除了需要占用所述负载均衡系统中服务器的CPU性能，还需占用SSL（Secure Sockets Layer ，安全套接层）加速卡的性能。
步骤S20，根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性；
步骤S30，根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源；
当确定所述IP地址的流量数据的属性后，根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性。根据所述虚拟IP地址的分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。
进一步地，当出现突发情况，所述虚拟IP地址的流量数据快速增加时，如突然爆发出一个新闻，或者突然发生一个意外事件时，用户可以控制所述负载均衡系统，相应增加或者减少所述负载均衡系统的资源。可以理解的是，当所述虚拟IP地址的流量数据快速增加时，可以通过人工智能技术，设置具有学习和挖掘能力，具有类似于人类的判断力智能系统，来代替用户调度所述负载均衡系统的方法。
本实施例通过获取所述负载均衡系统中虚拟IP地址的流量数据，根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性，根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。实现了根据所得的流量数据预测下一时间段所述负载均衡系统中各虚拟IP地址所需资源，从而调度所述负载均衡系统的资源，提高所述负载均衡系统资源在时间和空间上的利用率。
进一步地，基于本发明资源调度方法的较佳实施例提出本发明的另一实施例。
在本实施例中，所述步骤S20包括：
步骤a，根据所述流量数据的短连接数和长连接数计算长连接数和短连接数的比例；
步骤b，将所述比例与模板数据进行相似度对比，确定所述流量数据所属的流量数据模板；
在确定所述流量数据的短连接数和长连接数后，根据所述流量数据的短连接数和长连接数计算长连接数和短连接数的比例，将所述长连接数和短连接数的比例与典型应用的模板数据进行相似度对比，对所述流量数据进行分类，确定所述流量数据所属的流量数据模板。所述流量数据模板是经过多次试验所得的结果，预先存储在所述负载均衡系统中。在将所述长连接数和短连接数的比例与典型应用的模板数据进行相似度对比过程中，可使用Knn算法（k-NearestNeighbor，邻近算法），也可以使用其他类似的算法。所述Knn算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
如当所述长连接数和短连接数的比例与流量数据模板A相似度大于预先设置的相似度，则认定所述长连接数和短连接数的比例属于流量数据A模板。所述预先设置的相似度可根据用户的需要设置。
步骤c，确定所述负载均衡系统中服务器的中央处理器CPU满负荷运转对应的连接数；
步骤d，根据所述CPU满负荷运转对应的连接数和所述预设时间内的连接平均数计算得到所述虚拟IP地址所对应的性能消耗量；
确定所述负载均衡系统中服务器的CPU满负荷运转对应的连接数，根据所述CPU满负荷运转对应的连接数和所述预设时间内的连接平均数计算得到所述虚拟IP地址所对应的性能消耗量，所述性能消耗量等于所述预设时间内的连接平均数除以所述CPU满负荷运转对应的连接数。所述性能消耗量可用于预测下一所述预设时间内的所述虚拟IP地址所需资源，可根据预测结果分配所述负载均衡模块的资源。所述性能消耗量的可分为成长型，稳定型和衰退型等，而所述成长型的性能消耗量可分为有线性成长型，指数成长型等。
步骤e，将所述新建连接数和并发连接数与预设的突发类型模板对比，得到所述流量数据的突发时间段和突发量；
步骤f，根据所述流量数据所属的流量数据模板，所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量更新所述虚拟IP地址的分类属性。
将所述新建连接数和所述并发连接数与预设的突发类型模板进行对比，得到所述流量数据的突发时间段和突发量。所述突发类型模板为预先设置的突发时段预测模板，如当某个应用在某个时间段的流量数据突然增加，则将这种突然增加的流量数据定义为突发类模板。可以理解的是，所述突发类型模板是根据历史流量数据突然增加的时间段而确定，所述突发类型模板可用来预测某个时间段内所述流量数据的突发时间段和突发量。
当确定所述流量数据所属的流量数据模板，所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量时，根据所述流量数据所属的流量数据模板，所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量更新所述虚拟IP地址的分类属性。
所述步骤S30包括：
步骤o，根据所述流量数据所属的流量数据模板，将所述虚拟IP地址分配到所述负载均衡系统中；
步骤m，根据所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量，为所述虚拟IP地址分配所述负载均衡系统中的资源。
根据所述流量数据所属的流量数据模板，将所述虚拟IP地址分配到所述负载均衡模块系统中，根据所述性能消耗量，为所述虚拟IP地址分配所述负载均衡系统中的资源，也可以理解为所述虚拟IP地址根据所述性能消耗量直接在所述负载均衡系统中占用所述虚拟IP地址所需的资源。根据所述突发时间段和所述突发量，预先为所述虚拟IP地址分配所述负载均衡系统中的备用资源。
进一步地，在为所述HTTP连接和所述HTTPS连接分配资源时，可以均匀将所述负载均衡系统的资源分配给所述HTTP连接和所述HTTPS连接，也可以按照一定的比例分给所述HTTP连接和所述HTTPS连接。
本实施例通过根据所述流量数据所属的流量数据模板，将所述虚拟IP地址分配到所述负载均衡系统中，根据所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量，为所述虚拟IP地址分配所述负载均衡系统中的资源。有利于合理分配所述负载均衡系统中的资源，提高所述负载均衡系统资源的利用率。
需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
本发明进一步提供一种资源调度装置100。
参照图2，图2为本发明资源调度装置100的第一实施例的功能模块示意图。
需要强调的是，对本领域的技术人员来说，图2所示模块图仅仅是一个较佳实施例的示例图，本领域的技术人员围绕图2所示的资源调度装置100的模块，可轻易进行新的模块的补充；各模块的名称是自定义名称，仅用于辅助理解该资源调度装置100的各个程序功能块，不用于限定本发明的技术方案，本发明技术方案的核心是，各自定义名称的模块所要达成的功能。
在本实施例中，所述资源调度装置100包括：
获取模块10，用于获取负载均衡系统中虚拟网络之间互连的协议IP地址的流量数据，确定所述流量数据的属性；
获取所述负载均衡系统中虚拟IP地址的流量数据，确定所述流量数据的属性。所述流量数据的属性包括所述虚拟IP地址的短连接数，长连接数，预设时间内的连接平均数，以及新建连接数和并发连接数。所述长连接是指一个TCP（Transmission Control Protocol ，传输控制协议）连接一直存在，客户端一直访问所述负载均衡系统中的服务器，所述TCP连接会长时间保持；所述短连接是指一个TCP连接仅仅只进行数次的数据获取，然后就中断所述TCP连接。
进一步地，可以获取所述虚拟IP地址某个时间段的流量数据，以得到所述虚拟IP地址在某个时间段内的短连接数，长连接数，预设时间内的连接平均数，以及新建连接数和并发连接数。所述时间段可以根据具体需要而设置，如可设置为10小时，或者24小时，或者48小时等。根据所述新建连接数和并发连接数可以预算得到所述虚拟IP地址在该时间段中的业务突发量，有助于合理调度所述负载均衡系统的资源，并及进行预先的扩容操作，防止出现资源不够用，导致所述负载均衡系统出现故障。
进一步地，确定所述虚拟IP地址的流量数据的连接类型，所述虚拟IP地址连接类型分为HTTP（HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议)连接和HTTPS（Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer，网络协议）连接。需要说明的是，HTTP连接只需占用所述负载均衡系统中服务器的CPU（Central Processing Unit，中央处理器）的性能，而HTTPS除了需要占用所述负载均衡系统中服务器的CPU性能，还需占用SSL（Secure Sockets Layer ，安全套接层）加速卡的性能。
更新模块20，用于根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性；
调度模块30，用于根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。
当确定所述IP地址的流量数据的属性后，根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性。根据所述虚拟IP地址的分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。
进一步地，当出现突发情况，所述虚拟IP地址的流量数据快速增加时，如突然爆发出一个新闻，或者突然发生一个意外事件时，用户可以控制所述负载均衡系统，相应增加或者减少所述负载均衡系统的资源。可以理解的是，当所述虚拟IP地址的流量数据快速增加时，可以通过人工智能技术，设置具有学习和挖掘能力，具有类似于人类的判断力智能系统，来代替用户调度所述负载均衡系统的方法。
本实施例通过获取所述负载均衡系统中虚拟IP地址的流量数据，根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性，根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。实现了根据所得的流量数据预测下一时间段所述负载均衡系统中各虚拟IP地址所需资源，从而调度所述负载均衡系统的资源，提高所述负载均衡系统资源在时间和空间上的利用率。
进一步地，基于本发明资源调度装置100的较佳实施例提出本发明的另一实施例。
在本实施例中，所述更新模块20包括：
计算单元，用于根据所述流量数据的短连接数和长连接数计算长连接数和短连接数的比例；
确定单元，用于将所述比例与模板数据进行相似度对比，确定所述流量数据所属的流量数据模板；
在确定所述流量数据的短连接数和长连接数后，根据所述流量数据的短连接数和长连接数计算长连接数和短连接数的比例，将所述长连接数和短连接数的比例与典型应用的模板数据进行相似度对比，对所述流量数据进行分类，确定所述流量数据所属的流量数据模板。所述流量数据模板是经过多次试验所得的结果，预先存储在所述负载均衡系统中。在将所述长连接数和短连接数的比例与典型应用的模板数据进行相似度对比过程中，可使用Knn算法（k-NearestNeighbor，邻近算法），也可以使用其他类似的算法。所述Knn算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
如当所述长连接数和短连接数的比例与流量数据模板A相似度大于预先设置的相似度，则认定所述长连接数和短连接数的比例属于流量数据A模板。所述预先设置的相似度可根据用户的需要设置。
所述确定单元还用于确定所述负载均衡系统中服务器的中央处理器CPU满负荷运转对应的连接数；
所述计算单元还用于根据所述CPU满负荷运转对应的连接数和所述预设时间内的连接平均数计算得到所述虚拟IP地址所对应的性能消耗量；
确定所述负载均衡系统中服务器的CPU满负荷运转对应的连接数，根据所述CPU满负荷运转对应的连接数和所述预设时间内的连接平均数计算得到所述虚拟IP地址所对应的性能消耗量，所述性能消耗量等于所述预设时间内的连接平均数除以所述CPU满负荷运转对应的连接数。所述性能消耗量可用于预测下一所述预设时间内的所述虚拟IP地址所需资源，可根据预测结果分配所述负载均衡模块的资源。所述性能消耗量的可分为成长型，稳定型和衰退型等，而所述成长型的性能消耗量可分为有线性成长型，指数成长型等。
所述对比单元还用于将所述新建连接数和并发连接数与预设的突发类型模板对比，得到所述流量数据的突发时间段和突发量；
更新单元，用于根据所述流量数据所属的流量数据模板，所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量更新所述虚拟IP地址的分类属性。
将所述新建连接数和所述并发连接数与预设的突发类型模板进行对比，得到所述流量数据的突发时间段和突发量。所述突发类型模板为预先设置的突发时段预测模板，如当某个应用在某个时间段的流量数据突然增加，则将这种突然增加的流量数据定义为突发类模板。可以理解的是，所述突发类型模板是根据历史流量数据突然增加的时间段而确定，所述突发类型模板可用来预测某个时间段内所述流量数据的突发时间段和突发量。
当确定所述流量数据所属的流量数据模板，所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量时，根据所述流量数据所属的流量数据模板，所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量更新所述虚拟IP地址的分类属性。
所述调度模块30还用于根据所述流量数据所属的流量数据模板，将所述虚拟IP地址分配到所述负载均衡系统中；根据所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量，为所述虚拟IP地址分配所述负载均衡系统中的资源。
根据所述流量数据所属的流量数据模板，将所述虚拟IP地址分配到所述负载均衡模块系统中，根据所述性能消耗量，为所述虚拟IP地址分配所述负载均衡系统中的资源，也可以理解为所述虚拟IP地址根据所述性能消耗量直接在所述负载均衡系统中占用所述虚拟IP地址所需的资源。根据所述突发时间段和所述突发量，预先为所述虚拟IP地址分配所述负载均衡系统中的备用资源。
进一步地，在为所述HTTP连接和所述HTTPS连接分配资源时，可以均匀将所述负载均衡系统的资源分配给所述HTTP连接和所述HTTPS连接，也可以按照一定的比例分给所述HTTP连接和所述HTTPS连接。
本实施例通过根据所述流量数据所属的流量数据模板，将所述虚拟IP地址分配到所述负载均衡系统中，根据所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量，为所述虚拟IP地址分配所述负载均衡系统中的资源。有利于合理分配所述负载均衡系统中的资源，提高所述负载均衡系统资源的利用率。
需要说明的是，在硬件实现上，以上获取模块10、更新模块20以及调度模块30等可以以硬件形式内嵌于或独立于资源调度装置中，也可以以软件形式存储于资源调度装置的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。该处理器可以为中央处理单元（CPU)、微处理器、单片机等。
参照图3，图3是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例资源调度设备可以是PC，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3（Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3）播放器、MP4（Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面3）播放器、便携计算机等终端设备。
如图3所示，该资源调度设备可以包括：处理器1001，例如CPU，以及存储器1005。其中，其中，处理器1001和存储器1005可以通过通信总线1002实现通信连接。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器（non-volatile memory），例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，该资源调度设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、RF（Radio Frequency，射频）电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。用户接口可以包括显示屏（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口）。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的资源调度设备结构并不构成对资源调度设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图3所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及资源调度程序。操作系统是管理和控制资源调度设备硬件和软件资源的程序，支持资源调度程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与资源调度设备中其它硬件和软件之间通信。
在图3所示的资源调度设备中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的资源调度程序，实现以下步骤：
获取负载均衡系统中虚拟网络之间互连的协议IP地址的流量数据，确定所述流量数据的属性；
根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性；
根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。
进一步地，所述流量数据的属性包括所述流量数据的短连接数，长连接数，预设时间内的连接平均数，以及新建连接数和并发连接数。
进一步地，所述处理器1001还用于执行所述资源调度程序，以实现以下步骤：
根据所述流量数据的短连接数和长连接数计算长连接数和短连接数的比例；
将所述比例与模板数据进行相似度对比，确定所述流量数据所属的流量数据模板；
确定所述负载均衡系统中服务器的中央处理器CPU满负荷运转对应的连接数；
根据所述CPU满负荷运转对应的连接数和所述预设时间内的连接平均数计算得到所述虚拟IP地址所对应的性能消耗量；
将所述新建连接数和并发连接数与预设的突发类型模板对比，得到所述流量数据的突发时间段和突发量；
根据所述流量数据所属的流量数据模板，所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量更新所述虚拟IP地址的分类属性。
进一步地，所述处理器1001还用于执行所述资源调度程序，以实现以下步骤：
根据所述流量数据所属的流量数据模板，将所述虚拟IP地址分配到所述负载均衡系统中；
根据所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量，为所述虚拟IP地址分配所述负载均衡系统中的资源。
本发明资源调度设备具体实施方式与上述资源调度方法和装置各实施例基本相同，在此不再赘述。
本发明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存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：
获取负载均衡系统中虚拟网络之间互连的协议IP地址的流量数据，确定所述流量数据的属性；
根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性；
根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。
进一步地，所述流量数据的属性包括所述流量数据的短连接数，长连接数，预设时间内的连接平均数，以及新建连接数和并发连接数。
进一步地，所述一个或者多个程序可被所述一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：
根据所述流量数据的短连接数和长连接数计算长连接数和短连接数的比例；
将所述比例与模板数据进行相似度对比，确定所述流量数据所属的流量数据模板；
确定所述负载均衡系统中服务器的中央处理器CPU满负荷运转对应的连接数；
根据所述CPU满负荷运转对应的连接数和所述预设时间内的连接平均数计算得到所述虚拟IP地址所对应的性能消耗量；
将所述新建连接数和并发连接数与预设的突发类型模板对比，得到所述流量数据的突发时间段和突发量；
根据所述流量数据所属的流量数据模板，所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量更新所述虚拟IP地址的分类属性。
进一步地，所述一个或者多个程序可被所述一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：
根据所述流量数据所属的流量数据模板，将所述虚拟IP地址分配到所述负载均衡系统中；
根据所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量，为所述虚拟IP地址分配所述负载均衡系统中的资源。
本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述资源调度方法和装置各实施例基本相同，在此不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它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、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。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上述实施例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，本发明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）执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括 在本发明的专利保护范围内。

Claims (16)

  1. 一种资源调度方法，其特征在于，所述资源调度方法包括：
    获取负载均衡系统中虚拟网络之间互连的协议IP地址的流量数据，确定所述流量数据的属性；
    根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性；
    根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。
  2. 如权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，所述流量数据的属性包括所述流量数据的短连接数，长连接数，预设时间内的连接平均数，以及新建连接数和并发连接数。
  3. 如权利要求2所述的资源调度方法，其特征在于，所述根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性的步骤包括：
    根据所述流量数据的短连接数和长连接数计算长连接数和短连接数的比例；
    将所述比例与模板数据进行相似度对比，确定所述流量数据所属的流量数据模板；
    确定所述负载均衡系统中服务器的中央处理器CPU满负荷运转对应的连接数；
    根据所述CPU满负荷运转对应的连接数和所述预设时间内的连接平均数计算得到所述虚拟IP地址所对应的性能消耗量；
    将所述新建连接数和并发连接数与预设的突发类型模板对比，得到所述流量数据的突发时间段和突发量；
    根据所述流量数据所属的流量数据模板，所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量更新所述虚拟IP地址的分类属性。
  4. 如权利要求3所述的资源调度方法，其特征在于，所述根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源的步骤包括：
    根据所述流量数据所属的流量数据模板，将所述虚拟IP地址分配到所述负载均衡系统中；
    根据所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量，为所述虚拟IP地址分配所述负载均衡系统中的资源。
  5. 一种资源调度装置，其特征在于，所述资源调度装置包括：
    获取模块，用于获取负载均衡系统中虚拟网络之间互连的协议IP地址的流量数据，确定所述流量数据的属性；
    更新模块，用于根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性；
    调度模块，用于根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。
  6. 如权利要求5所述的资源调度装置，其特征在于，所述流量数据的属性包括所述流量数据的短连接数，长连接数，预设时间内的连接平均数，以及新建连接数和并发连接数。
  7. 如权利要求6所述的资源调度装置，其特征在于，所述更新模块包括：
    计算单元，用于根据所述流量数据的短连接数和长连接数计算长连接数和短连接数的比例；
    确定单元，用于将所述比例与模板数据进行相似度对比，确定所述流量数据所属的流量数据模板；确定所述负载均衡系统中服务器的中央处理器CPU满负荷运转对应的连接数；
    所述计算单元还用于根据所述CPU满负荷运转对应的连接数和所述预设时间内的连接平均数计算得到所述虚拟IP地址所对应的性能消耗量；
    所述对比单元还用于将所述新建连接数和并发连接数与预设的突发类型模板对比，得到所述流量数据的突发时间段和突发量；
    更新单元，用于根据所述流量数据所属的流量数据模板，所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量更新所述虚拟IP地址的分类属性。
  8. 如权利要求7所述的资源调度装置，其特征在于，所述调度模块还用于根据所述流量数据所属的流量数据模板，将所述虚拟IP地址分配到所述负载均衡系统中；根据所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量，为所述虚拟IP地址分配所述负载均衡系统中的资源。
  9. 一种资源调度设备，其特征在于，所述资源调度设备包括处理器和存储器；
    所述处理器用于执行存储器中存储的资源调度程序，以实现以下步骤：
    获取负载均衡系统中虚拟网络之间互连的协议IP地址的流量数据，确定所述流量数据的属性；
    根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性；
    根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。
  10. 如权利要求9所述的资源调度设备，其特征在于，所述流量数据的属性包括所述流量数据的短连接数，长连接数，预设时间内的连接平均数，以及新建连接数和并发连接数。
  11. 如权利要求10所述的资源调度设备，其特征在于，所述处理器还用于执行所述资源调度程序，以实现以下步骤：
    根据所述流量数据的短连接数和长连接数计算长连接数和短连接数的比例；
    将所述比例与模板数据进行相似度对比，确定所述流量数据所属的流量数据模板；
    确定所述负载均衡系统中服务器的中央处理器CPU满负荷运转对应的连接数；
    根据所述CPU满负荷运转对应的连接数和所述预设时间内的连接平均数计算得到所述虚拟IP地址所对应的性能消耗量；
    将所述新建连接数和并发连接数与预设的突发类型模板对比，得到所述流量数据的突发时间段和突发量；
    根据所述流量数据所属的流量数据模板，所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量更新所述虚拟IP地址的分类属性。
  12. 如权利要求11所述的资源调度设备，其特征在于，所述处理器还用于执行所述资源调度程序，以实现以下步骤：
    根据所述流量数据所属的流量数据模板，将所述虚拟IP地址分配到所述负载均衡系统中；
    根据所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量，为所述虚拟IP地址分配所述负载均衡系统中的资源。
  13. 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存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：
    获取负载均衡系统中虚拟网络之间互连的协议IP地址的流量数据，确定所述流量数据的属性；
    根据所述流量数据的属性更新所述虚拟IP地址的分类属性；
    根据所述分类属性，调度所述负载均衡系统资源池中的资源。
  14. 如权利要求13所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述流量数据的属性包括所述流量数据的短连接数，长连接数，预设时间内的连接平均数，以及新建连接数和并发连接数。
  15. 如权利要求14所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述一个或者多个程序可被所述一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：
    根据所述流量数据的短连接数和长连接数计算长连接数和短连接数的比例；
    将所述比例与模板数据进行相似度对比，确定所述流量数据所属的流量数据模板；
    确定所述负载均衡系统中服务器的中央处理器CPU满负荷运转对应的连接数；
    根据所述CPU满负荷运转对应的连接数和所述预设时间内的连接平均数计算得到所述虚拟IP地址所对应的性能消耗量；
    将所述新建连接数和并发连接数与预设的突发类型模板对比，得到所述流量数据的突发时间段和突发量；
    根据所述流量数据所属的流量数据模板，所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量更新所述虚拟IP地址的分类属性。
  16. 如权利要求15所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述一个或者多个程序可被所述一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：
    根据所述流量数据所属的流量数据模板，将所述虚拟IP地址分配到所述负载均衡系统中；
    根据所述性能消耗量，所述突发时间段和所述突发量，为所述虚拟IP地址分配所述负载均衡系统中的资源。
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