【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及虚拟化集群技术,尤其涉及虚拟化集群中进行节点调度的方法及装置。
技术介绍
虚拟化,指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行,把有限的固定的资源根据不同需求进行重新规划以达到最大利用率。常见的支持该技术的平台如:VmWare、HyperVisor、Kvm等。虚拟化集群,指在多个主机的大型集群环境中,部署运行多个虚拟机的环境,一个主机上至少运行一个虚拟机。一个集群一般由多个数据节点(Datanode)组成,每个数据节点即一个虚拟机。下面以虚拟化平台上运行的hadoop集群为例,对虚拟化集群中进行节点调度的方法进行具体说明。Hadoop,是一个分布式文件系统基础架构,由Apache基金会所开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。随着大数据的时代来临和开源平台hadoop的流行,越来越多的系统使用hadoop来存储和分析企业的海量数据。在此环境下,为了更有效的利用现有主机的资源,发挥计算机集群的威力,hadoop平台通常会部署到集群式的虚拟化平台中。但随着计算请求越来越多,虚拟机的cpu、内存、磁盘存储等资源会不断耗尽,虚拟机会高负荷运转,运转效率越来越低。该环境下,需要动态的添加数据节点来扩展集群下的系统资源。目前,采用的是由系统维护人员,对虚拟机资源进行监控,在发现资源耗尽的情况下,手动添加新的虚拟机资源到现有的集群中。这将大量的 ...
【技术保护点】
一种虚拟化集群中进行节点调度的方法,其特征在于,该方法包括:设置调度条件,所述调度条件包含定制参数及对应各定制参数的调度阈值范围;从虚拟化集群的各数据节点获取与定制参数对应的数据;判断获取的定制参数对应的数据是否满足调度阈值范围,如果是,则进行数据节点的调度。
【技术特征摘要】
1.一种虚拟化集群中进行节点调度的方法,其特征在于,该方法包括:
设置调度条件,所述调度条件包含定制参数及对应各定制参数的调度阈值范围;
从虚拟化集群的各数据节点获取与定制参数对应的数据;
判断获取的定制参数对应的数据是否满足调度阈值范围,如果是,则进行数据节
点的调度。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述进行数据节点的调度之后,该方
法还包括:
根据对数据节点的调度,修改集群内各虚拟机上的集群配置信息,所述集群配置
信息包含集群内所有虚拟机的标识信息。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述判断获取的定制参数对应的数据
是否满足调度阈值范围,如果是,则进行数据节点的调度包括:判断出获取的定制参
数对应的数据大于调度阈值上限,则为集群设置新的数据节点;
所述修改集群内各虚拟机上的集群配置信息包括:在集群内原各虚拟机上的集群
配置信息中添加新增数据节点的标识信息,并将更新后的集群配置信息写入新设置的
数据节点中。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述判断获取的定制参数对应的数据
是否满足调度阈值范围,如果是,则进行数据节点的调度包括:判断出获取的定制参
数对应的数据小于调度阈值下限,则关闭小于调度阈值下限的数据节点;
所述修改集群内各虚拟机上的集群配置信息包括:在集群内各虚拟机上的集群配
置信息中删除所关闭的数据节点的标识信息;并将关闭的数据节点上的数据复制到具
有空闲资源的数据节点上。
5.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述从虚拟化集群的各数据节点
获取与定制参数对应的数据包括:周期性地从虚拟化集群的各数据节点获取与定制参
数对应的数据;
所述调度条件还包含对应各定制参数的持续时间,所述判断获取的定制参数对应
的数据是否满足调度阈值范围包括:判断从当前时刻开始往前的持续时间之内,获取
\t的定制参数对应的数据是否满足调度阈值范围。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述定制参数包括CPU使用量、内
存使用量、磁盘使用量、网络输入输出大小中的至少一项。
7.一种虚拟化集群中进行节点调度的装置,其特征在于,该装置包括定制化模块、
采集模块、调度模块和操作模块;
所述定制化模块,设置调度条...
【专利技术属性】
技术研发人员:彭放,方涛,
申请(专利权)人:杭州海康威视数字技术股份有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江;33
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