基于应用关系网络的最优化应用资源分布策略制造技术

本发明专利技术提供了一种基于应用关系网络的最优化应用资源分布策略，包括如下步骤：基于应用服务依赖关系进行应用重要性指标计算；根据应用重要性指标，计算最小化资源运维影响下的应用资源分布策略；根据应用资源分布策略动态调整应用的资源分布情况。本发明专利技术基于应用的重要性，研究在资源有限的情况下，对每个应用最合理的资源供应方式，从而达到资源在运维时对整个业务系统的运行影响最小。本发明专利技术摆脱了现有的盲目的根据时间顺序和人工操作来为应用分配资源的方式，而基于运维最优化的目标自动化的计算不同重要性的应用所需要的资源以及动态的根据应用的重要性变化来调整应用的资源供应。

【技术实现步骤摘要】
基于应用关系网络的最优化应用资源分布策略
本专利技术涉及云计算
的一种资源分配策略，具体地，涉及一种基于应用关系网络的最优化应用资源分布策略。
技术介绍
在当今的Web和移动应用开发过程中，开发者倾向于基于服务去构建应用程序，而不是从车轮造起。一般情况下，这些服务称之为微服务——单用途，API可访问的应用变成了构建大型应用的基石。“微服务”架构是近期软件应用领域非常热门的概念，可以大幅度改善传统应用开发遇到的一些典型问题。例如，使用传统的整体式架构(MonolithicArchitecture)应用开发系统，如CRM、ERP等大型应用，随着新需求的不断增加，企业更新和修复大型整体式应用变得越来越困难。随着移动互联网的发展，企业被迫将其应用迁移至现代化UI界面架构以便能兼容移动设备，这要求企业能实现应用功能的快速上线。基于这种需求，越来越多的企业和行业的复杂系统的构建模式逐渐从传统的单体应用向微服务架构开始改变。这种改变带来的直接后果就是行业业务将从由几个相对独立的大型单体应用构成转变为由大量的相互有关联的微应用构成。这种模式将有力的改善行业业务系统的更新发展方式，推动行业业务应用以互联网的方式以迭代滚动的爆发式增长。这也将为行业业务带来无尽的活力。现在正在逐渐变为热点的DevOps相关的一系列技术以及基于云平台的应用自动化部署和发布等能力的大幅度发展都将有力的推动这一进程。但是这种行业业务系统由大量微应用构成的方式也为系统的运维带来了新的挑战。应用的增加带来了运维的复杂度。尤其在云服务时代，这些应用通常都部署在云平台上以实现的资源的优化供应。但是现在的主要问题是如何为这些应用合理有效的分配资源。在运维过程中，如果我们需要对某个资源进行维护操作或者对某个资源进行故障排除，如何保证这种操作对整个业务系统的影响最小，从而降低运维成本，实现最优化的应用资源分配，成为本领域亟待解决的问题。经过检索发现：申请号为:201410189197.8的中国专利申请《一种云计算中资源分配策略的评估方法》，公开了一种云计算中资源分配策略的评估方法，包括：将部署在云计算平台上的项目划分为多个功能模块，根据功能模块之间的关系进行建模以生成工作流模型；根据资源分配策略将云计算资源分配至每个功能模块，确定每个功能模块的运行参数实现配置工作流模型；将工作流模型映射为时间自动机模型；将功能模块的运行时间误差及运行时间误差分布映射为时间自动机模型中子模块的时间误差；设定检验标准，计算时间自动机模型符合检验标准的概率值作为资源分配策略的评估结果。该方法可以自动化地分析当前分配策略下用户需求是否可被满足，并且定量地分析当前分配策略的可靠性，从而降低违反服务层次协议的几率。上述方法仍存在如下问题：该方法是基于项目的功能模块流形成的，这种面向对象的方法存在功能模块并未进行权重设置，都是平等的分配资源，并根据每个模块的故障率进行资源分配的合理性评估，并不能检验出功能模块和资源的最佳分配方案的问题；该方法是根据工作流的方式进行的建模，这种建模方法存在无法根据应用的升级变更动态的调整应用资源的分配，达到运维资源最小化代价的问题。目前没有发现同本专利技术类似技术的说明或报道，也尚未收集到国内外类似的资料。
技术实现思路
针对现有技术中存在的上述不足，本专利技术的目的是提供一种基于应用关系网络的最优化应用资源分布策略。该策略基于应用所有的微服务关系形成的一个策略，并基于应用微服务关系网络和应用资源关系网络形成的一个基于应用重要性指标来定义部署策略。本专利技术是通过以下技术方案实现的。一种基于应用关系网络的最优化应用资源分布策略，包括如下步骤：步骤S1，基于应用服务依赖关系进行应用重要性指标计算；步骤S2，根据应用重要性指标，计算最小化资源运维影响下的应用资源分布策略；步骤S3，根据应用资源分布策略动态调整应用的资源分布情况。优选地，步骤S1，包括如下子步骤：步骤S1.1，应用权重的分析：通过应用与应用之间的服务调用，得出相关应用的权重；步骤S1.2，应用重要性的演进：在每个新应用部署后或者旧应用下线后周期性地重新计算系统中所有应用的重要性指标。优选地，步骤S1.1采用多重链接的应用网络节点权重计算方式，包括如下过程：定义1，应用网络有向图为G，如下式所示：G(E,V)式中，E表示节点关系集合，V表示节点集合；定义2，有效服务引用集合Ef(u)，如下式所示：Ef(u)＝{v|v∈Follower(u)∩Response(u)＞ε}式中，ε是非负常数阈值，表示节点u的引用服务节点V对节点u反馈的程度门限，超过该阈值且属于节点u的应用节点为有效应用；定义3，由链接关系所产生的节点权值IRL(Ui)，其计算方法如下式所示：IRL(Ui)＝δN+(1-δ)∑Uj∈Follower(ui)IRL(ui)L(ui)式中，IRL(Ui)表示节点Ui链接关系产生的节点权值，Follower(ui)为节点Ui所有关联服务集合，L(ui)为节点Ui关联服务数目，δ是介于0和1的阻尼系数，N为网络图中的总节点数。优选地，步骤S2，具体为：对于指定资源R，分析出R在运维时将要直接影响的应用，设这些应用为DE(R)；根据应用服务依赖关系图，找到所有被影响的应用，最终所有被影响的应用的范围是整个应用服务依赖关系图中的一个子图，这个子图中所有应用的权值被定义为资源R的影响因子F(R)；假设系统中可被运维的总资源量是R1到Rn，那么运维对整个行业业务的总影响因子就是最优化的应用资源分布策略应该使得达到最小化；为此，我们需要在本课题中研究出一种创新的计算方法A来使得达到最小化的应用资源分布策略；所述创新的计算方法A具体为：步骤SA.1，按资源的优劣情况，如内存、CPU、硬盘和网卡等情况进行标签分级；步骤SA.2，按应用的重要性和资源的优劣情况以标签的形式对资源进行分配；步骤SA.3，通过弹性伸缩和横向扩展以及按打标签进行资源分配等方式使得总影响因子达到最小化。优选地，步骤S3，具体为：每次发生应用重要性的变化后，系统需要计算出应用资源的最优化分布模型，然后根据最优化分布模型的结论，自动调整对应应用的资源供应情况；其中，最优化分布模型采用计算方法B得到，包括如下步骤：步骤SB.1，按应用服务依赖关系图，进行应用重要性权重再计算；步骤SB.2，根据计算方法A，使得总资源运维业务影响因子最小化；步骤SB.3，通过弹性伸缩和/或集群方式进行应用资源的最优化分布模型计算。优选地，在步骤S1至S3中，根据云产品提供的基础设施、应用自动化部署和服务自动化交付构建系统运维体系，所述系统运维体系包括应用服务依赖关系管理模块、应用资源管理模块、应用资源分布策略管理模块和应用资源动态调度模块；其中：所述应用服务依赖关系管理模块用于生成应用服务依赖网络，以及应用重要性和权重的计算；所述应用资源管理模块用于生成应用资源依赖网络；所述应用资源分布策略管理模块用于计算并生成应用资源的最优分布策略；所述应用资源动态调度模块用于按照应用资源的最优分布策略进行重新调度并进行应用资源的分配。优选地，还包括如下步骤：步骤S4，包括如下任意一个或任意多个过程：-对应用进行升级；-对应用进行迁移和部署，通过对应用的权重与依赖进行计算，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于应用关系网络的最优化应用资源分布策略，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，基于应用服务依赖关系进行应用重要性指标计算；步骤S2，根据应用重要性指标，计算最小化资源运维影响下的应用资源分布策略；步骤S3，根据应用资源分布策略动态调整应用的资源分布情况。

【技术特征摘要】
1.一种基于应用关系网络的最优化应用资源分布策略，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，基于应用服务依赖关系进行应用重要性指标计算；步骤S2，根据应用重要性指标，计算最小化资源运维影响下的应用资源分布策略；步骤S3，根据应用资源分布策略动态调整应用的资源分布情况。2.根据权利要求1所述的基于应用关系网络的最优化应用资源分布策略，其特征在于，步骤S1，包括如下子步骤：步骤S1.1，应用权重的分析：通过应用与应用之间的服务调用，得出相关应用的权重；步骤S1.2，应用重要性的演进：在每个新应用部署后或者旧应用下线后周期性地重新计算系统中所有应用的重要性指标。3.根据权利要求2所述的基于应用关系网络的最优化应用资源分布策略，其特征在于，步骤S1.1采用多重链接的应用网络节点权重计算方式，包括如下过程：定义1，应用网络有向图为G，如下式所示：G＝(E,V)式中，E表示节点关系集合，V表示节点集合；定义2，有效服务引用集合Ef(u)，如下式所示：Ef(u)＝{v|v∈Follower(u)∩Response(u)＞ε}式中，ε是非负常数阈值，表示节点u的引用服务节点V对节点u反馈的程度门限，超过该阈值且属于节点u的应用节点为有效应用；定义3，由链接关系所产生的节点权值IRL(Ui)，其计算方法如下式所示：IRL(Ui)＝δN+(1-δ)∑Uj∈Follower(ui)IRL(ui)L(ui)式中，IRL(Ui)表示节点Ui链接关系产生的节点权值，Follower(ui)为节点Ui所有关联服务集合，L(ui)为节点Ui关联服务数目，δ是介于0和1的阻尼系数，N为网络图中的总节点数。4.根据权利要求1所述的基于应用关系网络的最优化应用资源分布策略，其特征在于，步骤S2，具体为：对于指定资源R，分析出R在运维时将要直接影响的应用，设这些应用为DE(R)；根据应用服务依赖关系图，找到所有被影响的应用，最终所有被影响的应用的范围是整个应用服务依赖关系图中的一个子图，这个子图中所有应用的权值被定义为资源R的影响因子F(R)；假设系统中可被运维的总资源量是R1到Rn，那么运维对整个行业业务的总影响因子就是最优化的应用资源分布策略应该使得达到最小化；为此，采用如下计算方法A来使得达到最小化的应用资源分布策略：步骤SA.1，按资源的优劣情况进行标签分级；步骤SA.2，按应用的重要性和资源的优劣情况以标签的形式对资源进行分配；步骤SA.3，通过弹性伸缩、横向扩展和/或按照标签进行资源分配的方式使得总影响因子达到最小化。5.根据权利要求4所述的基于应用关系网络的最优化应用资源分布策略，其特征在于，步骤S3，具体为：每次发生应用重要性的变化后，系统需要计算出应用资源的最优化分布模型，然后根据最优化分布模型的结论，自动调整对应应用的资源供应情况；其中，最优化分布模型采用计算方法B得到，包括如下步骤：步骤SB.1...

【专利技术属性】
技术研发人员：许文宝，杨志林，丁星，武静，
申请(专利权)人：中电科华云信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31