一种用于评估设备资源利用率的方法和装置制造方法及图纸

技术编号:18444734 阅读:5 留言:0更新日期:2018-07-14 10:18
本发明专利技术公开了一种用于评估设备资源利用率的方法和装置。方法包括:获取与待评估设备的各项性能指标相关联的性能数据;针对设备的各项性能指标中的每一项性能指标,向资源利用率模型配置性能指标的权值、性能数据范围、以及性能数据的权值,其中性能数据的权值与性能数据落在性能数据范围内的次数相关联;选择对设备执行计算的时间点和时间范围;基于选择的时间点、时间范围、性能数据以及性能数据的权值,利用经配置的资源利用率模型分别计算设备的各项性能指标的日估值和月估值;以及基于设备的各项性能指标的日估值和月估值,利用经配置的资源利用率模型计算设备的资源利用率。

A method and device for evaluating utilization rate of equipment resources

The invention discloses a method and device for evaluating the utilization rate of equipment resources. The methods include obtaining performance data associated with the performance indicators of the equipment to be evaluated; for each performance index of the performance indicators of the device, the weight value, the performance data range, and the weight of performance data are configured to the resource utilization model, including the weight and performance data of the performance data. The number of times that fall within the range of performance data is correlated; the time point and time range of the calculation of the device are selected; based on the selected time point, time range, performance data and the weight of performance data, the daily valuation and monthly valuation of the performance indexes of the equipment are calculated by using the configured resource utilization model. And the daily valuation and monthly valuation of the equipment based performance indicators, and the resource utilization ratio of the equipment is calculated by the configured resource utilization model.

【技术实现步骤摘要】
一种用于评估设备资源利用率的方法和装置
本专利技术总体涉及计算机领域,更加具体地涉及一种用于评估设备资源利用率的方法和装置。
技术介绍
在复杂的计算机系统中,通常需要处理数以亿计的数据和大量业务。因而,如何合理利用和分配系统资源、高效监控系统性能并准确发出告警,对于计算机系统的稳健性和可靠性尤为重要。传统的资源分配机制依赖于人为估计并利用单一阈值告警。如果主机资源分配过剩,将会使得系统资源空闲,进而导致资源浪费。而且,一般情况下资源分配机制仅针对超过阈值的信息配置监控告警,这会导致过多的空闲资源由于未超过阈值而没有得到关注,使用户无法及时发现系统资源过剩。相反,如果主机资源分配不足,则会频繁出现告警,其中存在着大量的误告警,这将使得资源分配调整周期变长、运行维护工作量变大,同时降低了系统的稳健性和可靠性。通过利用云计算、大数据等新兴互联网技术,可以显著地增强设备资源利用率的评估机制,并提高了用户感知度。
技术实现思路
鉴于以上所述一个或多个问题,本专利技术实施例提供了一种用于评估设备资源利用率的方法及装置。根据本专利技术的一个方面,公开了一种用于评估设备资源利用率的方法,包括:获取与待评估设备的各项性能指标相关联的性能数据;针对设备的各项性能指标中的每一项性能指标,向资源利用率模型配置性能指标的权值、性能数据范围、以及性能数据的权值,其中性能数据的权值与性能数据落在性能数据范围内的次数相关联;选择对设备执行计算的时间点和时间范围;基于选择的时间点、时间范围、性能数据以及性能数据的权值,利用经配置的资源利用率模型分别计算设备的各项性能指标的日估值和月估值;以及基于设备的各项性能指标的日估值和月估值,利用经配置的资源利用率模型计算设备的资源利用率。根据本专利技术的另一方面,公开了一种用于评估设备资源利用率的装置,包括:数据获取单元,被配置为获取与待评估设备的各项性能指标相关联的性能数据;模型配置单元,被配置为针对设备的各项性能指标中的每一项性能指标,向资源利用率模型配置性能指标的权值、性能数据范围、以及性能数据的权值,其中性能数据的权值与性能数据落在性能数据范围内的次数相关联;选择单元,被配置为选择对设备执行计算的时间点和时间范围;以及计算单元,被配置为:基于选择的时间点、时间范围、性能数据以及性能数据的权值,利用经配置的资源利用率模型分别计算设备的各项性能指标的日估值和月估值;以及基于设备的各项性能指标的日估值和月估值,利用经配置的资源利用率模型计算设备的资源利用率。附图说明通过以下对本专利技术具体实施例的详细描述并结合附图将更好地理解本专利技术的特征和优点,并且附图仅仅是说明性的,不应理解为对本公开进行任何限制,在附图中:图1根据本专利技术的实施例示出了用于评估设备资源利用率的装置的框图;图2根据本专利技术的实施例示出了用于评估设备资源利用率的方法的流程图;图3根据本专利技术的实施例示出了计算各项性能指标的日估值、月估值以及资源利用率的过程的流程图;图4是示出能够实现根据本专利技术的实施例的用于评估设备资源利用率的方法和装置的计算设备的示例性硬件架构的结构图。具体实施方式下面对本专利技术的实施例的详细描述涵盖了许多具体细节,以便提供对本专利技术的全面理解。但是,对于本领域技术人员来说显而易见的是,本专利技术可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本专利技术的示例来提供对本专利技术更清楚的理解。本专利技术绝不限于下面所提出的任何具体配置和方法步骤,而是在不脱离本专利技术的精神的前提下覆盖了相关元素、部件和方法步骤的任何修改、替换和改进。应当理解的是下面的详细描述仅仅是示例性的,并且无意于限制本专利技术或本专利技术的应用和使用。而且,无意于使本专利技术受限于前述的

技术介绍
或下面详细的说明书中提出的所表达或暗示的任何理论。图1根据本专利技术的实施例示出了用于评估设备资源利用率的系装置100。如图1所示,装置100包括数据获取单元110、模型配置单元120、选择单元130、以及计算单元140。可选地,装置100还包括模型调整单元150和显示单元160(未示出)。数据获取单元110可以获取和存储与待评估设备(以下简称为“设备”)的各项性能指标(例如,CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率以及IO吞吐量)相关联的性能数据。模型配置单元120针对设备的各项性能指标来向资源利用率模型配置性能指标的权值、性能数据范围、以及性能数据的权值,其中性能数据的权值与性能数据落在性能数据范围内的次数相关联。选择单元130选择对设备执行计算的时间点和时间范围。然后,计算单元140基于选择单元130选定的时间点和时间范围、以及性能数据以及性能数据的权值,利用经配置的资源利用率模型分别计算出设备的各项性能指标的日估值和月估值,并基于各项性能指标的日估值和月估值利用经配置的资源利用率模型计算出设备的资源利用率。这里,如本文所使用的,术语“设备”可以指任何能够提供计算和存储服务的设备,包括但不限于各种类型的主机、服务器(例如,应用服务器、数据库服务器Web服务器等等)、虚拟机、小型机等等。上面描述的各个单元中的一个或多个单元可以被组合,并且它们可以由软件、硬件和固件中的一者或它们的组合来实现。例如,一些功能单元可以包括一个或多个微处理器、DSP、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、射频集成电路(RFIC)和用于执行至少本文所描述的功能的各种硬件与逻辑电路的组合。在一些实施例中,单元可以指在一个或多个处理元件上运行的一个或多个处理。图2根据本专利技术的实施例示出了用于评估设备资源利用率的方法的流程图。下面将结合图1和图2对用于评估设备资源利用率的方法200进行详细描述。方法200可以包括以下步骤:在步骤201中,数据获取单元110获取与待评估设备的各项性能指标(例如,CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率以及IO吞吐量)相关联的性能数据。数据获取单元110可以是例如各种类型的数据库,包括但不限于关系型数据库、非关系型数据库(例如,HBASE)等等。在一些实施例中,业务系统上可能承载有多个设备,例如在示例性业务系统中包括600台虚拟机、500台小型机、500台分区服务器、4000台PC服务器。假设该业务系统每5分钟对各项性能指标进行一次观测(即,每5分钟采集一次数据),则针对CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、IO吞吐量以及资源利用率等5项性能指标,每日所记录的与虚拟机相关联的数据量为5*600*12*24=864000条,6个月约要记录1.6亿条,合计该业务系统在6个月期间针对所有设备所记录的总数据量约为15亿多条。如果在传统的关系型数据库中进行这么大数据量的计算,将需要非常强大的硬件支持。而如果利用大数据技术将数据定期同步到非关系型数据库(例如,HBASE)中,则可以实现快速并行运算,降低评估设备资源利用率的计算成本,并且提高资源分配机制的响应速度。此外,由于设备的各项性能指标的日估值、月估值以及资源利用率等数据是由计算单元140剥离生成的,因而整个计算过程不会影响业务系统中设备的正常运行。在步骤202中,模型配置单元120针对从数据获取单元110获取的各项性能指标,向资源利用率模型配置性能指标的权值、性能数据范围、以及性能数据的权值,其中性本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种用于评估设备资源利用率的方法,包括:获取与待评估设备的各项性能指标相关联的性能数据;针对所述设备的各项性能指标中的每一项性能指标,向资源利用率模型配置所述性能指标的权值、性能数据范围、以及所述性能数据的权值,其中所述性能数据的权值与所述性能数据落在所述性能数据范围内的次数相关联;选择对所述设备执行计算的时间点和时间范围;基于选择的时间点、时间范围、所述性能数据以及所述性能数据的权值,利用经配置的资源利用率模型分别计算所述设备的各项性能指标的日估值和月估值;以及基于所述设备的各项性能指标的日估值和月估值以及所述性能指标的权值,利用所述经配置的资源利用率模型计算所述设备的资源利用率。

【技术特征摘要】
1.一种用于评估设备资源利用率的方法,包括:获取与待评估设备的各项性能指标相关联的性能数据;针对所述设备的各项性能指标中的每一项性能指标,向资源利用率模型配置所述性能指标的权值、性能数据范围、以及所述性能数据的权值,其中所述性能数据的权值与所述性能数据落在所述性能数据范围内的次数相关联;选择对所述设备执行计算的时间点和时间范围;基于选择的时间点、时间范围、所述性能数据以及所述性能数据的权值,利用经配置的资源利用率模型分别计算所述设备的各项性能指标的日估值和月估值;以及基于所述设备的各项性能指标的日估值和月估值以及所述性能指标的权值,利用所述经配置的资源利用率模型计算所述设备的资源利用率。2.如权利要求1所述的方法,其中所述性能指标包括下述一项或多项:CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、以及IO吞吐量。3.如权利要求2所述的方法,其中分别计算所述设备的各项性能指标的日估值和月估值的步骤包括:每天基于所述选择的时间点处的性能数据以及所述性能数据的权值,利用所述经配置的资源利用率模型通过加权平均值算法计算出所述设备的各项性能指标的日估值,所述各项性能指标的日估值包括下述一项或多项:日估CPU使用率、日估内存使用率、以及日估磁盘使用率;每天基于所述设备的当日IO吞吐量和所述选择的时间范围内的历史性能数据,更新所述设备的IO吞吐量最大基线值;以及在每月的指定日期基于所述设备的各项性能指标的当月所有日估值,利用所述经配置的资源利用率模型通过1)最大值算法,或2)加权平均值算法计算出所述设备的各项性能指标的月估值,所述设备的各项性能指标的月估值包括下述一项或多项:月估CPU使用率、月估内存使用率、月估磁盘使用率、以及月估IO吞吐量,并基于所述月估IO吞吐量和所述IO吞吐量最大基线值计算所述设备的月估IO吞吐率。4.如权利要求2所述的方法,其中基于所述设备的各项性能指标的日估值和月估值,利用所述经配置的资源利用率模型计算所述设备的资源利用率包括:基于所述月估CPU使用率、所述月估内存使用率、所述月估磁盘使用率、所述月估IO吞吐率以及这些月估值的权值,利用所述经配置的资源利用率模型,通过加权平均值算法计算所述设备的资源利用率。5.如权利要求1-4中任一项所述的方法,还包括将计算出的所述设备的各项性能指标的日估值、月估值以及所述设备的资源利用率通过图形方式进行显示。6.如权利要求1-4中任一项所述的方法,还包括在计算出所述设备的资源利用率之后,调整所述资源利用率模型以改变下述一项或多项:所述性能指标的权值、性能数据范围、以及所述性能数据的权值。7.如权利要求1所述的方法,其中获取步骤包括从非关系型数据库获取与待评估设备的各项性能指标相关联的性能数据。8.一种用于...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈思樑阮前
申请(专利权)人:中国移动通信集团福建有限公司中国移动通信集团公司
类型:发明
国别省市:福建,35

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