云平台资源自适应预警方法与系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种云平台资源自适应预警方法与系统，其中，方法包括：节点管理单元按照第一预设周期采集物理机与各虚拟机的各种资源消耗数据并上报给资源分析预警服务器；资源分析预警服务器按照第二预设周期对各种资源消耗数据进行分析，预测未来各采集点物理机与各虚拟机的各种资源消耗数据；实时监控物理机的运行负载，若超过预警门限值，采集各虚拟机在当前时刻的资源消耗数据，并分析相对于之前预测的资源消耗数据的变化率是否大于1；若大于1，重新预测未来各采集点的资源消耗数据；并在预测出的资源消耗数据超过预设告警门限值时，进行事件通知。本发明专利技术实施例可以预测分析虚拟机未来的资源消耗数据，为定期调整资源分配提供支持。

Adaptive early warning method and system for cloud platform resource

The embodiment of the invention discloses a system and a cloud platform, resource adaptive warning method, method: node management unit in accordance with the various resources of the first preset periodic sampling of physical machine and virtual machine consumption data and report to the resource analysis and early warning server; resource analysis server in accordance with the second preset warning cycle by analyzing all kinds of resource consumption the data, predict the future resource collection points each physical machine and virtual machine load consumption data; real-time monitoring of physical machine operation, if exceed the warning threshold value, collecting the virtual machine in the current resource consumption data, and analysis relative to the previous forecast of resource consumption data change rate is greater than 1; if greater than 1 to predict the future, each acquisition resource consumption data; and in the prediction of the resource consumption data exceeds the preset alarm threshold value Event notification. The embodiment of the invention can predict and analyze the resource consumption data of the virtual machine in the future, and provide support for the regular adjustment of resource allocation.

【技术实现步骤摘要】
云平台资源自适应预警方法与系统
本专利技术涉及计算机技术，尤其是一种云平台资源自适应预警方法与系统。
技术介绍
云计算是一种将池化的集群计算能力通过互联网向内外部用户提供按需服务的互联网新业务。云计算技术的优势在于能提高服务器的资源利用率，确保部署在同一台物理机上的虚拟机消耗资源的高峰期相互错开，能提高云平台的资源利用率，起到削峰填谷的效果。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有的云计算技术至少存在以下问题：由于虚拟机对资源的消耗不是一成不变的，高峰期和低谷期出现的规律也是会发生变化的。而现有的云计算技术无法提前预测同一台物理机上的虚拟机未来的资源消耗数据，从而无法提供安排部署虚拟机的依据、为定期调整资源分配提供支持，若在资源消耗高峰，进行虚拟机动态迁移调整，则会加剧对资源的消耗，影响云平台的正常运行。
技术实现思路
本专利技术实施例所要解决的技术问题是：提供一种云平台资源自适应预警方法与系统，以预测分析虚拟机未来的资源消耗数据，以此作为安排部署虚拟机的依据，为定期调整资源分配提供支持。本专利技术实施例提供的一种云平台资源自适应预警方法，包括：物理机上布署的节点管理单元按照第一预设周期规定的采集点，采集所在物理机与该物理机上运行的各虚拟机的各种资源消耗数据，并上报给资源分析预警服务器，所述各种资源消耗数据为物理机与各虚拟机对物理机中各项计算资源的使用数据；资源分析预警服务器将节点管理单元上报的各种资源消耗数据存储在数据库中；资源分析预警服务器按照第二预设周期，从数据库中获取当前时刻之前一个预设时间段内所述物理机与所述各虚拟机的各种资源消耗数据作为历史数据进行分析，预测未来各采集点所述物理机与所述各虚拟机的各种资源消耗数据并存储在所述数据库中；资源分析预警服务器实时监控所述物理机的运行负载，在当前时刻到达未来某个时刻点时，分析所述物理机在当前时刻的各种资源消耗数据是否超过预警门限值；响应于所述物理机在当前时刻有一项资源消耗数据超过预警门限值，资源分析预警服务器指示所述节点管理单元实时采集所述各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据，并分析所述各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据分别相对于之前预测的各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据的变化率是否大于1；响应于各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据分别相对于之前预测的各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据的变化率大于1，资源分析预警服务器根据所述之前预测的各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据与所述变化率重新预测未来各采集点所述物理机与所述各虚拟机的该项资源消耗数据；并在预测出的未来各采集点所述物理机的该项资源消耗数据超过预设告警门限值时，资源分析预警服务器进行事件通知。上述方法的一个具体实施例中，所述各项计算资源具体包括中央处理单元CPU资源、内存资源、磁盘输入输出IO资源、网络吞吐量；所述物理机对各项计算资源中每一项计算资源的使用数据具体为物理机上运行的所有虚拟机对该项计算资源的使用数据、以及所述物理机上用于虚拟出各虚拟机的虚拟化软件应用程序对该项计算资源的使用数据之和。上述方法的一个具体实施例中，实时监控所述物理机的运行负载包括：所述节点管理单元具体根据资源分析预警服务器的采集指令实时采集所述物理机在当前时刻的各种资源消耗数据并上报给所述资源分析预警服务器；所述资源分析预警服务器具体根据所述节点管理单元实时上报的所述物理机在当前时刻的各种资源消耗数据实时监控所述物理机的运行负载；或者所述节点管理单元按照监控时限定时采集所述各虚拟机的各项资源消耗数据并上报给所述资源分析预警服务器；所述资源分析预警服务器具体根据所述节点管理单元定时上报的所述物理机的各种资源消耗数据实时监控所述物理机的运行负载。上述方法的一个具体实施例中，还包括：在每个预设时间段内连续产生M次事件通知时，将告警级别上升一个等级，其中，M为预设大于1的整数；在告警级别上升到等级N时，产生严重告警通知，其中，N为预设大于1的整数；所述资源分析预警服务器向所述节点管理单元下发控制指令，以启动对相应虚拟机的启动、关停或迁移。上述方法的一个具体实施例中，所述资源分析预警服务器向所述节点管理单元下发控制指令包括：所述资源分析预警服务器向统一综合网管系统上报严重告警通知以及重新预测的未来各采集点所述物理机与所述各虚拟机的该项资源消耗数据；统一综合网管系统根据所述重新预测的未来各采集点所述物理机与所述各虚拟机的该项资源消耗数据对不同物理机上的虚拟机进行统一资源调配，并根据调配结果向所述资源分析预警服务器下发调配指令；所述资源分析预警服务器根据所述调配指令向所述节点管理单元下发控制指令。上述方法的一个具体实施例中，所述资源分析预警服务器根据所述调配指令向所述节点管理单元下发控制指令时，还向其它物理机上的节点管理单元下发控制指令，以启动对所述其它物理机上相应虚拟机的启动、关停或迁移。本专利技术实施例提供的一种云平台资源自适应预警系统，包括各节点管理单元与资源分析预警服务器，每个节点管理单元分别布署于一个物理机上；所述节点管理单元，用于按照第一预设周期规定的采集点，采集所在物理机与该物理机上运行的各虚拟机的各种资源消耗数据，并上报给资源分析预警服务器，所述各种资源消耗数据为物理机与各虚拟机对物理机中各项计算资源的使用数据；所述资源分析预警服务器，用于将节点管理单元上报的各种资源消耗数据存储在数据库中；以及按照第二预设周期，从数据库中获取当前时刻之前一个预设时间段内所述物理机与所述各虚拟机的各种资源消耗数据作为历史数据进行分析，预测未来各采集点所述物理机与所述各虚拟机的各种资源消耗数据并存储在所述数据库中；以及实时监控所述物理机的运行负载，在当前时刻到达未来某个时刻点时，分析所述物理机在当前时刻的各种资源消耗数据是否超过预警门限值；响应于所述物理机在当前时刻有一项资源消耗数据超过预警门限值，指示所述节点管理单元实时采集所述各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据，并分析所述各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据分别相对于之前预测的各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据的变化率是否大于1；响应于各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据分别相对于之前预测的各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据的变化率大于1，根据所述之前预测的各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据与所述变化率重新预测未来各采集点所述物理机与所述各虚拟机的该项资源消耗数据；并在预测出的未来各采集点所述物理机的该项资源消耗数据超过预设告警门限值时，进行事件通知。上述系统的一个具体实施例中，所述各项计算资源具体包括中央处理单元CPU资源、内存资源、磁盘输入输出IO资源、网络吞吐量；所述物理机对各项计算资源中每一项计算资源的使用数据具体为物理机上运行的所有虚拟机对该项计算资源的使用数据、以及所述物理机上用于虚拟出各虚拟机的虚拟化软件应用程序对该项计算资源的使用数据之和。上述系统的一个具体实施例中，所述节点管理单元包括控制管理模块与资源采集模块；所述资源采集模块，用于按照第一预设周期规定的采集点，采集所在物理机与该物理机上运行的各虚拟机的各种资源消耗数据；所述控制管理模块，用于将所述资源采集模块采集的各种资源消耗数据上报给资源分析预警服务器。上述系统的一个具体实施例中，所述资源分析预警服务器本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种云平台资源自适应预警方法，其特征在于，包括：物理机上布署的节点管理单元按照第一预设周期规定的采集点，采集所在物理机与该物理机上运行的各虚拟机的各种资源消耗数据，并上报给资源分析预警服务器，所述各种资源消耗数据为物理机与各虚拟机对物理机中各项计算资源的使用数据；资源分析预警服务器将节点管理单元上报的各种资源消耗数据存储在数据库中；资源分析预警服务器按照第二预设周期，从数据库中获取当前时刻之前一个预设时间段内所述物理机与所述各虚拟机的各种资源消耗数据作为历史数据进行分析，预测未来各采集点所述物理机与所述各虚拟机的各种资源消耗数据并存储在所述数据库中；资源分析预警服务器实时监控所述物理机的运行负载，在当前时刻到达未来某个时刻点时，分析所述物理机在当前时刻的各种资源消耗数据是否超过预警门限值；响应于所述物理机在当前时刻有一项资源消耗数据超过预警门限值，资源分析预警服务器指示所述节点管理单元实时采集所述各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据，并分析所述各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据分别相对于之前预测的各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据的变化率是否大于1；响应于各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据分别相对于之前预测的各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据的变化率大于1，资源分析预警服务器根据所述之前预测的各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据与所述变化率重新预测未来各采集点所述物理机与所述各虚拟机的该项资源消耗数据；并在预测出的未来各采集点所述物理机的该项资源消耗数据超过预设告警门限值时，资源分析预警服务器进行事件通知。...

【技术特征摘要】
1.一种云平台资源自适应预警方法，其特征在于，包括：物理机上布署的节点管理单元按照第一预设周期规定的采集点，采集所在物理机与该物理机上运行的各虚拟机的各种资源消耗数据，并上报给资源分析预警服务器，所述各种资源消耗数据为物理机与各虚拟机对物理机中各项计算资源的使用数据；资源分析预警服务器将节点管理单元上报的各种资源消耗数据存储在数据库中；资源分析预警服务器按照第二预设周期，从数据库中获取当前时刻之前一个预设时间段内所述物理机与所述各虚拟机的各种资源消耗数据作为历史数据进行分析，预测未来各采集点所述物理机与所述各虚拟机的各种资源消耗数据并存储在所述数据库中；资源分析预警服务器实时监控所述物理机的运行负载，在当前时刻到达未来某个时刻点时，分析所述物理机在当前时刻的各种资源消耗数据是否超过预警门限值；响应于所述物理机在当前时刻有一项资源消耗数据超过预警门限值，资源分析预警服务器指示所述节点管理单元实时采集所述各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据，并分析所述各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据分别相对于之前预测的各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据的变化率是否大于1；响应于各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据分别相对于之前预测的各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据的变化率大于1，资源分析预警服务器根据所述之前预测的各虚拟机在当前时刻的该项资源消耗数据与所述变化率重新预测未来各采集点所述物理机与所述各虚拟机的该项资源消耗数据；并在预测出的未来各采集点所述物理机的该项资源消耗数据超过预设告警门限值时，资源分析预警服务器进行事件通知。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各项计算资源具体包括中央处理单元CPU资源、内存资源、磁盘输入输出IO资源、网络吞吐量；所述物理机对各项计算资源中每一项计算资源的使用数据具体为物理机上运行的所有虚拟机对该项计算资源的使用数据、以及所述物理机上用于虚拟出各虚拟机的虚拟化软件应用程序对该项计算资源的使用数据之和。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，实时监控所述物理机的运行负载包括：所述节点管理单元具体根据资源分析预警服务器的采集指令实时采集所述物理机在当前时刻的各种资源消耗数据并上报给所述资源分析预警服务器；所述资源分析预警服务器具体根据所述节点管理单元实时上报的所述物理机在当前时刻的各种资源消耗数据实时监控所述物理机的运行负载；或者所述节点管理单元按照监控时限定时采集所述各虚拟机的各项资源消耗数据并上报给所述资源分析预警服务器；所述资源分析预警服务器具体根据所述节点管理单元定时上报的所述物理机的各种资源消耗数据实时监控所述物理机的运行负载。4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，还包括：在每个预设时间段内连续产生M次事件通知时，将告警级别上升一个等级，其中，M为预设大于1的整数；在告警级别上升到等级N时，产生严重告警通知，其中，N为预设大于1的整数；所述资源分析预警服务器向所述节点管理单元下发控制指令，以启动对相应虚拟机的启动、关停或迁移。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述资源分析预警服务器向所述节点管理单元下发控制指令包括：所述资源分析预警服务器向统一综合网管系统上报严重告警通知以及重新预测的未来各采集点所述物理机与所述各虚拟机的该项资源消耗数据；统一综合网管系统根据所述重新预测的未来各采集点所述物理机与所述各虚拟机的该项资源消耗数据对不同物理机上的虚拟机进行统一资源调配，并根据调配结果向所述资源分析预警服务器下发调配指令；所述资源分析预警服务器根据所述调配指令向所述节点管理单元下发控制指令。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述资源分析预警服务器根据所述调配指令向所述节点管理单元下发控制指令时，还向其它物理机上的节点管理单元下发控制指令，以启动对所述其它物理机上相应虚拟机的启动、关停或迁移。7.一种云平台资源自适应预警系统，其特征在于，包括各节点管理单元与资源分析预警服务器，每个节点管理单元分别布署于一个物理机上；所述节点管理单元，用于按照第一预设周期规定的采集点，采集所在物理机与该物理机上运行的各虚拟机的各种资源消耗数据，并上报给资源分析预警服务器，所述各种资源消耗数据为物理机与各虚拟机对物理机中各项计算资源的使用数据；所述资源分析预警服务器，用于将节点管理单元上报的各种资源消耗数据存储在数据库中；以及按照第二预设周期，从数据库中获取当前时刻之前一个预设时间段内所述物理机与所述各虚拟机的各种资源消耗数据作为历史数据进行分析，预测未来各采集点所述物理机与所述各虚拟机的各种资源消耗数据并存储在所述数据库中；以及实时监控所述物理机的运行负载，在当前时刻到达未来某个时刻点时，分析所述物理机在当前时刻的各种资源消耗数据是否超过预警门限值；响应于所述物理机在当前时刻有一项资源消耗数据超过预警门限值，指示所述节点管理单元实时采集所述各虚...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆浩，王福荣，王丽清，胡华伟，吴子特，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11