用于关系数据库即服务的自动需求驱动的资源缩放制造技术

一种使得数据库即服务(DaaS)能够代表租户自动缩放容器大小的架构。提供了一种抽象，其使得租户能够推理货币预算和查询延迟，而不是资源提供。例如，自动缩放模块基于包括延迟(例如，等待)、资源利用率和可用预算的遥测来自动确定针对后续计费间隔的容器大小。一组鲁棒的信号从数据库引擎遥测被得出，并且被结合以显著提高针对数据库工作负载的资源需求估计的准确度。在更具体的实现中，可以对于关系数据库管理系统(RDBMS)中的任意SQL(结构化查询语言)工作负载估计资源需求。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于关系数据库即服务的自动需求驱动的资源缩放
技术介绍
关系数据库即服务(DaaS)平台支持资源容器的抽象，资源容器保证固定量的资源(例如，两个虚拟核、4GB的存储器、100个盘IOPS和1TB的盘空间)和每个计费间隔的成本(例如，每小时50美分)。租户负责选择适合工作负载的容器大小。为了利用云弹性，DaaS平台租户必须估计并且手动改变数据库容器大小。租户对于在计费间隔内使用的最大容器大小被计费，并且支付针对每个计费间隔的费用总和。由于无法测量资源需求，所以问题是估计针对数据库工作负载的需求。然而，由于数据库引擎的复杂性以及多个资源如何交互而产生了挑战。例如，如果所提供的负载增加，则并不一定表示添加更多资源将显著改善查询延迟，特别是在查询主要等待共享数据项上的锁的情况下。类似地，由于可以高速缓存更多的数据，所以添加更多存储器可能会减少对I/O(输入/输出)的需求并且增加CPU(中央处理器)需求。此外，当容器大小在资源和成本中显著变化时，针对不正确的需求估计的惩罚可能很高——其在需求被低估的情况下导致性能不佳或者在需求被高估的情况下导致更高的货币成本。更进一步地，DaaS的大多数租户无法雇用具有关于是否以及何时缩放资源做出明智的决定的必要的专业知识的富有经验的数据库管理员。
技术实现思路
以下呈现简化的概述，以便提供对本文中描述的一些新颖实现的基本理解。该概述不是广泛的概括，并且它不是旨在确定关键/重要要素也不是旨在界定其范围。其唯一目的是以简化的形式呈现一些概念作为稍后呈现的更详细描述的序言。所公开的架构提供了在数据库即服务(DaaS)中的使得能够代表租户来自动缩放容器大小的能力。该架构提供了一种抽象，其使得租户能够推理货币预算和查询延迟，而不是资源提供。自动缩放模块基于来自不久之前的计费间隔中的可用预算、观察延迟和资源利用率来自动确定针对后续计费间隔的容器大小。自动缩放模块的一方面是用于从可测量的数据库引擎遥测(诸如资源利用率、等待资源等)(例如，由数据库服务器或DaaS报告的计数器和统计信息)来估计资源需求的能力。一组信号从数据库引擎遥测被得出并且被组合以显著提高针对数据库工作负载的需求估计的准确度。在更具体的实现中，可以对于关系数据库管理系统(RDBMS)中的任意SQL(结构化查询语言)工作负载估计资源需求。更具体地，提供了一种抽象，其使得DaaS服务提供商能够代表租户支持容器资源的自动缩放。租户可以规定用于管理自动缩放逻辑的行为的输入。输入可以是延迟目标、货币预算、粗粒度性能灵敏度等形式。这些输入使得租户能够控制货币成本。服务提供商的责任是自动缩放单个容器的大小，即调节被分配给托管租户数据库的单个容器的资源。这不同于针对虚拟机(VM)的一些现有解决方案(其例如基于用户规定的阈值从集群中添加或去除VM)。相反，所公开的架构对同一容器进行重新大小调整。此外，用户不需要提供用于容器重新大小调整的规则，这也由所公开的架构自动管理。提供了一种技术，其提高了对各种工作负载(例如，SQL)的资源需求的估计准确度，而没有任何工作负载的先验知识。还提供了一种技术，其用于从关系DaaS的生产遥测来标识一组统计生成的信号。提供了一种决策逻辑，其组合多个信号以提高资源需求估计的准确度。在关系DaaS中利用抽象和改进的资源需求估计为代表租户的自动化需求驱动的资源缩放提供了端到端的解决方案。所公开的架构可以被实现为一种数据库即服务系统，其包括：被配置为基于来自数据库服务器的遥测来自动计算针对后续计费间隔的数据库服务器中的容器的大小的自动缩放模块；以及被配置为执行存储器中的计算机可执行指令的至少一个硬件处理器，指令被执行以使能自动缩放模块。所公开的架构可以被实现为数据库即服务方法，其包括以下动作：基于生产遥测来估计针对数据库的容器的资源需求；以及基于所估计的资源需求的变化来代表租户自动缩放针对计费间隔的容器的容器大小。所公开的架构可以被实现为一种数据库即服务系统，其包括：用于基于生产遥测来估计针对数据库的容器的资源需求的装置；以及用于基于所估计的资源需求的变化来代表租户自动缩放针对计费间隔的容器的容器大小的装置。为了实现前述和相关目的，本文中结合以下描述和附图描述某些说明性方面。这些方面指示可以实践本文中公开的原理的各种方式，并且其所有方面和等同物旨在在要求保护的主题的范围内。当结合附图考虑时，从以下详细描述中，其他优点和新颖特征将变得显而易见。附图说明图1示出了根据所公开的架构的数据库即服务(DaaS)系统。图2示出了示出容器大小可以在每个资源维度中或对于所有资源以锁定步进独立地缩放的图表。图3示出了当使用针对粗粒度性能灵敏度的离散步进时DaaS中的自动缩放抽象。图4示出了支持资源的自动缩放的DaaS服务的简化架构。图5示出了用于预算分配的令牌桶算法。图6示出了根据所公开的架构的方法。图7示出了根据所公开的架构的备选方法。图8示出了根据所公开的架构的备选方法。图9示出了根据所公开的架构的执行DaaS中的自动化需求驱动的资源缩放的计算系统的框图。具体实施方式很多企业在数据库即服务(DaaS)环境中部署关键任务数据库。DaaS提供弹性、按使用付费和高可用性。由于DaaS环境是多租户的，因此通过资源隔离的性能可预测性是针对这样的关键任务数据库的要求。商业DaaS产品现在通过逻辑或物理容器来支持资源隔离。容器可以是专用于租户数据库或逻辑容器(例如，SQL数据库)的虚拟机(VM)。不管支持的特定容器抽象，每个容器都保证一组固定资源(这组固定资源称为容器大小)。关系DaaS平台支持资源容器的抽象，其保证固定量的资源。也就是说，资源容器的设计不弹性。用于DaaS平台支持弹性的一种方法是允许租户随着时间而改变针对租户数据库的容器大小。例如，如果存在散布有低负载时段的高负载时段，则可以在高负载时段期间手动提供较大的容器大小，从而提供更好的性能，而可以在低负载时段期间手动提供较小的容器大小，导致成本节省。为了从云弹性中受益，租户必须确定何时缩放容器大小。应用无关的方法依赖于资源利用率作为用于缩放决策的主要驱动力。例如，如果资源利用率高(例如，每秒100个I/O操作(IOPS)的当前容器中的80％的I/O(输入/输出)利用率)，则放大容器；类似地，资源利用率低表示缩小。然而，高资源利用率并不一定与对更多资源的需求相对应。当容器大小在资源和成本中显著变化时，针对不正确的需求估计的惩罚在需求被低估的情况下可能是性能不佳并且在需求被高估的情况下可能是更高的货币成本。所公开的架构使得DaaS能够代表租户自动缩放容器大小(自动地)。在更具体的实现中，可以对于关系数据库管理系统(RDBMS)中的任意SQL(结构化查询语言)工作负载估计资源需求。该架构侧重于自动缩放的“放大(scale-up)”形式，其中单个容器的大小随着时间而改变。这不同于一些现有的自动缩放技术的“横向缩放(scale-out)”方法，这些技术改变容器(例如，VM)的数目。随着容器数目的变化，“横向缩放”方法重新划分工作负载。“放大”方法在DaaS环境中被支持，并且使得单个服务器中包含的数据库能够利用弹性而不划分数据库。所公开的架构提供了一种抽象，其使得租户能够推理货币预算和查询延迟本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据库即服务系统，包括：自动缩放模块，其被配置为基于来自数据库服务器的遥测来自动计算针对后续计费间隔的所述数据库服务器中的容器的容器大小；以及至少一个硬件处理器，其被配置为执行存储器中的计算机可执行指令，所述指令被执行以使能所述自动缩放模块。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.05.01 US 14/702,6441.一种数据库即服务系统，包括：自动缩放模块，其被配置为基于来自数据库服务器的遥测来自动计算针对后续计费间隔的所述数据库服务器中的容器的容器大小；以及至少一个硬件处理器，其被配置为执行存储器中的计算机可执行指令，所述指令被执行以使能所述自动缩放模块。2.根据权利要求1所述的系统，还包括遥测管理器，其被配置为收集所述数据库服务器的租户数据库的所述遥测。3.根据权利要求1所述的系统，其中所述遥测包括延迟、资源利用率或可用预算中的至少一项。4.根据权利要求1所述的系统，还包括资源需求估计器，其被配置为估计保证更大容器或更小容器的资源需求。5.根据权利要求4所述的系统，其中所述资源需求估计器被配置为将所述遥测转变成用于估计所述数据库服务器的多个工作负载的所述资源需求的信号。6.根据权利要求5所述的系统，其中所述资源需求估计器被配置为基于规则的逻辑，所述基于规则的逻辑对于所述信号中的每个信号具有用于关于每个信号确定租户状态的一个或多个阈值。7.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：S·达斯，李峰，V·纳拉萨亚，A·C·柯尼格，
申请(专利权)人：微软技术许可有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国,US