一种服务器设备管理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种服务器设备管理方法及装置，该方法包括：获取服务器监控样本数据；利用BP神经网络模型对所述服务器监控样本数据进行训练分析，得到基于BP神经网络的服务器分级模型；将服务器设备运行的实时监控数据作为所述服务器分级模型的输入，得到服务器设备的运行状态等级；依据所述运行状态等级对服务器设备进行业务资源管理。该方法实现提高服务器设备资源的利用率。

A method and device for management of server equipment

The invention discloses a device and a server device management method, the method includes: obtaining the server monitoring data; the training analysis of the server monitoring sample data by using the BP neural network model, a server classification model based on BP neural network; real-time monitoring equipment running data server as the server classification model input, running state level server equipment; according to the operating state of the grade of service resource management of server equipment. This method can improve the utilization of the server equipment resources.

【技术实现步骤摘要】
一种服务器设备管理方法及装置
本专利技术涉及服务器
，特别是涉及一种服务器设备管理方法及装置。
技术介绍
目前，云计算逐渐被行业认可，云数据中心操作系统逐渐实现并付诸于实践，在社会生产和生活领域中起到越来越重要的作用。云数据中心中设备数量庞大，监控管理过程复杂，如何有效的实现云数据中心中服务器资源高效管理是一个值得研究的问题。目前大多数服务器资源的管理方式比较粗放、资源设备利用率较低，没有通过对服务器的实时负载信息如CPU、内存、网络带宽、磁盘IO等进行综合分析与考虑来确定其设备运行状态，存在着资源利用率低、投入/产出比例不合理的问题。因此，如何保证数据中心服务器设备资源的高效管理，提高设备资源利用率是亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种服务器设备管理方法及装置，以实现提高服务器设备资源的利用率。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种服务器设备管理方法，该方法包括：获取服务器监控样本数据；利用BP神经网络模型对所述服务器监控样本数据进行训练分析，得到基于BP神经网络的服务器分级模型；将服务器设备运行的实时监控数据作为所述服务器分级模型的输入，得到服务器设备的运行状态等级；依据所述运行状态等级对服务器设备进行业务资源管理。优选的，所述服务器监控样本数据包括CPU负载数据、内存负载数据、网络IO负载数据和磁盘IO负载数据。优选的，所述运行状态等级为一级、二级、三级或者四级；所述运行状态等级由高到低排列顺序为：一级、二级、三级、四级。优选的，依据所述运行状态等级对服务器设备进行业务资源管理，包括：当所述运行状态等级为一级时，在服务器设备上运行所有业务；当所述运行状态等级为二级时，在服务器设备上运行关键业务；当所述运行状态等级为三级时，在服务器设备上运行普通业务；当所述运行状态等级为四级时，在服务器设备上不运行任何业务。本专利技术还提供一种服务器设备管理装置，该装置包括：获取模块，用于获取服务器监控样本数据；训练模块，用于利用BP神经网络模型对所述服务器监控样本数据进行训练分析，得到基于BP神经网络的服务器分级模型；分级模块，用于将服务器设备运行的实时监控数据作为所述服务器分级模型的输入，得到服务器设备的运行状态等级；管理模块，用于依据所述运行状态等级对服务器设备进行业务资源管理。优选的，所述服务器监控样本数据包括CPU负载数据、内存负载数据、网络IO负载数据和磁盘IO负载数据。优选的，所述运行状态等级为一级、二级、三级或者四级；所述运行状态等级由高到低排列顺序为：一级、二级、三级、四级。优选的，所述管理模块包括：第一管理单元，用于当所述运行等级为一级时，在服务器设备上运行所有业务；第二管理单元，用于当所述运行等级为二级时，在服务器设备上运行关键业务；第三管理单元，用于当所述运行等级为三级时，在服务器设备上运行普通业务；第四管理单元，用于当所述运行等级为四级时，在服务器设备上不运行任何业务。本专利技术所提供的一种服务器设备管理方法及装置，获取服务器监控样本数据；利用BP神经网络模型对所述服务器监控样本数据进行训练分析，得到基于BP神经网络的服务器分级模型；将服务器设备运行的实时监控数据作为所述服务器分级模型的输入，得到服务器设备的运行状态等级；依据所述运行状态等级对服务器设备进行业务资源管理。可见，建立了基于BP神经网络的服务器分级模型，通过服务器分级模型得到服务器设备的运行状态等级，并通过运行状态等级对服务器设备进行业务资源管理，如此实现服务器资源的分级管理，针对不同级别所对应的设备进行相应的处理，有效改进了数据中心中传统服务器设备管理方法的粗放、针对性不强的问题，提高了数据中心服务器设备管理的效率和资源利用率，所以实现提高服务器设备资源的利用率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术所提供的一种服务器设备管理方法的流程图；图2为BP神经网络模型示意图；图3为本专利技术所提供的一种服务器设备管理装置的结构示意图。具体实施方式本专利技术的核心是提供一种服务器设备管理方法及装置，以实现提高服务器设备资源的利用率。为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参考图1，图1为本专利技术所提供的一种服务器设备管理方法的流程图，该方法包括：S11：获取服务器监控样本数据；S12：利用BP神经网络模型对服务器监控样本数据进行训练分析，得到基于BP神经网络的服务器分级模型；S13：将服务器设备运行的实时监控数据作为服务器分级模型的输入，得到服务器设备的运行状态等级；S14：依据运行状态等级对服务器设备进行业务资源管理。可见，该方法建立了基于BP神经网络的服务器分级模型，通过服务器分级模型得到服务器设备的运行状态等级，并通过运行状态等级对服务器设备进行业务资源管理，如此实现服务器资源的分级管理，针对不同级别所对应的设备进行相应的处理，有效改进了数据中心中传统服务器设备管理方法的粗放、针对性不强的问题，提高了数据中心服务器设备管理的效率和资源利用率，所以该方法实现提高服务器设备资源的利用率。基于上述方法，具体的，服务器监控样本数据包括CPU负载数据、内存负载数据、网络IO负载数据和磁盘IO负载数据。其中，服务器监控样本数据是大规模的样本数据。获取大规模的服务器监控样本数据，利用BP神经网络模型对大规模的服务器监控样本数据进行训练分析，得到基于BP神经网络的服务器分级模型。其中，运行状态等级为一级、二级、三级或者四级；运行状态等级由高到低排列顺序为：一级、二级、三级、四级。一级表示服务器设备运行状况非常好，为全新或较新设备；二级表示服务器设备运行状态较好，为五六成新的设备；三级表示服务器设备运行状态一般，很大可能为四五成新及以下的设备；四级表示服务器设备的运行状态很差，为运行时间较久或经常出现故障的设备。进一步的，步骤S14采用以下步骤实现：S1：当运行状态等级为一级时，在服务器设备上运行所有业务；S2：当运行状态等级为二级时，在服务器设备上运行关键业务；S3：当运行状态等级为三级时，在服务器设备上运行普通业务；S4：当运行状态等级为四级时，在服务器设备上不运行任何业务。其中，所有业务包括读写业务、存储业务、数据库业务、访问请求业务，应用程序业务，缓存业务，搜索业务。关键业务为读写业务、存储业务和数据库业务，是比较重要的业务。普通业务为访问请求业务，应用程序业务，缓存业务，搜索业务。本方法通过为云数据中心中服务器设备资源关联基于大规模负载监控样本数据如服务器设备监控数据：CPU、内存、网络IO、磁盘IO等，训练这些数据得出的云数据中心BP神经网络服务器分级模型，实现云数据中心服务器资源的分级管理，实现数据中心服务器资源有序淘汰、更新及本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种服务器设备管理方法，其特征在于，包括：获取服务器监控样本数据；利用BP神经网络模型对所述服务器监控样本数据进行训练分析，得到基于BP神经网络的服务器分级模型；将服务器设备运行的实时监控数据作为所述服务器分级模型的输入，得到服务器设备的运行状态等级；依据所述运行状态等级对服务器设备进行业务资源管理。

【技术特征摘要】
1.一种服务器设备管理方法，其特征在于，包括：获取服务器监控样本数据；利用BP神经网络模型对所述服务器监控样本数据进行训练分析，得到基于BP神经网络的服务器分级模型；将服务器设备运行的实时监控数据作为所述服务器分级模型的输入，得到服务器设备的运行状态等级；依据所述运行状态等级对服务器设备进行业务资源管理。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器监控样本数据包括CPU负载数据、内存负载数据、网络IO负载数据和磁盘IO负载数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述运行状态等级为一级、二级、三级或者四级；所述运行状态等级由高到低排列顺序为：一级、二级、三级、四级。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，依据所述运行状态等级对服务器设备进行业务资源管理，包括：当所述运行状态等级为一级时，在服务器设备上运行所有业务；当所述运行状态等级为二级时，在服务器设备上运行关键业务；当所述运行状态等级为三级时，在服务器设备上运行普通业务；当所述运行状态等级为四级时，在服务器设备上不运行任何业务。5.一种服务器设备管理装置，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：于辉，李新虎，刘俊朋，
申请(专利权)人：郑州云海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：河南,41