一种微服务治理的弹性容量调度方法及处理终端技术

本发明专利技术涉及一种微服务治理的弹性容量调度方法及处理终端，所述方法包括如下步骤：步骤1：设置微服务治理系统中的资源池；步骤2：预设微服务治理系统的基础数据；步骤3：对微服务系统和微服务系统的实例设置相应的权重值；步骤4：对设置好相应权重的微服务系统接入至微服务治理系统；步骤5：数据采集；步骤6：数据清洗；步骤7：样本分离；步骤8：对样本进行计算，得到三类线性样本集；步骤9：对微服务治理系统的神经网络进行训练，得到训练后的神经网络；步骤10：使用训练后的神经网络对微服务系统的系统权重值进行计算，根据计算出的系统权重值判断执行调度动作。本发明专利技术减少人工干预和资源池资源的滥用，降低故障率，提高系统效率。

【技术实现步骤摘要】
一种微服务治理的弹性容量调度方法及处理终端
本专利技术涉及容量调度处理
，具体是一种微服务治理的弹性容量调度方法及处理终端。
技术介绍
在系统运维工作中，随着设备的迭代更新，工作流程也越来越复杂，而目前对系统运维通常依赖于人工完成，而人工运维的效率、可靠度都比较低，且因为人工运维管理而导致系统故障多发，导致系统运维的所有故障原因中，运维管理方面的原因所占比重非常之高，远远超过技术或产品因素所占的比重，对微服务治理也同样存在这一的问题。可见基于人工治理的微服务治理，也难以达到高效维持微服务系统的运行。对微服务治理的一种有效途径是通过人工神经网络或人工智能，采用智能的算法应用于微服务治理中，让传统人工决策驱动的运维过程转变成系统自主决策驱动的过程，能够提高系统的预判能力、稳定性和降低IT成本。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术的目的之一提供一种微服务治理的弹性容量调度方法，其能够解决需依赖人工的微服务治理而导致效率低下的问题；本专利技术的目的之二提供一种处理终端，其能够解决需依赖人工的微服务治理而导致效率低下的问题。实现本专利技术的目的之一的技术方案为：一种微服务治理的弹性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种微服务治理的弹性容量调度方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：设置微服务治理系统中的资源池，包括对每个服务器设置相应的权重值；步骤2：预设微服务治理系统的基础数据，基础数据包括：采集周期；日志信息；内存信息；堆栈信息；线程信息；连接数信息；心跳时间戳及心跳信息；建立微服务系统权重值与调度动作的映射关系，不同的系统权重值表示执行不同的调度动作，权重0表示容量适中，不需要对容量进行调度，权重‑1表示需要进行缩容，权重1表示需要进行扩容；步骤3：对微服务系统和微服务系统的实例设置相应的初始的权重值；步骤4：对设置好相应权重的微服务系统接入至微服务治理系统；步骤5：数据采集，微服务治理系统以...

【技术特征摘要】
1.一种微服务治理的弹性容量调度方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：设置微服务治理系统中的资源池，包括对每个服务器设置相应的权重值；步骤2：预设微服务治理系统的基础数据，基础数据包括：采集周期；日志信息；内存信息；堆栈信息；线程信息；连接数信息；心跳时间戳及心跳信息；建立微服务系统权重值与调度动作的映射关系，不同的系统权重值表示执行不同的调度动作，权重0表示容量适中，不需要对容量进行调度，权重-1表示需要进行缩容，权重1表示需要进行扩容；步骤3：对微服务系统和微服务系统的实例设置相应的初始的权重值；步骤4：对设置好相应权重的微服务系统接入至微服务治理系统；步骤5：数据采集，微服务治理系统以步骤2中设置的采集周期采集微服务系统中的日志信息、内存信息、堆栈信息、线程信息、连接数信息和包括心跳时间戳的心跳信息；步骤6：数据清洗，将步骤5采集到的数据按微服务系统的类别进行整理，得到各个微服务系统类别下的分类数据，然后将分类数据按照微服务系统的实例进行分类，得到各个实例下的类别数据，最后对类别数据进行统计和过滤数据，统计和过滤数据包括：记录时间戳；统计采集周期内的心跳丢包率；统计异常数；内存使用率；堆栈使用大小；线程池使用率；连接数；经过步骤6处理后的数据进行转换，并生成样本数据；步骤7：样本分离，对步骤6获得的样本数据进行分类，得到样本A、样本B和样本C；步骤8：采用公式①对步骤7的样本进行计算，分别得到样本A、样本B和样本C对应的三类线性样本集：f(x)＝w1*x1+w2*x2+…+wm*xm+b------①式中，xi(i＝1,2,3,...,m)表示实例x在i属性的取值，属性包括心跳丢包率、连接数、异常数、内存使用率、线程池使用率和堆栈使用大小，wi(i＝1,2,3,...,m)表示对应xi的权重值，b为常数；步骤9：对微服务治理系统的神经网络进行训练，得到微服务治理系统的权重值，从而得到训练后的神经网络；步骤10：使用训练后的神经网络对微服务系统的系统权重值进行计算，根据计算出的系统权重值来判断执行相应操作，所述相应操作包括扩容、缩容和维持中的一种；当训练后的神经网络对网络微服务系统计算出的系统权重值为1而需要微服务系统进行扩容时，还包括计算资源池的使用率：若资源池使用率达到100％，则需要执行释放另外一个微服务系统下的实例权重值最小对应的服务器资源，如果实例权重值最小对应的服务器资源全部被使用而不能释放服务器资源，则释放第二小实例权重值对应的服务器资源，依次类推，直至释放服务器资源成功或者全微服务系统均未有服务器资源可释放而停止扩容；当训练后的神经网络对网络微服务系统计算出的系统权重值为0，则维持；当训练后的神经网络对网络微服务系统计算出的系统权重值为-1，则执行缩容操作。2.根据权利要求1所述的微服务治理的弹性容量调度方法，其特征在于：所述样本A的筛选指标包括：心跳丢包率为70％以上、连接数低于设定值的10％、异常数占比高于70％和内存使用率低于10％，当样本数据满足以上心跳丢包率、连接数、异常数占比和内存使用率中的任一个指标，将该样本数据判断为需要容量收缩的样本A；样本B的筛选指标包括：心跳丢包率低于20％、连接数高于设定值的70％、异常数占比低于20％和内存使用率高于80％，当样本数据满足以上心跳丢包率、连接数、异常数占比和内存使用率中的任一个指标，将该样本数据为判断为需要容量收缩的样本B；除去样本A和样本B的其余样本数据作为样本C，样本C不执行任何收缩和扩容操作。3.根据权利要求1所述的微服务治理的弹性容量调度方法，其特征在于：所述对微服务治理系统的神经网络进行训练，得到微服务治理系统的权重值，从而得到训练后的神经网络，具体由如下子步骤实现：步骤9-1：将经过步骤8处理后的三类线性样本集输入至微服务治理系统中的神经网络；步骤9-2：神经网络依据线性样本集中的微服务系统名称，并从微服务系统中的元数据提取当前微服务治理系统上一次的运算集，并将运算集当作输入参数一同运算，其中，元数据包括微服务系统编号、微服务系统名称、本次运算过程生成的权重值、算法维护的高峰期时段、算法维护资源池资源的权重值、算法维护系统权重值和算法维护微服务权重值；步骤9-3：神经网络对输入的线性样本集进行加权，经过神经网络运算后，当判断权重值不再下沉后，结束神经网络的运算，得到微服务治理系统的权重值，从而得到训练后的神经网络，并将神经网络运算产生的运算集迭代更新到元数据中，元数据作为下一次神经网络运算的输入。4.一种处理终端，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴双燕，王兆书，林道彬，
申请(专利权)人：海南民航凯亚有限公司，
类型：发明
国别省市：海南,46