一种容器云平台的健康稳定运行程度的评分系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种容器云平台的健康稳定运行程度的评分方法及系统，采用容器云平台集群的节点负载均衡程度评分和节点的健康度汇总评分；容器云平台集群的节点负载均衡程度评分包括：统计每个节点的使用资源量；计算每个节点的负载占比；横坐标为累计节点数占比，纵坐标为负载累计占比，绘出洛伦茨曲线，计算集群基尼系数；计算集群负载均衡分值。节点的健康度汇总评分包括：计算集群中负载度；对可能出现的错误划分等级，并相应扣分；对每节点的每条错误扣分；计算集群节点健康汇总分值。本发明专利技术首次将基尼系数理论应用到计算机云平台的负载均衡度计算，提供一个直接直观的呈现方式，体现集群的稳定程度，能够有效提高集群运维效率。

A scoring system and method for healthy and stable operation of container cloud platform

【技术实现步骤摘要】
一种容器云平台的健康稳定运行程度的评分系统及方法
本专利技术属于计算机云平台
，涉及一种容器云平台（适用于公有云/私有云和混合云）的稳定和健康运行程度的监控统计方式，尤其涉及一种容器云平台的健康稳定运行程度的评分系统及方法。
技术介绍
容器云平台集群的健康稳定性，首先很大一部分取决于集群中各个节点的负载均衡状况，其次也受到节点的软硬件稳定程度和趋势的影响。容器云平台是指运行容器的公有云/私有云/混合云。一般或称为PaaS/CaaS平台。节点是指云平台中的单个计算机主机实体。集群是指所有节点的集合。负载指的是计算机主机上的工作压力。一、现有技术1在基于Kubernetes（业界最流行的容器云调度系统的实现方案）的容器云平台解决方案中，虽然Kubernetes拥有原生的调度器拥有一系列调度方法，例如：lLeastRequestedPriority：支持具有较少请求资源的节点。换句话说，放置在节点上的Pod越多，并且Pod使用的资源越多，该策略将给出的排名越低。lBalancedResourceAllocatio本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种容器云平台的健康稳定运行程度的评分方法，其特征在于，该方法采用容器云平台集群的节点负载均衡程度评分和节点的健康度汇总评分；/n所述容器云平台集群的节点负载均衡程度评分，包括如下步骤：/n第一步，统计每个节点的使用资源量，即负载；/n第二步，计算每个节点的负载占比；/n第三步，横坐标为累计节点数占比，纵坐标为负载累计占比，绘出洛伦茨曲线，计算集群基尼系数；/n第四步，计算集群负载均衡分值，集群负载均衡分值 = 100 –集群基尼系数*100；/n所述节点的健康度汇总评分，包括如下步骤：/n步骤1，计算集群中负载度；/n步骤2，对可能出现的错误划分等级，并相应扣分；/n步骤3，对每节点的每...

【技术特征摘要】
1.一种容器云平台的健康稳定运行程度的评分方法，其特征在于，该方法采用容器云平台集群的节点负载均衡程度评分和节点的健康度汇总评分；
所述容器云平台集群的节点负载均衡程度评分，包括如下步骤：
第一步，统计每个节点的使用资源量，即负载；
第二步，计算每个节点的负载占比；
第三步，横坐标为累计节点数占比，纵坐标为负载累计占比，绘出洛伦茨曲线，计算集群基尼系数；
第四步，计算集群负载均衡分值，集群负载均衡分值=100–集群基尼系数*100；
所述节点的健康度汇总评分，包括如下步骤：
步骤1，计算集群中负载度；
步骤2，对可能出现的错误划分等级，并相应扣分；
步骤3，对每节点的每条错误扣分，Red为扣除数；
步骤4，计算集群节点健康汇总分值，集群节点健康汇总分值=100–Red。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第一步具体为：
（1）对于集群中每台主机节点，分别计算节点上的所有pod的request的资源之和；其中，podrequest表明该容器对资源的申请需求，Nodei表示在第i台节点上的容器已占用资源总和；
（2）列出集群中所有主机上的所有Pod的request的资源之和：。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，第二步具体为：
（1）将Nodei按照其数值，进行逆序排序：；
（2）分别计算每一台主机的request的资源之和Arrayi与集群request总和Total的比例。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，第三步具体为：
（1）根据i和ratioi,得到一个离散点集合，其x坐标和y坐标，如下公式：

；
（2）根据离散点，依次描点，拟合洛伦茨曲线，计算集群基尼系数，其中，SA为曲线中上面部分A的面积，SB为曲线中下面部分B的面积；通过离散点构成的弧线与斜率为1的直线构成阴影面积，与总面积之比，即为基尼系数，通过积分梯形的面积近似的计算面积之比，得到平台之资源分布均匀度即基尼系数；弧度越大，阴影面积越大，负载越不均衡，比例趋于1；弧度越小，阴影面积越小，负载越均衡，比例趋于0。


5.如权利要求1或4所述的方法，其特征在于，第三步中所述集群基尼系数设为0.3-0.4是节点负载均衡、分布相对合理的区间。


6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，按以下公式计算集群中负载度：，其中,podrequest是整个集群所有节点的容器所申请的资源，Allocable是每个节点的可供分配的资源，Load就是负载度，其与集群冗余度成反比。


7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2中，所述对可能出现的错误划分等级，并相应扣分具体为：对可能出现的错误，划分以下4个等级：
严重等级，对应扣除分数100；
高等级，对应扣除分数50；
中等级，对应扣除分数5；
低等级，对应扣除分数2。


8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中，对每节点的每条错误按如下公式扣分：



其中，Red为扣除数,Erri为主机i上所有扣除的分数总和，为对所有主机上的Erri求和，NodeCount为可用节点数，Load为集群中负载程度。


9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中，如果所述集群节点健康汇总分值低于0，则归为0；将所述集群节点健康汇总分值划分成不同区间，80以上...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘远航，吴文涛，徐俊杰，李海创，颜开，郭峰，陈齐彦，
申请(专利权)人：上海道客网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31