一种云平台的虚拟机带内指标获取方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种云平台的虚拟机带内指标获取方法及系统，其通过获取虚拟机cpu系统运行文件，读取虚拟机cpu系统运行文件中的cpu运行目标指标项，利用cpu运行目标指标项计算虚拟机带内指标值，将虚拟机带内指标值上报给虚拟机管理模块，精确的虚拟机带内指标值能直观，准确地呈现节点的业务压力，进而辅助管理者做出合理的扩容缩容决策，最终达到提高系统资源利用率的效果。

An in band index acquisition method and system of virtual machine on cloud platform

【技术实现步骤摘要】
一种云平台的虚拟机带内指标获取方法及系统
本专利技术属于云平台领域，具体涉及一种云平台的虚拟机带内指标获取方法及系统。
技术介绍
目前普遍的云主机的监控方式是在创建云主机的过程中增加监控脚本及其配置文件、定时任务和监控信息推送配置文件的注入过程。这四个文件中，其中监控信息推送配置文件由云主机所属用户的注册信息以及监控平台相关配置生成，并且传入创建云主机的API来实现文件的注入。然而，这种监控方案存在很多缺点，首先云主机必须存在root账户，为了注入这些监控文件，需要对openstack中nova(openstack中计算模块)组件代码进行大的改动，也无法与社区同步；windows镜像也会注入这些无用的文件，可能导致一些意想不到的问题；另外如果有的镜像的操作系统不在第一个分区上，则注入的监控文件会失效，已经运行的云主机内部的监控相关文件更新困难，导致新监控项的添加、推送周期、推送地址等的修改也比较困难，灵活性较差，Nova中base64编码的注入脚本的代码可读性很差，代码更新及维护困难，定位问题一般都需要登录到云主机内部进行，对于采用密钥对登录的云主机来说定位问题比较困难。在openstack为主的云平台中，虚拟机指标值如虚拟机cpu使用率数据是由ceilometer组件采集并保存，该指标数据计算过程为：(本次cpu使用时间-上次cpu使用时间)/系统时间间隔，其中cpu使用时间是调用libvirt获得，为虚拟机进程在宿主机上的使用时间。然而虚拟机平均使用率应该仅关注客户机上线程所所占用的cpu时间。这就意味着ceilometer计算cpu使用率指标数据所依赖的cputime会大于实际cputime，进而导致cpu使用率不够准确，因而，采用传统方式统计虚拟机指标值并不准确。
技术实现思路
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种云平台的虚拟机带内指标获取方法及系统，其通过获取虚拟机cpu系统运行文件，读取虚拟机cpu系统运行文件中的cpu运行目标指标项，利用cpu运行目标指标项计算虚拟机带内指标值，将虚拟机带内指标值上报给虚拟机管理模块，准确的虚拟机监控指标值能更更好地呈现节点的业务压力，进而辅助管理者做出扩容缩容的决策，最终提高虚拟机资源的利用率。为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种云平台的虚拟机带内指标获取方法，包括如下步骤：获取虚拟机cpu系统运行文件，读取虚拟机cpu系统运行文件中的cpu运行目标指标项，利用cpu运行目标指标项计算虚拟机带内指标值，将虚拟机带内指标值上报给虚拟机管理模块，虚拟机管理模块依据虚拟机带内指标值进行扩容缩容决策。作为本专利技术的进一步改进，虚拟机带内指标值包括虚拟机cpu使用率、虚拟机cpu负载和虚拟机内存使用率。作为本专利技术的进一步改进，利用上述方法获取待统计时间段虚拟机cpu使用率具体为：读取待统计时间段起点的虚拟机cpu系统运行文件中的cpu运行目标指标项以统计待统计时间段起点的cpu使用总时间，读取待统计时间段起点的虚拟机cpu系统运行文件中的cpu运行目标指标项以统计待统计时间段终点的cpu使用总时间，待统计时间段的cpu使用总时间为待统计时间段终点和待统计时间段起点的cpu使用总时间的差值；统计待统计时间段起点的非硬盘IO等待时间，统计待统计时间段终点的非硬盘IO等待时间，待统计时间段的非硬盘IO等待时间为待统计时间段终点和待统计时间段起点的非硬盘IO等待时间的差值；待统计时间段的cpu使用总时间与非硬盘IO等待时间的差值除以cpu使用总时间的数值即为待统计时间段的虚拟机cpu使用率。作为本专利技术的进一步改进，cpu运行目标指标项包括用户态占用的cpu时间、非用户态占用的cpu时间、系统核心时间、非硬盘IO等待时间、硬盘IO等待时间、硬中断时间、软中断时间和hypervisor占用的虚拟机时间。作为本专利技术的进一步改进，利用qemu-guest-agent接口进行扩展实现虚拟机带内指标值的获取，具体为：qemu-guest-agent接口通过读写串口设备与宿主机的socket通道进行交互，宿主机通过unixsocket读写方式对虚拟机cpu系统运行文件进行读写，以实现虚拟机带内指标值的获取。作为本专利技术的进一步改进，利用Ceilometer组件实现按照预设的时间间隔统计虚拟机带内指标值。为实现上述目的，按照本专利技术的另一个方面，提供了一种云平台的虚拟机带内指标获取系统，包括至少一个处理单元、以及至少一个存储单元，其中，存储单元存储有计算机程序，当程序被处理单元执行时，使得处理单元执行上述方法的步骤。为实现上述目的，按照本专利技术的另一个方面，提供了一种计算机可读介质，其存储有可由终端设备执行的计算机程序，当上述程序在终端设备上运行时，使得上述终端设备执行上述方法的步骤。总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：本专利技术的一种云平台的虚拟机带内指标获取方法及系统，其通过获取虚拟机cpu系统运行文件，读取虚拟机cpu系统运行文件中的cpu运行目标指标项，利用cpu运行目标指标项计算虚拟机带内指标值，将虚拟机带内指标值上报给虚拟机管理模块，虚拟机管理模块呈现的指标值，能更准确地呈现节点的业务压力，辅助管理者做出扩容缩容的决策，提高虚拟机资源的利用率。本专利技术的一种云平台的虚拟机带内指标获取方法及系统，其通过获取待统计时间段起点和待统计时间段终点的虚拟机cpu系统运行文件，读取虚拟机cpu系统运行文件中的cpu运行目标指标项，待统计时间段的cpu使用总时间与非硬盘IO等待时间的差值除以cpu使用总时间的数值即为待统计时间段的虚拟机cpu使用率，从而准确地获取到虚拟机的cpu使用率，同时，利用Ceilometer组件实现按照预设的时间间隔统计虚拟机带内指标值，从而实现虚拟机的cpu使用率实时查询，进一步辅助管理者做出扩容缩容的决策，提高虚拟机资源的利用率。附图说明图1是本专利技术实施例的一种云平台的虚拟机带内指标获取方法的示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。下面结合具体实施方式对本专利技术进一步详细说明。本专利技术所用的技术术语解释如下：OpenStack，基础设施即服务软件，允许任何人自行建立和提供云端让任何人都可以自行建立和提供云端运算服务。由美国国家航空航天局和Rackspace合作研发的云计算软件，以Apache授权条款授权，并且是自由和开放源代码软件。qemu-guest-agent，一个运行在虚拟机内部的普通应用程序(可执行文件名称默认为qemu-ga，服务名称默认为qemu-guest-agent)，其目的是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种云平台的虚拟机带内指标获取方法，其特征在于，包括如下步骤：/n获取虚拟机cpu系统运行文件，读取虚拟机cpu系统运行文件中的cpu运行目标指标项，利用cpu运行目标指标项计算虚拟机带内指标值，将虚拟机带内指标值上报给虚拟机管理模块，虚拟机管理模块依据虚拟机带内指标值进行扩容缩容决策。/n

【技术特征摘要】
1.一种云平台的虚拟机带内指标获取方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取虚拟机cpu系统运行文件，读取虚拟机cpu系统运行文件中的cpu运行目标指标项，利用cpu运行目标指标项计算虚拟机带内指标值，将虚拟机带内指标值上报给虚拟机管理模块，虚拟机管理模块依据虚拟机带内指标值进行扩容缩容决策。


2.根据权利要求1所述的一种云平台的虚拟机带内指标获取方法，其特征在于，所述虚拟机带内指标值包括虚拟机cpu使用率、虚拟机cpu负载和虚拟机内存使用率等。


3.根据权利要求1所述的一种云平台的虚拟机带内指标获取方法，其特征在于，利用所述方法获取待统计时间段虚拟机cpu使用率具体为：
读取待统计时间段起点的虚拟机cpu系统运行文件中的cpu运行目标指标项以统计待统计时间段起点的cpu使用总时间，读取待统计时间段起点的虚拟机cpu系统运行文件中的cpu运行目标指标项以统计待统计时间段终点的cpu使用总时间，待统计时间段的cpu使用总时间为待统计时间段终点和待统计时间段起点的cpu使用总时间的差值；
统计待统计时间段起点的非硬盘IO等待时间，统计待统计时间段终点的非硬盘IO等待时间，待统计时间段的非硬盘IO等待时间为待统计时间段终点和待统计时间段起点的非硬盘IO等待时间的差值；
待统计时间段的cpu使用总时间与非硬盘IO等待时间的差值除以cpu使用总时间的数值即为待统计时间段的虚拟机cpu使用率。

【专利技术属性】
技术研发人员：李盼，赵丹，刘亚敏，
申请(专利权)人：烽火通信科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42