一种基于智能监控的云平台扩容方法技术

本发明专利技术提供一种基于智能监控的云平台扩容方法，包括以下步骤：初始化模型数据，从智能监控系统获取资源机监控数据，及相关标签数据，针对数据进行过滤剔除干扰数据，获得每台资源机整体负载情况数据，获得资源机上云主机监控数据及相关标签数据，将云主机数据代入策略模板，计算每台云主机cpu增长态势和升配的情况预估值，汇总资源机上所有云主机计算结果，评估资源机剩余资源是否能够满足增长需求等。本发明专利技术优化资源分配，减轻服务器负载，同时基于预测结果，不断添加优化策略模板，使得预测结果更加准确。测结果更加准确。测结果更加准确。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能监控的云平台扩容方法


[0001]本专利技术涉及一种云平台扩容方法，尤其涉及一种基于智能监控的云平台扩容方法。

技术介绍

[0002]对于云平台资源机来说，云主机主要从资源机分配cpu，内存，磁盘空间，随着资源池整体利用率的提高，单台资源机的利用率也随之提高，随之会遇到下面几方面问题：1、cpu负载过高导致资源机压力过大，从而导致部分云主机运行受到影响；2、云主机升配失败，当单台资源机负载过高，已经分配在这台资源机的上的云主机需要进行升配扩容时，如果剩余资源不足以满足扩容导致升配失败；3、资源池扩容，平台通过均衡算法结合实际负载进行资源分配，随着云主机申请量的不断增加，资源池在什么时机进行扩容很难界定。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种基于智能监控的云平台扩容方法，包括以下步骤：
[0004]第1步：初始化模型数据，以云主机配置，云主机运行时长，云主机高负载比率，用户级别等标签，基于标签判断云主机扩容的可能性；
[0005]第2步：从智能监控系统获取资源机监控数据，及相关标签数据，针对数据进行过滤剔除干扰数据，获得每台资源机整体负载情况数据；
[0006]第3步：获得资源机上云主机监控数据及相关标签数据；
[0007]第4步：将云主机数据与模型数据比较，计算每台云主机cpu增长态势和升配的情况预估值，判断是否增长，判断否则执行第3步；
[0008]第5步：汇总资源机上所有云主机计算结果，评估资源机剩余资源是否能够满足增长需求；如果不能满足，触发资源预警，如果满足则执行3步；
[0009]第6步：通过资源预警，选择云主机进行迁移，如果资源池中找到资源机能够满足迁移需求，调用迁移模块进行热迁移，再执行第7步；否则触发资源池预警，提醒资源池扩容，再执行第7步；
[0010]第7步：通过云主机运行情况，持续优化模型数据和决策模型。
[0011]其中第2步监控数据包括cpu试用率，内存利用率，磁盘利用率，磁盘读请求数，磁盘写请求数，磁盘读取速率，磁盘写速率，网络接收数据，网络发送数据等。
[0012]其中第2步剔除干扰数据剔除主要是剔除与前后值偏差较大的数值。
[0013]其中第5步汇总资源机上所有云主机计算结果是指统计资源机上所有云主机的增长量，汇总累加为资源机预计的资源增长，包括cpu，内存，磁盘需求，结合资源机当前剩余资源，判断剩余资源是否大于增长需要，则不能满足增长需要。
[0014]本专利技术技术方案实现的有益效果：
[0015]本专利技术设计解决了云平台资源分配问题，云平台引入基于智能监控的扩容方法，支持云平台资源池的横向和纵向扩容。以智能监控平台监控数据为基础，优化资源分配，减
轻服务器负载，同时基于预测结果，不断添加优化策略模板，使得预测结果更加准确。
附图说明
[0016]图1是本专利技术一种基于智能监控的云平台扩容方法的示意图。
具体实施方式
[0017]下面结合附图和具体实施例，进一步阐述本专利技术。本专利技术实施例仅用以说明本专利技术的技术方案而非限制本专利技术的保护范围。
[0018]如图1所示，本专利技术提供的一种基于智能监控的云平台扩容方法，包括以下步骤：
[0019]第1步：初始化模型数据：以云主机配置，云主机运行时长，云主机高负载比率，用户级别等标签，基于标签判断云主机扩容的可能性；
[0020]在具体实施中策略模板可如下设置：
[0021]云主机cpu，内存，或磁盘空间利用率保持80％以上持续3天以上；磁盘利用率增长速率持续大于0.1，同时磁盘利用率大于50％；磁盘Iops数据在一天内高于阈值时间占比高于1/4；云主机每天峰值即s增长速率大于10％，同时云主机cpu，内存利用率在对应时间内超过60％；云主机cpu利用率是内存利用率的2倍以上，而且cpu利用率大于60％。
[0022]第2步：从智能监控系统获取资源机监控数据，及相关标签数据，针对数据进行过滤剔除干扰数据，获得每台资源机整体负载情况数据；
[0023]第3步：获得资源机上云主机监控数据及相关标签数据；
[0024]第4步：将云主机数据与模型数据比较，计算每台云主机cpu增长态势和升配的情况预估值，判断是否增长，判断否则执行第3步；
[0025]第5步：汇总资源机上所有云主机计算结果，评估资源机剩余资源是否能够满足增长需求；如果不能满足，触发资源预警，如果满足则执行3步；
[0026]第6步：通过资源预警，选择云主机进行迁移，如果资源池中找到资源机能够满足迁移需求，调用迁移模块进行热迁移，再执行第7步；否则触发资源池预警，提醒资源池扩容，再执行第7步；
[0027]第7步：通过云主机运行情况，持续优化模型数据和决策模型。
[0028]其中第2步监控数据包括cpu试用率，内存利用率，磁盘利用率，磁盘读请求数，磁盘写请求数，磁盘读取速率，磁盘写速率，网络接收数据，网络发送数据等。
[0029]其中第2步剔除干扰数据剔除主要是剔除与前后值偏差较大的数值，主要指：剔除数据主要是剔除与前后值偏差较大的数值，通常为异常数据，获取或者计算偏差导致的，避免对正常数据产生干扰。
[0030]其中第5步汇总资源机上所有云主机计算结果是指统计资源机上所有云主机的增长量，汇总累加为资源机预计的资源增长，包括cpu，内存，磁盘需求，结合资源机当前剩余资源，判断剩余资源大于增长需要，则可以满足增长需要，否则不能满足增长需要。
[0031]本专利技术以智能监控平台监控数据为基础，通过策略模板基于监控数据的运算，预测云主机资源使用增长态势及可能的扩容需求，统计整台资源机上所有虚机的结果，预测资源机剩余资源是否满足扩容需求，如果无法满足，通过迁移调度模块进行资源分配的动态调整，从而优化资源分配，减轻服务器负载，同时基于预测结果，不断添加优化策略模板，
使得预测结果更加准确。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能监控的云平台扩容方法，其特征在于包括以下步骤：第1步：初始化模型数据，以云主机配置，云主机运行时长，云主机高负载比率，用户级别为标签，基于所述标签判断云主机扩容的可能性；第2步：从智能监控系统获取资源机监控数据及所述标签数据，针对数据进行过滤剔除干扰数据，获得每台资源机整体负载情况数据；第3步：获得所述资源机上云主机监控数据及所述标签数据；第4步：将所述云主机数据与所述模型数据比较，计算每台云主机cpu增长态势和升配的情况预估值，判断是否增长，判断否则执行第3步，判断是则执行第5步；第5步：汇总所述资源机上所有所述云主机计算结果，评估所述资源机剩余资源是否能够满足增长需求；如果不能满足，则执行第6步，如果满足则执行3步；第6步：触发资源预警，选择所述云主机进行迁移，如果资源池中查询到的资源机能够满足迁移需求，调用迁移模块进行热迁移，并执行...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛宝梁，
申请(专利权)人：上海盛霄云计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：