应用部署方法技术

本发明专利技术提供了一种应用部署方法

【技术实现步骤摘要】
应用部署方法、装置、电子设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种应用部署方法
、
装置
、
电子设备及可读存储介质
。

技术介绍

[0002]Kubernetes(K8s)
是一个全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，在
Docker
技术的基础上，为容器化的应用提供部署运行
、
资源调度
、
服务发现和动态伸缩等一系列完整功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性和高可用性
。
[0003]一个容器平台的主要功能就是为容器分配运行时所需要的计算，存储和网络资源，以满足访问量以及资源消耗的需求
。
[0004]相关技术中对容器的布置方式为基于容器所需资源为容器分配虚拟机，这种方式难以对虚拟机资源实现充分利用，造成资源浪费，同时稳定性较差
。

技术实现思路

[0005]鉴于上述问题，提出了本专利技术实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种应用部本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种应用部署方法，其特征在于，所述方法包括：获取待部署信息；所述待部署信息包括：应用与组件的对应关系
、
所述组件对应的组件实例信息以及资源信息；基于组件实例所需的资源条件，以及反亲和策略确定所述组件实例和资源的目标对应关系；所述反亲和策略为同一所述组件对应的多个组件实例分别部署在不同虚拟机资源；根据所述目标对应关系部署所述应用
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对应关系部署所述应用之后，所述方法还包括：设置所述组件对应的组件实例数量的伸缩策略，所述伸缩策略用于根据访问所述组件实例的访问量以及所述组件实例的资源消耗情况，自适应调整所述组件对应的组件实例数量
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设置所述组件对应的组件实例数量的伸缩策略之后，所述方法还包括：响应于服务请求，根据所述组件实例的负载情况，将所述服务请求分发至目标组件实例进行处理
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述组件实例的负载情况，将所述服务请求分发至目标组件实例进行处理，包括：获取每个组件实例的负载情况；根据所述负载情况，确定负载压力最小的目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理
。5.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述组件实例的负载情况，将所述服务请求分发至目标组件实例进行处理，包括：获取每个组件实例的负载情况；根据所述负载情况，确定负载压力小于预设阈值的组件实例集合；从所述组件实例集合中确定目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理
。6.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述组件实例集合中确定目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理，包括：从所述组件实例集合中随机确定目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理；或，从所述组件实例集合中确定空闲时间最长的组件实例为目标组件实例，并将所述服务请求分发至所述目标组件实例进行处理
。7.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源包括虚拟机资源，所述基于组件实例所需的资源条件，以及反亲和策略确定所述组件实例和资源的目标对应关系，包括：根据不同所述组件实例所需的资源条件，确定不同所述组件实例对应的虚拟机资源类型集合；其中，不同类型的虚拟机资源具有不同的处理性能；在确定组件实例集合以及所述虚拟机资源类型集合的情况下，基于所述反亲和策略确定所述组件实例和虚拟机资源的目标对应关系
。8.
根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述在确定组件实例集合以及所述虚拟机
资源类型集合的情况下，基于所述反亲和策略确定所述组件实例和虚拟机资源的目标对应关系，包括：在满足所述组件实例所需的资源条件，以及满足所述组件实例所需部署的虚拟机资源数量最少，以及满足反亲和策略的要求下，建立确定每种虚拟机资源类型对应的虚拟机资源的数量，以及确定虚拟机资源和所述组件实例的映射关系的数学模型；基于对所述数学模型的求解结果，确定所述组件实例和虚拟机资源的目标对应关系
。9.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设置所述组件对应的组件实例数量的伸缩策略之后，所述方法还包括：获取所述组件实例的访问量以及资源消耗信息；基于所述伸缩策略，对所述访问量以及所述资源消耗信息分析，确定组件实例的性能情况；基于所述性能情况，对所述组件对应的组件实例执行增加组件实例或减少组件实例的操作
。10.
根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述伸缩策略包括访问量大于第一阈值时，增加组件实例或资源消耗信息大于第二阈值时，增加组件实例，所述基于所述伸缩策略，对所述访问量以及所述资源消耗信息分析，确定组件实例的性能情况，包括：判断所述访问量是否大于第一阈值，以及判断所述资源消耗信息是否大于第二阈值；所述资源消耗信息包括：
CPU
消耗信息
、
内存占用信息以及存储占用信息中的至少一种；在所述访问量大于第一阈值或所述资源消耗信息大于第二阈值的情况下，确定所述组件实例的性能表现低于预...

【专利技术属性】
技术研发人员：商晓，刘俊朋，姜洪坤，
申请(专利权)人：苏州元脑智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：