【技术实现步骤摘要】
本申请涉及云计算，特别是涉及一种client辅助端的配置方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、目前，虚拟化性能评测已成为评估服务器平台和虚拟化软件效能的重要手段，vmmark作为一种由vmware公司推出的业界权威的衡量虚拟化性能的测试工具，被广泛应用于测量和对比各类服务器在虚拟化环境下的总体系统性能。vmmark通过对企业基础信息化系统的高仿真模拟，创新性地引入了“片状单元(tile)”的概念，将几个普通的工作量同时运行在单独的虚拟机上，每个工作量是一个单一的系统运行基准，称之为tile，每个tile包含20个虚拟机，其中19个为业务负载虚拟机，部署在sut(system under test，被测试系统)测试端，1个为client vm(client虚拟机)，部署在辅助机上，用于模拟用户请求和收集性能数据。
2、如图1所示，vmmark测试场景架构中，1个client vm需要对19个待测虚拟机发送多种业务需求、接收业务反馈、统计测试数据等多个操作，因此client端对资源的消耗巨大。而vmware官方指导中并没有提及对辅助机配置需求和部署规则及建议，用户往往只能依赖经验或反复尝试来确定合适的辅助机配置，容易导致资源配置不合理、测试效率低下，甚至由于硬件资源不足或配置不当引发的错误和性能瓶颈。
3、因此，如何提供一种client辅助端的配置方法，是本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够最大程度使用
2、一方面，提供一种client辅助端的配置方法，所述方法包括：
3、根据测试需求确定测试规模，并创建虚拟机；
4、获取当前可用的服务器信息，根据所述测试规模及所述服务器信息，计算需要配置的辅助机数量；
5、根据计算得到的辅助机数量置备辅助机，并将client虚拟机配置到所述辅助机上，执行测试；
6、获取测试过程中所述client虚拟机的资源利用率，若所述client虚拟机的资源利用率大于预设第一阈值，则调整所述辅助机的数量和配置；
7、获取所述辅助机的资源利用率，若所述辅助机的资源利用率大于预设第二阈值，则对所述辅助机的软硬件资源进行优化配置。
8、在其中一个实施例中，所述获取当前可用的服务器信息，根据所述测试规模及所述服务器信息，计算需要配置的辅助机数量，包括：
9、根据所述测试规模获取所述client虚拟机所需的总资源；
10、获取所述当前可用的服务器的硬件参数信息，根据所述硬件参数信息判断所述服务器是否为同一型号；
11、若所述服务器均为同一型号，则获取单台服务器的可容纳资源；
12、基于所述client虚拟机所需的总资源及所述单台服务器的可容纳资源，计算需要配置的辅助机数量。
13、在其中一个实施例中，所述根据所述测试规模获取所述client虚拟机所需的总资源，包括：
14、根据所述测试规模获取所述client虚拟机的数量；
15、获取每个所述client虚拟机分配的虚拟核心数及cpu频率；
16、根据所述client虚拟机的数量、虚拟核心数及cpu频率获取所述client虚拟机所需的总资源；
17、所述获取单台服务器的可容纳资源，包括：
18、根据所述硬件参数信息获取单台服务器的物理核心数及cpu频率；
19、基于所述物理核心数及cpu频率获取单台服务器的可容纳资源。
20、在其中一个实施例中，所述获取当前可用的服务器信息，根据所述测试规模及所述服务器信息，计算需要配置的辅助机数量，还包括：
21、若所述服务器中存在不同型号的服务器，则依次获取每台服务器的可容纳资源；
22、基于所述client虚拟机所需的总资源及所述每台服务器的可容纳资源，计算需要配置的辅助机数量。
23、在其中一个实施例中，所述获取测试过程中所述client虚拟机的资源利用率，若所述client虚拟机的资源利用率大于预设第一阈值，则调整所述辅助机的数量和配置，包括：
24、判断所述测试过程中是否发生错误；
25、若所述测试过程中发生错误，则测试失败；
26、若所述测试过程中未发生错误，则获取所述client虚拟机的cpu利用率；
27、比较所述client虚拟机的cpu利用率与预设第一阈值的大小；
28、若所述client虚拟机的cpu利用率大于第一阈值，则增加所述client虚拟机的cpu频率；
29、根据新的cpu频率重新配置所述client虚拟机；
30、基于重新配置的所述cpu频率再次计算所需的辅助机数量，并根据计算得到的辅助机数量配置辅助机，重新执行测试。
31、在其中一个实施例中，所述获取所述辅助机的资源利用率，若所述辅助机的资源利用率大于预设第二阈值，则对所述辅助机的软硬件资源进行优化配置，包括：
32、获取所述辅助机的物理cpu利用率；
33、比较所述辅助机的物理cpu利用率与预设第二阈值的大小；
34、若所述辅助机的物理cpu利用率大于预设第二阈值，则获取所述client虚拟机所用的物理网卡数量；
35、响应于所述物理网卡数量为多个，重新配置网卡，将网卡平均分配至服务器每个socket上；
36、通过client虚拟机cpu亲和性方法，将client虚拟机与指定的物理核心绑定，将client虚拟机平均分配至服务器每个socket上；
37、抓取每个网卡的qpi编号，将所述网卡的qpi编号绑定到与所述网卡对应的socket物理核心上；
38、响应于所述物理网卡数量为单个，通过client虚拟机cpu亲和性方法，将client虚拟机与指定的物理核心进行绑定，将client虚拟机平均分配至服务器每个socket上。
39、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
40、若所述client虚拟机的cpu利用率小于等于预设第一阈值，则正常执行测试；
41、若所述辅助机的物理cpu利用率小于等于预设第二阈值，则正常执行测试直至测试完成，并收集测试结果；
42、响应于所述辅助机的资源利用率大于预设第二阈值，对所述辅助机的软硬件资源进行优化配置之后，根据重新配置的网卡，再次执行测试；
43、获取所述辅助机的物理cpu利用率，若所述物理cpu利用率大于预设第三阈值，则增加一台辅助机服务器，并重新置备辅助机；
44、若所述物理cpu利用率小于等于预设第三阈值，则正常执行测试直至测试完成，并收集测试结果。
45、另一方面，提供了一种本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种Client辅助端的配置方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的Client辅助端的配置方法，其特征在于：所述获取当前可用的服务器信息，根据所述测试规模及所述服务器信息，计算需要配置的辅助机数量，包括：根据所述测试规模获取所述Client虚拟机所需的总资源；
3.根据权利要求2所述的Client辅助端的配置方法，其特征在于：所述根据所述测试规模获取所述Client虚拟机所需的总资源，包括：
4.根据权利要求1至3任一项所述的Client辅助端的配置方法，其特征在于：所述获取当前可用的服务器信息，根据所述测试规模及所述服务器信息，计算需要配置的辅助机数量，还包括：
5.根据权利要求1所述的Client辅助端的配置方法，其特征在于：所述获取测试过程中所述Client虚拟机的资源利用率，若所述Client虚拟机的资源利用率大于预设第一阈值，则调整所述辅助机的数量和配置，包括：
6.根据权利要求1所述的Client辅助端的配置方法，其特征在于：所述获取所述辅助机的资源利用率，若所述辅助机的资源利用率大于预设第二
7.根据权利要求1或6所述的Client辅助端的配置方法，其特征在于：所述方法还包括：若所述Client虚拟机的CPU利用率小于等于预设第一阈值，则正常执行测试；
8.一种Client辅助端的配置装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种client辅助端的配置方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的client辅助端的配置方法，其特征在于：所述获取当前可用的服务器信息，根据所述测试规模及所述服务器信息，计算需要配置的辅助机数量，包括：根据所述测试规模获取所述client虚拟机所需的总资源；
3.根据权利要求2所述的client辅助端的配置方法，其特征在于：所述根据所述测试规模获取所述client虚拟机所需的总资源，包括：
4.根据权利要求1至3任一项所述的client辅助端的配置方法，其特征在于：所述获取当前可用的服务器信息，根据所述测试规模及所述服务器信息，计算需要配置的辅助机数量，还包括：
5.根据权利要求1所述的client辅助端的配置方法，其特征在于：所述获取测试过程中所述client虚拟机的资源利用率，若所述client虚拟机的资源利用率大于预设第一阈值，则调整所...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏加旺，
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：
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