[发明专利]动态负载均衡的方法、系统及监控调度设备在审

专利信息
申请号: 201410046269.3 申请日: 2014-02-10
公开(公告)号: CN104836819A 公开(公告)日: 2015-08-12
发明(设计)人: 冯亮 申请(专利权)人: 阿里巴巴集团控股有限公司
主分类号: H04L29/08 分类号: H04L29/08;H04L12/803
代理公司: 北京市清华源律师事务所 11441 代理人: 沈泳;李赞坚
地址: 英属开曼群岛大开*** 国省代码: 开曼群岛;KY
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摘要:
搜索关键词: 动态 负载 均衡 方法 系统 监控 调度 设备
【说明书】:

技术领域

本申请涉及共享环境下的网络资源分配技术,尤其涉及云计算环境中的动态负载均衡的方法、系统及监控调度设备。

背景技术

云计算(Cloud Computing)是一种通过Internet以服务方式提供动态可伸缩的虚拟资源的计算模式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。云计算的基础环境是虚拟化,虚拟化环境中存在资源共享。云计算环境中经常使用虚拟机(VM,Virtual Machine),这些虚拟机主要关联的系统资源有CPU、内存、磁盘I/O、网络带宽等等。

可以理解的是,云计算环境中的这些资源只要是处于共享状态的,就都会被多个虚拟机争抢。比如,云计算环境中的虚拟机磁盘共享远端存储集群,所有磁盘I/O都要通过网络访问远端的存储集群。通常,一台物理服务器上有十几个虚拟机,这样就存在两种资源争抢的情况:其一为,远端存储集群的服务能力有上限,因而多个虚拟机对于远端存储集群的磁盘I/O资源将进行资源争抢;其二为,物理服务器的网卡和上联链路带宽容量有上限,因而同一台物理服务器上所有虚拟机磁盘I/O所耗用的网络流量和该服务器上所有非磁盘I/O所耗用的网络流量之间将进行资源争抢。由于虚拟机的资源争抢,使得云计算环境下的资源分配成为一个动态的过程。

正因为存在上述资源争抢的状况,使得在虚拟机用户角度观察到的系统资源容量上限不是传统物理机环境中的水平直线,而是一条上下波动的曲线,从而使容量规划从一个静态的问题变成一个动态的问题。当系统资源容量不再是确定的,而是动态变化的前提下,再继续沿用与系统资源容量实际变化无关的传统负载均衡算法,将无法保证应用的实际可用性。否则,因为系统资源容量上限是刚性的,一旦应用实际耗用资源水平达到该上限,就会产生系统层面的崩溃。所以,应根据系统中各维度系统资源的动态变化来实时调整负载均衡权重,使得应用的实际耗用资源水平始终处于不断变化的系统资源容量上限范围内,才能保证应用的可用性。

发明人认知的现有业务分配系统和负载均衡模块的基本原理为:负载均衡模块接收各系统/各节点上报的自身资源使用状况;根据各系统/各节点上报的所述资源使用状况,确定出所述各系统/各节点的业务分配比率;按照所述业务分配比率,将待分配业务分配给所述各系统/各节点。该方法能实现根据各系统/各节点的当前资源使用状况进行业务的动态分配,使得各系统/各节点之间的实际负荷量基本达到均衡。但是该技术方案也存在明显的不足,主要体现为:

一方面,该方案未详述根据资源使用率来计算资源空闲率,可以推断该方案认为的资源空闲率=100%-资源使用率。然而在云计算环境中,类似于磁盘I/O、网络带宽这样存在多虚拟机争抢的共享资源,是无法通过该方案所述简单方式计算资源使用率和资源空闲率的。由于该负载均衡算法并不关心后端实际容量变化,因而无法适应云计算环境。

另一方面,该方案中的所述监控数据采集依赖于各节点上报,若节点本身异常或上报数据错误,会导致该系统作出错误的决策,由此无法保证应用可用性。由于各节点处于主动地位,主动采集并根据设定的上报条件有选择地上报,处理逻辑都在各节点,而负载均衡模块端处于被动地位,其只负责接收上报的信息,并没有介绍如何应对节点失效、少报/错报/漏报的问题。因此,该方案由于依赖于各节点的主动性和功能完整性,没有考虑节点失效的问题,存在较大的故障风险。

由于存在以上缺陷,导致上述技术方案并不能有效地保证云计算环境下的负载均衡,最终使得云计算客户应用可用性较差。有鉴于此,有必要设计一种基于云计算环境下的新的动态负载均衡方案。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷,本申请的目的在于针对云计算环境中虚拟机共享的特点,设计一种动态负载均衡的方法,以便克服传统负载均衡算法无视后端资源动态变化,导致无法保证云计算客户应用可用性问题。

在此基础上,本申请的另一目的在于提供与上述动态负载均衡方法相配套的动态负载均衡监控调度系统及动态负载均衡监控调度设备,由此较好地保证云计算客户应用的可用性。

为解决以上技术问题,本申请相应提供了一种动态负载均衡的方法,其技术方案包括以下步骤:

获取云计算环境下虚拟化系统资源耗用状况,虚拟化系统的资源耗用状况包括各虚拟机节点对应的宿主机整体容量和资源耗用状况,相关远程服务整体容量和资源耗用状况,以及应用集群虚拟机分布状况;

根据虚拟化系统的资源耗用状况,按预设策略综合计算并推送虚拟机负载均衡权重列表;

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