[发明专利]一种资源监控方法及系统、一种本地服务器

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种资源监控方法及系统、一种本地服务器。

背景技术

随着云计算的飞速发展，大规模的云数据中心越来越成为现代社会发展的需要。租用云资源为用户节省大量成本，带来极大便利。与此同时，对云资源的监控也成为当今不可或缺的内容。

目前，主要是通过依托于本地服务器，耗费本地服务器的资源来实现对云资源的监控。但是如果只依托于本地服务器，那么当本地服务器的负载过高时，将会造成云资源的监控效率较低。

发明内容

本发明实施例提供了一种资源监控方法及系统、一种本地服务器，能够提高云资源的监控效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种资源监控方法，包括：

确定本地服务器的属性；

根据所述属性，计算所述本地服务器的监控负载临界阈值；

根据所述属性，计算所述本地服务器的当前监控负载；所述属性，包括：中央处理器CPU核数、内存大小和网络带宽；

判断所述当前监控负载是否大于所述监控负载临界阈值；

如果是，则调配云数据中心对待监控的资源进行监控；

如果否，则调配所述本地服务器对待监控的资源进行监控。

优选地，

所述根据所述属性，计算所述本地服务器的监控负载临界阈值，包括：

根据下述第一计算公式(1)，计算所述本地服务器的监控负载临界阈值；

R₀＝n*a₁+m*a₂+B*a₃(1)

其中，R₀表征所述监控负载临界阈值；n表征所述CPU核数；a₁表征所述CPU核数对应的权重值；m表征所述内存大小；a₂表征所述内存大小对应的权重值；B表征所述网络带宽；a₃表征所述网络带宽对应的权重值。

优选地，

进一步包括：设置对应所述本地服务器的基础环境系数；

所述根据所述属性，计算所述本地服务器的当前监控负载，包括：

根据下述第二计算公式(2)，计算所述本地服务器的当前监控负载；

R＝(n*a₁+m*a₂+B*a₃)*λ(2)

其中，R表征所述当前监控负载；n表征所述CPU核数；a₁表征所述CPU核数对应的权重值；m表征所述内存大小；a₂表征所述内存大小对应的权重值；B表征所述网络带宽；a₃表征所述网络带宽对应的权重值；λ表征对应所述本地服务器的基础环境系数。

优选地，

所述CPU核数对应的权重值为40％，所述内存大小对应的权重值为40％，所述网络带宽对应的权重值为20％。

第二方面，本发明实施例提供了一种本地服务器，包括：

确定单元、第一计算单元、第二计算单元、判断单元、第一调配单元及第二调配单元；其中，

所述确定单元，用于确定所在本地服务器的属性；

所述第一计算单元，用于计算所述本地服务器的监控负载临界阈值；

所述第二计算单元，用于根据所述属性，计算所述本地服务器的当前监控负载；所述属性，包括：中央处理器CPU核数、内存大小和网络带宽；

所述判断单元，用于判断所述当前监控负载是否大于所述监控负载临界阈值；

所述第一调配单元，用于当所述判断单元判断出所述当前监控负载大于所述监控负载临界阈值时，调配云数据中心对待监控的资源进行监控；

所述第二调配单元，用于当所述判断单元判断出所述当前监控负载不大于所述监控负载临界阈值时，调配所述所在本地服务器对待监控的资源进行监控。

优选地，

所述第一计算单元，具体用于根据下述第一计算公式(1)，计算所述本地服务器的监控负载临界阈值；

R₀＝n*a₁+m*a₂+B*a₃(1)

其中，R₀表征所述监控负载临界阈值；n表征所述CPU核数；a₁表征所述CPU核数对应的权重值；m表征所述内存大小；a₂表征所述内存大小对应的权重值；B表征所述网络带宽；a₃表征所述网络带宽对应的权重值。