[发明专利]一种基于模板的云应用容器自动化监测方法

说明书

发明涉及一种基于模板的云应用容器自动化监测方法。对容器环境中的被监测对象、收集的度量指标、收集的监测数据进行抽象描述，为监测数据采集和处理提供模型。物理机上运行的监测数据收集器和容器自发现组件会将容器的监测数据主动发送给监测数据持久化模块和异常检测模块。能够自动获取容器的基本信息，探测容器的软件环境，并匹配对应的监测模板，从而在容器实例生成时即可自动实施监测。

技术领域

本发明涉及一种基于模板的云应用容器自动化监测方法，属于软件技术领域。

背景技术

容器是一种复用操作系统、为应用进程提供隔离机制的虚拟化技术(Xavier M G,Neves M V, Rossi F D, et al. Performance Evaluation of Container-BasedVirtualization for High Performance Computing Environments[C]// 2013 21stEuromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing. IEEE Computer Society, 2013:233-240.)。由于复用了操作系统内核，使得容器具有资源开销小的特点；通过模拟沙箱环境，保证了容器具有很强的隔离性。容器相比于已有的其他虚拟化技术，具有秒级创建、部署时效性好等优点(B. I. Ismail,E. Mostajeran Goortani, M. Bazli Ab Karim, et al. Evaluation of Docker asEdge computing platform[C]// Open Systems. IEEE, 2015.)，因此，互联网企业开始倾向于使用大规模容器集群应对资源突变的需求。容器的特点导致容器环境下的监测在自主性、准确性和及时性方面面临新的挑战。下面分别进行介绍。

在自主性方面，发明中使用容器的软件环境来描述容器类型，容器类型通过容器中部署的中间件进行区分，例如业务系统中常见的容器包括Tomcat容器，MySQL容器等。由于物理机上运行的容器类型随业务需求不断发生变化，下一个时刻需要监测的容器类型具有不确定性。同时，容器的轻量级特性使得一个物理机上可以生成上千个容器(Guedes E AC, Silva L E T, Maciel P R M. Performability analysis of I/O boundapplication on container-based server virtualization cluster[C]// Computersand Communication. IEEE, 2014:1-7.)，所以需要监测的容器数量在不同时刻可能会有很大的变化。这两方面的原因导致被监测容器具有很强的动态性。在无法确定何时新增被监测容器以及新增被监测容器类型的情况下，传统的监测工具。

在准确性方面，在容器环境中，物理机上生成的各个容器存在资源抢占的现象，当前容器的资源可用量会受到其他容器的资源使用量的影响。例如，在监测初期，监测系统只需要监测Tomcat容器，在传统的监测方式中，监测系统会为Tomcat容器的度量设定固定的阈值，例如将其内存使用阈值设定为1GB，当内存使用量超过1GB时即触发报警操作。在某一时间点，系统中新增了一个MySQL容器，由于容器环境中存在资源抢占问题，所以Tomcat原有的内存阈值就要根据MySQL可用内存量进行调整，否则很容易发生内存溢出异常，在被监测容器数量规模很大的时候，这种阈值的调整变得不切实际。因此，容器环境下不适合为度量设定静态阈值进行异常程度评估。