[发明专利]一种基于集群性能的反馈式自动扩缩容方法及系统在审
申请号: | 201810204244.X | 申请日: | 2018-03-13 |
公开(公告)号: | CN108469989A | 公开(公告)日: | 2018-08-31 |
发明(设计)人: | 熊常春;黄焰文 | 申请(专利权)人: | 广州西麦科技股份有限公司 |
主分类号: | G06F9/50 | 分类号: | G06F9/50 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 宋静娜;郝传鑫 |
地址: | 510000 广东省广州市高新技术产业开*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 扩缩 集群 反馈式 通信技术领域 处理系统 存储格式 方案生成 感知容器 配置模板 容器参数 自动完成 自身性能 时间戳 宿主机 扩容 感知 储存 返回 响应 | ||
1.一种基于集群性能的反馈式自动扩缩容方法,其特征在于,包括:
获取各节点及容器参数,整理得出整个集群的性能指标,并将所述性能指标进行储存,存储格式为时间戳+json格式;
将收集到的所述性能指标通过判断模型进行打分,最终决定是否扩缩容,并给出扩容方案;根据扩缩容方案生成扩缩容配置模板,并下发扩缩容命令;获取集群返回的扩缩容执行结果。
2.根据权利要求1所述的基于集群性能的反馈式自动扩缩容方法,其特征在于,所述获取各节点及容器参数的方法为:收集工具数据对接kubernetes节点的kubelet组件,通过kubelet组件的北向接口获取各节点及容器参数。
3.根据权利要求1所述的基于集群性能的反馈式自动扩缩容方法,其特征在于,所述性能指标包括节点性能指标和节点上容器参数,所述节点性能指标包括CPU利用率、内存利用率、网口带宽利用率、文件系统使用率和磁盘IO速率,所述节点上容器参数包括CPU利用率、内存利用率、网口带宽利用率、文件系统使用率和磁盘IO速率。
4.根据权利要求2所述的基于集群性能的反馈式自动扩缩容方法,其特征在于,所述下发扩缩容命令的方法为:通过kubernetes集群的restful接口以deployment方式下发扩缩容命令。
5.一种基于集群性能的反馈式自动扩缩容系统,其特征在于,性能收集子系统和扩缩容判断及执行子系统;
所述性能收集子系统,获取各节点及容器参数,整理得出整个集群的性能指标,并将所述整个集群的性能指标进行储存,存储格式为时间戳+json格式;
所述扩缩容判断及执行子系统,根据收集到的所述整个集群的性能指标决定是否扩缩容,并给出扩容方案;根据扩缩容方案生成扩缩容配置模板,并下发扩缩容命令;获取集群返回的扩缩容执行结果。
6.根据权利要求5所述的基于集群性能的反馈式自动扩缩容系统,其特征在于,所述性能收集子系统由安装在节点上的性能收集探针、性能指标汇集器和性能指标储存模块三部分组成;
所述性能收集探针,用于收集各节点及容器参数;
所述性能指标汇集器,用于根据各节点及容器参数整理、汇集整个集群的的性能指标;
所述性能指标储存模块,用于格式化储存整个集群的性能指标,存储格式为时间戳+json格式;
所述扩缩容判断及执行子系统由扩缩容判断模块和扩缩容执行模块两部分组成;
所述扩缩容判断模块,用于获取整个集群的性能指标,通过判断模型对采集到的性能指标打分,根据打分情况作出扩缩容判断;
所述扩缩容执行模块,用于生成扩缩容配置模板、并下发扩缩容命令,同时获取集群返回的扩缩容执行情况。
7.根据权利要求6所述的基于集群性能的反馈式自动扩缩容系统,其特征在于,所述性能收集探针数据对接kubernetes节点的kubelet组件,通过kubelet组件的北向接口获取各节点及容器参数。
8.根据权利要求6所述的基于集群性能的反馈式自动扩缩容系统,其特征在于,所述扩缩容执行模块通过kubernetes集群的restful接口以deployment方式下发扩缩容命令。
9.根据权利要求5所述的基于集群性能的反馈式自动扩缩容系统,其特征在于,所述性能指标包括节点性能指标和节点上容器参数,所述节点性能指标包括CPU利用率、内存利用率、网口带宽利用率、文件系统使用率和磁盘IO速率,所述节点上容器参数包括CPU利用率、内存利用率、网口带宽利用率、文件系统使用率和磁盘IO速率。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州西麦科技股份有限公司,未经广州西麦科技股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810204244.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种基于异构Hadoop集群的任务调度方法
- 下一篇:一种并行计算方法及系统