[发明专利]高性能计算、大数据、虚拟化特殊容器管理系统及方法在审
申请号: | 201811614562.X | 申请日: | 2018-12-27 |
公开(公告)号: | CN109710381A | 公开(公告)日: | 2019-05-03 |
发明(设计)人: | 郭彦辉 | 申请(专利权)人: | 北京联创信安科技股份有限公司 |
主分类号: | G06F9/455 | 分类号: | G06F9/455;G06F9/50 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
地址: | 102206 北京市海淀区北清*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 应用层 虚拟资源 系统层 高性能计算 调度引擎 容器管理 业务平台 大数据 物理层 虚拟化 构建 基础设施服务 统一调度管理 传输数据 传送数据 单元构建 调度分配 平台服务 容器单元 统一管理 物理环境 业务容器 业务资源 服务层 评估 互通 分配 配置 | ||
1.一种高性能计算、大数据、虚拟化特殊容器管理系统,其特征在于,所述系统包括:
依次互通连接的物理层、系统层、应用层和平台服务层;
其中,所述应用层至少包括业务资源池,用于通过以业务为容器单元构建虚拟资源,并根据所述虚拟资源建立业务平台;
所述物理层用于对应用层提供配置物理环境、传送数据通路和传输数据;
所述系统层用于通过调度引擎对所述系统各层所用资源进行评估与调度分配;
所述平台服务层用于向应用层提供基础设施服务。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述平台服务层包括数据监测模块,用于监测物理层的硬件资源使用量数据和/或应用层的虚拟资源使用量数据,并发送至系统层;
所述系统层包括调度管理模块,用于获取数据监测模块的数据并根据所述数据对物理层的硬件资源和/或应用层的虚拟资源进行调度分配。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述物理层的硬件资源和/或应用层的虚拟资源包括存储内存量、网络传输量和运行内存量中的至少一个。
4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述应用层还包括智能存储管理模块、虚拟执行模块和容灾备份模块;
所述智能存储模块用于文件存储、块存储和对象存储;
所述虚拟执行模块包括内部沙箱和外部沙箱,所述内部沙箱位于业务平台内部,所述外部沙箱位于业务平台外部,所述内部沙箱与所述外部沙箱连接,所述内部沙箱用于仿真测试执行行为,所述外部沙箱用于在业务平台出现故障时接管业务平台的数据;
所述容灾备份模块用于对出现故障的平台进行实时恢复,以实现业务的连续性。
5.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,还包括:
统一管理层,包括AI运维模块和运维管理模块;
所述AI运维模块用接收数据监测模块的数据,根据模型所述数据进行分析,并将分析结果发送至调度管理模块,由调度管理模块根据分析结果对应用层的虚拟资源使用量和/或物理层的硬件资源使用量进行调度分配;
所述运维管理模块用于对业务平台用户进行管理。
6.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述统一管理层还包括:
异地容灾备份模块,用于在异地服务器建立备份系统。
7.一种高性能计算、大数据、虚拟化特殊容器管理方法,其特征在于,所述方法包括:
建立依次互通连接的物理层、系统层、应用层和平台服务层,其中,在应用层中是以业务为容器单元构建虚拟资源,形成业务资源池;
获取当前应用层的虚拟资源使用量数据和/或物理层的硬件资源使用量数据,并根据获取的数据对应用层的虚拟资源的和/或物理层的硬件资源进行调度分配,其中,所述物理层的硬件资源和/或应用层的虚拟资源包括存储内存量、网络传输量和运行内存量中的至少一个。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,获取当前应用层的虚拟资源使用量数据和/或物理层的硬件资源使用量数据,并根据获取的数据对应用层的虚拟资源的和/或物理层的硬件资源,包括:
若同一业务资源池中第一业务组件的虚拟资源使用量超过第一预设阈值,则将虚拟资源使用量未超过第一预设阈值的第二业务组件的第一预设量的虚拟资源分配给第一业务组件;
若第一业务资源池的虚拟资源使用量超过第二预设阈值,则将虚拟资源使用量未超过第一预设阈值的第二业务资源池的第二预设量的虚拟资源分配给第一业务资源池;和/或,
物理层中对第一服务器和/或第一主机的硬件资源使用量超过第三预设阈值,则对硬件资源使用量未超过第三预设阈值的第二服务器和/或第二主机的第三预设量的硬件资源进行使用。
9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,还包括:
于计算层中建立双层沙箱环境,包括内部沙箱环境和外部沙箱环境,当内部沙箱环境所在的业务平台出现故障时,则将业务平台数据转移至外部沙箱,所述业务平台于平台服务层中建立。
10.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,还包括:
根据预设模型对当前应用层的虚拟资源使用量数据和/或物理层的硬件资源使用量数据进行分析,并根据分析结果对当前应用层的虚拟资源和/或物理层的硬件资源进行调节。
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