[发明专利]一种云资源管理应用系统在审

专利信息
申请号: 201911047494.8 申请日: 2019-10-30
公开(公告)号: CN110677499A 公开(公告)日: 2020-01-10
发明(设计)人: 何罡 申请(专利权)人: 北京普瑞华夏国际教育科技有限公司
主分类号: H04L29/08 分类号: H04L29/08;G06F9/455
代理公司: 11833 北京化育知识产权代理有限公司 代理人: 涂琪顺
地址: 100192 北京市海淀区永泰庄北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 云平台 虚拟机资源 虚拟机管理 自动化管理 平台资源 应用系统 资源管理 虚拟机 基础设施服务层 采集 管理应用系统 资源管理功能 服务器管理 互联网技术 部署软件 分析判断 负载数据 高效管理 高效利用 监控模块 开源软件 平台服务 系统管理 应用运行 资源调整 资源监控 调配 自动化 制定 研究
【权利要求书】:

1.一种云资源管理应用系统,其特征在于:所述管理应用系统采用开源云平台OpenStack作为平台的IaaS基础设施服务层,Cloud Foundry开源软件作为平台的PaaS平台服务层部署软件,通过开发资源管理应用系统对云平台资源进行综合管理,所述云资源管理应用系统包括虚拟机管理、服务器管理和系统管理,虚拟机管理功能包括虚拟机资源监控模块和虚拟机资源调配模块;服务器管理包括服务器资源监控模块、虚拟机资源监控模块和虚拟热迁移模块;系统管理包括系统日志管理模块与用户权限管理模块。

2.根据权利要求1所述的云资源管理应用系统,其特征在于:开源云平台包括IaaS基础设施服务层和PaaS平台服务层,开发资源管理应用系统用于对IaaS基础设施服务层中的虚拟机与服务器的资源管理。

3.根据权利要求2所述的云资源管理应用系统,其特征在于:IaaS基础设施服务层用于提供基础设施服务,部署工具为Open stack,实现服务器集群的虚拟化,将服务器集群中的CPU、内存、硬盘硬件资源虚拟后,以虚拟机VM的方式将资源提供给更高的PaaS平台服务层。

4.根据权利要求3所述的云资源管理应用系统,其特征在于:IaaS基础设施服务层中系统用于对虚拟机的负载状态监控和资源伸缩调整,以及根据物理服务器的负载状况,进行的虚拟机热迁移和维护服务器负载均衡。

5.根据权利要求1所述的云资源管理应用系统,其特征在于:服务器资源管理用于虚拟机镜像上传、虚拟机配置信息查询、订单查询、权限管理以及日志管理。

6.根据权利要求1所述的云资源管理应用系统,其特征在于:PaaS平台服务层用于提供运行时平台服务,应用程序在对应的运行时环境正常运行,PaaS平台服务层是在IaaS基础设施服务层提供的虚拟化资源之上,提供应用实例运行所需的运行时环境,即提供平台服务。

7.根据权利要求1所述的云资源管理应用系统,其特征在于:管理应用系统采用java语言编写,使用B/S结构,以网页的形式将各种操作功能提供给用户,选择Spring框架和Hibernate框架,管理系统共分为4层,分别为WEB层、控制层、业务层和持久层。

8.根据权利要求7所述的云资源管理应用系统,其特征在于:WEB层用于展现给用户的网页,页面采用JSP语言编写,向用户提供信息展示与操作按键;系统Controller部分代码文件是系统的控制层,用于页面与后台业务间的跳转调度;系统Service文件指的是系统业务层,用于负责具体的事务处理,为系统后台功能实现的核心;系统的DAO文件和POJO文件为持久层,用于对数据的操作,其中包括增删改查、聚类查询和模糊查找功能。

9.根据权利要求1所述的云资源管理应用系统,其特征在于:虚拟机资源调配模块用于实现虚拟机的基本配置操作、创建撤销虚拟机、虚拟机资源弹性伸缩和迁移,虚拟机资源调配模块调用IaaS基础设施服务层开源云平台Open Stack提供的API,按照设计策略进行逻辑处理,用于系统自动化管理或者向用户提供页面形式的手动操作管理。

10.根据权利要求4所述的云资源管理应用系统,其特征在于:虚拟机热迁移用于保持各物理服务器的负载均衡,某服务器与集群服务器负载平均值越接近,则设定表示服务器的负载状况越好,因此设定服务器的负载均衡偏离程度的量化函数:

式中Dj表示第j台计算节点服务器负载与整个服务集群负载均值的偏离程度,Dj值越大,表示偏离程度越大;Li与Lavg_i分别表示第i种资源的利用率与服务集群中i类资源的平均利用率,Wi表示第i类资源在总体评估中占有的权重,Wi是资源的权重,集群中一种资源的使用量越高,则在策略考量中所占的权重越大,设定资源权值与该类资源在集群中的负载率成正比关系,权值设定并归一化后的公式为:

通过对将添加虚拟机负载状况进行分析预测,计算出迁移创建虚拟机之后,服务器的负载程度公式为:

其中Li′为添加虚拟机后服务器的i类资源的负载率,为服务器第i种资源的使用量,Rvm_i是虚拟机i类资源的预测使用量,Rcurrent_i是i类资源服务器的最大上限,整理得到添加虚拟机后服务器的负载偏离预测值:

与服务器的负载均衡偏离程度的量化函数相减得到迁移创建虚拟机后,目标服务器负载偏离程度的改善值:

DΔj=Dj-Dj′,式中的DΔj服务器的负载偏离改善值。

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