[发明专利]在数据中心中分层收集样本

说明书

本发明的一些实施例提供了一种用于收集与在数据中心中的主机计算机上执行的一个或多个资源的集合的操作相关的度量值的方法。在一些实施例中，该方法分层地收集和分析样本，其中第一集合的样本在数据平面中收集和分析，并且第二集合的样本在控制平面中通过聚合在数据平面中收集到的样本来收集和分析。在一些实施例中，数据平面包括在其上执行样本收集引擎(例如，服务引擎)的主机计算机，而控制平面包括一个或多个服务器的集合，这些服务器获得由主机计算机收集的样本数据，并聚合和分析该数据。

背景技术

度量(也称为性能度量)被计算机系统用来量化系统性能的测量。度量对于分析系统的操作并提供用于改进的反馈至关重要。在现代计算机系统中，度量的数量可能很大。例如，假设单个云应用每5秒收集1000个度量进行分析，这意味着每小时收集720,000个度量。在典型的大规模环境中，诸如在支持数以千计的应用，每个应用都在多个服务器上执行的企业数据中心中，速率可能约为每小时数十亿个度量。

当前，大多数性能监视工具将收集的度量保存到数据库中，然后离线执行分析。由于存储和处理大量度量需要大量的输入/输出(I/O)操作(诸如，数据库读和写)，因此这些工具的伸缩性往往很差。此外，由于在数据库中存储和处理度量数据时的时延和处理开销，这些工具通常不支持实时分析。

发明内容

本发明的一些实施例提供了一种用于收集与在数据中心中的主机计算机上执行的一个或多个资源集合的操作相关的度量值的方法。在一些实施例中，资源集合包括为其在主机计算机上执行中间盒服务的一个或多个应用的集合(例如，web服务器、应用服务器或数据库服务器的集群)，并且度量是由该应用集合处理的分组经历的时延。

在一些实施例中，该方法分层地收集和分析样本，其中第一集合的样本在数据平面中收集和分析，并且第二集合的样本在控制平面中通过聚合在数据平面中收集的样本进行收集和分析。在一些实施例中，数据平面包括在其上执行样本收集引擎(例如，服务引擎)的主机计算机，而控制平面包括一个或多个服务器集合，这些服务器获得由主机计算机收集的样本数据，并聚合和分析该数据。

在特定的主机计算机处，在一些实施例中，该方法针对特定的操作度量重复地识别不同的样本值。例如，在一些实施例中，该方法由服务引擎执行，该服务引擎在特定的主机计算机上执行并识别由服务引擎转发给应用集群的不同分组所经历的不同时延。在一些实施例中，服务引擎(例如，服务虚拟机或容器)是负载均衡器，而在其它实施例中，它是另一种类型的中间盒服务引擎，诸如防火墙引擎、入侵检测引擎、入侵防御引擎和网络地址转换引擎等。

在第一时间段期间，该方法识别样本度量值的第一集合，并生成个体值(IV)第一直方图，该第一直方图指定该方法针对几个度量值中的每个值已经处理的样本数。基于IV第一直方图，该方法为样本值范围(SVR)第二直方图指定几个度量值范围(即，几个箱(bin))。在第二时间段期间，该方法识别样本值的第二集合，并生成SVR第二直方图以指定该方法针对第二直方图中的一组指定范围中的每个范围已经处理的样本数。

然后，该方法将SVR第二直方图提供给服务器进行分析，以便评估数据中心中资源集合的操作。例如，在一些实施例中，该方法将SVR第二直方图提供给一个或多个服务器的集合，以与由若干其它主机计算机针对特定操作度量生成的SVR第二直方图聚合。然后，服务器集合将聚合的直方图存储在数据存储装置中(例如，数据库中)，网络管理员可以访问该数据存储装置以获得关于收集到的操作度量的信息。例如，在一些实施例中，服务器集合以聚合的直方图的图形显示形式提供该数据，或者以表格或文本形式提供该信息，例如，提供50％、90％和99％的已处理分组的时延值。