[发明专利]一种基于Openstack的负反馈调节方法、系统、介质及设备

说明书

本发明提供了一种基于Openstack的负反馈调节方法、系统、介质及设备，方法包括以下步骤：对Openstack一节点的特征项匹配特征算法；对特征项进行初始化以获得配置参数并在特征算法中输入配置参数进行特征计算，以及判断计算结果是否为预期结果或落入预期结果的阈值范围；响应于结果未落入阈值范围，则返回上一步骤，直至结果落入阈值范围；响应于结果落入阈值范围但不为预期结果，则基于结果调整配置参数并基于调整后的配置参数进行特征计算，重复直到结果为预期结果。本发明可以对Openstack节点的特征项实现自适应的负反馈调节，以达到预期结果或使最终状态趋于稳定。

技术领域

本发明涉及Openstack云平台技术领域，尤其涉及一种基于Openstack的负反馈调节方法、系统、介质及设备。

背景技术

OpenStack云计算技术已经变得日渐成熟，基本上已经能够满足云计算用户的大部分的需求，OpenStack已经逐渐成为市场上主流的一个云计算平台解决方案。

随着技术升级迭代更新频繁，OpenStack也需要不断地完善，同时由于openstack各节点服务差异性，配置方法不一，需要对已有的OpenStack云平台进行持续的更新升级。OpenStack具有服务多、节点多，节点类型多的特点，OpenStack本身使用kolla-ansible工程进行部署升级，kolla-ansible仅仅能提供针对OpenStack自身的升级更新，没有针对特例或者个性化的管理操作，也没有一个持续调整更新的系统。针对这个情况，需要有一个可以进行自适应，能自动识别具体的环境，执行特定操作的管理方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于Openstack的负反馈调节方法、系统、介质及设备，用以对Openstack的各种特征项匹配对应的特征算法并自适应调节得到预期结果。

基于上述目的，本发明提供了一种基于Openstack的负反馈调节方法，包括如下步骤：

对Openstack节点的特征项匹配特征算法；

对特征项进行初始化以获得配置参数并在特征算法中输入配置参数进行特征计算，以及判断计算结果是否为预期结果或落入预期结果的阈值范围；

响应于结果未落入阈值范围，则返回上一步骤，直至结果落入阈值范围；

响应于结果落入阈值范围但不为预期结果，则基于结果调整配置参数并基于调整后的配置参数进行特征计算，重复直到结果为预期结果。

在一些实施例中，对特征项进行初始化以获得配置参数包括：对特征项进行初始化并获得其初始状态，基于初始状态获得配置参数。

在一些实施例中，方法还包括：通过外接口对方法的数据按照预设的时间间隔进行收集并分析，基于分析得到相应的图形。

在一些实施例中，图形的横坐标为配置参数，图形的纵坐标为相应的结果。

在一些实施例中，图形为折线图或散点图。

在一些实施例中，分析使用的工具为gnuplot。

在一些实施例中，特征项为CPU使用率或内存使用率或容器运行资源占用率或容器数量。

本发明的另一方面，还提供了一种基于Openstack的负反馈调节系统，包括：

匹配特征算法模块，配置用于对Openstack节点的特征项匹配特征算法；

结果判断模块，配置用于对特征项进行初始化以获得配置参数并在特征算法中输入配置参数进行特征计算，以及判断计算结果是否为预期结果或落入预期结果的阈值范围；

第一循环模块，配置用于响应于结果未落入阈值范围，则返回结果判断模块，直至结果落入阈值范围；以及