[發明專利]云平臺ELB組件的資源擴展方法和裝置

有效

• 申請號: 201410375345.5
• 申請日: 2014-07-31
• 公開（公告）號: CN104135525B
• 公開（公告）日: 2017-12-01
• 發明（設計）人: 王旭;周冠宇;溫云龍;宋吉鵬
• 申請（專利權）人: 廣州杰賽科技股份有限公司
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司44224
• 代理人: 周清華,崔春

技術領域

本發明涉及云計算技術應用技術領域，特別是涉及一種云平臺ELB組件的資源擴展方法和裝置。

背景技術

云平臺一個天然的特點就是面向高并發的訪問，而解決高并發訪問中響應速度的問題，將需要有一個負載均衡的辦法來解決。負載均衡的核心思想就是通過將請求分散到不同的服務端進行處理，這樣將會提升整個平臺的吞吐效率。類似的ELB(Elastic Load Balancer，彈性負載均衡器)在CloudFoundry(一個PaaS云平臺)、Google App Engine(谷歌網絡應用程序)都會起著很重要的作用。在Stratos(一種PaaS服務平臺)中，ELB主要是對Cartridge訪問的一個負載均衡，當過多的開發者需要同一個Cartridge時，將會先通過ELB進行一個請求分流，再將不同請求流分發到不同Cartridge，從而獲取Cartridge的映射。

由于彈性是云計算平臺最為重要的特性之一，也是評價云計算平臺能力的重要標準，所以云計算平臺的彈性擴展決策尤為重要。彈性擴展決策方法的好壞將直接關系到云計算平臺是否能夠按照用戶的要求在適當的時間進行擴展，所以在云計算平臺彈性擴展決策方面產生了大量的研究，也產生了成熟的產品。Auto Scaling(彈性擴展)是Amazon EC2云計算平臺上的自動擴展服務，其功能是根據用戶定義的觸發器自動地創建或終止EC2虛擬機實例。Auto Scaling服務的基本工作方式如圖1所示。圖1中的Trigger(觸發器)即為用戶定義的觸發器。根據圖中觸發器定義的規則，當平均CPU(Central Processing Unit，中央處理器)利用率大于80％時，將EC2實例增加10％，而當平均CPU利用率小于40％時，將EC2實例減少10％。圖中的Launch Configurations(啟動配置)用來指定創建新的EC2實例所需要的參數。Amazon EC2上的另一個服務CloudWatch(云監控)負責監控EC2，根據CloudWatch得到的監控數據以及觸發器中定義的擴展和收縮規則，Auto Scaling將自動對EC2進行擴展或收縮。

響應式擴展決策方法是根據當前云計算平臺的負載以及人為設定的擴展規則進行自動彈性擴展的一種方法。Auto Scaling的彈性擴展方法即可歸類于響應式擴展決策方法。由于這一類擴展決策方法完全依賴于對云計算平臺的監控結果以及人為設定的擴展規則，實現相對比較簡單，所以商業化的云計算平臺多采用這種方法進行彈性擴展決策。但這類方法的缺陷是十分明顯的，響應式擴展決策方法不考慮云計算平臺彈性擴展所需要的時間，只是簡單地在監控結果滿足擴展規則時開始彈性擴展，所以導致用戶需要經歷一段延遲時間才能得到所需的資源。

預測式擴展決策方法是通過對云計算平臺未來的負載量進行預測從而進行彈性擴展決策的方法。這類方法將云計算平臺的歷史監控值看作一個可預測的序列，并對該序列進行數學建模，可以使用回歸、時間序列相似度分析等方法，那么下一個時間點的監控值就可以使用數學模型在下一個時間點的取值進行預測。在對云計算平臺未來負載量進行預測后，就可以利用預測結果判斷何時應該進行彈性擴展，做出彈性擴展決策。基于模式匹配的擴展決策方法，通過改進KMP(線性時間字符串匹配算法)算法對云計算平臺的未來負載量進行預測，從而進行擴展決策。預測式擴展決策方法能夠應對云計算平臺擴展所需的延遲時間，但同時由于需要根據歷史負載量預測未來負載量，這種方法需要詳細準確的歷史監控數據作為支撐。現有的關于服務質量監控的研究采用了不同的架構、協議或算法達到了在產生少量通信負載的情況下進行服務質量監控的目的，但其前提是在服務質量監控的場景中不需要得到準確的監控值，或者不要求在短時間內得到監控結果，所以現有的服務質量監控方法并不能及時獲得詳細準確的監控數據，所以并不能很好地支撐擴展決策。

在云平臺ELB組件的實際應用中，一般的做法是直接采用響應式擴展策略，響應式擴展決策方法不考慮云計算平臺彈性擴展所需要的時間，只是簡單地在監控結果滿足擴展規則時開始彈性擴展，所以導致用戶需要經歷一段延遲時間才能得到所需的資源。預測式擴展決策方法能夠應對云計算平臺擴展所需的延遲時間，但同時由于需要根據歷史負載量預測未來負載量，這種方法需要詳細準確的歷史監控數據作為支撐，實際工作中工作量往往較大，不能滿足實際工作的需求。

發明內容