[發(fā)明專利]一種資源折算方法、系統(tǒng)及虛擬機資源調(diào)度系統(tǒng)有效
申請?zhí)枺?/td> | 201710392847.2 | 申請日: | 2017-05-27 |
公開(公告)號: | CN107239341B | 公開(公告)日: | 2020-09-18 |
發(fā)明(設(shè)計)人: | 解琰;曾鵬;龐慷宇 | 申請(專利權(quán))人: | 蘇州浪潮智能科技有限公司 |
主分類號: | G06F9/50 | 分類號: | G06F9/50 |
代理公司: | 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227 | 代理人: | 羅滿 |
地址: | 215100 江蘇省蘇州市吳*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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摘要: | |||
搜索關(guān)鍵詞: | 一種 資源 折算 方法 系統(tǒng) 虛擬機 調(diào)度 | ||
本發(fā)明公開了一種資源折算方法,包括獲取主機中當前的CPU資源消耗值、內(nèi)存資源消耗、CPU資源消耗比例和內(nèi)存資源消耗比例;對CPU資源消耗值和內(nèi)存資源消耗值統(tǒng)一數(shù)量級;根據(jù)CPU資源消耗比例和內(nèi)存資源消耗比例確定CPU的權(quán)重系數(shù)和內(nèi)存的權(quán)重系數(shù);將統(tǒng)一數(shù)量級后的CPU資源消耗值和內(nèi)存資源消耗值分別與各自對應的權(quán)重系數(shù)相乘后再相加,得到最終的資源折算值。本發(fā)明普適性好,提高了主機資源折算的精確度,更加有利于后續(xù)調(diào)度計算的判定,最終使得整個DRS集群通過實時調(diào)度實現(xiàn)負載均衡。本發(fā)明提供的一種資源折算系統(tǒng)及虛擬機資源調(diào)度系統(tǒng)同樣具有如上效果。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及虛擬機技術(shù)領(lǐng)域,特別是涉及一種資源折算方法、系統(tǒng)及虛擬機資源調(diào)度系統(tǒng)。
背景技術(shù)
隨著計算機系統(tǒng)的高速發(fā)展,云計算的技術(shù)也在日漸成熟,各種類型的云應用以及云服務不斷出現(xiàn),對大規(guī)模服務器集群的計算資源提出了巨大的挑戰(zhàn),虛擬化DRS(Distributed Resource Scheduler,分布式資源調(diào)度)技術(shù)作為一項應對這一挑戰(zhàn)的課題被學術(shù)界和工業(yè)界廣泛研究,DRS中的相關(guān)技術(shù)也不斷被提出。DRS是虛擬機資源調(diào)度系統(tǒng)中最為重要的組成部分,集群系統(tǒng)可以通過DRS動態(tài)的分配和平衡計算資源,可以跨資源池不間斷地監(jiān)控資源利用率,并根據(jù)業(yè)務需要在虛擬機之間動態(tài)、智能地分配和調(diào)整可用資源,還可根據(jù)需求實現(xiàn)負載均衡或整合服務的目標。
主機的計算資源主要包括CPU和內(nèi)存,因此,在進行調(diào)度時需要同時考慮這兩種不同資源的占用情況以進行調(diào)度控制,現(xiàn)有技術(shù)中的一些方法是利用固定的權(quán)重系數(shù)(例如兩者的權(quán)重系數(shù)分別為0.5和0.5)來進行資源折算,只能對部分情況適用,在很多情況下由于沒有考慮到當前CPU和內(nèi)存的實際使用情況,造成主機資源折算這一階段的精確度的降低,對于最終虛擬機的遷移調(diào)度具有一定的局限性。
因此,如何提供一種解決上述技術(shù)問題的方案是本領(lǐng)域技術(shù)人員目前需要解決的問題。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種資源折算方法,提高了主機資源折算的精確度,有利于后續(xù)調(diào)度計算的判定,最終使得整個DRS集群通過實時調(diào)度實現(xiàn)負載均衡;本發(fā)明的另一目的是提供一種資源折算系統(tǒng)及虛擬機資源調(diào)度系統(tǒng)。
為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明提供了一種資源折算方法,包括:
獲取主機中當前的CPU資源消耗值、內(nèi)存資源消耗、CPU資源消耗比例和內(nèi)存資源消耗比例;
對所述CPU資源消耗值和所述內(nèi)存資源消耗值統(tǒng)一數(shù)量級;
根據(jù)所述CPU資源消耗比例和所述內(nèi)存資源消耗比例確定CPU的權(quán)重系數(shù)和內(nèi)存的權(quán)重系數(shù);
將統(tǒng)一數(shù)量級后的CPU資源消耗值和內(nèi)存資源消耗值分別與各自對應的權(quán)重系數(shù)相乘后再相加,得到最終的資源折算值。
優(yōu)選地,所述對所述CPU資源消耗值和所述內(nèi)存資源消耗值統(tǒng)一數(shù)量級的過程具體為:
確定所述CPU資源消耗值和所述內(nèi)存資源消耗值中的較大值和較小值;
利用所述較大值除以所述較小值得到結(jié)果a*10N,其中,1≤a<10,N為整數(shù);
當a小于5時,將所述較大值除以10N,得到統(tǒng)一后的較大值,所述較小值作為統(tǒng)一后的較小值;否則,將所述較大值除以10N+1,得到統(tǒng)一后的較大值,所述較小值作為統(tǒng)一后的較小值。
優(yōu)選地,所述根據(jù)所述CPU資源消耗比例和所述內(nèi)存資源消耗比例確定CPU的權(quán)重系數(shù)和內(nèi)存的權(quán)重系數(shù)的過程具體為:
根據(jù)所述CPU資源消耗比例和所述內(nèi)存資源消耗比例的比值確定CPU的權(quán)重系數(shù)和內(nèi)存的權(quán)重系數(shù);
其中,所述CPU資源消耗比例:所述內(nèi)存資源消耗比例=CPU的權(quán)重系數(shù):內(nèi)存的權(quán)重系數(shù);
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