一种基于云服务的负载信息处理方法及系统与流程

本发明属于负载数据处理技术领域，尤其涉及一种基于云服务的负载信息处理方法及系统。

背景技术：

目前，云计算作为近年来迅速发展的一项重要技术，是继互联网和计算机之后的信息时代的又一革新，云计算是信息时代的重大飞跃，未来的时代可能就是云计算时代。云计算是一种分布式计算，其核心是协调大量计算资源的能力，从而使用户可以通过网络获得无限的资源，并且他们获得的资源不限于时间和空间。云计算通过将大型数据处理程序分解为无数个较小的程序，并通过“云”网络对其进行处理和分析的过程；通过包含多个服务器的系统可以将结果返回给用户。通过这项技术，可以在短时间内（数秒）处理数以万计的数据，以提供强大的网络服务。现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。但是，网络通信和信息处理的数量增加，云计算需要大量的同时访问功能，并且云计算平台的负载在节点之间合理分配包括每个节点的处理能力以防止其变得云计算开发瓶颈是一个亟待解决的问题，当前的解决方案是负载均衡，它通过协调每个节点上的负载均衡，优化系统资源以及优化用户服务和性能来实现节点之间的负载均衡。云计算面临一些问题，现有的负载平衡技术通常专注于数据平衡而且，云计算不够准确，因为评估也常常会简化一个或两个受限元素，以简化计算。计算平台的功耗将无形地增加，无法预测每个节点的负载状态。因此，整个平台的当前负载状态不够完善，可用资源也没有得到充分利用。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的负载平衡技术通常专注于数据平衡而且，云计算不够准确，因为评估也常常会简化一个或两个受限元素，以简化计算。计算平台的功耗将无形地增加，无法预测每个节点的负载状态。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于云服务的负载信息处理方法及系统。

本发明是这样实现的，一种基于云服务的负载信息处理系统，所述基于云服务的负载信息处理系统，包括：

节点的服务器，通过有线或无线链路接入基于云服务的负载信息处理系统，用以提供高质量可靠的udt通讯协议；

多层级联服务器结构体系采用了数据挖掘技术，迅速找到资源宿主，支持用户信息、频道信息的统计分析，提供内容监管策略，提供安全管理权限策略，提供用户手工配置策略；

节点的服务器应用在web、ftp，vpn等等的服务上，由多个节点和管理装置整体的管理单元构成，各节点具备切换该节点的动作模式的模块管理部，模块管理部根据从所述管理单元传递的构成信息，切换各节点单独动作或与其它节点协调动作；还具备基于smp结合多个节点间的向上扩展型的扩展性；

各节点具备与其它节点smp结合用的单元，各节点的模块管理部根据系统构成信息，切换该节点作为服务器单独动作或作为smp服务器的构成模块来动作；同时在背板上对各节点间链路进行等长布线，通过在各节点内也进行与背板上的各节点间链路等长的环路布线，取得节点间的同步；在背板上搭载向各节点分配基准时钟的基准时钟分配单元，利用各节点内部的时钟分配器来切换基准时钟，由此进行smp结合的节点的基准时钟的同步；

云服务负载信息处理系统，基于云服务的负载信息处理系统所包含的负载均衡器接收解析调度器发送的解析结果，基于所需要的服务器资源数量以及当前各个节点的负载情况，对节点负载进行预测，并安排可以提供服务的一个或多个节点，将该节点的信息提供给解析调度器；同时云服务负载信息处理系统为整体网络提供云存储、云安全和云物联；

云存储把数据存放在通常由第三方托管的多台虚拟服务器，同时根据节点服务器的需求，在后端准备存储虚拟化的资源，并将其以存储资源池的方式提供，节点服务器便自行使用此存储资源池来存放文件或对象；

解析调度模块，解析调度器解析该服务请求，获得服务请求类型和所需要的节点资源数量；

服务请求类型为存储请求或计算请求，该存储请求涉及获得存储内容所需要的磁盘空间，该计算请求涉及进行模型构建所需的数据计算操作；

负载均衡模块，负载均衡器从基于云服务的负载信息处理系统的各个节点的负载的数据集中提取采样序列，并进行预处理；创建n维时间序列作为学习样本，用信息处理系统的各个节点的负载的训练样本并基于设定的参数进行学习，建立负载预测模型，进而对节点负载进行预测。

进一步，所述云存储包括：用以实现存储设备的逻辑虚拟化管理、多链路冗余管理，以及硬件设备的状态监控和故障维护的存储层；

通过集群、分布式文件系统和网格计算等技术，实现云存储中多个存储设备之间的协同工作，使多个的存储设备可以对外提供同一种服务，并提供更大更强更好的数据访问性能的折叠基础管理层；

根据实际业务类型，开发不同的应用服务接口，提供不同的应用服务的应用接口层；通过标准的公用应用接口来登录云存储系统的访问层。

进一步，所述负载均衡模块包括：接收模块、检测分析模块、处理模块、预测模块和迁移模块。

本发明的另一目的在于提供一种基于所述基于云服务的负载信息处理系统的基于云服务的负载信息处理方法，所述基于云服务的负载信息处理方法，包括：

步骤一，在客户端通过节点的服务器向基于云服务的负载信息处理系统提交服务请求；

步骤二，基于云服务的负载信息处理系统中的解析调度器解析该服务请求，获得服务请求类型和所需要的节点资源数量；

步骤三，基于云服务的负载信息处理系统所包含的负载均衡器接收解析调度器发送的解析结果，基于所需要的服务器资源数量以及当前各个节点的负载情况，对节点负载进行预测，并安排可以提供服务的一个或多个节点，将该节点的信息提供给解析调度器；

步骤四，解析调度器向客户端发送可提供服务的响应，并且客户端向基于云服务的负载信息处理系统提交服务内容；

步骤五，服务内容的处理过程中，负载均衡器定期获取节点的负载情况，将需要动态调节负载的需求提交给解析调度器以进行优化调节；解析调度器将处理结果发送到客户端。

进一步，所述步骤二中，该服务请求类型为存储请求或计算请求，该存储请求涉及获得存储内容所需要的磁盘空间，该计算请求涉及进行模型构建所需的数据计算操作。

进一步，所述步骤三中，负载均衡器从基于云服务的负载信息处理系统的各个节点的负载的数据集中提取采样序列，并进行预处理，创建n维时间序列作为学习样本，用信息处理系统的各个节点的负载的训练样本并基于设定的参数进行学习，建立负载预测模型，进而对节点负载进行预测。

进一步，所述步骤三中，布置一个或多个能够提供服务的节点包括以下步骤：

设置每个节点处理能力范畴，如果当前节点的负载低于限制，则将该节点定义为待使用的节点；

如果该节点上的当前负载超过限制，则不会激活该节点；将要使用的节点的地址和容量发送到信息处理系统中的每个节点，并将该节点设置为等待迁移状态。

进一步，所述当使用的节点接收到另一个节点发送的迁移请求时，它将确定所使用的每个节点的处理能力与要迁移的数据量的比率，对其进行优先级排序，并按升序排列比率；

当节点收到负载迁移安排时，它将向事件发送到信息处理系统中的每个节点以接受迁移；

否则，将继续安排等待下一个迁移请求。

进一步，所述步骤三中，负载均衡器根据指定周期t，定期获取各个节点的负载情况，一旦节点变成第一类型节点，第一类型节点将其还未处理的请求按优先级的次序，从高到低排列，将优先级高的请求作为迁移对象；

第一类型节点获取所有节点的缓存信息，选择能力值高的节点来迁移请求；一旦再次发现负载状态由第二类节点变为第一类节点时，重复上述迁移过程进行负载类型更新和数据迁移。

进一步，所述步骤五中，在服务内容的处理过程中，负载均衡器周期性地获取节点的负载状态，并将动态负载调整的请求提交给分析调度器进行优化和调整；设备根据指定的周期t定期获取每个节点的负载状态；

当节点成为类型1节点时，类型1节点通过按优先级的升序排列未完成的请求来设置优先级；第一种类型的节点获取全部节点的缓存信息，并选择具有较高容量值的节点以迁移请求；

对于第一种类型的节点，它将重复上述迁移过程以进行负载类型更新和数据迁移，节点将更新负载信息并再次进行处理；

如果全部节点中不存在第二类型节点，请在用于数据传输的第一类型节点与第二类型节点的比率之间选择节点，并在下次更新时请求迁移；选择其负载状态从第二种变为第一种的节点；第一类型节点的数据传输速率与对应节点的带宽之比大于第一预定值，并且第二类型节点的数据传输与对应节点的带宽之比，速比小；它大于第二预定值，并且第一预定值大于第二预定值。

结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明给当前云计算负载均衡提供了一种解决方案，通过对节点负载的调度方法提高工作效率，充分利用节点资源，提高网络服务效率。负载均衡器按照规定周期检查各个节点的负载情况，如果发现第一类型节点则及时作出调度方案，这使得客户端的任务可以及时的到相应，减少拥堵。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的基于云服务的负载信息处理系统结构示意图。

图2是本发明实施例提供的基于云服务的负载信息处理方法流程图。

图3是本发明实施例提供的布置一个或多个能够提供服务节点方法流程图。

图4是本发明实施例提供的负载均衡器根据指定周期t，定期获取各个节点的负载情况方法流程图。

图5是本发明实施例提供的负载均衡器周期性地获取节点的负载状态，并将动态负载调整的请求提交给分析调度器进行优化和调整方法流程图。

图中：1、节点的服务器；2、云服务负载信息处理系统；3、解析调度模块；4、负载均衡模块；5、接收模块；6、检测分析模块；7、处理模块；8、预测模块；9、迁移模块。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于云服务的负载信息处理方法及系统，下面结合附图对本发明作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的基于云服务的负载信息处理系统，包括：

节点的服务器1，通过有线或无线链路接入基于云服务的负载信息处理系统，用以提供高质量可靠的udt通讯协议，多层级联服务器结构体系，采用了数据挖掘技术，迅速找到资源宿主，支持用户信息、频道信息的统计分析，提供内容监管策略，提供安全管理权限策略，提供用户手工配置策略。节点的服务器应用在web、ftp。vpn等等的服务上，由多个节点和管理装置整体的管理单元构成，各节点具备切换该节点的动作模式的模块管理部，该模块管理部根据从所述管理单元传递的构成信息，切换各节点单独动作或与其它节点协调动作；还具备基于smp结合多个节点间的向上扩展型的扩展性。各节点具备与其它节点smp结合用的单元，各节点的模块管理部根据系统构成信息，切换该节点作为服务器单独动作或作为smp服务器的构成模块来动作。在背板上对各节点间链路进行等长布线，通过在各节点内也进行与背板上的各节点间链路等长的环路布线，取得节点间的同步。在背板上搭载向各节点分配基准时钟的基准时钟分配单元，利用各节点内部的时钟分配器来切换基准时钟，由此进行smp结合的节点的基准时钟的同步。

云服务负载信息处理系统2，基于云服务的负载信息处理系统所包含的负载均衡器接收解析调度器发送的解析结果，基于所需要的服务器资源数量以及当前各个节点的负载情况，对节点负载进行预测，并安排可以提供服务的一个或多个节点，将该节点的信息提供给解析调度器。同时云服务负载信息处理系统2为整体网络提供云存储、云安全和云物联。

云存储把数据存放在通常由第三方托管的多台虚拟服务器，同时根据节点服务器的需求，在后端准备存储虚拟化的资源，并将其以存储资源池的方式提供，节点服务器便自行使用此存储资源池来存放文件或对象。云存储包括：用以实现存储设备的逻辑虚拟化管理、多链路冗余管理，以及硬件设备的状态监控和故障维护的存储层。通过集群、分布式文件系统和网格计算等技术，实现云存储中多个存储设备之间的协同工作，使多个的存储设备可以对外提供同一种服务，并提供更大更强更好的数据访问性能的折叠基础管理层；根据实际业务类型，开发不同的应用服务接口，提供不同的应用服务的应用接口层；通过标准的公用应用接口来登录云存储系统的访问层。

解析调度模块3，解析调度器解析该服务请求，获得服务请求类型和所需要的节点资源数量；该服务请求类型为存储请求或计算请求，该存储请求涉及获得存储内容所需要的磁盘空间，该计算请求涉及进行模型构建所需的数据计算操作。

负载均衡模块4，负载均衡器从基于云服务的负载信息处理系统的各个节点的负载的数据集中提取采样序列，并进行预处理，创建n维时间序列作为学习样本，用信息处理系统的各个节点的负载的训练样本并基于设定的参数进行学习，建立负载预测模型，进而对节点负载进行预测。负载均衡模块4包括：接收模块5、检测分析模块6、处理模块7、预测模块8和迁移模块9。

如图2所示，本发明实施例提供的基于云服务的负载信息处理方法，包括：

s101：在客户端通过节点的服务器向基于云服务的负载信息处理系统提交服务请求。

s102：基于云服务的负载信息处理系统中的解析调度器解析该服务请求，获得服务请求类型和所需要的节点资源数量。

s103：基于云服务的负载信息处理系统所包含的负载均衡器接收解析调度器发送的解析结果，基于所需要的服务器资源数量以及当前各个节点的负载情况，对节点负载进行预测，并安排可以提供服务的一个或多个节点，将该节点的信息提供给解析调度器。

s104：解析调度器向客户端发送可提供服务的响应，并且客户端向基于云服务的负载信息处理系统提交服务内容。

s105：服务内容的处理过程中，负载均衡器定期获取节点的负载情况，将需要动态调节负载的需求提交给解析调度器以进行优化调节；解析调度器将处理结果发送到客户端。

本发明实施例提供的s102中，该服务请求类型为存储请求或计算请求，该存储请求涉及获得存储内容所需要的磁盘空间，该计算请求涉及进行模型构建所需的数据计算操作。

本发明实施例提供的s103中，负载均衡器从基于云服务的负载信息处理系统的各个节点的负载的数据集中提取采样序列，并进行预处理，创建n维时间序列作为学习样本，用信息处理系统的各个节点的负载的训练样本并基于设定的参数进行学习，建立负载预测模型，进而对节点负载进行预测。

本发明实施例提供的s103中，布置一个或多个能够提供服务的节点还包括以下步骤：

s201：设置每个节点处理能力范畴，如果当前节点的负载低于限制，则将该节点定义为待使用的节点；如果该节点上的当前负载超过限制，则不会激活该节点。

s202：将要使用的节点的地址和容量发送到信息处理系统中的每个节点，并将该节点设置为等待迁移状态；当使用的节点接收到另一个节点发送的迁移请求时，它将确定所使用的每个节点的处理能力与要迁移的数据量的比率，对其进行优先级排序，并按升序排列比率。

s203：当节点收到负载迁移安排时，它将向事件发送到信息处理系统中的每个节点以接受迁移。否则，将继续安排等待下一个迁移请求。

本发明实施例提供的s103中，负载均衡器根据指定周期t，定期获取各个节点的负载情况，具体过程为：s301：节点变成第一类型节点，第一类型节点将其还未处理的请求按优先级的次序，从高到低排列，将优先级高的请求作为迁移对象；

s302：第一类型节点获取所有节点的缓存信息，选择能力值高的节点来迁移请求；

s303：再次发现负载状态由第二类节点变为第一类节点时，重复上述迁移过程进行负载类型更新和数据迁移。

本发明实施例提供的s105中，在服务内容的处理过程中，负载均衡器周期性地获取节点的负载状态，并将动态负载调整的请求提交给分析调度器进行优化和调整，具体过程为：

s401：设备根据指定的周期t定期获取每个节点的负载状态；当节点成为类型1节点时，类型1节点通过按优先级的升序排列未完成的请求来设置优先级；第一种类型的节点获取全部节点的缓存信息，并选择具有较高容量值的节点以迁移请求。

s402：对于第一种类型的节点，它将重复上述迁移过程以进行负载类型更新和数据迁移，节点将更新负载信息并再次进行处理；如果全部节点中不存在第二类型节点，请在用于数据传输的第一类型节点与第二类型节点的比率之间选择节点，并在下次更新时请求迁移。

s403：选择其负载状态从第二种变为第一种的节点，第一类型节点的数据传输速率与对应节点的带宽之比大于第一预定值，并且第二类型节点的数据传输与对应节点的带宽之比，速比小；它大于第二预定值，并且第一预定值大于第二预定值。

以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。