一种混合云的应用节点监控方法及装置与流程

本发明涉及云计算技术领域，特别是涉及一种混合云的应用节点监控方法及装置。

背景技术：

随着云计算技术的发展和企业业务复杂度的提升，越来越多的企业选择按照自身的实际需求，将私有云和公有云共同使用起来，把企业应用部署在公有云、私有云兼具的混合云环境中，构建混合云的使用模式。

私有云是企业出资购置服务器、存储、网络设备等IT基础设施构成的云计算环境，具有安全可控、便于运维管理等优势。然而企业的经济能力决定了私有云的资源局限性，超额购置设备会造成企业资金的过量投入，并带来不必要的资源浪费，而购置过少则无法应对业务访问风暴等突发的高负载情况。公有云是第三方供应商通过互联网提供的云计算环境，具有标准化、自动化、快速响应、按需创建、弹性扩展等优势。但是由于公有云具有运营性质，企业长时间占用公有云资源，会耗费较多的租赁资金。

当前，多数企业用户需要将多个应用节点设置在私有云和公有云上，但是由于不同的应用场景下，所需要的应用节点的数量不同，尤其是设置在公有云上的应用节点来说，如果当前负载不够多，则需要关闭甚至删除公有云上的某个应用节点以减少占用的公有云资源，降低消耗的费用。

但是现有技术中，缺少对于应用节点的管理方法，无法动态的控制公有云上的应用节点的增减。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种混合云的应用节点监控方法及装置，用于对云环境下各应用节点进行监管和控制，从而动态的控制公有云上的应用节点的增减。

为解决上述技术问题，本发明提供一种混合云的应用节点监控方法，包括：

调用当前云环境下私有云和公有云的API接口以获取各应用节点的节点性能参数；

根据预设规则计算当前云环境下各所述节点性能参数所对应的整体负载参数；

依据所述整体负载参数与预设条件的关系相应地更改所述公有云上的应用节点的状态。

优选地，所述节点性能参数包括CPU使用量、CPU总量、内存使用量、内存总量、网络连接数、单节点饱和连接数、网络负载、单节点饱和网络负载。

优选地，所述根据预设规则计算当前云环境下各所述节点性能参数所对应的整体负载参数具体包括：

根据各所述节点性能参数计算当前云环境下的平均CPU利用率、平均内存利用率、平均连接数和平均网络负载；

对所述平均CPU利用率、所述平均内存利用率、所述平均连接数和所述平均网络负载分别设置权值；

计算所述平均CPU利用率、所述平均内存利用率、所述平均连接数和所述平均网络负载对应的加权和以得到所述整体负载参数；

其中，n为应用节点的数量，CPU使用量i为第i个应用节点的CPU使用量，CPU总量i为第i个应用节点的CPU总量；内存使用量i为第i个应用节点的内存使用量；内存总量i为第i个应用节点的内存总量；网络连接数i为第i个应用节点的网络连接数；网络负载i为第i个应用节点的网络负载；a，b，c，d分别为所述平均CPU利用率、所述平均内存利用率、所述平均连接数和所述平均网络负载的权值，且均为0到1之间的正数，L为所述整体负载参数。

优选地，所述依据所述整体负载参数与预设条件的关系相应地更改所述公有云上的应用节点的状态具体包括：

判断所述整体负载参数是否超过预定上限且持续时间超过第一预定时间；

如果所述整体负载参数超过所述预定上限且持续时间超过所述第一预定时间，则在所述公有云上部署新的应用节点；

如果所述整体负载参数未超过所述预定上限或持续时间未超过所述第一预定时间，则判断所述整体负载参数是否低于预定下限且持续时间是否超过第二预定时间；

如果所述整体负载参数低于所述预定下限且持续时间超过所述第二预定时间，则关闭所述公有云上网络负载最低的应用节点；

如果所述整体负载参数不低于所述预定下限或持续时间不超过所述第二预定时间，则判断所述整体负载参数是否低于所述预定下限且持续时间超过第三预定时间；

如果所述整体负载参数低于所述预定下限且持续时间超过所述第三预定时间，则删除所述网络负载最低的应用节点。

优选地，所述预定上限为0.7，所述预定下限为0.3，所述第一预定时间为15分钟，所述第二预定时间为15分钟，所述第三预定时间为2天。

优选地，还包括：

当接收到用户的请求时，查询当前云环境下各应用节点的网络负载，并将网络负载最低的应用节点作为目标应用节点；

将所述请求转发至所述目标应用节点的网卡上。

为解决上述技术问题，本发明提供一种混合云的应用节点监控装置，包括：

性能采集单元，用于调用当前云环境下私有云和公有云的API接口以获取各应用节点的节点性能参数；

计算单元，用于根据预设规则计算当前云环境下各所述节点性能参数所对应的整体负载参数；

性能分析单元，用于依据所述整体负载参数与预设条件的关系相应地更改所述公有云上的应用节点的状态。

优选地，所述性能采集单元中获取的节点性能参数包括CPU使用量、CPU总量、内存使用量、内存总量、网络连接数、单节点饱和连接数、网络负载、单节点饱和网络负载。

优选地，所述性能分析单元具体包括：

第一判断模块，用于判断所述整体负载参数是否超过预定上限且持续时间超过第一预定时间；如果是，则触发节点控制模块，如果否，则触发第二判断模块；

所述第二判断模块，用于判断所述整体负载参数是否低于预定下限且持续时间是否超过第二预定时间；如果是，则触发所述节点控制模块，如果否，则触发第三判断模块；

所述第三判断模块，用于判断所述整体负载参数是否低于所述预定下限且持续时间超过第三预定时间；如果是，则触发所述节点控制模块；

所述节点控制模块，用于如果所述整体负载参数超过所述预定上限且持续时间超过所述第一预定时间，则在所述公有云上部署新的应用节点；或如果所述整体负载参数低于所述预定下限且持续时间超过所述第二预定时间，则关闭所述公有云上网络负载最低的应用节点；或如果所述整体负载参数低于所述预定下限且持续时间超过所述第三预定时间，则删除所述网络负载最低的应用节点。

优选地，还包括：

转发决策单元，用于当接收到用户的请求时，查询所述性能采集单元以获得当前云环境下各应用节点的网络负载，并将网络负载最低的应用节点作为目标应用节点；

节点管理单元，用于将所述请求转发至所述目标应用节点的网卡上。

本发明所提供的混合云的应用节点监控方法及装置，通过私有云和公有云的API接口获取各应用节点的节点性能参数，将获得的各节点性能参数带入到预设规则中进行计算从而得到当前云环境所对应的整体负载参数，最后依据整体负载参数与预设条件的关系相应地更改公有云上的应用节点的状态。由此可见，本方法以各应用节点的节点性能参数为依据对公有云上的应用节点的状态进行更改，从而动态的控制公有云上的应用节点的增减。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中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为本发明实施例提供的一种混合云的应用节点监控方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的步骤S12的流程图；

图3为本发明实施例提供的另一种混合云的应用节点监控方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的一种混合云的应用节点监控装置的结构图；

图5为本发明实施例提供的另一种混合云的应用节点监控装置的结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护范围。

本发明的核心是提供一种混合云的应用节点监控方法及装置，用于对云环境下各应用节点进行监管和控制，从而动态的控制公有云上的应用节点的增减。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。

可以理解的是，本发明技术方案实现的前提是，企业用户把企业应用部署在公有云、私有云兼具的混合云环境中。

图1为本发明实施例提供的一种混合云的应用节点监控方法的流程图。如图1所示，混合云的应用节点监控方法包括：

S10：调用当前云环境下私有云和公有云的API接口以获取各应用节点的节点性能参数。

在具体实施中，无论是公有云还是私有云，通过各自的API接口(应用程序接口)可以获取每个应用节点的节点性能参数。公有云和私有云上的应用节点的数量是动态变化的，为了节约成本，更好管理，可以根据各应用节点的节点性能参数对公有云上的应用节点进行相应地控制。

作为优选地实施方式，节点性能参数包括CPU使用量、CPU总量、内存使用量、内存总量、网络连接数、单节点饱和连接数、网络负载、单节点饱和网络负载。需要说明的是，节点性能参数是指单个应用节点的参数，另外，节点性能参数的类型除了上述几种外还可以是其它参数，本实施例不再赘述。

S11：根据预设规则计算当前云环境下各节点性能参数所对应的整体负载参数。

可以理解的是预设规则可以根据实际情况设定，下文中所描述的只是一种具体的应用场景，并不代表只有这一种。需要说明的是，下文中的平均CPU利用率、平均内存利用率、平均连接数和平均网络负载均是对当前云环境的整体描述，而不是单个应用节点。

步骤S11具体包括：

1)根据各节点性能参数计算当前云环境下的平均CPU利用率、平均内存利用率、平均连接数和平均网络负载。

其中，上述四个参数的计算公式如下：

上述四个公式中，n为应用节点的数量，CPU使用量i为第i个应用节点的CPU使用量，CPU总量i为第i个应用节点的CPU总量；内存使用量i为第i个应用节点的内存使用量；内存总量i为第i个应用节点的内存总量；网络连接数i为第i个应用节点的网络连接数；网络负载i为第i个应用节点的网络负载；

2)对平均CPU利用率、平均内存利用率、平均连接数和平均网络负载分别设置权值。

本实施例中，四个参数的权值分为用a，b，c，d表示，且均为0到1之间的正数。可以理解的是，这四个参数的权值的具体数值可以灵活设定，可以全部相同，也可以任意一个都不同，也可以部分相同，本实施例不再赘述。

3)计算平均CPU利用率、平均内存利用率、平均连接数和平均网络负载对应的加权和以得到整体负载参数。

其中，L为整体负载参数。

S12：依据整体负载参数与预设条件的关系相应地更改公有云上的应用节点的状态。

在步骤S10和步骤S11中已经根据各应用节点的节点性能参数得到了当前云环境下的整体负载参数，因此，本步骤中，根据整体负载参数与预设条件的关系对公有云上的应用节点进行相应地更改。可以理解的是，这里的更改包括增加新的应用节点，删除应用节点，以及关闭应用节点等。至于采取何种更改措施，需要根据预设条件的具体内容而定，并实施例不再赘述。

本实施例提供的混合云的应用节点监控方法，通过私有云和公有云的API接口获取各应用节点的节点性能参数，将获得的各节点性能参数带入到预设规则中进行计算从而得到当前云环境所对应的整体负载参数，最后依据整体负载参数与预设条件的关系相应地更改公有云上的应用节点的状态。由此可见，本实施例中，以各应用节点的节点性能参数为依据对公有云上的应用节点的状态进行更改，从而动态的控制公有云上的应用节点的增减。

图2为本发明实施例提供的步骤S12的流程图。步骤S12具体包括：

S120：判断整体负载参数是否超过预定上限且持续时间超过第一预定时间。如果是，进入步骤S121，否则，进入步骤S122。

S121：在公有云上部署新的应用节点。

S122：判断整体负载参数是否低于预定下限且持续时间是否超过第二预定时间。如果是，进入步骤S123，否则，进入步骤S124。

S123：关闭公有云上网络负载最低的应用节点。

S124：判断整体负载参数是否低于预定下限且持续时间超过第三预定时间。如果是，进入步骤S125，否则，结束。

S125：删除网络负载最低的应用节点。

可以理解的是，本实施例中给出的整体负载参数与预设条件的关系只是一种具体的形式，预设条件所包含的各判断因子，例如预定上限、预定下限、第一预定时间、第二预定时间以及第三预定时间都是可以灵活设定的。在一种具体的实施方式中，预定上限为0.7，预定下限为0.3，第一预定时间为15分钟，第二预定时间为15分钟，第三预定时间为2天。

图3为本发明实施例提供的另一种混合云的应用节点监控方法的流程图。在上述实施例的基础上，还包括以下步骤：

S13：当接收到用户的请求时，查询当前云环境下各应用节点的网络负载，并将网络负载最低的应用节点作为目标应用节点。

S14：将请求转发至目标应用节点的网卡上。

对于图2中步骤S10-S12的描述，参见上文，本实施例不再赘述。考虑到对应用节点的另外一个监控方面，即本实施例中，如果遇到用户的请求时，控制哪个应用节点处理该请求。为了达到负载均衡的目的，本实施例中，当接收到用户的请求时，首先查询到当前应用节点中负载最低的应用节点以作为目标应用节点，然后将请求转发至该目标应用节点的网卡上，使得目标应用节点对该请求进行处理。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，本发明还提供一种混合云的应用节点监控装置。

图4为本发明实施例提供的一种混合云的应用节点监控装置的结构图。如图4所示，混合云的应用节点监控装置包括：

性能采集单元10，用于调用当前云环境下私有云和公有云的API接口以获取各应用节点的节点性能参数；

计算单元11，用于根据预设规则计算当前云环境下各节点性能参数所对应的整体负载参数；

性能分析单元12，用于依据整体负载参数与预设条件的关系相应地更改公有云上的应用节点的状态。

本实施例提供的混合云的应用节点监控装置，通过私有云和公有云的API接口获取各应用节点的节点性能参数，将获得的各节点性能参数带入到预设规则中进行计算从而得到当前云环境所对应的整体负载参数，最后依据整体负载参数与预设条件的关系相应地更改公有云上的应用节点的状态。由此可见，本实施例中，以各应用节点的节点性能参数为依据对公有云上的应用节点的状态进行更改，从而动态的控制公有云上的应用节点的增减。

作为优选地实施方式，性能采集单元10中获取的节点性能参数包括CPU使用量、CPU总量、内存使用量、内存总量、网络连接数、单节点饱和连接数、网络负载、单节点饱和网络负载。

作为优选地实施方式，性能分析单元12具体包括：

第一判断模块，用于判断整体负载参数是否超过预定上限且持续时间超过第一预定时间；如果是，则触发节点控制模块，如果否，则触发第二判断模块；

第二判断模块，用于判断整体负载参数是否低于预定下限且持续时间是否超过第二预定时间；如果是，则触发节点控制模块，如果否，则触发第三判断模块；

第三判断模块，用于判断整体负载参数是否低于预定下限且持续时间超过第三预定时间；如果是，则触发节点控制模块；

节点控制模块，用于如果整体负载参数超过预定上限且持续时间超过第一预定时间，则在公有云上部署新的应用节点；或如果整体负载参数低于预定下限且持续时间超过第二预定时间，则关闭公有云上网络负载最低的应用节点；或如果整体负载参数低于预定下限且持续时间超过第三预定时间，则删除网络负载最低的应用节点。

图5为本发明实施例提供的另一种混合云的应用节点监控装置的结构图。如图5所示，作为优选地实施方式，还包括：

转发决策单元13，用于当接收到用户的请求时，查询性能采集单元以获得当前云环境下各应用节点的网络负载，并将网络负载最低的应用节点作为目标应用节点；

节点管理单元14，用于将请求转发至目标应用节点的网卡上。

由于装置部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此装置部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

以上对本发明所提供的混合云的应用节点监控方法及装置进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。