服务器负载管理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种服务器负载管理方法及装置。
【背景技术】
[0002] 容量管理（Capacity Management)的目的在于在恰当的时间以一种经济节约的方 式为数据处理和存储提供所需的容量。随着计算机及互联网技术的发展，互联网用户和业 务的规模以及服务器的数量都在不断的增加，面对海量的业务，容量管理成为业务运营中 的一个重要的环节，而负载管理更是容量管理的重中之重。
[0003] 目前很多的负载管理系统都是基于服务器本身的硬件指标或单纯的业务指标来 对业务集群（即提供同一业务的服务器的集合）的负载进行管理，比如：先根据某段时间内 服务器的CPU (Central Processing Unit,中央处理器）的负载，或者磁盘的负载，或者业务 数据请求量来计算得到业务集群下的各个服务器的业务负载率，再对该各个服务器的业务 负载率进行平均得到该业务集群的业务负载率，然后根据该业务负载率对该业务集群的负 载进行管理。由于各个业务的依赖对象的差异，例如，有些业务非常依赖于磁盘，并需要大 量磁盘负载和快速输入/输出；有些业务非常依赖于CPU，并需要快速处理器以获得最大工 作效率；有些业务需要大量内存等等，因此每个业务集群产生负载瓶颈的原因不尽相同，并 且很多业务的负载问题还涉及到多IDC(Internet Data Center，即互联网数据中心），甚至 是异地容灾分布的考虑，但现有技术对每个业务集群都采用的是统一的策略标准来衡量各 业务集群的业务负载率，像这样采用同一套标准计算出来的业务负载率对某些业务集群来 说是不准确的，容易产生负载管理效果不佳的问题。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明提供一种服务器负载管理方法及装置，可实现基于不同业务集 群各自具有的至少一种特性，而对不同业务集群的业务负载率进行的差别化地综合计算， 从而可极大地提高计算结果的准确性，提高负载管理的效率。
[0005] 本发明实施例提供的一种服务器负载管理方法，包括：获取包含多个服务器的业 务集群关联的至少一个负载管理模型，所述负载管理模型用于获得所述业务集群的综合业 务负载数据，所述综合业务负载数据包括所述业务集群的综合平均业务负载率；获取所述 服务器分别与所述至少一个负载管理模型对应的业务负载数据；根据所述负载管理模型以 及所述业务负载数据，计算所述服务器的业务负载率，并将每个所述服务器对应的最大的 业务负载率作为每个所述服务器的综合业务负载率；根据所述综合业务负载率，获得所述 综合平均业务负载率。
[0006] 本发明实施例提供的一种服务器负载管理装置，包括：获取模块，用于获取包含多 个服务器的业务集群关联的至少一个负载管理模型，所述负载管理模型用于获得所述业务 集群的综合业务负载数据，所述综合业务负载数据包括所述业务集群的综合平均业务负载 率；所述获取模块，还用于获取所述服务器分别与所述至少一个负载管理模型对应的业务 负载数据；计算模块，用于根据所述获取模块获取的所述负载管理模型以及所述业务负载 数据，计算所述服务器的业务负载率，并将每个所述服务器对应的最大的业务负载率作为 每个所述服务器的综合业务负载率；获得模块，用于根据所述计算模块计算的所述综合业 务负载率，获得所述综合平均业务负载率。
[0007] 本发明实施例提供的上述服务器负载管理方法及装置，通过计算业务集群中的各 服务器各自在该业务集群关联的至少一个负载管理模型中的综合业务负载率，根据该综合 业务负载率获得该业务集群的综合平均业务负载率，并作为该业务集群的综合业务负载数 据输出，以根据该综合平均业务负载率对该业务集群的负载进行管理，由于通过至少一个 与业务集群相关联的负载管理模型获得该业务集群的综合业务负载数据，因此，可实现基 于不同业务集群各自具有的至少一种特性，而对不同业务集群的业务负载率进行的差别化 地综合计算，从而可极大地提高计算结果的准确性，提高负载管理的效率。
[0008] 为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例， 并配合所附图式，作详细说明如下。
【附图说明】
[0009] 图1为本发明实施例提供的服务器负载管理方法及装置的应用环境图；
[0010] 图2示出了一种服务器的结构框图；
[0011] 图3为本发明第一实施例提供的服务器负载管理方法的流程图；
[0012] 图4为本发明第二实施例提供的服务器负载管理方法的流程图；
[0013] 图5为本发明第二实施例提供的服务器负载管理方法中负载管理模型与业务集 群的关联关系的示意图；
[0014] 图6为本发明第三实施例提供的服务器负载管理方法的流程图；
[0015] 图7为本发明第四实施例提供的服务器负载管理装置的结构示意图；
[0016] 图8为图7的存储环境不意图；
[0017] 图9为本发明第五实施例提供的服务器负载管理装置的结构示意图；
[0018] 图10为本发明第五实施例提供的服务器负载管理装置中部分模块的结构示意 图；
[0019] 图11为本发明第五实施例提供的服务器负载管理装置中部分模块的结构示意 图。
【具体实施方式】
[0020] 为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合 附图及较佳实施例，对依据本发明的【具体实施方式】、结构、特征及其功效，详细说明如后。
[0021] 图1为本发明实施例提供的服务器负载管理方法及装置的应用环境图。本发明实 施例提供的服务器负载管理方法及装置可应用于图1所示的环境中，实现对业务集群300 的负载的有效管理。如图1所示，负载管理服务器1〇〇、数据采集服务器200以及业务集群 300位于有线或无线网络中，通过该有线或无线网络，负载管理服务器100、数据采集服务 器200以及业务集群300进行数据交互。
[0022] 上述的有线网络可以但不限于包括：采用同轴电缆、双绞线或光纤来连接的计 算机网络。上述的无线网络可以使用各种通信标准、协议及技术，包括但并不限于全球 移动通信系统（Global System for Mobile Communication，GSM)、增强型移动通信技术 (Enhanced Data GSM Environment，EDGE)，宽带码分多址技术（wideband code division multiple access，W-CDMA)，码分多址技术（Code division access，CDMA)、时分多址技 术（time division multiple access，TDMA)，蓝牙，无线保真技术（Wireless，Fidelity， WiFi)(如美国电气和电子工程师协会标准ffiEE802. 11a，IEEE802. 11b，IEEE802. Ilg和/ 或 ΙΕΕΕ802·11η)、网络电话（Voice over internet protocol，VoIP)、全球微波互联接入 (Worldwide Interoperability for Microwave Access，Wi_Max)、其他用于邮件、B卩时通讯 及短消息的协议，以及任何其他合适的通讯协议，甚至可包括那些当前仍未被开发出来的 协议。
[0023] 上述业务集群300可以为由多台可提供相同预置业务的服务器构成的服务器集 群，并且根据该预置业务的架构，业务集群300可包括多个下级子集群，各下级子集群也可 以是多台可以提供同类预置业务的服务器构成的服务器集群。可以理解地，负载管理服务 器100与数据采集服务器200也可以分别为多个服务器构成的服务器集群。
[0024] 具体地，数据采集服务器200,用于采集（收集）业务集群300中包含的服务器 30U302……30N的各种预置类型的业务负载数据，接收负载管理服务器100发送的业务负 载数据拉取请求，根据该业务负载数据拉取请求，将对应的业务负载数据发送给负载管理 服务器100。可以理解地，各服务器301、302……30N中可预置有采集模块，该采集模块用 于实时采集服务器301、302……30N的各种预置类型的业务负载数据，并定期（例如每隔1 分钟）上报给数据采集服务器200。
[0025] 负载管理服务器100,用于获取业务集群300关联的至少一个负载管理模型，该负 载管理模型用于获得业务集群300的综合业务负载数据，该综合业务负载数据包括业务集 群300的综合平均业务负载率；获取业务集群300中的各服务器301、302……30N各自分 别与该至少一个负载管理模型对应的业务负载数据；根据该负载管理模型以及该业务负载 数据，分别获取各服务器301、302……30N各自对应的所有与关联的负载管理模型对应的业 务负载率，并将各自对应的所有获取到的业务负载率中的最大的业务负载率分别作为各服 务器301、302……30N的综合业务负载率；根据该综合业务负载率，获得该综合平均业务负 载率，并输出，以根据该综合平均业务负载率对业务集群300的负载进行管理。具体地，负 载管理服务器100可以将该综合平均业务负载率输出至本地存储器，以便负载管理服务器 100随时调用分析模块读取本地存储器中存储的该综合平均业务负载率，对业务集群300 的负载进行分析，并根据分析结果对业务集群300的负载进行管理；或者可以将该综合平 均业务负载率输出至显示器进行显示，使得用户可根据显示的该综合平均业务负载率对业 务集群300的负载进行分析，并根据分析结果指示负载管理服务器100对业务集群300的 负载进行管理；或者可以将该综合平均业务负载率输出至其他终端，使得其他终端根据该 综合平均业务负载率对业务集群300的负载进行分析，并根据分析结果指示负载管理服务 器100对业务集群300的负载进行管理。
[0026] 该负载管理模型包括但不限于如下：CPU模型、磁盘容量模型、网卡包量模型以及 请求量模型。
[0027] 进一步地，该业务负载数据对应于该负载管理模型，可以但不限于包括：CPU的业 务负载、磁盘的业务负载、网卡包量的业务负载以及业务数据请求的业务负载。
[0028] 图2示出了一种服务器的结构框图，该结构框图可以适用于负载管理服务器100， 同时也可以适用于数据采集服务器200以及业务集群300下的各服务器。如图2所示，月艮 务器100包括：存储器101、处理器102以及网络模块10