一种判定计算机硬件资源繁忙程度的方法和装置制造方法
【专利摘要】本发明实施例涉及计算机【技术领域】，特别涉及一种判定计算机硬件资源繁忙程度的方法和装置，用以实现判定计算机硬件资源繁忙程度。本发明实施例提供的判定计算机硬件资源繁忙程度的方法，包括：在当前采样时间段内，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样；根据采样得到的多个资源利用率值，确定用于表征计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值；根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内计算机硬件资源的繁忙程度。本发明实施例实现了判定计算机硬件资源繁忙程度。
【专利说明】一种判定计算机硬件资源繁忙程度的方法和装置
【技术领域】
[0001]本发明涉及计算机【技术领域】，特别涉及一种判定计算机硬件资源繁忙程度的方法和装置。
【背景技术】
[0002]如图1所示,计算机系统包括硬件、应用软件和0S(0perat1n System,操作系统)，OS用于管理计算机系统的资源,其中硬件资源主要包括CPU (Central Processing Unit,中央处理器)资源、内存资源和1 (Input-Output，输入输出)资源。
[0003]计算机系统的运行状态包括繁忙状态和空闲状态。在计算机系统的运行状态为繁忙状态时，计算机系统包含的一种或多种硬件资源繁忙，OS可能无法正常管理计算机系统的资源，需要对计算机系统进行处理；在计算机系统的运行状态为空闲状态时，计算机系统包含的一种或多种硬件资源空闲，计算机系统的资源可能存在浪费，需要对计算机系统进行处理，因而可以根据计算机系统包含的硬件资源的繁忙程度，确定计算机系统的运行状态，从而确定是否需要对计算机系统进行处理。而目前还没有一种判定计算机硬件资源繁忙程度的具体方法。
[0004]综上所述，目前还没有一种判定计算机硬件资源繁忙程度的具体方法。
【发明内容】
[0005]本发明实施例提供了一种判定计算机硬件资源繁忙程度的方法和装置，以实现判定计算机硬件资源繁忙程度。
[0006]第一方面，提供一种判定计算机硬件资源繁忙程度的方法，包括:
[0007]在当前采样时间段内，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多多次采样；
[0008]根据采样得到的多个资源利用率值，确定用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值；
[0009]根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内所述计算机硬件资源的繁忙程度。
[0010]结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，确定用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值，包括:
[0011]在采样得到的多个资源利用率值中选择至少一个资源利用率值；
[0012]将选择的至少一个资源利用率值的平均值，确定为用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值。
[0013]结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，在当前采样时间段内，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样，包括:
[0014]在当前采样时间段内预设的系统繁忙时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样；
[0015]其中，系统繁忙时段为待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值中取值大于用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的繁忙阈值的资源利用率值对应的时段。
[0016]结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，在采样得到的多个资源利用率值中选择至少一个资源利用率值，包括:
[0017]选择采样得到的多个资源利用率值从大到小排序在前N个的资源利用率值，
[0018]其中，N为小于采样得到的资源利用率值的个数值的正整数。
[0019]结合第一方面或者第一方面的第一至三种中任一种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内所述计算机硬件资源的繁忙程度，包括:
[0020]在确定的基于极值的资源利用率值不小于用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的繁忙阈值时，确定在当前采样时间段内所述计算机硬件资源繁忙。
[0021]结合第一方面的第四种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，在判断当前采样时间段内所述计算机硬件资源繁忙之后，还包括:
[0022]对所述计算机硬件资源进行扩容处理。
[0023]结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式中，在当前采样时间段内，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样，包括:
[0024]在当前采样时间段内预设的系统空闲时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样；
[0025]其中，系统空闲时段为待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值中取值小于用于表征所述计算机硬件资源空闲程度的空闲阈值的资源利用率值对应的时段。
[0026]结合第一方面的第六种可能的实现方式，在第七种可能的实现方式中，在采样得到的多个资源利用率值中选择至少一个资源利用率值，包括:
[0027]选择采样得到的多个资源利用率值从大到小排序在后P个的资源利用率值，
[0028]其中，P为小于采样得到的资源利用率值的个数值的正整数。
[0029]结合第一方面、第一方面的第一种可能的实现方式、第一方面的第六种可能的实现方式或者第一方面的第七种可能的实现方式，在第八种可能的实现方式中，根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内所述计算机硬件资源的繁忙程度，包括:
[0030]在确定的所述基于极值的资源利用率值不大于用于表征所述计算机硬件资源空闲程度的空闲阈值时，判断在当前采样时间段内所述计算机硬件资源空闲。
[0031]结合第一方面的第八种可能的实现方式，在第九种可能的实现方式中，在判断当前采样时间段内所述计算机硬件资源空闲之后，还包括:
[0032]对所述计算机硬件资源进行缩容处理。
[0033]结合第一方面或者第一方面的第一至九种中任一种可能的实现方式，在第十种可能的实现方式中，通过执行资源利用率值采样程序，对资源利用率值进行采样，以及通过执行资源利用率值采样程序中的获取资源利用率值命令，采样得到资源利用率值。
[0034]第二方面，提供一种判定计算机硬件资源繁忙程度的装置，包括:
[0035]采样单元，用于在当前采样时间段内，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样，以及将采样得到的资源利用率值传输至确定单元；
[0036]确定单元，用于根据接收到的来自所述采样单元的采样得到的多个资源利用率值，确定用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值，以及将确定的基于极值的资源利用率值传输至判断单元；
[0037]判断单元，用于根据接收到的来自所述确定单元的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内所述计算机硬件资源的繁忙程度。
[0038]结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述确定单元，具体用于在接收到的来自所述采样单元的采样得到的多个资源利用率值中选择至少一个资源利用率值；并将选择的至少一个资源利用率值的平均值，确定为用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值。
[0039]结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述采样单元，具体用于在当前采样时间段内预设的系统繁忙时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样，其中，系统繁忙时段为待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值中取值大于用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的繁忙阈值的资源利用率值对应的时段。
[0040]结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述确定单元，具体用于选择采样得到的多个资源利用率值从大到小排序在前N个的资源利用率值，其中，N为小于采样得到的资源利用率值的个数值的正整数。
[0041]结合第二方面或者第二方面的第一至三种中任一种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述判断单元，具体用于在确定的基于极值的资源利用率值不小于用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的繁忙阈值时，确定在当前采样时间段内所述计算机硬件资源繁忙。
[0042]结合第二方面的第四种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，所述判定计算机硬件资源繁忙程度的装置还包括扩缩容单元，用于在判断单元判断当前采样时间段内所述计算机硬件资源繁忙时，对所述计算机硬件资源进行扩容处理。
[0043]结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式中，所述采样单元，具体用于在当前采样时间段内预设的系统空闲时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样；其中，系统空闲时段为待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值中取值小于用于表征所述计算机硬件资源空闲程度的空闲阈值的资源利用率值对应的时段。
[0044]结合第二方面的第六种可能的实现方式，在第七种可能的实现方式中，所述确定单元，具体用于选择采样得到的多个资源利用率值从大到小排序在后P个的资源利用率值，其中，P为小于采样得到的资源利用率值的个数值的正整数。
[0045]结合第二方面、第二方面的第一种可能的实现方式、第二方面的第六种可能的实现方式或者第二方面的第七种可能的实现方式，在第八种可能的实现方式中，所述判断单元，具体用于在确定的所述基于极值的资源利用率值不大于用于表征所述计算机硬件资源空闲程度的空闲阈值时，确定在当前采样时间段内所述计算机硬件资源空闲。
[0046]结合第二方面的第八种可能的实现方式，在第九种可能的实现方式中，所述判定计算机硬件资源繁忙程度的装置还包括扩缩容单元，用于在判断单元判断当前采样时间段内所述计算机硬件资源空闲时，对所述计算机硬件资源进行缩容处理。
[0047]结合第二方面或者第二方面的第一至九种中任一种可能的实现方式，在第十种可能的实现方式中，所述采样单元，具体用于通过执行资源利用率值采样程序，对资源利用率值进行采样，以及通过执行资源利用率值采样程序中的获取资源利用率值命令，采样得到资源利用率值。
[0048]第三方面，提供一种判定计算机硬件资源繁忙程度的装置，包括:
[0049]处理器，用于在当前采样时间段内，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样；根据采样得到的多个资源利用率值，确定用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值；以及根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内所述计算机硬件资源的繁忙程度；
[0050]存储器，用于存储采样得到的资源利用率值、确定的基于极值的资源利用率值和在当前采样时间段内所述计算机硬件资源的繁忙程度。
[0051]结合第三方面，在第一种可能的实现方式中，所述处理器，具体用于在采样得到的多个资源利用率值中选择至少一个资源利用率值；并将选择的至少一个资源利用率值的平均值，确定为用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值。
[0052]结合第三方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述处理器，具体用于在当前采样时间内预设的系统繁忙时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样；其中，系统繁忙时段为待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值中取值大于用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的繁忙阈值的资源利用率值对应的时段。
[0053]结合第三方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述处理器，具体用于选择采样得到的多个资源利用率值从大到小排序在前N个的资源利用率值，其中，N为小于采样得到的资源利用率值的个数值的正整数。
[0054]结合第三方面或者第三方面的第一至三种中任一种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述处理器，具体用于在确定的基于极值的资源利用率值不小于用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的繁忙阈值时，判断在当前采样时间段内所述计算机硬件资源繁忙。
[0055]结合第三方面的第四种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，所述处理器，还用于在判断当前采样时间段内所述计算机硬件资源繁忙时，对所述计算机硬件资源进行扩容处理。
[0056]结合第三方面，在第六种可能的实现方式中，所述处理器，具体用于在当前采样时间段内预设的系统空闲时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样；其中，系统空闲时段为待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值中取值小于用于表征所述计算机硬件资源空闲程度的空闲阈值的资源利用率值对应的时段。
[0057]结合第三方面的第六种可能的实现方式，在第七种可能的实现方式中，所述处理器，具体用于选择采样得到的多个资源利用率值从大到小排序在后P个的资源利用率值，其中，P为小于采样得到的资源利用率值的个数值的正整数。
[0058]结合第三方面、第三方面的第一种可能的实现方式、第三方面的第六种可能的实现方式或者第三方面的第七种可能的实现方式，在第八种可能的实现方式中，所述处理器，具体用于在确定的所述基于极值的资源利用率值不大于用于表征所述计算机硬件资源空闲程度的空闲阈值时，判断在当前采样时间段内所述计算机硬件资源空闲。
[0059]结合第三方面的第八种可能的实现方式，在第九种可能的实现方式中，所述处理器，还用于在判断当前采样时间段内所述计算机硬件资源空闲时，对所述计算机硬件资源进行缩容处理。
[0060]结合第三方面或者第三方面的第一至九种中任一种可能的实现方式，在第十种可能的实现方式中，所述处理器，具体用于通过执行资源利用率值采样程序，对资源利用率值进行采样，以及通过执行资源利用率值采样程序中的获取资源利用率值命令，采样得到资源利用率值。
[0061]根据第一方面提供的判定计算机硬件资源繁忙程度的方法，第二方面或第三方面提供的判定计算机硬件资源繁忙程度的装置，由于根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内所述计算机硬件资源的繁忙程度，从而实现了判定计算机硬件资源繁忙程度。
【专利附图】
【附图说明】
[0062]图1为现有技术中计算机系统的结构示意图；
[0063]图2为本发明实施例判定计算机硬件资源繁忙程度的方法的流程示意图；
[0064]图3为本发明实施例判定计算机硬件资源是否繁忙或空闲的方法流程示意图；
[0065]图4为本发明实施例判定计算机硬件资源是否繁忙的方法流程示意图；
[0066]图5为本发明实施例判定计算机硬件资源是否空闲的方法流程示意图；
[0067]图6为本发明实施例在不同操作系统下判定计算机硬件资源繁忙程度的方法流程不意图；
[0068]图7为本发明实施例判定计算机硬件资源繁忙程度的装置结构示意图；
[0069]图8为本发明实施例判定计算机硬件资源繁忙程度的装置结构示意图。
【具体实施方式】
[0070]本发明实施例中，在当前采样时间段内，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样，根据采样得到的多个资源利用率值，确定用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值，根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内所述计算机硬件资源的繁忙程度，由于根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内所述计算机硬件资源的繁忙程度，从而实现了判定计算机硬件资源繁忙程度。
[0071]需要说明的是，在本发明实施例中，针对计算机硬件资源，资源利用率值是指计算机正在使用的硬件资源与计算机的总可用硬件资源的比值。
[0072]下面将结合说明书附图对本发明实施例作进一步详细描述。
[0073]如图2所示，本发明实施例判定计算机硬件资源繁忙程度的方法包括下列步骤:
[0074]步骤201、在当前采样时间段内，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样；
[0075]步骤202、根据采样得到的多个资源利用率值，确定用于表征计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值；
[0076]步骤203、根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内计算机硬件资源的繁忙程度。具体实施中，在步骤201中，采样时间段可以根据实际需要设定或者根据经验设定，比如，设定为一个月、一个星期或一天。
[0077]具体实施中，在步骤201中，可以设定采样间隔，则在当前采样时间段内，根据设定的采样间隔，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行采样；其中，每两个资源利用率值对应的采样间隔可以相同，也可以不同，每个采样间隔可以根据实际需要设定或者根据经验设定，比如，设定为30秒、I分钟、10分钟或一个小时。
[0078]需要说明的是，为了实现采样得到多个资源利用率值，采样间隔要小于采样时间段。
[0079]需要说明的是，由于计算机硬件资源的繁忙程度包括繁忙和空闲两种情况，因而本发明实施例针对两种不同的情况分别进行了介绍，并且针对不同情况，介绍了判定计算机硬件资源繁忙程度的多种方法，下面将分别进行说明。
[0080]情况一、判定计算机硬件资源是否繁忙。
[0081]方法一、在当前采样时间段内预设的系统繁忙时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样；根据采样得到的多个资源利用率值，确定用于表征计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值；以及根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内计算机硬件资源是否繁忙。
[0082]较佳地，在步骤201中，在当前采样时间段内，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样，包括:
[0083]在当前采样时间段内预设的系统繁忙时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样。
[0084]其中，系统繁忙时段为待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值中取值大于用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的繁忙阈值的资源利用率值对应的时段。
[0085]具体实施中，可以根据最近采样得到的资源利用率值，确定预设的系统繁忙时段，t匕如，将最近采样得到的资源利用率值中取值大于繁忙阈值的资源利用率值对应的采样时间段确定为预设的系统繁忙时段；还可以根据经验，确定预设的系统繁忙时段，比如，针对企业办公的计算机系统，根据经验可知，系统繁忙时段与办公时间相关，因而可以根据经验，确定预设的系统繁忙时段。
[0086]具体实施中，针对设定采样间隔的情况，为了实现采样得到多个资源利用率值，采样间隔要小于设置的预设的系统繁忙时段。
[0087]实施中，由于在当前采样时间段内预设的系统繁忙时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样，从而采样得到的资源利用率值为系统的资源利用率值中取值大于繁忙阈值的值，进而根据确定的基于极值的资源利用率值能够更准确地判断在当前采样时间段内计算机硬件资源的繁忙程度。
[0088]方法二、将采样得到的多个资源利用率值从大到小排序，确定排序在前N个的资源利用率值；将排序在前N个的资源利用率值的平均值，确定为用于表征计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值；以及根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内计算机硬件资源是否繁忙。
[0089]较佳地，在步骤202中，确定用于表征计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值，包括:
[0090]在采样得到的多个资源利用率值中选择至少一个资源利用率值；
[0091]将选择的至少一个资源利用率值的平均值，确定为用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值。
[0092]较佳地，在采样得到的多个资源利用率值中选择至少一个资源利用率值，包括:
[0093]选择采样得到的多个资源利用率值从大到小排序在前N个的资源利用率值。
[0094]其中，N为小于采样得到的资源利用率值的个数值的正整数。
[0095]具体实施中，N可以根据需要或经验设定，可以随机设定，也可以根据一定的方法确定，比如，根据采样得到的资源利用率值的个数确定或根据资源利用率值的取值确定。
[0096]如，若采样得到L个资源利用率值，将L与M%的乘积取整的值确定为N的值；或
[0097]若采样得到的多个资源利用率值中最大的资源利用率值为Y，将采样得到的多个资源利用率值中取值在不小于Y*S%且不大于Y的范围内的资源利用率值的个数值确定为N的值；
[0098]其中，M>0，S > O。
[0099]较佳地，M的取值范围为(0，21)。
[0100]具体实施中，还可以将排序在前N个的资源利用率值中任意一个确定为基于极值的资源利用率值或将排序在前N个的资源利用率值中最小的资源利用率值确定为基于极值的资源利用率值，具体可以根据情况而定。
[0101]实施中，由于根据确定的排序在前N个的资源利用率值，确定基于极值的资源利用率值，从而能够根据基于极值的资源利用率值，更准确地判断在当前采样时间段内计算机硬件资源的繁忙程度。
[0102]较佳地，将排序在前N个的资源利用率值的平均值，确定为用于表征计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值之后，还包括:
[0103]确定排序在前N个的资源利用率值对应的方差值或标准差值。
[0104]实施中，根据排序在前N个的资源利用率值对应的方差值或标准差值，可以确定排序在前N个的资源利用率值的波动大小，根据排序在前N个的资源利用率值的波动大小，可以确定基于极值的资源利用率值判断在当前采样时间段内计算机硬件资源的繁忙程度的准确度。其中，排序在前N个的资源利用率值对应的方差值或标准差值越小，排序在前N个的资源利用率值的波动越小，判断在当前采样时间段内计算机硬件资源的繁忙程度的准确度越大。
[0105]需要说明的是，本发明情况一中的方法一和方法二可以分开实施，也可以结合起来实施。
[0106]较佳地，在步骤203中，根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内计算机硬件资源的繁忙程度，包括:
[0107]在确定的基于极值的资源利用率值不小于用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的繁忙阈值时，确定在当前采样时间段内计算机硬件资源繁忙。
[0108]较佳地，在判断当前采样时间段内计算机硬件资源繁忙之后，还包括:
[0109]对计算机硬件资源进行扩容处理。
[0110]具体实施中，可以通过执行硬件资源扩容程序，对计算机硬件资源进行扩容处理。
[0111]较佳地，如果基于极值的资源利用率值小于繁忙阈值时，则不对计算机硬件资源进行处理。
[0112]较佳地，繁忙阈值可以根据需要设定或者根据经验设定，比如，资源为CPU资源时，繁忙阈值取值设定在70%?80%之间；资源为内存资源时，繁忙阈值取值设定在80%?90%之间；资源为1资源时，繁忙阈值取值设定在80%?90%之间。
[0113]具体实施中，针对资源对应的OS不同，繁忙阈值也可以不同。
[0114]实施中，由于在计算机硬件资源繁忙时，对计算机硬件资源进行扩容处理，从而保证了计算机系统的正常运作。
[0115]情况二、判定计算机硬件资源是否空闲。
[0116]方法一、在当前采样时间段内预设的系统空闲时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样；根据采样得到的多个资源利用率值，确定用于表征计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值；以及根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内计算机硬件资源的繁忙程度。
[0117]较佳地，在步骤201中，在当前采样时间段内，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样，包括:
[0118]在当前采样时间段内预设的系统空闲时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样。
[0119]其中，系统空闲时段为待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值中取值小于用于表征所述计算机硬件资源空闲程度的空闲阈值的资源利用率值对应的时段。
[0120]具体实施中，可以根据最近采样得到的资源利用率值，确定预设的系统空闲时段，t匕如，将最近采样得到的资源利用率值中取值大于空闲阈值的资源利用率值对应的采样时间段确定为预设的系统空闲时段；还可以根据经验，确定预设的系统空闲时段，比如，针对企业办公的计算机系统，根据经验可知，系统空闲时段与办公时间相关，因而可以根据经验，确定预设的系统空闲时段。
[0121]具体实施中，针对设定采样间隔的情况，为了实现采样得到多个资源利用率值，采样间隔要小于预设的系统空闲时段。
[0122]实施中，由于在当前采样时间段内预设的系统空闲时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样，从而采样得到的资源利用率值为系统的资源利用率值中取值小于空闲阈值的值，进而确定的基于极值的资源利用率值能够更准确地判断在当前采样时间段内计算机硬件资源是否空闲。
[0123]方法二、将采样得到的多个资源利用率值从大到小排序，确定排序在后P个的资源利用率值；将排序在后P个的资源利用率值的平均值，确定为用于表征计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值；根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内计算机硬件资源的繁忙程度。
[0124]较佳地，在步骤202中，确定用于表征计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值，包括:
[0125]在采样得到的多个资源利用率值中选择至少一个资源利用率值；
[0126]将选择的至少一个资源利用率值的平均值，确定为用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值。
[0127]较佳地，在采样得到的多个资源利用率值中选择至少一个资源利用率值，包括:
[0128]选择采样得到的多个资源利用率值从大到小排序在后P个的资源利用率值。
[0129]其中，P为小于采样得到的资源利用率值的个数值的正整数。
[0130]具体实施中，N可以根据需要或经验设定，可以随机设定，也可以根据一定的方法确定，比如，根据采样得到的资源利用率值的个数确定或根据资源利用率值的取值确定。
[0131 ] 如，若采样得到K个资源利用率值，将K与Q%的乘积取整的值确定为P的值；或
[0132]若采样得到的多个资源利用率值中最小的资源利用率值为X，将采样得到的多个资源利用率值中取值在不小于X且不大于Χ*τ的范围内的资源利用率值的个数值确定为N的值；
[0133]其中，Q>0，T 彡 I。
[0134]具体实施中，还可以将排序在后P个的资源利用率值中任意一个确定为基于极值的资源利用率值或将排序在后P个的资源利用率值中最大的资源利用率值确定为基于极值的资源利用率值等，具体可以根据情况而定。
[0135]实施中，由于根据确定的排序在后P个的资源利用率值，确定基于极值的资源利用率值，从而能够根据基于极值的资源利用率值，更准确地判断在当前采样时间段内计算机硬件资源的繁忙程度。
[0136]较佳地，将排序在后P个的资源利用率值的平均值，确定为用于表征计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值之后，还包括:
[0137]确定排序在后P个的资源利用率值对应的方差值或标准差值。
[0138]实施中，根据排序在后P个的资源利用率值对应的方差值或标准差值，可以确定排序在后P个的资源利用率值的波动大小，根据排序在后P个的资源利用率值的波动大小，可以确定基于极值的资源利用率值判断在当前采样时间段内计算机硬件资源的繁忙程度的准确度。其中，排序在后P个的资源利用率值对应的方差值或标准差值越小，排序在后P个的资源利用率值的波动越小，判断在当前采样时间段内计算机硬件资源的繁忙程度的准确度越大。
[0139]需要说明的是，本发明情况二中的方法一和方法二可以分开实施，也可以结合起来实施。
[0140]较佳地，在步骤203中，根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内计算机硬件资源的繁忙程度，还包括:
[0141]在确定的基于极值的资源利用率值不大于用于表征所述计算机硬件资源空闲程度的空闲阈值时，确定在当前采样时间段内计算机硬件资源空闲。
[0142]较佳地，在判断当前采样时间段内计算机硬件资源空闲之后，还包括:
[0143]对计算机硬件资源进行缩容处理。
[0144]具体实施中，可以通过执行硬件资源缩容程序，对计算机硬件资源进行缩容处理。
[0145]较佳地，如果基于极值的资源利用率值大于空闲阈值，则不对计算机硬件资源进行处理。
[0146]较佳地，空闲阈值可以根据需要设定或者根据经验设定，比如，资源为CPU资源时，空闲阈值取值可以设定为30% ;资源为内存资源时，空闲阈值取值可以设定为50% ;资源为1资源时，空闲阈值取值可以设定为30%。
[0147]具体实施中，针对资源对应的OS不同，空闲阈值也可以不同。
[0148]实施中，由于在计算机硬件资源空闲时，对计算机硬件资源进行缩容处理，从而保证了节省计算机系统资源。
[0149]实施中，根据多次采样确定的多个基于极值的资源利用率值，预估基于极值的资源利用率值的变化趋势，从而实现预估计算机系统的繁忙程度。
[0150]较佳地，在步骤201中，在当前采样时间段内，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样，包括:
[0151]通过执行资源利用率值采样程序，对资源利用率值进行采样。
[0152]具体实施中，通过执行资源利用率值采样程序中的获取资源利用率值命令，采样得到资源利用率值。
[0153]较佳地，针对资源对应的OS不同的情况下，执行的获取资源利用率值命令不同，t匕如，针对资源对应的OS为Windows (视窗电脑操作系统)的情况下，执行的获取资源利用率值命令为perfmon (Windows系统性能监视)命令或者通过WMI (Windows管理接口)调用OS中与资源使用状况相关的计数器的命令；针对资源对应的OS为Unix(多用户、多任务操作系统)或者Linux (自由和开放源码的类Unix操作系统)的情况下，执行的获取资源利用率值命令为vmstat命令(用于报告关于内核线程、虚拟内存、磁盘、陷阱和CPU活动的统计信息的命令)、sar命令(用于获取系统资源使用情况的命令)或者1stat命令(用于报告CPU统计信息和输入/输出统计信息的命令)。
[0154]需要说明的是，现有技术中获取资源利用率值的命令也适用于本发明。
[0155]具体实施中，可以在后台执行资源利用率值采样程序。
[0156]具体实施中，针对在当前采样时间段内预设的系统繁忙时段或当前采样时间段内预设的系统空闲时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样的情况，可以通过定时任务，定时在当前采样时间段内预设的系统繁忙时段或预设的系统空闲时段，执行资源利用率值采样程序。
[0157]需要说明的是，本发明实施例的实施主体可以是所有的计算机系统，比如，开放式计算机系统，封闭式计算机系统，基于服务器和软件平台的计算机系统。
[0158]需要说明的是，针对不同OS，10利用率值定义不同，比如，针对Windows，将正在使用10时测量得到的Disk_Paging (硬盘分页)值与设定Disk_Paging值的比值确定为10利用率值，针对Unix/Linux，10利用率值是指正在使用10时测量得到的10响应时间与设定10响应时间的比值。
[0159]较佳地，设定Disk_Paging值可以根据需要设定或者根据经验设定，比如，设定为40页/秒，设定10响应时间可以根据需要设定或者根据经验设定，比如，设定为25ms (毫秒)。
[0160]具体实施中，本发明实施例的实施主体也可以是计算机集群或数据中心包含的计算机系统。
[0161]具体实施中，针对一种硬件资源，可以将计算机集群或数据中心的多个计算机系统的该种硬件资源对应的多个基于极值的资源利用率值的加权平均值确定为计算机集群或数据中心的基于极值的资源利用率值，并根据确定的计算机集群或数据中心的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内计算机集群或数据中心的该种硬件资源的繁忙程度。
[0162]实施中，根据多次采样确定的多个基于极值的资源利用率值，预估基于极值的资源利用率值的变化趋势，从而实现预估计算机集群或数据中心硬件资源的繁忙程度。
[0163]为了详细、全面的描述本发明实施例判定计算机硬件资源繁忙程度的方法，下面将列举几种比较典型的实施方式进行介绍。
[0164]实施例一
[0165]结合情况一中的方法一和方法二，以及情况二中的方法一和方法二，对判定计算机硬件资源是否繁忙或空闲进行介绍。
[0166]假设采样时间段为30天，采样间隔为30分钟，计算机系统A的硬件资源为CPU资源、内存资源和1资源，CPU资源对应的繁忙阈值为第一阈值，内存资源对应的繁忙阈值为第二阈值，1资源对应的繁忙阈值为第三阈值，CPU资源对应的空闲阈值为第四阈值，内存资源对应的空闲阈值为第五阈值，1资源对应的空闲阈值为第六阈值。
[0167]如图3所示，本发明实施例判定计算机系统A硬件资源是否繁忙或空闲的方法，包括:
[0168]步骤301、确定在当前采样时间段内预设的计算机系统A繁忙时段为每天的第一时间段，以及确定在当前采样时间段内预设的计算机系统A空闲时段为每天的第二时间段；
[0169]步骤302、定时在第一时间段和第二时间段执行资源利用率值采样程序，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样，并将在第一时间段采样得到的第一资源利用率值和在第二时间段采样得到的第二资源利用率值进行保存；
[0170]步骤303、将采样得到的多个资源利用率值从大到小排序，确定排序在前N个的资源利用率值；以及确定排序在后P个的资源利用率值；
[0171]步骤304、将排序在前N个的资源利用率值的平均值确定为第一基于极值的资源利用率值，以及将排序在后P个的资源利用率值的平均值确定为第二基于极值的资源利用率值；
[0172]步骤305、根据经验设定繁忙阈值和空闲阈值；
[0173]步骤306、将第一基于极值的资源利用率值与繁忙阈值进行比较，以及将第二基于极值的资源利用率值与空闲阈值进行比较；
[0174]若资源为CPU资源、内存资源和1资源，则第一基于极值的资源利用率值分别为第一基于极值的CPU利用率值、第一基于极值的内存利用率值和第一基于极值的1利用率值，第二基于极值的资源利用率值分别为第二基于极值的CPU利用率值、第二基于极值的内存利用率值和第二基于极值的1利用率值。
[0175]步骤307、若第一基于极值的资源利用率值不小于繁忙阈值，则判定计算机系统A硬件资源繁忙，需要对计算机系统A硬件资源进行扩容处理或者将登录计算机系统A的软件平台的用户账号设置等级；若第二基于极值的资源利用率值不大于空闲阈值，则判定计算机系统A硬件资源空闲，需要对计算机系统A硬件资源进行缩容处理。
[0176]具体实施中，若第一基于极值的CPU利用率值不小于第一阈值，则表示CPU资源繁忙，需要对CPU资源进行扩容处理；若第一基于极值的内存利用率值不小于第二阈值，则表示内存资源繁忙，需要对内存资源进行扩容处理；若第一基于极值的1利用率值不小于第三阈值，则表示1资源繁忙，需要对1资源进行扩容处理；若第二基于极值的CPU利用率值不大于第四阈值，则表示CPU资源空闲，需要对CPU资源进行缩容处理；若第二基于极值的内存利用率值不大于第五阈值，则表示内存资源空闲，需要对内存资源进行缩容处理；若第二基于极值的1利用率值不大于第六阈值，则表示1资源空闲，需要对1资源进行缩容处理。
[0177]其中，按照实施例一的判断计算机系统A硬件资源是否繁忙的方法进行了实验，具体实验结果如下表1所示。
[0178]
【权利要求】
1.一种判定计算机硬件资源繁忙程度的方法，其特征在于，该方法包括: 在当前采样时间段内，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样； 根据采样得到的多个资源利用率值，确定用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值； 根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内所述计算机硬件资源的繁忙程度。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值，包括: 在采样得到的多个资源利用率值中选择至少一个资源利用率值； 将选择的至少一个资源利用率值的平均值，确定为用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在当前采样时间段内，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样，包括: 在当前采样时间段内预设的系统繁忙时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样； 其中，系统繁忙时段为待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值中取值大于用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的繁忙阈值的资源利用率值对应的时段。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在采样得到的多个资源利用率值中选择至少一个资源利用率值，包括: 选择采样得到的多个资源利用率值从大到小排序在前N个的资源利用率值， 其中，N为小于采样得到的资源利用率值的个数值的正整数。
5.如权利要求1?4任一权利要求所述的方法,其特征在于,根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内所述计算机硬件资源的繁忙程度，包括: 在确定的基于极值的资源利用率值不小于用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的繁忙阈值时，确定在当前采样时间段内所述计算机硬件资源繁忙。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在判断当前采样时间段内所述计算机硬件资源繁忙之后，还包括: 对所述计算机硬件资源进行扩容处理。
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在当前采样时间段内，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样，包括: 在当前采样时间段内预设的系统空闲时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样； 其中，系统空闲时段为待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值中取值小于用于表征所述计算机硬件资源空闲程度的空闲阈值的资源利用率值对应的时段。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在采样得到的多个资源利用率值中选择至少一个资源利用率值，包括: 选择采样得到的多个资源利用率值从大到小排序在后P个的资源利用率值， 其中，P为小于采样得到的资源利用率值的个数值的正整数。
9.如权利要求1、2、7或8所述的方法，其特征在于，根据确定的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内所述计算机硬件资源的繁忙程度，包括: 在确定的所述基于极值的资源利用率值不大于用于表征所述计算机硬件资源空闲程度的空闲阈值时，确定在当前采样时间段内所述计算机硬件资源空闲。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，在判断当前采样时间段内所述计算机硬件资源空闲之后，还包括: 对所述计算机硬件资源进行缩容处理。
11.一种判定计算机硬件资源繁忙程度的装置，其特征在于，包括: 采样单元，用于在当前采样时间段内，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样，以及将采样得到的资源利用率值传输至确定单元； 确定单元，用于根据接收到的来自所述采样单元的采样得到的多个资源利用率值，确定用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值，以及将确定的基于极值的资源利用率值传输至判断单元； 判断单元，用于根据接收到的来自所述确定单元的基于极值的资源利用率值，判断在当前采样时间段内所述计算机硬件资源的繁忙程度。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于在接收到的来自所述采样单元的采样得到的多个资源利用率值中选择至少一个资源利用率值；并将选择的至少一个资源利用率值的平均值，确定为用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的基于极值的资源利用率值。
13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述采样单元，具体用于在当前采样时间段内预设的系统繁忙时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样；其中，系统繁忙时段为待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值中取值大于用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的繁忙阈值的资源利用率值对应的时段。
14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于选择采样得到的多个资源利用率值从大到小排序在前N个的资源利用率值，其中，N为小于采样得到的资源利用率值的个数值的正整数。
15.如权利要求11?14任一权利要求所述的装置，其特征在于，所述判断单元，具体用于在确定的基于极值的资源利用率值不小于用于表征所述计算机硬件资源繁忙程度的繁忙阈值时，确定在当前采样时间段内所述计算机硬件资源繁忙。
16.如权利要求15所述的装置，其特征在于，还包括扩缩容单元，用于在判断单元判断当前采样时间段内所述计算机硬件资源繁忙时，对所述计算机硬件资源进行扩容处理。
17.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述采样单元，具体用于在当前采样时间段内预设的系统空闲时段，对待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值进行多次采样；其中，系统空闲时段为待确定资源繁忙程度的计算机硬件资源的利用率值中取值小于用于表征所述计算机硬件资源空闲程度的空闲阈值的资源利用率值对应的时段。
18.如权利要求17所述的装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于选择采样得到的多个资源利用率值从大到小排序在后P个的资源利用率值，其中，P为小于采样得到的资源利用率值的个数值的正整数。
19.如权利要求11、12、17或18所述的装置，其特征在于，所述判断单元，具体用于在确定的所述基于极值的资源利用率值不大于用于表征所述计算机硬件资源空闲程度的空闲阈值时，确定在当前采样时间段内所述计算机硬件资源空闲。
20.如权利要求19所述的装置，其特征在于，还包括扩缩容单元，用于在判断单元判断当前采样时间段内所述计算机硬件资源空闲时，对所述计算机硬件资源进行缩容处理。
【文档编号】G06F9/50GK104182278SQ201310196167
【公开日】2014年12月3日 申请日期:2013年5月23日 优先权日:2013年5月23日
【发明者】刘明荣, 汪自强, 吴家汉 申请人:华为技术有限公司