一种多云模型下资源调度的方法、装置及介质与流程

1.本技术涉及系统设计技术领域，特别是涉及一种多云模型下资源调度的方法、装置及介质。


背景技术：

2.随着云计算技术的发展，企业云上的业务数量和复杂度越来越高，客户业务使用的云资源从单一厂商到多种云共存的混合模式，云资源规模也在飞速增长。但是在多云模型下，如openstack、vmware、阿里云等云环境模型，通常资源的平均使用率不高，造成资源的大大浪费。
3.当前业界主流的云平台，大多只支持从单一的云采集数据，基于此进行资源的调度，不能给出多云模型下的资源调度。
4.由此可见，如何对多云模型下的资源进行调度，是本领域技术人员亟待解决的问题。


技术实现要素：

5.本技术的目的是提供一种多云模型下资源调度的方法、装置及介质，用于实现对多云模型下的资源进行调度。
6.为解决上述技术问题，本技术提供一种多云模型下资源调度的方法，该方法包括：
7.获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据以及计费单价；
8.根据所述规格数据、实际使用量数据以及计费单价获取多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据；
9.判断所述多云资源的规格计费数据和所述多云资源的实际使用量计费数据的差值与所述多云资源的规格计费数据的比值是否大于阈值；
10.若是，则对所述当前多云资源进行减配；
11.若否，则保持所述当前多云资源。
12.优选地，所述规格数据包括cpu、内存、存储的配置数据，所述实际使用量数据包括cpu、内存、存储的实际使用量数据。
13.优选地，各所述计费单价为相同的计费单价。
14.优选地，获取所述当前多云资源的规格数据、实际使用量数据包括：
15.自开始采集所述当前多云资源的规格数据、实际使用量数据开始，按照预设频率获取所述当前多云资源的规格数据、实际使用量数据。
16.优选地，获取所述当前多云资源的规格数据、实际使用量数据包括：
17.同时从多个云环境采集所述当前多云资源的规格数据、实际使用量数据。
18.优选地，在所述获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据以及计费单价之后，所述根据所述规格数据、实际使用量数据以及计费单价获取多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据之前，还包括：
19.将所述规格数据、实际使用量数据处理为统一格式的数据。
20.优选地，在所述多云资源的规格计费数据和所述多云资源的实际使用量计费数据的差值与所述多云资源的规格计费数据的比值大于阈值的情况下，还包括：
21.输出对所述多云资源进行调度的提示信息。
22.为解决上述技术问题，本技术还提供了一种多云模型下资源调度的装置，包括：
23.第一获取模块，用于获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据以及计费单价；
24.第二获取模块，用于根据所述规格数据、实际使用量数据以及计费单价获取多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据；
25.判断模块，用于判断所述多云资源的规格计费数据和所述多云资源的实际使用量计费数据的差值与所述多云资源的规格计费数据的比值是否大于阈值；若是，则触发减配模块；若否，则触发保持模块；
26.减配模块，用于对所述当前多云资源进行减配；
27.保持模块，用于保持所述当前多云资源。
28.为解决上述技术问题，本技术还提供了一种多云模型下资源调度的装置，包括：
29.存储器，用于存储计算机程序；
30.处理器，用于执行所述计算机程序时实现上述的多云模型下资源调度的方法的步骤。
31.为解决上述技术问题，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的多云模型下资源调度的方法的步骤。
32.本技术所提供的一种多云模型下资源调度的方法，该方法首先获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据以及计费单价；然后根据规格数据、实际使用量数据以及计费单价获取多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据；并判断多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据的差值与多云资源的规格计费数据的比值是否大于阈值；若大于阈值，则对当前多云资源进行减配。该方法通过分析多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据与阈值的关系，实现了对多云模型下的资源调度。
33.此外，本技术所提供的多云模型下资源调度的装置以及计算机可读存储介质包括上述提到的多云模型下资源调度的方法，效果同上。
附图说明
34.为了更清楚地说明本技术实施例，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技术的一些实施例，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。
35.图1为本技术提供的一种多云模型下资源调度方法的流程图；
36.图2为本技术的一实施例提供的多云模型下资源调度的装置的结构图；
37.图3为本技术另一实施例提供的多云模型下资源调度的装置的结构图。
具体实施方式
38.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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技术一部分实施例，而不是全部实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护范围。
39.本技术的核心是提供一种多云模型下资源调度的方法、装置及介质，用于实现对多云模型下的资源进行调度。
40.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本技术作进一步的详细说明。图1为本技术提供的一种多云模型下资源调度方法的流程图，该方法包括：
41.s10：获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据以及计费单价。
42.随着云计算技术的发展，使用的云资源从单一模式到多种云共存的混合模式。使用的多云资源可以是openstack、vmware、阿里云等云资源。多云资源的规格数据可以是虚拟机的cpu、内存、存储的配置数据，如虚拟机是10核cpu，10g内存，100g硬盘。不同的虚拟机的规格数据的名称存在差异。多云资源环境的实际使用量数据是通过监控得到，可以是虚拟机的cpu、内存、存储的实际使用量数据，如对于上述的虚拟机，通过监测发现一年的平均使用量为10％。对于多云资源的计费单价可以根据实际情况具体设置，此处不作限定。如对于虚拟机的cpu的计费单价可以设置为10元/月，内存10元/月，存储5元/月，生成计费数据的单价依据。对于多云资源的计费单价可以设置为相同的计费单价，也可以设置为不同的计费单价，此处同样不作限定。在实施中，作为优选地实施方式，可以对多云资源的计费单价设置为相同的单价，便于计算以及分析。如从openstack、vmware、阿里云等云资源，cpu的计费单价均设置为10元/月，内存10元/月，存储5元/月。
43.通过多云(例如openstack、vmware、阿里云
……
)提供的北向rest接口或者sdk采集不同云环境的数据，包括资源规格数据(例如虚拟机的cpu、内存、存储的配置数据)和资源实际使用量数据(例如虚拟机的cpu、内存、存储的实际使用量数据)。对于多云资源的规格数据、实际使用量数据可以统称为多云数据。在采集多云数据的过程中可以逐个从不同的云环境获取数据，也可以同时从多个云环境获取数据，此处不作限定；对于采集的频率也不作限定，可以根据数据量的大小选择合适的采集频率。
44.在获取到多云数据之后，为了便于后续计费及分析使用可以将不同云环境获得的数据处理为统一格式的数据并保存在数据库中。
45.s11：根据规格数据、实际使用量数据以及计费单价获取多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据。
46.在步骤s10中获取了当前多云资源的规格数据、实际使用量数据以及计费单价，根据上述数据可以计算出多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据。多云资源的规格计费数据可以根据计费单价以及多云资源的规格数据计算出，如上述例子中10核cpu的单价为10元/月，一个月计算出多云资源的规格计费数据为10
×
10＝100元；多云资源的实际使用量计费数据可以根据计费单价以及多云资源的实际使用量计算出，若多云资源一个月的实际使用量数据为10％，则多云资源的实际使用量计费数据为10
×
10％
×
10＝10元。
47.s12：判断多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据的差值与多云资源的规格计费数据的比值是否大于阈值，若是，则进入步骤s13，若否，则进入步骤s14。
48.在步骤s11中计算出多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据，根据多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据与阈值的关系判断是否对当前多云资源进行减配。通常情况下，多云资源的规格计费数据大于多云资源的实际使用量计费数据，可以认为资源没有被充分利用，但是若在判断出多云资源的规格计费数据大于多云资源的实际使用量计费数据，便开始对资源进行减配，这将会增加减配的次数，带来极大的不便。因此作为优选地实施方式，可以设置阈值，仅在多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据的差值与多云资源的规格计费数据的比值大于阈值的情况下对当前多云资源进行减配。阈值的设置通常是根据经验设置的。若根据经验得出阈值为40％，在上述例子中，多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据的差值与多云资源的规格计费数据的比值为(100-10)/100
×
100％＝90％，90％＞40％，得出该cpu是需要减配的。
49.s13：对当前多云资源进行减配。
50.当多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据的差值与多云资源的规格计费数据的比值大于阈值时，对当前多云资源进行减配。通过调用底层多云平台(openstack、vmware、阿里云
……
)资源接口来减小资源的配置。如上述例子中得出cpu是需要减配的。通常情况下，按照原来的10％进行减配。原来10核cpu减配10％之后变为9核cpu。
51.s14：保持当前多云资源。
52.当多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据的差值与多云资源的规格计费数据的比值小于或者等于阈值时，对当前多云资源不进行减配，保持当前多云资源。
53.本实施例所提供的一种多云模型下资源调度的方法，该方法首先获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据以及计费单价；然后根据规格数据、实际使用量数据以及计费单价获取多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据；并判断多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据的差值与多云资源的规格计费数据的比值是否大于阈值；若大于阈值，则对当前多云资源进行减配。该方法通过分析多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据与阈值的关系，实现了对多云模型下的资源调度。
54.在实施中，为了提高对当前多云资源减配的准确性，作为优选地实施方式，获取的规格数据包括cpu、内存、存储的配置数据，实际使用量数据包括cpu、内存、存储的实际使用量数据。
55.若仅以规格数据中的cpu、内存、存储中的一种规格配置数据判断多云资源是否需要减配时，通常会导致减配的结果不准确。如上述例子中cpu经减配操作变为9核cpu，但实际中，可能不仅仅是cpu需要进行减配，内存、存储同时也需要减配。因此获取的规格数据包括cpu、内存、存储的配置数据，相应地，实际使用量数据包括cpu、内存、存储的实际使用量数据。需要说明的是，判断cpu、内存、存储是否需要减配，需要根据各自的计费单价以及配置数据计算出各自的计费数据和实际使用量计费数据，然后判断计费数据和实际使用量计
费数据的差值与计费数据的比值是否大于阈值，若大于，则对各自的资源进行减配。最终分别得出cpu、内存、存储的是否需要进行减配操作，并对需要进行减配操作的规格进行减配。
56.本实施例所提供的获取的规格数据包括cpu、内存、存储的配置数据，实际使用量数据包括cpu、内存、存储的实际使用量数据，分别判断cpu、内存、存储是否需要减配操作，从而将需要进行减配操作的规格实施减配操作，提高了对当前多云资源减配的准确性。
57.在实施中，为了方便对多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据的计算，作为优选地实施方式，各计费单价为相同的计费单价。
58.在对多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据的计算的过程中，可能会出现不同的云环境的计费单价不同的情况。如在openstack的cpu的计费单价为10元/月，内存10元/月，存储5元/月，而vmware的cpu的计费单价为8元/月，内存7元/月，存储4元/月计费。不同的云环境有不同的计费单价，会导致在计算不同云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据之前都需要重新设置不同云环境对应的计费单价，而采用相同的计费单价，则在计算不同云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据之前只需要设置一次计费单价即可。如在计算不同云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据之前将不同的云环境的cpu的计费单价均设置为10元/月，内存均设置为10元/月，存储均设置为5元/月。需要说明的是，相同的计费单价可以是以多个云环境的计费单价的平均值为计费单价，此处不作限定，可以在实施中根据具体情况进行设置。
59.本实施例所提供的各计费单价为相同的计费单价，在计算不同云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据之前只需要设置一次计费单价即可，大大方便对多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据的计算，提高判断多云资源是否需要进行减配的速率。
60.在上述实施例中，通过多云(例如openstack、vmware、阿里云
……
)提供的北向rest接口或者sdk采集多云环境的资源规格数据和资源实际使用量数据。在获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据的过程中，若不间断地采集数据，则会出现未采集到数据的情况；若间隔长时间采集数据，则会出现不能将采集到的数据进行及时反馈，增加判断多云资源是否需要进行减配所需要的时间。因此，为了尽可能地保证每次都能采集到数据以及将采集到的数据进行及时地反馈，作为优选地实施方式，获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据包括：
61.自开始采集当前多云资源的规格数据、实际使用量数据开始，按照预设频率获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据。
62.预设频率的设定可以根据采集数据的量进行设置。当采集的数据量少的时候，可以将采集数据的频率设置为高频率。如当采集的数据量少时，可以将采集数据的频率设置为1分钟采集一次；当采集的数据量多时，可以将采集数据的频率设置为10分钟采集一次。从多云提供的北向rest接口或者sdk开始采集多云环境的资源规格数据和资源实际使用量数据开始，按照预设的频率获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据。
63.本实施例所提供的自开始采集当前多云资源的规格数据、实际使用量数据开始，按照预设频率获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据。通过根据采集数据量的大小设置预设频率，尽可能地保证了每次都能采集到数据并且能够及时地将采集到的数据进行反馈，提高了判断多云资源是否需要进行减配的速率。
64.在上述是实施例的基础上，为了提高获取当前多云资源的规格数据和实际使用量数据的速率，在实施中，获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据包括：
65.同时从多个云环境采集当前多云资源的规格数据、实际使用量数据。
66.随着资源的使用率的增大，单一的云资源已经不能满足对资源的需求，因此获取的资源从单一的云环境中获取转变为从多云环境中获取。在获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据的过程中，可以逐个获取单个云资源，也可以同时获取所有云资源的规格数据、实际使用量数据。当云资源的个数比较少时，可以逐个获取单个云资源的规格数据、实际使用量数据，但是当云资源的个数比较多时，若逐个获取多个云资源的规格数据、实际使用量数据，则需要经过长时间才能获取所有的云资源的规格数据、实际使用量数据，大大降低获取数据的速率，因此同时从多个云环境采集当前多云资源的规格数据、实际使用量数据。
67.本实施例所提供的同时从多个云环境采集当前多云资源的规格数据、实际使用量数据的方法，提高了从多个云环境获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据的效率。
68.在上述实施例中，获取了当前多云资源的规格数据、实际使用量数据，为了方便后续的计费以及判断是否需要进行资源调度，作为优选地实施方式，在获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据以及计费单价之后，根据规格数据、实际使用量数据以及计费单价获取多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据之前，还包括：
69.将规格数据、实际使用量数据处理为统一格式的数据。
70.不同的云资源的规格数据的表示可能存在不同。如对于cpu的表示不是用cpu表示，在后续的计费中，由于cpu不是用统一名称命名，可能会识别不出是cpu，最终计费出错，影响是否需要进行资源调度的判断。因此在获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据以及计费单价之后，根据规格数据、实际使用量数据以及计费单价获取多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据之前，需要将规格数据、实际使用量数据处理为统一格式的数据。处理后的统一格式的数据可以是cpu的统一格式是cpu，内存的统一格式是内存，存储的统一格式是存储。
71.由此可见，本实施例所提供的将规格数据、实际使用量数据处理为统一格式的数据，可以有效防止数据漏记、多记的情况的发生以及方便查看不同云环境的规格数据以及实际使用量数据，从而方便后续的计费以及判断是否需要进行资源调度。
72.在上述实施例的基础上，为了便于了解多云资源是否需要进行调度，作为优选地实施方式，在多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据的差值与多云资源的规格计费数据的比值大于阈值的情况下，还包括：
73.输出对多云资源进行调度的提示信息。
74.当多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据的差值与多云资源的规格计费数据的比值大于阈值时，认为多云资源是需要减配的。并输出对多云资源进行调度的提示信息。提示信息有多种类型，例如，提示信息可以采用警示灯、蜂鸣器或者显示器等进行提示，此处不作限定，只要能提示多云资源需要进行调度即可。当大于阈值时，警示灯可以通过闪烁代表多云资源需要进行调度，蜂鸣器可以发出“嘀”的提示音，显示器的显示屏上可以显示“待减配”等。
75.本实施例所提供的当大于阈值时，输出对多云资源进行调度的提示信息，便于用
户了解多云资源是否需要进行调度。
76.在上述实施例中，对于多云模型下资源调度的方法进行了详细描述，本技术还提供多云模型下资源调度的装置对应的实施例。需要说明的是，本技术从两个角度对装置部分的实施例进行描述，一种是基于功能模块的角度，另一种是基于硬件的角度。
77.图2为本技术的一实施例提供的多云模型下资源调度的装置的结构图。本实施例基于功能模块的角度，包括：
78.第一获取模块10，用于获取当前多云资源的规格数据、实际使用量数据以及计费单价；
79.第二获取模块11，用于根据所述规格数据、实际使用量数据以及计费单价获取多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据；
80.判断模块12，用于判断所述多云资源的规格计费数据和所述多云资源的实际使用量计费数据的差值与所述多云资源的规格计费数据的比值是否大于阈值；若是，则触发减配模块；若否，则触发保持模块；
81.减配模块13，用于对所述当前多云资源进行减配；
82.保持模块14，用于保持所述当前多云资源。
83.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。
84.本实施例所提供的多云模型下资源调度的装置，首先通过第一获取模块，获取了当前多云资源的规格数据、实际使用量数据以及计费单价，然后通过第二获取模块，根据规格数据、实际使用量数据以及计费单价获取多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据，之后通过判断模块，判断多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据的差值与多云资源的规格计费数据的比值是否大于阈值；若是，则触发减配模块对多云资源进行减配；若否，则触发保持模块保持当前多云资源。该装置通过分析多云资源的规格计费数据和多云资源的实际使用量计费数据与阈值的关系，实现了对多云模型下的资源调度。
85.图3为本技术另一实施例提供的多云模型下资源调度的装置的结构图。本实施例基于硬件角度，如图3所示，多云模型下资源调度的装置包括：
86.存储器20，用于存储计算机程序；
87.处理器21，用于执行计算机程序时实现如上述实施例中所提到的多云模型下资源调度方法的步骤。
88.本实施例提供的多云模型下资源调度的装置可以包括但不限于智能手机、平板电脑、笔记本电脑或台式电脑等。
89.其中，处理器21可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器21可以采用数字信号处理(digital signal processing，dsp)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)、可编程逻辑阵列(programmable logic array，pla)中的至少一种硬件形式来实现。处理器21也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称中央处理器(central processing unit，cpu)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器21可以在集成有图像处理器(graphics processing unit，
gpu)，gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器21还可以包括人工智能(artificial intelligence，ai)处理器，该ai处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
90.存储器20可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器20还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。本实施例中，存储器20至少用于存储以下计算机程序201，其中，该计算机程序被处理器21加载并执行之后，能够实现前述任一实施例公开的多云模型下资源调度的方法的相关步骤。另外，存储器20所存储的资源还可以包括操作系统202和数据203等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，操作系统202可以包括windows、unix、linux等。数据203可以包括但不限于上述所提到的多云模型下资源调度方法所涉及到的数据等。
91.在一些实施例中，多云模型下资源调度的装置还可包括有显示屏22、输入输出接口23、通信接口24、电源25以及通信总线26。
92.本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构并不构成对多云模型下资源调度的装置的限定，可以包括比图示更多或更少的组件。
93.本技术实施例提供的多云模型下资源调度的装置，包括存储器和处理器，处理器在执行存储器存储的程序时，能够实现如下方法：多云模型下资源调度的方法，效果同上。
94.最后，本技术还提供一种计算机可读存储介质对应的实施例。计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述方法实施例中记载的步骤。
95.可以理解的是，如果上述实施例中的方法以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(randomaccess memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
96.本技术提供的计算机可读存储介质包括上述提到的多云模型下资源调度的方法，效果同上。
97.以上对本技术所提供的多云模型下资源调度的方法、装置及介质进行了详细介绍。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，在不脱离本技术原理的前提下，还可以对本技术进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本技术权利要求的保护范围内。
98.还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那
些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。