一种金融云平台基于运行负载的虚拟机调度方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明提供了一种金融云平台基于运行负载的虚拟机调度方法，包括以下步骤：S1、设定监控数据保留天数，假定为D，开始从云计算管理平台的云平台监控系统中引入近D天的各宿主机上面的虚拟机的CPU、虚拟机网络数据，初始化装置模型。本发明还提供了一种金融云平台基于运行负载的虚拟机调度装置。本发明的有益效果是：不同于传统的对宿主机静态资源使用情况的统计，而是对云计算集群中虚拟机的历史CPU、内存、网络监控数据的统计分析，建立负载分析模型，从而挑选出合适的宿主机承载虚拟机的运行，有利于最大利用云计算资源，同时保证虚拟机的运行性能。
【专利说明】
-种金融云平台基于运行负载的虚拟机调度方法及装置
技术领域
[0001] 本发明设及虚拟机调度方法，尤其设及一种金融云平台基于运行负载的虚拟机调 度方法及装置。
【背景技术】
[0002] 现在主流的云计算平台在进行虚拟机调度时，即选择虚拟机在哪台宿主机上运行 或者迁移时，会在符合非负载相关的过滤条件的宿主机集合中选择负载较轻的。负载较轻 的判断条件一般是根据宿主机已经分配出去多少资源(CPU、内存、或者存储），目前还剩余 多少，是一种基于静态资源使用的统计。
[0003] 金融行业的云计算平台上面承载的应用有一定的时间规律性，在开市交易期间负 载较重，闭市之后负载逐渐降低，运行负载有一定的特征。现在主流的云计算平台在进行虚 拟机调度时，针对宿主机集合，进行负载情况判断时，是基于静态的资源使用统计，并不能 反映真实运行时的资源使用状况。虚拟机承载的应用都有一定的时间波动性，在负载较轻 的时段内，虚拟机的CPU使用率可能远小于云平台为其分配的虚拟CPU的最大使用率。在虚 拟机调度时，如果基于传统的静态资源使用判断算法，存在运么一种情况，在相同的虚拟机 规格条件下，在特定时段，承载的虚拟机较多的宿主机CPU负载较轻或网络压力较小，承载 虚拟机较少的宿主机CPU负载反而较重或网络压力较大，根据虚拟机的个数做出的选择并 不是最优的。
【发明内容】
[0004] 为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种金融云平台基于运行负载的虚拟 机调度方法及装置。
[0005] 本发明提供了一种金融云平台基于运行负载的虚拟机调度方法，包括W下步骤：
[0006] S1、设定监控数据保留天数，假定为D，开始从云计算管理平台的云平台监控系统 中引入近D天的各宿主机上面的虚拟机的CPU、虚拟机网络数据，初始化装置模型；
[0007] S2、云平台监控系统对宿主机的监控数据实时转发给负载调度装置，负载调度装 置根据监控数据更新宿主机负载模型；
[000引S3、当云计算管理平台需要调度虚拟机的运行时，发送待调度的虚拟机的预计运 行时段T和待选择的宿主机集合给负载调度装置；
[0009] S4、负载调度装置根据虚拟机的历史负载状况从宿主机集合中选择一个最优的结 果返回给云计算管理平台；
[0010] S5、重复步骤S2。
[0011] 作为本发明的进一步改进，步骤S4包括W下子步骤：
[0012] S401、针对每台宿主机，获取其承载的所有虚拟机的在D天内T时段内的CPU使用 率、内存使用量、网卡流量，对于D天内数据不全的虚拟机，按云计算管理平台所有虚拟机的 CPU使用率中位数、内存使用量中位数、网卡流量中位数补齐；
[0013] S402、针对每台宿主机，计算其承载的所有虚拟机在D天内T时段的CPU使用率加和 印、内存使用量加和Mp、网卡流量加和化，取加和结果的平均值，然后分别计算相对于宿主 机固有资源的CPU使用率比例化、内存使用量比例化、网卡流量比例化；
[0014] S403、针对每台宿主机，根据CPU使用率比例化按照结果的从小到大的顺序排列；
[0015] S404、依次取排列中的宿主机；
[0016] S405、判断内存使用量比例化和网卡流量比例化是否超过云计算管理平台的预警 阔值，如果超过，则进入步骤S406，如果没有超过，则进入步骤S407;
[0017] S406、判断步骤S404中所取的宿主机是否为最后的宿主机，如果不是，则返回步骤 S405、如果是，则进入步骤S408;
[0018] S407、判断CPU使用率比例Cr是否超过云计算管理平台的预警阀值，如果是，则进 入步骤S408，如果不是，则进入步骤S409;
[0019] S408、发出警告，资源不足，返回失败；
[0020] S409、返回结果。
[0021] 作为本发明的进一步改进，步骤S402中，
[0022] 计算CPU使用率加和Cp如下：
[0023]
[0024] 其中，Cpi是单个虚拟机的CPU使用率，Cm是虚拟机分配的核数，n为宿主机上虚拟 机的个数；
[0025] 计算内存使用量加和Mp如下：
[0026]
[0027]其中，Mpi是单个虚拟机的内存占用量，n为宿主机上虚拟机的个数；
[002引计算网卡流量加和化如下：
[0029]
[0030] 其中，化i是单个虚拟机的网卡流量，n为宿主机上虚拟机的个数；
[0031] 计算CPU使用率比例化如下：
[0032] Cr = Cpavg/(l〇〇*H)
[0033] 其中，Cpavg是所有监控时段内Cp的平均值，H是宿主机的CPU核屯、数；
[0034] 计算内存使用量比例化如下：
[0035] Mr=Mpavg/1
[0036] 其中，Mpavg是所有监控时段内Mp的平均值，I是宿主机自身的内存大小；
[0037] 计算网卡流量比例化如下：
[003引 化二化avg/7
[0039] 其中，化avg是所有监控时段内化的平均值，J是宿主机虚拟网络物理网卡的大小。
[0040] 本发明还提供了一种金融云平台基于运行负载的虚拟机调度装置，包括云计算管 理平台、云平台监控系统和负载调度装置，其中，所述云计算管理平台与所述负载调度装置 连接，所述负载调度装置与所述云平台监控系统连接，所述云平台监控系统向所述负载调 度装置发送监控信息，所述云计算管理平台向所述负载调度装置发送调度信息，所述负载 调度装置向所述云计算管理平台返回结果。
[0041] 本发明的有益效果是:不同于传统的对宿主机静态资源使用情况的统计，而是对 云计算集群中虚拟机的历史CPU、内存、网络监控数据的统计分析，建立负载分析模型，从而 挑选出合适的宿主机承载虚拟机的运行，有利于最大利用云计算资源，同时保证虚拟机的 运行性能。
【附图说明】
[0042] 图1是本发明一种金融云平台基于运行负载的虚拟机调度装置的示意图。
[0043] 图2是本发明一种金融云平台基于运行负载的虚拟机调度方法的步骤S4的流程 图。
【具体实施方式】
[0044] 下面结合【附图说明】及【具体实施方式】对本发明进一步说明。
[0045] 如图1至图2所示，一种金融云平台基于运行负载的虚拟机调度方法，包括W下步 骤：
[0046] S1、设定监控数据保留天数，假定为D，开始从云计算管理平台101的云平台监控系 统102中引入近D天的各宿主机上面的虚拟机的CPU、虚拟机网络数据，初始化装置模型；
[0047] S2、云平台监控系统102对宿主机的监控数据实时转发给负载调度装置103,负载 调度装置103根据监控数据更新宿主机负载模型；
[0048] S3、当云计算管理平台101需要调度虚拟机的运行时，发送待调度的虚拟机的预计 运行时段T(为空，表示时段为全天)和待选择的宿主机集合给负载调度装置103;
[0049] S4、负载调度装置103根据虚拟机的历史负载状况从宿主机集合中选择一个最优 的结果返回给云计算管理平台101;
[(K)加]S5、重复步骤S2。
[0051 ] 如图1所示，步骤S4包括W下子步骤：
[0052] S401、针对每台宿主机，获取其承载的所有虚拟机的在D天内T时段内的CPU使用 率、内存使用量、网卡流量，对于D天内数据不全的虚拟机，按云计算管理平台所有虚拟机的 CPU使用率中位数、内存使用量中位数、网卡流量中位数补齐；
[0053] S402、针对每台宿主机，计算其承载的所有虚拟机在D天内T时段的CPU使用率加和 印、内存使用量加和Mp、网卡流量加和化，取加和结果的平均值，然后分别计算相对于宿主 机固有资源的CPU使用率比例化、内存使用量比例化、网卡流量比例化；
[0054] S403、针对每台宿主机，根据CPU使用率比例化按照结果的从小到大的顺序排列；
[0055] S404、依次取排列中的宿主机；
[0化6] S405、判断内存使用量比例化和网卡流量比例化是否超过云计算管理平台101的 预警阔值，如果超过，则进入步骤S406，如果没有超过，则进入步骤S407;
[0057] S406、判断步骤S404中所取的宿主机是否为最后的宿主机，如果不是，则返回步骤 S405、如果是，则进入步骤S408;
[0化引S407、判断CPU使用率比例Cr是否超过云计算管理平台101的预警阀值，如果是，贝U 进入步骤S408，如果不是，则进入步骤S409;
[0059] S408、发出警告，资源不足，返回失败；
[0060] S409、返回结果。
[0061] 步骤 S402 中，
[0062] 计算CPU使用率加和Cp如下：
[0063]
[0064] 其中，Cpi是单个虚拟机的CPU使用率，Cm是虚拟机分配的核数，n为宿主机上虚拟 机的个数；
[0065] 计算内存使用量加和Mp如下：
[0066]
[0067]其中，Mpi是单个虚拟机的内存占用量，n为宿主机上虚拟机的个数；
[006引计算网卡流量加和化如下：
[0069]
[0070] 其中，化1是单个虚拟机的网卡流量，n为宿主机上虚拟机的个数；
[0071] 计算CPU使用率比例化如下：
[0072] Cr = CpavgA 100地）
[0073] 其中，Cpavg是所有监控时段内Cp的平均值，H是宿主机的CPU核屯、数；
[0074] 计算内存使用量比例化如下：
[0075] Mr=Mpavg/I
[0076] 其中，Mpavg是所有监控时段内Mp的平均值，I是宿主机自身的内存大小；
[0077] 计算网卡流量比例化如下：
[007引 化二化avg/7
[0079] 其中，化avg是所有监控时段内化的平均值，J是宿主机虚拟网络物理网卡的大小。
[0080] 本发明还提供了一种金融云平台基于运行负载的虚拟机调度装置，包括云计算管 理平台101、云平台监控系统102和负载调度装置103,其中，所述云计算管理平台101与所述 负载调度装置103连接，所述负载调度装置103与所述云平台监控系统102连接，所述云平台 监控系统102向所述负载调度装置103发送监控信息，所述云计算管理平台101向所述负载 调度装置103发送调度信息，所述负载调度装置103向所述云计算管理平台101返回结果。
[0081] 本发明提供的一种金融云平台基于运行负载的虚拟机调度方法及装置，不同于传 统的对宿主机静态资源使用情况的统计，而是对云计算集群中虚拟机的历史CPU、内存、网 络监控数据的统计分析，建立负载分析模型，从而挑选出合适的宿主机承载虚拟机的运行， 有利于最大利用云计算资源，同时保证虚拟机的运行性能。
[0082] W上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定 本发明的具体实施只局限于运些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在 不脱离本发明构思的前提下，还可W做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的 保护犯i围。
【主权项】
1. 一种金融云平台基于运行负载的虚拟机调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 51、 设定监控数据保留天数，假定为D，开始从云计算管理平台的云平台监控系统中引 入近D天的各宿主机上面的虚拟机的CPU、虚拟机网络数据，初始化装置模型； 52、 云平台监控系统对宿主机的监控数据实时转发给负载调度装置，负载调度装置根 据监控数据更新宿主机负载模型； 53、 当云计算管理平台需要调度虚拟机的运行时，发送待调度的虚拟机的预计运行时 段T和待选择的宿主机集合给负载调度装置； 54、 负载调度装置根据虚拟机的历史负载状况从宿主机集合中选择一个最优的结果返 回给云计算管理平台； 55、 重复步骤S2。2. 根据权利要求1所述的金融云平台基于运行负载的虚拟机调度方法，其特征在于，步 骤S4包括以下子步骤： 5401、 针对每台宿主机，获取其承载的所有虚拟机的在D天内T时段内的CPU使用率、内 存使用量、网卡流量，对于D天内数据不全的虚拟机，按云计算管理平台所有虚拟机的CPU使 用率中位数、内存使用量中位数、网卡流量中位数补齐； 5402、 针对每台宿主机，计算其承载的所有虚拟机在D天内T时段的CHJ使用率加和Cp、 内存使用量加和Mp、网卡流量加和Np，取加和结果的平均值，然后分别计算相对于宿主机固 有资源的CHJ使用率比例Cr、内存使用量比例Mr、网卡流量比例Nr; 5403、 针对每台宿主机，根据CRJ使用率比例Cr按照结果的从小到大的顺序排列； 5404、 依次取排列中的宿主机； 5405、 判断内存使用量比例Mr和网卡流量比例Nr是否超过云计算管理平台的预警阈 值，如果超过，则进入步骤S406，如果没有超过，则进入步骤S407; 5406、 判断步骤S404中所取的宿主机是否为最后的宿主机，如果不是，则返回步骤 S405、如果是，则进入步骤S408; 5407、 判断CPU使用率比例Cr是否超过云计算管理平台的预警阀值，如果是，则进入步 骤S408，如果不是，则进入步骤S409; 5408、 发出警告，资源不足，返回失败； 5409、 返回结果。3. 根据权利要求2所述的金融云平台基于运行负载的虚拟机调度方法，其特征在于:步 骤S402中， 计算CRJ使用率加和Cp如下：其中，Cpi是单个虚拟机的CPU使用率，Cm是虚拟机分配的核数，η为宿主机上虚拟机的 个数； 计算内存使用量加和Mp如下：其中，Mpi是单个虚拟机的内存占用量，η为宿主机上虚拟机的个数； 计算网卡流量加和Np如下：其中，Npi是单个虚拟机的网卡流量，η为宿主机上虚拟机的个数； 计算CRJ使用率比例Cr如下： Cr = Cpavg/(100*H) 其中，Cpavg是所有监控时段内Cp的平均值，H是宿主机的CRJ核心数； 计算内存使用量比例Mr如下： Mr=Mpavg/1 其中，Mpavg是所有监控时段内Mp的平均值，I是宿主机自身的内存大小； 计算网卡流量比例Nr如下： Nr = Npavg/J 其中，Npavg是所有监控时段内Np的平均值，J是宿主机虚拟网络物理网卡的大小。4. 一种金融云平台基于运行负载的虚拟机调度装置，其特征在于：包括云计算管理平 台、云平台监控系统和负载调度装置，其中，所述云计算管理平台与所述负载调度装置连 接，所述负载调度装置与所述云平台监控系统连接，所述云平台监控系统向所述负载调度 装置发送监控信息，所述云计算管理平台向所述负载调度装置发送调度信息，所述负载调 度装置向所述云计算管理平台返回结果。
【文档编号】G06F9/455GK106020936SQ201610399475
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年6月7日
【发明人】张鹏, 陈帮民
【申请人】深圳证券通信有限公司