一种基于集群架构的容量确定方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机处理技术领域，尤其涉及一种基于集群架构的容量确定方法及装置。

背景技术

集群架构指的是由多个相互独立的计算机，利用高速通信网络组成的一个较大的计算机服务系统，每个集群节点都是运行各自服务的独立服务器。这些服务器之间可以彼此通信，协同向用户提供应用程序、系统资源和数据，并以单一系统的模式加以管理。

由于在集群架构提供计算处理服务的过程中，所需承担的负载不断变化，当承担负载所需的容量大于集群架构可提供的容量时，容易造成集群架构过载，造成计算机故障。当负载所需的容量远小于集群架构可提供的容量时，将造成集群架构的计算机资源得不到有效利用，降低了计算机资源的利用效率。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于集群架构的容量确定方法及装置，技术方案如下：

一种基于集群架构的容量确定方法，包括：

确定构成目标集群架构的计算机的CPU使用率上限参数，其中，所述目标集群架构由至少三个具有相同配置的计算机构成；

根据所述目标集群架构的集群类型，至少通过所述CPU使用率上限参数确定所述目标集群架构的CPU使用上限值；

根据所述目标集群架构在当前周期的CPU平均使用率以及下一周期的负载增长预测系数，确定所述目标集群架构在所述下一周期的CPU预测值；

至少根据所述CPU使用上限值和所述CPU预测值，确定所述目标集群架构的当前容量是否满足所述下一周期的容量需求。

可选的，所述确定构成目标集群架构的计算机的CPU使用率上限参数，包括：

对构成目标集群架构的计算机进行逐步线性负载增加处理，当所述计算机的当前处理性能相对于未进行逐步线性负载增加处理之前的起始处理性能下降至预设百分比时，将所述计算机在所述当前处理性能条件下的CPU使用率确定为所述计算机的CPU使用率上限参数。

可选的，所述目标集群架构的集群类型包括热备类型和冷备类型。

可选的，所述根据所述目标集群架构的集群类型，至少通过所述CPU使用率上限参数确定所述目标集群架构的CPU使用上限值，包括：

当所述目标集群架构的集群类型为热备类型时，通过所述CPU使用率上限参数和构成所述目标集群架构的所述计算机的数量，确定所述目标集群架构的CPU使用上限值。

可选的，所述根据所述目标集群架构的集群类型，至少通过所述CPU使用率上限参数确定所述目标集群架构的CPU使用上限值，包括：

当所述目标集群架构的集群类型为冷备类型时，将所述CPU使用率上限参数确定为所述目标集群架构的CPU使用上限值。

可选的，所述至少根据所述CPU使用上限值和所述CPU预测值，确定所述目标集群架构的当前容量是否满足所述下一周期的容量需求，包括：

在所述CPU预测值不小于所述CPU使用上限值的情况下，确定所述目标集群架构的当前容量不满足所述下一周期的容量需求；

在所述CPU预测值小于所述CPU使用上限值的情况下，确定所述目标集群架构的当前容量满足所述下一周期的容量需求。

可选的，在所述确定所述目标集群架构的当前容量满足所述下一周期的容量需求之后，所述方法还包括：

根据所述CPU预测值、所述CPU使用率上限参数和构成所述目标集群架构的所述计算机的数量，确定所述目标集群架构可缩容的计算机数量。

一种基于集群架构的容量确定装置，包括：CPU使用率上限参数确定单元、CPU使用上限值确定单元、CPU预测值确定单元以及容量需求判断单元，

所述CPU使用率上限参数确定单元，用于确定构成目标集群架构的计算机的CPU使用率上限参数，其中，所述目标集群架构由至少三个具有相同配置的计算机构成；

所述CPU使用上限值确定单元，用于根据所述目标集群架构的集群类型，至少通过所述CPU使用率上限参数确定所述目标集群架构的CPU使用上限值；

所述CPU预测值确定单元，用于根据所述目标集群架构在当前周期的CPU平均使用率以及下一周期的负载增长预测系数，确定所述目标集群架构在所述下一周期的CPU预测值；

所述容量需求判断单元，用于至少根据所述CPU使用上限值和所述CPU预测值，确定所述目标集群架构的当前容量是否满足所述下一周期的容量需求。

可选的，所述CPU使用率上限参数确定单元，具体用于对构成目标集群架构的计算机进行逐步线性负载增加处理，当所述计算机的当前处理性能相对于未进行逐步线性负载增加处理之前的起始处理性能下降至预设百分比时，将所述计算机在所述当前处理性能条件下的CPU使用率确定为所述计算机的CPU使用率上限参数。

可选的，所述容量需求判断单元，具体用于在所述CPU预测值不小于所述CPU使用上限值的情况下，确定所述目标集群架构的当前容量不满足所述下一周期的容量需求；

所述容量需求判断单元，还具体用于在所述CPU预测值小于所述CPU使用上限值的情况下，确定所述目标集群架构的当前容量满足所述下一周期的容量需求。

借由上述技术方案，本发明提供的一种基于集群架构的容量确定方法及装置，可以确定构成目标集群架构的计算机的CPU使用率上限参数；根据目标集群架构的集群类型，至少通过CPU使用率上限参数确定目标集群架构的CPU使用上限值；根据目标集群架构在当前周期的CPU平均使用率以及下一周期的负载增长预测系数，确定目标集群架构在下一周期的CPU预测值；至少根据CPU使用上限值和CPU预测值，确定目标集群架构的当前容量是否满足在下一周期的容量需求。本发明通过CPU使用上限值以及确定出的CPU预测值，可以科学准确地确定集群架构的容量是否可以满足未来周期的容量需求，便于及时调整集群架构中的计算机数量，防止集群架构过载，有效提升目标集群架构的计算机资源利用效率。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例提供的一种基于集群架构的容量确定方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例提供的另一种基于集群架构的容量确定方法的流程示意图；

图3示出了本发明实施例提供的另一种基于集群架构的容量确定方法的流程示意图；

图4示出了本发明实施例提供的另一种基于集群架构的容量确定方法的流程示意图；

图5示出了本发明实施例提供的另一种基于集群架构的容量确定方法的流程示意图；

图6示出了本发明实施例提供的一种基于集群架构的容量确定装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

如图1所示，本发明实施例提供的一种基于集群架构的容量确定方法，可以包括：

S100、确定构成目标集群架构的计算机的CPU使用率上限参数，其中，所述目标集群架构由至少三个具有相同配置的计算机构成。

其中，CPU(Central Processing Unit，中央处理器)的使用率上限参数为计算机自身能够稳定提供计算处理服务的上限值。构成目标集群架构的计算机的配置相同。

可选的，本发明实施例可以对计算机进行压力测试，确定计算机的CPU使用率上限参数。

具体的，本发明实施例可以对构成目标集群架构的计算机进行逐步线性负载增加处理，当所述计算机的当前处理性能相对于未进行逐步线性负载增加处理之前的起始处理性能下降至预设百分比时，将所述计算机在所述当前处理性能条件下的CPU使用率确定为所述计算机的CPU使用率上限参数。

可选的，预设百分比可以为20％。例如：从起始负载0开始逐步线性负载增加的过程中，实时监测计算机的当前处理性能，当计算机的当前处理性能相对于未进行逐步线性负载增加处理之前的起始处理性能首次下降至20％时，确定计算机在当前处理性能下的CPU使用率，将该CPU使用率确定为计算机的CPU使用率上限参数。

可选的，所述目标集群架构的集群类型包括热备类型和冷备类型。

其中，热备类型的集群架构中的每个计算机都提供计算处理服务。冷备类型的集群架构中包括至少一个备用计算机，当该冷备类型的集群架构中其他计算机故障之后，启用备用计算机取代该故障的其他计算机提供计算处理服务。

S200、根据所述目标集群架构的集群类型，至少通过所述CPU使用率上限参数确定所述目标集群架构的CPU使用上限值。

可选的，基于图1所示的方法，如图2所示，本发明实施例提供的另一种基于集群架构的容量确定方法，步骤S200可以包括：

S210、当所述目标集群架构的集群类型为热备类型时，通过所述CPU使用率上限参数和构成所述目标集群架构的所述计算机的数量，确定所述目标集群架构的CPU使用上限值。

可选的，本发明实施例可以当所述目标集群架构的集群类型为热备类型时，根据公式：

确定所述目标集群架构的CPU使用上限值，其中，U为目标集群架构的CPU使用上限值，r为CPU使用率上限参数，N为构成目标集群架构的计算机的数量。

可选的，基于图1所示的方法，如图3所示，本发明实施例提供的另一种基于集群架构的容量确定方法，步骤S200可以包括：

S220、当所述目标集群架构的集群类型为冷备类型时，将所述CPU使用率上限参数确定为所述目标集群架构的CPU使用上限值。

S300、根据所述目标集群架构在当前周期的CPU平均使用率以及下一周期的负载增长预测系数，确定所述目标集群架构在所述下一周期的CPU预测值。

其中，当前周期与下一周期为连续周期，且当前周期在下一周期之前。

可以理解的是，通过目标集群架构中在当前周期提供计算处理服务的计算机的CPU使用率之和除以构成目标集群架构的计算机数量，可以获得目标集群架构在当前周期的CPU平均使用率。

本发明实施例可以通过现有的数据分析预测方法，结合历史相关数据和经验判定，确定出下一周期的负载增长预测系数。需要注意的是，该负载增长预测系数与目标集群架构不存在联系，相当于一个外部环境因素。

可选的，本发明实施例可以根据公式：

y＝kx，

确定目标集群架构在下一周期的CPU预测值，其中，y为目标集群架构在下一周期的CPU预测值，k为下一周期的负载增长预测系数，x为目标集群架构在当前周期的CPU平均使用率。

S400、至少根据所述CPU使用上限值和所述CPU预测值，确定所述目标集群架构的当前容量是否满足所述下一周期的容量需求。

可选的，基于图1所示的方法，如图4所示，本发明实施例提供的另一种基于集群架构的容量确定方法，步骤S400可以包括：

S410、确定CPU预测值是否不小于CPU使用上限值，如果不小于，则执行步骤S420，如果小于，则执行步骤S430。

S420、确定所述目标集群架构的当前容量不满足所述下一周期的容量需求。

可选的，本发明实施例可以在确定目标集群架构的当前容量不满足下一周期的容量需求时，提示需要对目标集群架构进行扩容的信息，以使相关技术人员及时获知该需要对目标集群架构进行扩容的信息，在下一周期到来之前，及时增加目标集群架构中的计算机数量。

S430、确定所述目标集群架构的当前容量满足所述下一周期的容量需求。

可选的，基于图4所示的方法，如图5所示，本发明实施例提供的另一种基于集群架构的容量确定方法，在步骤S430之后，所述方法还包括：

S440、根据所述CPU预测值、所述CPU使用率上限参数和构成所述目标集群架构的所述计算机的数量，确定所述目标集群架构可缩容的计算机数量。

可选的，本发明实施例可以根据CPU使用率上限参数和构成目标集群架构的计算机的数量，确定该目标集群架构缩容预设数量计算机后的CPU使用上限值，进而通过CPU预测值与缩容预设数量计算机后的目标集群架构的预计CPU使用上限值进行比较，确定缩容预设数量计算机后的目标集群架构的容量是否满足下一周期的容量需求，从而确定目标集群架构可缩容的计算机数量。

可选的，本发明实施例可以根据公式：

确定该目标集群架构缩容预设数量计算机后的预计CPU使用上限值，其中，U

例如：当M＝1且

例如：当M＝1且

可以理解的是，本发明实施例在确定缩容1个计算机后的目标集群架构的容量可以满足下一周期的容量需求的情况下，还可以继续确定缩容2个计算机后的目标集群架构的容量是否可以满足下一周期的容量需求，在确定缩容2个计算机后的目标集群架构的容量可以满足下一周期的容量需求的情况下，确定缩容3个计算机后的目标集群架构的容量是否可以满足下一周期的容量需求，以此类推，直至确定出可以满足下一周期的容量需求，目标集群架构可缩容计算机的最大的M值。

本发明提供的一种基于集群架构的容量确定方法，可以确定构成目标集群架构的计算机的CPU使用率上限参数；根据目标集群架构的集群类型，至少通过CPU使用率上限参数确定目标集群架构的CPU使用上限值；根据目标集群架构在当前周期的CPU平均使用率以及下一周期的负载增长预测系数，确定目标集群架构在下一周期的CPU预测值；至少根据CPU使用上限值和CPU预测值，确定目标集群架构的当前容量是否满足在下一周期的容量需求。本发明通过CPU使用上限值以及确定出的CPU预测值，可以科学准确地确定集群架构的容量是否可以满足未来周期的容量需求，便于及时调整集群架构中的计算机数量，防止集群架构过载，有效提升目标集群架构的计算机资源利用效率。

与上述方法实施例相对应，本发明实施例提供的一种基于集群架构的容量确定装置，其结构如图6所示，可以包括：CPU使用率上限参数确定单元100、CPU使用上限值确定单元200、CPU预测值确定单元300以及容量需求判断单元400。

所述CPU使用率上限参数确定单元100，用于确定构成目标集群架构的计算机的CPU使用率上限参数，其中，所述目标集群架构由至少三个具有相同配置的计算机构成。

所述CPU使用上限值确定单元200，用于根据所述目标集群架构的集群类型，至少通过所述CPU使用率上限参数确定所述目标集群架构的CPU使用上限值。

所述CPU预测值确定单元300，用于根据所述目标集群架构在当前周期的CPU平均使用率以及下一周期的负载增长预测系数，确定所述目标集群架构在所述下一周期的CPU预测值。

所述容量需求判断单元400，用于至少根据所述CPU使用上限值和所述CPU预测值，确定所述目标集群架构的当前容量是否满足所述下一周期的容量需求。

可选的，所述CPU使用率上限参数确定单元100，具体用于对构成目标集群架构的计算机进行逐步线性负载增加处理，当所述计算机的当前处理性能相对于未进行逐步线性负载增加处理之前的起始处理性能下降至预设百分比时，将所述计算机在所述当前处理性能条件下的CPU使用率确定为所述计算机的CPU使用率上限参数。

可选的，所述目标集群架构的集群类型包括热备类型和冷备类型。

可选的，所述CPU使用上限值确定单元200，可以具体用于当所述目标集群架构的集群类型为热备类型时，通过所述CPU使用率上限参数和构成所述目标集群架构的所述计算机的数量，确定所述目标集群架构的CPU使用上限值。

可选的，所述CPU使用上限值确定单元200，可以具体用于当所述目标集群架构的集群类型为冷备类型时，将所述CPU使用率上限参数确定为所述目标集群架构的CPU使用上限值。

可选的，所述容量需求判断单元400，具体用于在所述CPU预测值不小于所述CPU使用上限值的情况下，确定所述目标集群架构的当前容量不满足所述下一周期的容量需求。

可选的，所述容量需求判断单元400，还具体用于在所述CPU预测值小于所述CPU使用上限值的情况下，确定所述目标集群架构的当前容量满足所述下一周期的容量需求。

可选的，本发明实施例提供的另一种基于集群架构的容量确定装置，还可以包括可缩容数量确定单元。

可缩容数量确定单元，用于容量需求判断单元400确定所述目标集群架构的当前容量满足所述下一周期的容量需求之后，根据所述CPU预测值、所述CPU使用率上限参数和构成所述目标集群架构的所述计算机的数量，确定所述目标集群架构可缩容的计算机数量。

本发明提供的一种基于集群架构的容量确定装置，可以确定构成目标集群架构的计算机的CPU使用率上限参数；根据目标集群架构的集群类型，至少通过CPU使用率上限参数确定目标集群架构的CPU使用上限值；根据目标集群架构在当前周期的CPU平均使用率以及下一周期的负载增长预测系数，确定目标集群架构在下一周期的CPU预测值；至少根据CPU使用上限值和CPU预测值，确定目标集群架构的当前容量是否满足在下一周期的容量需求。本发明通过CPU使用上限值以及确定出的CPU预测值，可以科学准确地确定集群架构的容量是否可以满足未来周期的容量需求，便于及时调整集群架构中的计算机数量，防止集群架构过载，有效提升目标集群架构的计算机资源利用效率。

本申请虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。

应当理解，本申请的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本申请的范围在此方面不受限制。

在本申请中，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。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。