基于云数据中心的智能平滑重启方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了基于云数据中心的智能平滑重启方法，包括以下步骤：响应于应用重启请求信号，进行弹性调度；采集部署应用实例的数据指标；分析数据指标对于系统的整体需求和重要程度，得出重启策略；选择相应重启策略，进行重启。通过采用本发明专利技术的方法，在进行重启时不会造成用户感知能力强和数据中心的资源耗尽的缺陷，提高了数据中心的稳健性保证了业务的连续性。本发明专利技术综合考虑了应用的访问和各实例所使用的各项资源情况，并加以分析计算，使数据中心能够准确快速响应外部重启请求，具有很强的实用性和扩展性，便于推广应用。

Method and device for intelligent smooth restart based on Cloud Data Center

The present invention provides a method of intelligent restart cloud data center based on smoothing, which comprises the following steps: in response to the request signal to restart the application, flexible scheduling; data acquisition application deployment index; data analysis for the overall demand and the important degree of the system, a restart strategy; choose the corresponding restart strategy, restart. By adopting the method of the invention, the user can not recover the power of the data center and the resource of the data center is exhausted when the restart is carried out. The present invention considers the resources used to access and the cases, and analyze the data center, which can quickly and accurately respond to external reset request, has very strong practicability and expansibility, convenient popularization and application.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及云计算
，特别涉及基于云数据中心的智能平滑重启方法。
技术介绍
一般情况下，随着云计算技术的快速发展和容器的快速崛起，传统的数据中心已经向云数据中心转变，同时融合容器技术，可以快速方便的部署和恢复业务，提高业务的高可用性。在容器云时代，通过先启动部分新的实例，然后关闭老的实例，达到灰度发布应用的效果。这种方式可以保证在不影响业务连续性的前提下对应用进行升级、回滚等操作。由于业务扩展需要，业务系统往往会存在添加功能或删除功能的需求，在发布应用新版本时，需要重新启动应用实例，在重启过程中需要保证业务的连续性。当集群中实例个数过多，如果在保证老实例不关闭的情况下，启动新的实例，会出现资源不足的现象，进行动态扩容底层资源，造成资源浪费。业内通常的做法是首先根据现有业务的类型，对应用实例进行选择性的关闭，再启动新实例来保障业务的连续性。如图1所示，当进行业务更新时，要对实例中的代码包进行替换，替换之后，为了保证业务的连续，需要对实例进行灰度的重启。策略一般为先启动新的实例，再关闭老的实例，这样就可以保证应用的高可用性。在以下情况会导致数据中心的业务的连续性出现故障：1）核心应用的实例个数较多，当先启动新的实例时，会瞬时占用过多的系统资源，导致启动不成功；2）没有考虑当前业务的使用情况，不能智能的选择对应的策略进行业务的重启操作。在生产环境中，业务的需要重启的情况较多，不当的重启操作和重启策略会影响业务的连续性，影响用户的感知。在发生以上问题时，由于重启过程不能被打断，在发生故障后，只能做被动的故障处理，重新修改策略。严重时，导致业务系统宕机，需要重新启动主机，这对于核心系统来说是不可接受的。
技术实现思路
为解决的不当的重启操作和重启策略会影响业务的连续性，影响用户的感知的技术问题，本专利技术提出了基于云数据中心的智能平滑重启方法及装置来实现。基于云数据中心的智能平滑重启方法，包括以下步骤：响应于应用重启请求信号，进行弹性调度；采集部署应用实例的数据指标；分析数据指标对于系统的整体需求和重要程度，得出重启策略；选择相应重启策略，进行重启。作为一种可实施方式，所述分析数据指标对于系统的整体需求和重要程度，得出重启策略，包括以下步骤：根据数据指标对于系统的整体需求和重要程度，构建判断矩阵，计算权重值；根据权重值和权重值所对应的指标值，得到总的资源使用情况；结合总的资源使用情况，根据应用的实际运行状况和运维经验，得到重启策略。作为一种可实施方式，所述根据数据指标对于系统的整体需求和重要程度，构建判断矩阵，计算权重值，过程如下：构建判断矩阵：其中，A表示判断矩阵，B表示判断矩阵经过转换后的矩阵，表示指标对于数据指标的重要程度，将矩阵B的每一行进行归一化处理，可以得出i行1列的矩阵，矩阵B中的每行数据值代表各个指标对应的权重值；检验判断矩阵构建的好坏程度，对判断矩阵B进行一致性检验；一致性检验的计算公式如下，其中，表示一致性指标，表示一致性比率，是判断矩阵B的最大特征根，是比中的最大整数，是随机一致性指标；当一致性比率CR小于0.1时，满足条件，选取一致性比率CR小于0.1作为权重值。作为一种可实施方式，所述采集部署应用实例的数据指标，是指请求队列长度、CPU使用率和内存的使用率中的至少一种。作为一种可实施方式，所述应用重启请求为出现问题重新发布和应用更新中的至少一种。一种云数据中心的智能平滑重启的装置，包括重启请求模块、智能重启调度模块和重启应用模块，所述智能重启调度模块包括数据采集模块和数据分析模块；所述重启请求模块用于响应于应用重启请求信号，进行弹性调度；所述数据采集模块用于采集部署应用实例的数据指标；所述数据分析模块用于分析数据指标对于系统的整体需求和重要程度，得出重启策略；所述重启应用模块选择相应重启策略，进行重启。作为一种可实施方式，所述数据分析模块设置为：根据数据指标对于系统的整体需求和重要程度，构建判断矩阵，计算权重值；根据权重值和权重值所对应的指标值，得到总的资源使用情况；结合总的资源使用情况，根据应用的实际运行状况和运维经验，得到重启策略。作为一种可实施方式，所述根据数据指标对于系统的整体需求和重要程度，构建判断矩阵，计算权重值，过程如下：构建判断矩阵：其中，A表示判断矩阵，B表示判断矩阵经过转换后的矩阵，表示指标对于数据指标的重要程度，将矩阵B的每一行进行归一化处理，可以得出i行1列的矩阵，矩阵B中的每行数据值代表各个指标对应的权重值；检验判断矩阵构建的好坏程度，对判断矩阵B进行一致性检验；一致性检验的计算公式如下，其中，表示一致性指标，表示一致性比率，是判断矩阵B的最大特征根，是比中的最大整数，是随机一致性指标；当一致性比率CR小于0.1时，满足条件，选取一致性比率CR小于0.1作为权重值。作为一种可实施方式，所述数据采集模块设置为：所述采集部署应用实例的数据指标是指请求队列长度、CPU使用率和内存的使用率中的至少一种。作为一种可实施方式，所述重启请求模块设置为：所述应用重启请求为出现问题重新发布和应用更新中的至少一种。本专利技术相比于现有技术的有益效果在于：本专利技术的基于云数据中心的智能平滑重启方法，包括以下步骤：响应于应用重启请求信号，进行弹性调度；采集部署应用实例的数据指标；分析数据指标对于系统的整体需求和重要程度，得出重启策略；选择相应重启策略，进行重启。通过采用本专利技术的方法，在进行重启时不会造成用户感知能力强和数据中心的资源耗尽的缺陷，提高了数据中心的稳健性保证了业务的连续性。本专利技术综合考虑了应用的访问和各实例所使用的各项资源情况，并加以分析计算，使数据中心能够准确快速响应外部重启请求，具有很强的实用性和扩展性，便于推广应用。附图说明图1为现有技术的整体流程示意图；图2为本专利技术的整体流程示意图；图3为本专利技术的分析数据指标对于系统的整体需求和重要程度的流程示意图；图4为本专利技术的应用场景流程示意图；图5为本专利技术的整体结构示意图；图6为本专利技术的智能重启调度模块的结构示意图；图7为智能重启调度模块的工作过程示意图。具体实施方式以下结合附图，对本专利技术上述的和另外的技术特征和优点进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术的部分实施例，而不是全部实施例。本领域技术人员知道，本专利技术的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。专利技术概述本专利技术基于云数据中心的智能平滑重启方法，包括以下步骤：S1，响应于应用重启请求信号，进行弹性调度；S2，采集部署应用实例的数据指标；S3，分析数据指标对于系统的整体需求和重要程度，得出重启策略；S4，选择相应重启策略，进行重启。进一步地，参照附图3，所述分析数据指标对于系统的整体需求和重要程度，得出重启策略，包括以下步骤：S21，根据数据指标对于系统的整体需求和重要程度，构建判断矩阵，计算权重值；S22，根据权重值和权重值所对应的指标值，得到总的资源使用情况；S23，结合总的资源使用情况，根据应用的实际运行状况和运维经验，得到重启策略。通过采用本专利技术的方法，在进行重启时不会造成用户感知能力强和数据中心的资源本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于云数据中心的智能平滑重启方法，其特征在于，包括以下步骤：响应于应用重启请求信号，进行弹性调度；采集部署应用实例的数据指标；分析数据指标对于系统的整体需求和重要程度，得出重启策略；选择相应重启策略，进行重启。

【技术特征摘要】
1.基于云数据中心的智能平滑重启方法，其特征在于，包括以下步骤：响应于应用重启请求信号，进行弹性调度；采集部署应用实例的数据指标；分析数据指标对于系统的整体需求和重要程度，得出重启策略；选择相应重启策略，进行重启。2.根据权利要求1所述的基于云数据中心的智能平滑重启方法，其特征在于，所述分析数据指标对于系统的整体需求和重要程度，得出重启策略，包括以下步骤：根据数据指标对于系统的整体需求和重要程度，构建判断矩阵，计算权重值；根据权重值和权重值所对应的指标值，得到总的资源使用情况；结合总的资源使用情况，根据应用的实际运行状况和运维经验，得到重启策略。3.根据权利要求2所述的基于云数据中心的智能平滑重启方法，其特征在于，所述根据数据指标对于系统的整体需求和重要程度，构建判断矩阵，计算权重值，过程如下：构建判断矩阵：其中，A表示判断矩阵，B表示判断矩阵经过转换后的矩阵，表示指标对于数据指标的重要程度，将矩阵B的每一行进行归一化处理，可以得出i行1列的矩阵，矩阵B中的每行数据值代表各个指标对应的权重值；检验判断矩阵构建的好坏程度，对判断矩阵B进行一致性检验；一致性检验的计算公式如下，其中，表示一致性指标，表示一致性比率，是判断矩阵B的最大特征根，是比中的最大整数，是随机一致性指标；当一致性比率CR<0.1时，满足条件，选取一致性比率CR小于0.1作为权重值。4.根据权利要求1所述的基于云数据中心的智能平滑重启方法，其特征在于，所述采集部署应用实例的数据指标，是指请求队列长度、CPU使用率和内存的使用率中的至少一种。5.根据权利要求1所述的基于云数据中心的智能平滑重启方法，其特征在于，所述应用重启请求为出现问题重新发布和应用更新中的至少一种。6.一种云数据中心的智能平滑重启的装置，其特征在于，包括重启请求模块、智能重启调度模块和...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鹏，孙红涛，慕世勋，
申请(专利权)人：杭州星数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33