容器数量弹性伸缩方法以及容器数量弹性伸缩方法系统技术方案

本发明专利技术涉及容器数量弹性伸缩方法以及系统。该方法包括下述步骤：数据记录步骤，记录Kubernetes集群的历史交易时序数据；指标预测步骤，对所述数据记录步骤记录的历史交易时序数据使用规定算法模型进行建模而形成预测模型，使用所述预测模型以及所述历史交易时序数据来预测未来规定时间的交易时序数据，并且建立未来规定时间的预测指标；以及动态分配步骤，根据所述预测指标对于所述Kubernetes集群中的容器数量进行弹性伸缩。根据本发明专利技术，能够提前预测资源需求并提前对资源分配进行调整。

【技术实现步骤摘要】
容器数量弹性伸缩方法以及容器数量弹性伸缩方法系统
本专利技术涉及计算机技术，具体地涉及一种基于时序数据预测模型的容器数量弹性伸缩方法以及基于时序数据预测模型的容器数量弹性伸缩系统。
技术介绍
对于各种IT系统，其所承载的负载不是一成不变的。当用户数量较多时，其负载会增高，导致所需要的资源（如cpu、内存等）也相应增加。反之，当用户数量较少时，其负载降低，所需资源相应减少。为了保证服务质量，传统的解决方法是按照服务所需的最大资源进行分配，并一直保持这种资源配置。充足的资源保证了IT系统面对高负载仍然能够保证服务质量。然而it系统的服务高峰期往往比较短，大多数时间负载并不高。在系统处于低负载时，资源需求降低，大量已分配的资源得不到利用。这些无法利用的资源会带来大量的采购、维护及电力成本，给企业造成损失，所以it工程师一直通过各种方法减少资源浪费。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术旨在提出一种能够提前预测负载情况并提前进行资源准备的基于时序数据预测模型的容器数量弹性伸缩方法以及基于时序数据预测模型的容器数量弹性伸缩系统。本专利技术的一方面的容器数量弹性伸缩方法，其特征在于，包括下述步骤：数据记录步骤，记录Kubernetes集群的历史交易时序数据；指标预测步骤，对所述数据记录步骤记录的历史交易时序数据使用规定算法模型进行建模而形成预测模型，使用所述预测模型以及所述历史交易时序数据来预测未来规定时间的交易时序数据，并且建立未来规定时间的预测指标；以及动态分配步骤，根据所述预测指标对于所述Kubernetes集群中的容器数量进行弹性伸缩。可选地，在所述数据记录步骤中，采用Prometheus、cAdvisor以及Zabbix中的任意一种采集历史交易时序数据。可选地，在所述指标预测步骤中，使用Prophet算法模型或者ARIMA模型进行建模。可选地，在所述指标预测步骤中，以接口形式提供对预测到的未来规定时间的预测指标的查询。可选地，在所述数据记录步骤中采用Prometheus采集历史交易时序数据，在所述指标预测步骤中使用Prophet算法模型进行建模。可选地，在所述动态分配步骤中，将所述预测指标聚合到KubernetesAPI服务器，以提供水平自动伸缩即HPA查询的目标数据，并且根据所述HPA查询的目标数据以及所述预测指标对Kubernetes集群中的容器数量进行弹性伸缩。可选地，在所述动态分配步骤中，对Kubernetes集群中的容器数量进行弹性伸缩是通过由HPA对象自动向Kubernetes发出命令以调整Kubernetes集群中的容器数量。可选地，在所述动态分配步骤中，判断当前的Kubernetes集群中的容器数量是否满足第一规定时间的预测值，如果容器数量不满足第一规定时间的预测值则进行调整容器数量以满足第一规定时间的预测值，如果容器数量满足第一规定时间的预测值则进一步判断是否满足第二规定时间的预测值，如果第一规定时间的预测值小于第二规定时间的预测值，则不进行容器数量调整，否则进行调整容器数量调整以满足第一规定时间的预测值。本专利技术一方面的容器数量弹性伸缩系统，其特征在于，包括：数据记录模块，用于记录Kubernetes集群的历史交易时序数据；指标预测模块，用于使用规定算法模型对所述数据记录模块采集的历史交易时序数据进行建模而形成预测模型，使用所述预测模型来预测未来规定时间的交易时序数据并且建立预测指标；以及动态分配模块，用于根据所述预测指标对于所述Kubernetes集群中的容器数量进行弹性伸缩。可选地，所述数据记录模块采用Prometheus、cAdvisor以及Zabbix中的任意一种采集历史交易时序数据。可选地，所述指标预测模块使用Prophet算法模型或者ARIMA模型进行建模。可选地，所述指标预测模块以接口形式提供对预测到的未来规定时间的预测指标的查询。可选地，所述动态分配模块将所述预测指标聚合到KubernetesAPI服务器，以提供水平自动伸缩即HPA查询的目标数据，并且根据所述HPA查询的目标数据以及所述预测指标对Kubernetes集群中的容器数量进行弹性伸缩。可选地，在所述动态分配模块中，判断当前的Kubernetes集群中的容器数量是否满足第一规定时间的预测值，如果容器数量不满足第一规定时间的预测值则调整容器数量以满足第一规定时间的预测值，如果容器数量满足第一规定时间的预测值则进一步判断是否满足第二规定时间的预测值，如果第一规定时间的预测值小于第二规定时间的预测值，则不进行容器数量调整，否则进行调整容器数量调整以满足第一规定时间的预测值。本专利技术的计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现上述的容器数量弹性伸缩方法。本专利技术的计算机设备，包括存储模块、处理器以及存储在存储模块上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的容器数量弹性伸缩方法。附图说明图1是表示本专利技术的一个方面的基于时序数据预测模型的容器数量弹性伸缩方法的流程示意图。图2是表示本专利技术一个专利技术的基于时序数据预测模型的容器数量弹性伸缩系统的结构框图。图3是表示本专利技术一个实施方式的基于时序数据预测模型的容器数量弹性伸缩系统的结构框图。图4是表示本专利技术的一个实施方式的基于时序数据预测模型的容器数量弹性伸缩方法的流程示意图。具体实施方式下面介绍的是本专利技术的多个实施例中的一些，旨在提供对本专利技术的基本了解。并不旨在确认本专利技术的关键或决定性的要素或限定所要保护的范围。出于简洁和说明性目的，本文主要参考其示范实施例来描述本专利技术的原理。但是，本领域技术人员将容易地认识到，相同的原理可等效地应用于所有类型的基于时序数据预测模型的容器数量弹性伸缩方法以及基于时序数据预测模型的容器数量弹性伸缩系统，并且可以在其中实施这些相同的原理，以及任何此类变化不背离本专利申请的真实精神和范围。而且，在下文描述中，参考了附图，这些附图图示特定的示范实施例。在不背离本专利技术的精神和范围的前提下可以对这些实施例进行电、机械、逻辑和结构上的更改。此外，虽然本专利技术的特征是结合若干实施/实施例的仅其中之一来公开的，但是如针对任何给定或可识别的功能可能是期望和/或有利的，可以将此特征与其他实施/实施例的一个或多个其他特征进行组合。因此，下文描述不应视为在限制意义上的，并且本专利技术的范围由所附权利要求及其等效物来定义。诸如“具备”和“包括”之类的用语表示除了具有在说明书和权利要求书中有直接和明确表述的单元（模块）和模块以外，本专利技术的技术方案也不排除具有未被直接或明确表述的其它单元（模块）和模块的情形。在对本专利技术的基于时序数据预测模型的容器数量弹性伸缩方法以及基于时序数据预测模型的容器数量弹性伸缩系统进行说明之前，首先对于将要出现的一些相关技术用语进行简单说本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种容器数量弹性伸缩方法，其特征在于，包括：/n数据记录步骤，记录Kubernetes集群的历史交易时序数据；/n指标预测步骤，对所述数据记录步骤记录的历史交易时序数据使用规定算法模型进行建模形成预测模型，使用所述预测模型以及所述历史交易时序数据来预测未来规定时间的交易时序数据并且建立未来规定时间的预测指标；以及/n动态分配步骤，根据所述预测指标对于所述Kubernetes集群中的容器数量进行弹性伸缩。/n

【技术特征摘要】
1.一种容器数量弹性伸缩方法，其特征在于，包括：
数据记录步骤，记录Kubernetes集群的历史交易时序数据；
指标预测步骤，对所述数据记录步骤记录的历史交易时序数据使用规定算法模型进行建模形成预测模型，使用所述预测模型以及所述历史交易时序数据来预测未来规定时间的交易时序数据并且建立未来规定时间的预测指标；以及
动态分配步骤，根据所述预测指标对于所述Kubernetes集群中的容器数量进行弹性伸缩。


2.如权利要求1所述的容器数量弹性伸缩方法，其特征在于，
在所述数据记录步骤中，采用Prometheus、cAdvisor以及Zabbix中的任意一种采集历史交易时序数据。


3.如权利要求1所述的容器数量弹性伸缩方法，其特征在于，
在所述指标预测步骤中，使用Prophet算法模型或者ARIMA模型进行建模。


4.如权利要求1所述的容器数量弹性伸缩方法，其特征在于，
在所述指标预测步骤中，以接口形式提供对预测到的未来规定时间的预测指标的查询。


5.如权利要求1所述的容器数量弹性伸缩方法，其特征在于，
在所述数据记录步骤中采用Prometheus采集历史交易时序数据，在所述指标预测步骤中使用Prophet算法模型进行建模。


6.如权利要求1所述的容器数量弹性伸缩方法，其特征在于，
在所述动态分配步骤中，将所述预测指标聚合到KubernetesAPI服务器，以提供水平自动伸缩即HPA查询的目标数据，并且根据所述HPA查询的目标数据以及所述预测指标对Kubernetes集群中的容器数量进行弹性伸缩。


7.如权利要求1所述的容器数量弹性伸缩方法，其特征在于，
在所述动态分配步骤中，对Kubernetes集群中的容器数量进行弹性伸缩是通过由HPA对象自动向Kubernetes发出命令以调整Kubernetes集群中的容器数量。


8.如权利要求1所述的容器数量弹性伸缩方法，其特征在于，
在所述动态分配步骤中，判断当前的Kubernetes集群中的容器数量是否满足第一规定时间的预测值，如果容器数量不满足第一规定时间的预测值则进行调整容器数量以满足第一规定时间的预测值，如果容器数量满足第一规定时间的预测值则进一步判断是否满足第二规定时间的预测值，如果第一规定时间的预测值小于第二规定时间的预测值，则不进行容器数量调整，否...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝赫，徐飚，周凌，
申请(专利权)人：证通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31