集群实例的数量调控方法、装置、终端及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种集群实例的数量调控方法、装置、终端及存储介质，属于计算机技术领域。所述方法能通过先从控制服务中获取历史网络流量数据，根据该数据的数据特征确定对应的调控子模型，再根据调控子模型和目标实例的处理服务的能力，获得调控模型。由于调控模型是综合调控子模型和目标实例的处理服务的能力得到的，因此，该调控模型能够在多种情况下较为准确地确定出当前的副本数量的目标调控数量。最终在目标实例符合调控条件时，将目标实例的副本数量调控为目标调控数量，从而实现了自动化调整集群中实例的副本数量，在保证目标实例正常运行的情况下，提高了目标实例的资源利用效率。资源利用效率。资源利用效率。

【技术实现步骤摘要】
集群实例的数量调控方法、装置、终端及存储介质


[0001]本申请实施例涉及计算机
，特别涉及一种集群实例的数量调控方法、装置、终端及存储介质。

技术介绍

[0002]随着容器化广泛应用在日常应用的部署中，Kubernetes(K8s)作为一种常用的技术被广泛应用。
[0003]相关技术中，基于K8s部署后的系统中，可以包括多个实例，每一个实例是一个容器化的应用。实例可以根据自身处理服务的能力，被运维人员手动调节副本数量。例如，实例每秒处理1000条请求，当前实时网络流量数据是6000条，则运维人员可以手动将实例的副本数调控为6个，以满足需求。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种集群实例的数量调控方法、装置、终端及存储介质。所述技术方案如下：
[0005]根据本申请的一方面内容，提供了一种集群实例的数量调控方法，所述方法包括：
[0006]从控制服务中获取历史网络流量数据，所述历史网络流量数据用于指示目标实例在单位时间内处理的请求的数量；
[0007]根据所述历史网络流量数据的数据特征，确定与所述数据特征对应的调控子模型；
[0008]根据所述调控子模型和所述目标实例的处理服务的能力，获得调控模型；
[0009]将所述目标实例的实时网络流量数据输入所述调控模型，获得目标调控数量；
[0010]响应于所述目标实例符合调控条件，将所述目标实例的副本数量调控为所述目标调控数量。
[0011]根据本申请的另一方面内容，提供了一种集群实例的数量调控装置，所述装置包括：
[0012]数据获取模块，用于从控制服务中获取历史网络流量数据，所述历史网络流量数据用于指示目标实例在单位时间内处理的请求的数量；
[0013]模型确定模块，用于根据所述历史网络流量数据的数据特征，确定与所述数据特征对应的调控子模型；
[0014]模型获取模块，用于根据所述调控子模型和所述目标实例的处理服务的能力，获得调控模型；
[0015]数量获取模块，用于将所述目标实例的实时网络流量数据输入所述调控模型，获得目标调控数量；
[0016]数量调控模块，用于响应于所述目标实例符合调控条件，将所述目标实例的副本数量调控为所述目标调控数量。
[0017]根据本申请的另一方面内容，提供了一种终端，所述终端包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现如本申请各个方面提供的集群实例的数量调控方法。
[0018]根据本申请的另一方面内容，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现如本申请各个方面提供的集群实例的数量调控方法。
[0019]根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的集群实例的数量调控方法。
[0020]本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果可以包括：
[0021]本申请先从控制服务中获取历史网络流量数据，根据该数据的数据特征确定对应的调控子模型，再根据调控子模型和目标实例的处理服务的能力，获得调控模型。由于调控模型是综合调控子模型和目标实例的处理服务的能力得到的，因此，该调控模型能够在多种情况下较为准确地确定出当前的副本数量的目标调控数量。最终在目标实例符合调控条件时，将目标实例的副本数量调控为目标调控数量，从而实现了自动化调整集群中实例的副本数量，在保证目标实例正常运行的情况下，提高了目标实例的资源利用效率。
附图说明
[0022]为了更清楚地介绍本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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它的附图。
[0023]图1是本申请实施例提供的一种基于云服务的容器化应用部署场景的应用环境图；
[0024]图2是本申请实施例提供的一种集群系统的架构示意图；
[0025]图3是本申请一个示例性实施例提供的一种集群实例的数量调控方法的流程图；
[0026]图4是本申请另一个示例性实施例提供的一种集群实例的数量调控方法流程图；
[0027]图5是是本申请另一个示例性实施例提供的一种集群实例的数量调控方法流程图；
[0028]图6是基于图5所示实施例提供的一种历史网络流量数据的示意图；
[0029]图7是基于图6所示实施例提供的一种拟合后的历史网络流量数据的示意图；
[0030]图8是基于图5所示实施例提供的一种滤除趋势分量后的历史网络流量数据的波形图；
[0031]图9是基于图8实施例提供的一种傅里叶变换后的信号的波形图；
[0032]图10是基于图8所示实施例提供的另一种傅里叶变换后的信号的波形图；
[0033]图11是本申请一个示例性实施例提供的一种集群实例的数量调控装置的结构框图；
[0034]图12是本申请一个示例性实施例提供的终端的结构框图。
具体实施方式
[0035]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
[0036]下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0037]在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0038]如本文中所使用，根据上下文，术语“如果”任选地被解释为“当......时”、“在
……
时”、“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，根据上下文，短语“如果确定
……”
或“如果检测到(所陈述的条件或事件)时”或“响应于检测到(所陈述的条件或事件)”。
[0039]需要说明的是，使用个人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种集群实例的数量调控方法，其特征在于，所述方法包括：从控制服务中获取历史网络流量数据，所述历史网络流量数据用于指示目标实例在单位时间内处理的请求的数量；根据所述历史网络流量数据的数据特征，确定与所述数据特征对应的调控子模型；根据所述调控子模型和所述目标实例的处理服务的能力，获得调控模型；将所述目标实例的实时网络流量数据输入所述调控模型，获得目标调控数量；响应于所述目标实例符合调控条件，将所述目标实例的副本数量调控为所述目标调控数量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史网络流量数据的数据特征，确定与所述数据特征对应的调控子模型，包括：在所述数据特征包括基础特征的情况下，确定所述调控子模型包括基础子模型，所述基础特征用于指示所述历史网络流量数据中至少两个采样点在时间轴上的关联关系，所述基础子模型用于根据所述实时网络流量数据预测所述目标调控数量中的瞬时分量；和/或，在所述数据特征包括基础特征和附加特征的情况下，确定所述调控子模型包括基础子模型和所述附加特征各自对应的子模型，所述附加特征包括趋势特征和/或周期特征，所述趋势特征用于指示所述历史网络流量数据中至少两个采样点在时间轴上的单调性，所述周期特征用于指示包括至少两个采样点的所述历史网络流量数据存在周期性，所述基础子模型用于根据所述实时网络流量数据预测所述目标调控数量中的瞬时分量，所述附加特征对应的子模型用于根据所述实时网络流量数量确定所述目标调控数量中的附加分量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，响应于所述附加特征包括周期特征，所述附加特征对应的子模型用于根据所述实时网络流量数据确定所述目标调控数量中的长期分量；响应于所述数据特征包括趋势特征，所述附加特征对应的子模型用于根据所述实时网络流量数据确定所述目标调控数量中的趋势分量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述调控子模型和目标实例的处理服务的能力，获得调控模型，包括：响应于所述调控子模型的数量是一，将所述调控子模型的输出与所述处理服务的能力相除后形成的模型，作为所述调控模型；或，响应于所述调控子...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱莉，
申请(专利权)人：上海远景科创智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：