專利名稱：一種集群服務動態(tài)分配方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及計算機集群領域，具體涉及一種集群服務動態(tài)分配方法及裝置。
背景技術：
高性能計算技術的發(fā)展是伴隨著計算機技術的發(fā)展而發(fā)展的，也就是說，從計算 機技術誕生之日起，人們就在為追求更高計算能力的計算機系統(tǒng)而努力。在過去幾十年 間，可以說是高性能計算機體系結構和通信技術不斷創(chuàng)新的年代，出現(xiàn)了包括MPP(Massive Parallel Processing，海量并行處理結構)、SMP(Symmetric Multi-Processor，對稱多處 理器結構)、集群等各種各樣的體系結構及網(wǎng)絡互聯(lián)技術。尤其是最近幾年，集群技術發(fā)展 迅速，已經(jīng)成為構建超級計算機系統(tǒng)的主流架構之一。在最新發(fā)布的T0P500 (T0P500是世 界最強超級計算機排名的簡稱，這個排行榜自1993年設立，每年6月、11月兩次統(tǒng)計發(fā)布世 界上最強大的500個計算機系統(tǒng)。)中，超過80%的入選系統(tǒng)都采用了集群架構，并在數(shù)量 上仍有不斷增加的趨勢，可見集群技術在高性能計算領域有著旺盛的生命力和廣闊的發(fā)展 前景。隨著商業(yè)應用的不斷發(fā)展，高性能集群技術在商業(yè)應用領域也得到了廣泛的應 用，由于商業(yè)用戶希望自己的業(yè)務程序能夠對外提供不間斷的服務，把因軟件、硬件，以及 人為等原因造成的故障對業(yè)務的影響降低到最低程度，因此，要求如果某個節(jié)點失效，它的 備用節(jié)點能夠在幾秒鐘時間內(nèi)接管它的職責。傳統(tǒng)的集群服務高可用靜態(tài)配置方法雖然能 夠實現(xiàn)服務的接管，但是卻無法在剩余集群節(jié)點間實現(xiàn)接管服務的均衡分配，同時傳統(tǒng)的 方法不能根據(jù)負載監(jiān)控狀況進行服務的動態(tài)優(yōu)化調(diào)整。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術問題是，提出一種集群服務動態(tài)分配方法及裝置，通過對節(jié) 點負載進行監(jiān)控，并據(jù)以對服務預先優(yōu)化分配，可以平衡負載，提高并發(fā)服務，降低因節(jié)點 負載過重導致宕機的概率。為了解決上述技術問題，本發(fā)明提出一種集群服務動態(tài)分配裝置，包括負載監(jiān)控 模塊、性能優(yōu)化規(guī)則引擎、集群服務管理模塊，以及集群信息庫，其中所述負載監(jiān)控模塊，用以監(jiān)控集群中各節(jié)點的負載情況，并將其存儲至所述集群 信息庫；所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎，用以根據(jù)所述集群信息庫中各節(jié)點的歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)及當 前監(jiān)控數(shù)據(jù)，預測各節(jié)點未來的負載情況，以及根據(jù)預測結果和一預設的服務均衡策略制 定集群中各節(jié)點上的服務分配方案；所述集群服務管理模塊，用以根據(jù)所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎制定的集群中各節(jié)點上 的服務分配方案，調(diào)整集群中各節(jié)點的服務分配；所述集群信息庫，用以存儲所述負載監(jiān)控模塊監(jiān)控得到的集群中各節(jié)點的負載數(shù) 據(jù)。
進一步地，上述裝置還可具有以下特點所述預設的服務均衡策略包括配置集群中各節(jié)點的資源承載能力，分別判斷預測出的各節(jié)點未來的負載是否超出其承載能力，如果超出，則在各節(jié)點間進行服務均衡，以 確保各節(jié)點未來的負載不超出其承載能力；所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎，是通過將集群中各節(jié)點當前監(jiān)控數(shù)據(jù)以及若干歷史監(jiān)控 數(shù)據(jù)與一預設的預測模型進行匹配，從而預測該各節(jié)點未來的負載情況。進一步地，上述裝置還可具有以下特點所述負載監(jiān)控模塊在監(jiān)控到集群中的某節(jié)點宕機時，通知所述性能優(yōu)化規(guī)則引 擎；所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎在獲知某節(jié)點宕機時，從所述集群信息庫中獲取該節(jié)點上 的服務數(shù)據(jù)，并根據(jù)預測出的集群中其他節(jié)點未來的負載情況，將該節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)分 配給集群中其他節(jié)點，且確保集群中所述其他各節(jié)點未來的負載不超出其承載能力。為了解決上述技術問題，本發(fā)明還提出一種集群系統(tǒng)，包括一主節(jié)點和至少一從 屬節(jié)點，所述主節(jié)點和所述從屬節(jié)點上均包括負載監(jiān)控模塊、性能優(yōu)化規(guī)則引擎、集群服務 管理模塊，以及集群信息庫，其中所述主節(jié)點上和所述從屬節(jié)點上的負載監(jiān)控模塊，用以監(jiān)控其所在節(jié)點的負載情 況，并將其存儲至其所在節(jié)點的所述集群信息庫；所述主節(jié)點上和所述從屬節(jié)點上的性能優(yōu)化規(guī)則引擎，用以根據(jù)其所在節(jié)點上的 所述集群信息庫中存儲的其所在節(jié)點的歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)及當前監(jiān)控數(shù)據(jù)，預測其所在節(jié)點未 來的負載情況，并將其存儲至其所在節(jié)點的所述集群信息庫；所述主節(jié)點上的性能優(yōu)化規(guī) 則引擎，還用以根據(jù)其所在節(jié)點的所述集群信息庫中存儲的集群系統(tǒng)中各節(jié)點未來的負載 情況的預測結果和一預設的服務均衡策略制定集群中各節(jié)點上的服務分配方案，并將其分 別發(fā)送至所述從屬節(jié)點的所述集群服務管理模塊中；所述主節(jié)點上和所述從屬節(jié)點上的集群服務管理模塊，用以將其所在節(jié)點上的所 述集群信息庫中的數(shù)據(jù)同步為集群系統(tǒng)中所有節(jié)點上的所述集群信息庫中的數(shù)據(jù)的并集， 以及根據(jù)所述主節(jié)點上的性能優(yōu)化規(guī)則引擎制定的集群中各節(jié)點上的服務分配方案調(diào)整 其所在節(jié)點上的服務分配情況。進一步地，上述系統(tǒng)還可具有以下特點所述預設的服務均衡策略包括配置集群中各節(jié)點的資源承載能力，分別判斷預 測出的各節(jié)點未來的負載是否超出其承載能力，如果超出，則在各節(jié)點間進行服務均衡，以 確保各節(jié)點未來的負載不超出其承載能力；所述主節(jié)點上和所述從屬節(jié)點上的性能優(yōu)化規(guī)則引擎，是通過將其所在節(jié)點當前 監(jiān)控數(shù)據(jù)以及若干歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)與一預設的預測模型進行匹配，從而預測其所在節(jié)點未來 的負載情況的。進一步地，上述系統(tǒng)還可具有以下特點當所述從屬節(jié)點宕機時，所述主節(jié)點的所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎根據(jù)所述主節(jié)點的 所述集群信息庫中存儲的所述宕機的從屬節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)，以及預測出的集群中主節(jié)點 和其他從屬節(jié)點未來的負載情況，將所述宕機的從屬節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)分配給集群中的主 節(jié)點和其他從屬節(jié)點，且確保集群中的主節(jié)點和所述其他從屬節(jié)點未來的負載不超出其承載能力；當所述主節(jié)點宕機時，其中一個所述從屬節(jié)點替代所述主節(jié)點成為集群系統(tǒng)中新 的主節(jié)點；所述新的主節(jié)點的所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎根據(jù)所述新的主節(jié)點的所述集群信息 庫中存儲的所述宕機的節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)，以及預測出的所述新的主節(jié)點和集群中其他從 屬節(jié)點未來的負載情況，將所述宕機的節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)分配給所述新的主節(jié)點和集群中 的其他從屬節(jié)點，且確保集群中的所述新的主節(jié)點和所述其他從屬節(jié)點未來的負載不超出 其承載能力。進一步地，上述系統(tǒng)還可具有以 下特點所述主節(jié)點上和所述從屬節(jié)點還均包括集群通信及成員關系模塊、本地服務管理 模塊、集群信息庫、服務代理模塊，以及隔離設備，其中所述集群通信及成員關系模塊，用以構建高可用集群成員關系，以及負責集群中 各節(jié)點之間的消息通訊；所述本地服務管理模塊，用以與所述服務代理模塊交互，通過所述服務代理模塊 管理本節(jié)點服務；所述服務代理模塊，負責直接管理服務；所述隔離設備，用以將失效節(jié)點隔離，防止其對集群造成不利影響。為了解決上述技術問題，本發(fā)明還提出一種集群服務動態(tài)分配方法，包括監(jiān)控集群中各節(jié)點的負載情況；根據(jù)集群中各節(jié)點的歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)及當前監(jiān)控數(shù)據(jù)，預測各節(jié)點未來的負載情 況；根據(jù)預測出的各節(jié)點未來的負載情況和一預設的服務均衡策略制定集群中各節(jié) 點上的服務分配方案，并據(jù)以調(diào)整集群中各節(jié)點的服務分配。進一步地，上述方法還可具有以下特點所述預設的服務均衡策略包括配置集群中各節(jié)點的資源承載能力，分別判斷預 測出的各節(jié)點未來的負載是否超出其承載能力，如果超出，則在各節(jié)點間進行服務均衡，以 確保各節(jié)點未來的負載不超出其承載能力；所述預測各節(jié)點未來的負載情況是通過將集群中各節(jié)點當前監(jiān)控數(shù)據(jù)以及若干 歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)與一預設的預測模型進行匹配來實現(xiàn)的。進一步地，上述方法還可具有以下特點在集群中的某節(jié)點宕機時，根據(jù)預測出的集群中其他節(jié)點未來的負載情況，將該 節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)分配給集群中其他節(jié)點，且確保集群中所述其他各節(jié)點未來的負載不超 出其承載能力。本發(fā)明提出的一種集群服務動態(tài)分配方法及裝置，通過對節(jié)點負載進行監(jiān)控，并 據(jù)以對服務預先優(yōu)化分配，可以平衡負載，提高并發(fā)服務，提高了整個集群系統(tǒng)的效能，降 低因節(jié)點負載過重導致宕機的概率，可以防止單一節(jié)點接管宕機節(jié)點的所有服務可能造成 的多米諾骨牌效應。


圖1是本發(fā)明實施例集群服務動態(tài)分配裝置組成示意圖2是本發(fā)明實施例集群服務動態(tài)分配系統(tǒng)的一節(jié)點組成示意圖；圖3是本發(fā)明實施例集群服務動態(tài)分配方法流程示意圖。
具體實施例方式本申請人通過深入研究注意到，節(jié)點的負載變化是一種時間序列，具有高度的自相似性，因此提出一種集群服務動態(tài)分配方法及裝置，巧妙地利用時間序列對節(jié)點的負載 進行預測，監(jiān)控集群中各節(jié)點的負載情況，根據(jù)歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)及當前的監(jiān)控數(shù)據(jù)，預測各節(jié) 點的未來負載情況，根據(jù)預測結果及時地協(xié)調(diào)服務分配，從而實現(xiàn)自適應的負載均衡。下面將結合附圖來詳細說明本發(fā)明實施方案。參見圖1，該圖示出了本發(fā)明實施例集群服務動態(tài)配置裝置，包括負載監(jiān)控模塊、 性能優(yōu)化規(guī)則引擎、集群服務管理模塊，以及集群信息庫，其中所述負載監(jiān)控模塊，用以監(jiān)控集群中各節(jié)點的負載情況，并將其存儲至所述集群 信息庫。所述節(jié)點的負載情況可以包括節(jié)點資源的利用率、節(jié)點的性能負載情況等。所述 節(jié)點資源的利用率可以是，例如CPU的利用率、內(nèi)存的利用率等；所述節(jié)點的性能負載情況 可以是，例如流量等。所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎，用以根據(jù)所述集群信息庫中各節(jié)點的歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)及當 前監(jiān)控數(shù)據(jù)，預測各節(jié)點未來的負載情況，以及根據(jù)預測結果和一預設的服務均衡策略制 定集群中各節(jié)點上的服務分配方案。所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎，是通過將集群中各節(jié)點當前監(jiān)控數(shù)據(jù)以及若干歷史監(jiān)控 數(shù)據(jù)與一預設的預測模型進行匹配，從而預測該各節(jié)點未來的負載情況。所述預測模型可 以是，例如自回歸模型AR (ρ)、滑動平均模型MA(q)、自回歸滑動平均模型ARMA (p，q)等等。 在進行預測模型匹配之前，所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎還對所述負載監(jiān)控模塊采集到的負載樣 本進行預處理及平穩(wěn)化處理?？紤]到預測的步數(shù)越多，預測的結果與實際值相差的越大，越久遠的歷史信息對 預測結果的影響越小，因此，應盡量選擇離當前觀測值近的幾個歷史觀測值和當前觀測值， 利用預測模型預測下一步的結果。例如假設負載符合ARMA(p，q)模型，利用定階方法和矩 陣估計法確定其參數(shù)后，可以選擇當前時間前的P+q個觀測值來預測下一步的預測值，同 時結合下一個時間點的趨勢項和周期項加在一起，作為e的冪次，得出來最終的值就是下 一步的預測值，主節(jié)點會根據(jù)各個節(jié)點的預測值進行判斷，并進行服務的重新分配。所述預設的服務均衡策略可以包括配置集群中各節(jié)點的資源承載能力，分別判 斷預測出的各節(jié)點未來的負載是否超出其承載能力，如果超出，則在各節(jié)點間進行服務均 衡，以確保各節(jié)點未來的負載不超出其承載能力。所述集群服務管理模塊，負責集群服務分配的相關操作，負責維護所述集群信息 庫，包括節(jié)點、服務、利用率、性能負載監(jiān)控等信息，根據(jù)所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎制定的集群 中各節(jié)點上的服務分配方案，調(diào)整集群中各節(jié)點的服務分配，它是唯一一個可以決定在整 個集群進行服務更改的實體。所述集群信息庫，用以存儲所述負載監(jiān)控模塊監(jiān)控得到的集群中各節(jié)點的負載數(shù) 據(jù)。所述節(jié)點的負載數(shù)據(jù)可以包括節(jié)點資源的利用率、節(jié)點的性能負載等。所述節(jié)點資源 的利用率可以是，例如CPU的利用率、內(nèi)存的利用率等；所述節(jié)點的性能負載可以是，例如流量等。進一步地，所述負載監(jiān)控模塊在監(jiān)控到集群中的某節(jié)點宕機時，通知所述性能優(yōu) 化規(guī)則引擎。所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎在獲知某節(jié)點宕機時，從所述集群信息庫中獲取該節(jié) 點上的服務數(shù)據(jù)，并根據(jù)預測出的集群中其他節(jié)點未來的負載情況，將該節(jié)點上的服務數(shù) 據(jù)分配給集群中其他節(jié)點，且確保集群中所述其他各節(jié)點未來的負載不超出其承載能力。本發(fā)明實施例還提供了一種集群系統(tǒng)，包括一主節(jié)點和至少一從屬節(jié)點，所述主 節(jié)點和所述從屬節(jié)點上均包括負載監(jiān)控模塊、性能優(yōu)化規(guī)則引擎、集群服務管理模塊、集群 信息庫、集群通信及成員關系模塊、本地服務管理模塊、集群信息庫、服務代理模塊，以及隔 離設備，如圖2所示，其中所述主節(jié)點上和所述從屬節(jié)點上的負載監(jiān)控模塊，用以監(jiān)控其所在節(jié)點的負載情 況，并將其存儲至其所在節(jié)點的所述集群信息庫。所述主節(jié)點上和所述從屬節(jié)點上的性能優(yōu)化規(guī)則引擎，用以根據(jù)其所在節(jié)點上的 所述集群信息庫中存儲的其所在節(jié)點的歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)及當前監(jiān)控數(shù)據(jù)，預測其所在節(jié)點未 來的負載情況，并將其存儲至其所在節(jié)點的所述集群信息庫；所述主節(jié)點上的性能優(yōu)化規(guī) 則引擎，還用以根據(jù)其所在節(jié)點的所述集群信息庫中存儲的集群系統(tǒng)中各節(jié)點未來的負載 情況的預測結果和一預設的服務均衡策略制定集群中各節(jié)點上的服務分配方案，并將其分 別發(fā)送至所述從屬節(jié)點的所述集群服務管理模塊中。所述主節(jié)點上和所述從屬節(jié)點上的集群服務管理模塊，用以將其所在節(jié)點上的所 述集群信息庫中的數(shù)據(jù)同步為集群系統(tǒng)中所有節(jié)點上的所述集群信息庫中的數(shù)據(jù)的并集， 以及根據(jù)所述主節(jié)點上的性能優(yōu)化規(guī)則引擎制定的集群中各節(jié)點上的服務分配方案調(diào)整 其所在節(jié)點上的服務分配情況。所述集群通信及成員關系模塊，用以構建高可用集群成員關系，以及負責集群中 各節(jié)點之間的消息通訊。所述消息通訊是指集群節(jié)點間的信息交互，包括節(jié)點、服務配置、 監(jiān)控信息等的交互及同步。所述構建高可用集群成員關系是，在高可用集群中的節(jié)點之間 建立高可用關系，使得失效節(jié)點的服務能夠被集群中其他節(jié)點接管。所述本地服務管理模塊，用以與所述服務代理模塊交互，通過所述服務代理模塊 管理本節(jié)點服務。所述服務代理模塊，負責直接管理服務。所述隔離設備，用以將失效節(jié)點隔離，防止其對集群造成不利影響。進一步地，所述預設的服務均衡策略包括配置集群中各節(jié)點的資源承載能力，分別判斷預測出的各節(jié)點未來的負載是否超出其承載能力，如果超出，則在各節(jié)點間進行服 務均衡，以確保各節(jié)點未來的負載不超出其承載能力。進一步地，當所述從屬節(jié)點宕機時，所述主節(jié)點的所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎根據(jù)所 述主節(jié)點的所述集群信息庫中存儲的所述宕機的從屬節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)，以及預測出的集 群中主節(jié)點和其他從屬節(jié)點未來的負載情況，將所述宕機的從屬節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)分配給 集群中的主節(jié)點和其他從屬節(jié)點，且確保集群中的主節(jié)點和所述其他從屬節(jié)點未來的負載 不超出其承載能力。進一步地，當所述主節(jié)點宕機時，其中一個所述從屬節(jié)點替代所述主節(jié)點成為集 群系統(tǒng)中新的主節(jié)點；
所述新的主節(jié)點的所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎根據(jù)所述新的主節(jié)點的所述集群信息庫中存儲的所述宕機的節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)，以及預測出的所述新的主節(jié)點和集群中其他從 屬節(jié)點未來的負載情況，將所述宕機的節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)分配給所述新的主節(jié)點和集群中 的其他從屬節(jié)點，且確保集群中的所述新的主節(jié)點和所述其他從屬節(jié)點未來的負載不超出 其承載能力。進一步地，所述主節(jié)點上和所述從屬節(jié)點上的性能優(yōu)化規(guī)則引擎，是通過將其所在節(jié)點當前監(jiān)控數(shù)據(jù)以及若干歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)與一預設的預測模型進行匹配，從而預測其所 在節(jié)點未來的負載情況的。參見圖3，該圖示出了本發(fā)明實施例一種集群服務動態(tài)分配方法，包括步驟步驟S301 監(jiān)控集群中各節(jié)點的負載情況；所述節(jié)點的負載情況可以包括節(jié)點資源的利用率、節(jié)點的性能負載情況等。所述 節(jié)點資源的利用率可以是，例如CPU的利用率、內(nèi)存的利用率等；所述節(jié)點的性能負載情況 可以是，例如流量等。步驟S302 根據(jù)集群中各節(jié)點的歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)及當前監(jiān)控數(shù)據(jù)，預測各節(jié)點未來 的負載情況；所述預測各節(jié)點未來的負載情況，是通過將集群中各節(jié)點當前監(jiān)控數(shù)據(jù)以及若干 歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)與一預設的預測模型進行匹配來實現(xiàn)的。所述預測模型可以是，例如自回歸 模型AR (ρ)、滑動平均模型MA (q)、自回歸滑動平均模型ARMA (p，q)等等。在進行預測模型 匹配之前，所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎還對所述負載監(jiān)控模塊采集到的負載樣本進行預處理及 平穩(wěn)化處理。考慮到預測的步數(shù)越多，預測的結果與實際值相差的越大，越久遠的歷史信息對 預測結果的影響越小，因此，應盡量選擇離當前觀測值近的幾個歷史觀測值和當前觀測值， 利用預測模型預測下一步的結果。例如假設負載符合ARMA(p，q)模型，利用定階方法和矩 陣估計法確定其參數(shù)后，可以選擇當前時間前的P+q個觀測值來預測下一步的預測值，同 時結合下一個時間點的趨勢項和周期項加在一起，作為e的冪次，得出來最終的值就是下 一步的預測值，主節(jié)點會根據(jù)各個節(jié)點的預測值進行判斷，并進行服務的重新分配。步驟S303 根據(jù)預測出的各節(jié)點未來的負載情況和一預設的服務均衡策略制定 集群中各節(jié)點上的服務分配方案，并據(jù)以調(diào)整集群中各節(jié)點的服務分配。所述預設的服務均衡策略包括配置集群中各節(jié)點的資源承載能力，分別判斷預 測出的各節(jié)點未來的負載是否超出其承載能力，如果超出，則在各節(jié)點間進行服務均衡，以 確保各節(jié)點未來的負載不超出其承載能力。在集群中的某節(jié)點宕機時，根據(jù)預測出的集群中其他節(jié)點未來的負載情況，將該 節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)分配給集群中其他節(jié)點，且確保集群中所述其他各節(jié)點未來的負載不超 出其承載能力。當然，本發(fā)明還可有其他多種實施例，在不背離本發(fā)明精神及其實質的情況下，本 領域技術人員當可根據(jù)本發(fā)明作出各種相應的改變和變形，但這些相應的改變和變形都應 屬于本發(fā)明所附的權利要求的保護范圍。
權利要求
一種集群服務動態(tài)分配裝置，其特征在于，包括負載監(jiān)控模塊、性能優(yōu)化規(guī)則引擎、集群服務管理模塊，以及集群信息庫，其中所述負載監(jiān)控模塊，用以監(jiān)控集群中各節(jié)點的負載情況，并將其存儲至所述集群信息庫；所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎，用以根據(jù)所述集群信息庫中各節(jié)點的歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)及當前監(jiān)控數(shù)據(jù)，預測各節(jié)點未來的負載情況，以及根據(jù)預測結果和一預設的服務均衡策略制定集群中各節(jié)點上的服務分配方案；所述集群服務管理模塊，用以根據(jù)所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎制定的集群中各節(jié)點上的服務分配方案，調(diào)整集群中各節(jié)點的服務分配；所述集群信息庫，用以存儲所述負載監(jiān)控模塊監(jiān)控得到的集群中各節(jié)點的負載數(shù)據(jù)。
2.如權利要求1所述的裝置，其特征在于所述預設的服務均衡策略包括配置集群中各節(jié)點的資源承載能力，分別判斷預測出 的各節(jié)點未來的負載是否超出其承載能力，如果超出，則在各節(jié)點間進行服務均衡，以確保 各節(jié)點未來的負載不超出其承載能力；所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎，是通過將集群中各節(jié)點當前監(jiān)控數(shù)據(jù)以及若干歷史監(jiān)控數(shù)據(jù) 與一預設的預測模型進行匹配，從而預測該各節(jié)點未來的負載情況。
3.如權利要求2所述的裝置，其特征在于所述負載監(jiān)控模塊在監(jiān)控到集群中的某節(jié)點宕機時，通知所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎；所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎在獲知某節(jié)點宕機時，從所述集群信息庫中獲取該節(jié)點上的服 務數(shù)據(jù)，并根據(jù)預測出的集群中其他節(jié)點未來的負載情況，將該節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)分配給 集群中其他節(jié)點，且確保集群中所述其他各節(jié)點未來的負載不超出其承載能力。
4.一種集群系統(tǒng)，包括一主節(jié)點和至少一從屬節(jié)點，所述主節(jié)點和所述從屬節(jié)點上均 包括負載監(jiān)控模塊、性能優(yōu)化規(guī)則引擎、集群服務管理模塊，以及集群信息庫，其中所述主節(jié)點上和所述從屬節(jié)點上的負載監(jiān)控模塊，用以監(jiān)控其所在節(jié)點的負載情況， 并將其存儲至其所在節(jié)點的所述集群信息庫；所述主節(jié)點上和所述從屬節(jié)點上的性能優(yōu)化規(guī)則引擎，用以根據(jù)其所在節(jié)點上的所述 集群信息庫中存儲的其所在節(jié)點的歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)及當前監(jiān)控數(shù)據(jù)，預測其所在節(jié)點未來的 負載情況，并將其存儲至其所在節(jié)點的所述集群信息庫；所述主節(jié)點上的性能優(yōu)化規(guī)則引 擎，還用以根據(jù)其所在節(jié)點的所述集群信息庫中存儲的集群系統(tǒng)中各節(jié)點未來的負載情況 的預測結果和一預設的服務均衡策略制定集群中各節(jié)點上的服務分配方案，并將其分別發(fā) 送至所述從屬節(jié)點的所述集群服務管理模塊中；所述主節(jié)點上和所述從屬節(jié)點上的集群服務管理模塊，用以將其所在節(jié)點上的所述集 群信息庫中的數(shù)據(jù)同步為集群系統(tǒng)中所有節(jié)點上的所述集群信息庫中的數(shù)據(jù)的并集，以及 根據(jù)所述主節(jié)點上的性能優(yōu)化規(guī)則引擎制定的集群中各節(jié)點上的服務分配方案調(diào)整其所 在節(jié)點上的服務分配情況。
5.如權利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于所述預設的服務均衡策略包括配置集群中各節(jié)點的資源承載能力，分別判斷預測出 的各節(jié)點未來的負載是否超出其承載能力，如果超出，則在各節(jié)點間進行服務均衡，以確保 各節(jié)點未來的負載不超出其承載能力；所述主節(jié)點上和所述從屬節(jié)點上的性能優(yōu)化規(guī)則引擎，是通過將其所在節(jié)點當前監(jiān)控 數(shù)據(jù)以及若干歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)與一預設的預測模型進行匹配，從而預測其所在節(jié)點未來的負 載情況的。
6.如權利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于當所述從屬節(jié)點宕機時，所述主節(jié)點的所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎根據(jù)所述主節(jié)點的所述 集群信息庫中存儲的所述宕機的從屬節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)，以及預測出的集群中主節(jié)點和其 他從屬節(jié)點未來的負載情況，將所述宕機的從屬節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)分配給集群中的主節(jié)點 和其他從屬節(jié)點，且確保集群中的主節(jié)點和所述其他從屬節(jié)點未來的負載不超出其承載能 力；當所述主節(jié)點宕機時，其中一個所述從屬節(jié)點替代所述主節(jié)點成為集群系統(tǒng)中新的主 節(jié)點；所述新的主節(jié)點的所述性能優(yōu)化規(guī)則引擎根據(jù)所述新的主節(jié)點的所述集群信息庫中 存儲的所述宕機的節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)，以及預測出的所述新的主節(jié)點和集群中其他從屬節(jié) 點未來的負載情況，將所述宕機的節(jié)點上的服務數(shù)據(jù)分配給所述新的主節(jié)點和集群中的其 他從屬節(jié)點，且確保集群中的所述新的主節(jié)點和所述其他從屬節(jié)點未來的負載不超出其承 載能力。
7.如權利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述主節(jié)點上和所述從屬節(jié)點還均包括集 群通信及成員關系模塊、本地服務管理模塊、集群信息庫、服務代理模塊，以及隔離設備，其 中所述集群通信及成員關系模塊，用以構建高可用集群成員關系，以及負責集群中各節(jié) 點之間的消息通訊；所述本地服務管理模塊，用以與所述服務代理模塊交互，通過所述服務代理模塊管理 本節(jié)點服務；所述服務代理模塊，負責直接管理服務；所述隔離設備，用以將失效節(jié)點隔離，防止其對集群造成不利影響。
8.一種集群服務動態(tài)分配方法，其特征在于，包括監(jiān)控集群中各節(jié)點的負載情況；根據(jù)集群中各節(jié)點的歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)及當前監(jiān)控數(shù)據(jù)，預測各節(jié)點未來的負載情況；根據(jù)預測出的各節(jié)點未來的負載情況和一預設的服務均衡策略制定集群中各節(jié)點上 的服務分配方案，并據(jù)以調(diào)整集群中各節(jié)點的服務分配。
9.如權利要求8所述的方法，其特征在于所述預設的服務均衡策略包括配置集群中各節(jié)點的資源承載能力，分別判斷預測出 的各節(jié)點未來的負載是否超出其承載能力，如果超出，則在各節(jié)點間進行服務均衡，以確保 各節(jié)點未來的負載不超出其承載能力；所述預測各節(jié)點未來的負載情況是通過將集群中各節(jié)點當前監(jiān)控數(shù)據(jù)以及若干歷史 監(jiān)控數(shù)據(jù)與一預設的預測模型進行匹配來實現(xiàn)的。
10.如權利要求9所述的方法，其特征在于在集群中的某節(jié)點宕機時，根據(jù)預測出的集群中其他節(jié)點未來的負載情況，將該節(jié)點 上的服務數(shù)據(jù)分配給集群中其他節(jié)點，且確保集群中所述其他各節(jié)點未來的負載不超出其 承載能力。
全文摘要
本發(fā)明提出了一種集群服務動態(tài)分配方法及裝置，該方法包括監(jiān)控集群中各節(jié)點的負載情況；根據(jù)集群中各節(jié)點的歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)及當前監(jiān)控數(shù)據(jù)，預測各節(jié)點未來的負載情況；根據(jù)預測出的各節(jié)點未來的負載情況和一預設的服務均衡策略制定集群中各節(jié)點上的服務分配方案，并據(jù)以調(diào)整集群中各節(jié)點的服務分配。該方法通過對節(jié)點負載進行監(jiān)控，并據(jù)以對服務預先優(yōu)化分配，可以平衡負載，提高并發(fā)服務，降低因節(jié)點負載過重導致宕機的概率。
文檔編號H04L12/26GK101820384SQ20101010820
公開日2010年9月1日 申請日期2010年2月5日 優(yōu)先權日2010年2月5日
發(fā)明者王通 申請人:浪潮(北京)電子信息產(chǎn)業(yè)有限公司