服务器集群的资源调度方法、装置、设备、介质及产品与流程

本技术涉及服务器集群，尤其涉及一种服务器集群的资源调度方法、装置、设备、介质及产品。

背景技术：

1、当服务器集群内负载不均衡时，会存在很多高负载主机和低负载主机，而在高负载主机上运行的那些虚拟机，可能会产生严重的资源竞争问题，从而影响虚拟机性能，进而对客户业务造成影响，而在低负载主机上运行的虚拟机，资源又显得过于充足。

2、相关技术中，通常是基于cpu、内存等计算资源来进行服务器集群内的资源调度，将运行在计算资源不充足的主机上的虚拟机迁移至计算资源充足的主机中。

3、然而，这种资源调度方式较为单一，无法满足用户多样化的调度需求。

技术实现思路

1、有鉴于此，本技术实施例提供了一种服务器集群的资源调度方法、装置、设备、介质及产品，旨在满足服务器集群资源调度方式多样性的调度需求。

2、本技术实施例的技术方案是这样实现的：

3、第一方面，本技术实施例提供了一种服务器集群的资源调度方法，所述方法包括：

4、获取目标调度模式和目标灵敏度阈值；所述目标调度模式的类型至少包括成本优先模式和性能优先模式，所述目标灵敏度阈值与所述目标调度模式对应；

5、获取所述服务器集群内各主机的计算资源的当前使用数据；

6、基于各所述主机的计算资源的当前使用数据、所述目标调度模式和所述目标灵敏度阈值，生成迁移调度策略，所述迁移调度策略包括将所述服务器集群内至少一个起点主机上待迁移的虚拟机迁移至对应的目的主机的迁移路径，所述起点主机表征虚拟机迁移的源主机；

7、基于所述迁移调度策略，将所述至少一个起点主机上待迁移的虚拟机迁移至对应的目的主机。

8、上述方案中，所述基于各所述主机的计算资源的当前使用数据、所述目标调度模式和所述目标灵敏度阈值，生成迁移调度策略，包括：

9、若确定所述目标调度模式为所述成本优先模式，则基于预设的主机确定策略、所述目标灵敏度阈值和各所述主机的计算资源的当前使用数据，确定至少一个起点主机，生成所述至少一个起点主机上待迁移的虚拟机迁移至对应的目的主机的迁移路径；

10、若确定所述目标调度模式为所述性能优先模式，则基于所述目标灵敏度阈值和各所述主机的计算资源的当前使用数据确定至少一个起点主机，获取所述至少一个起点主机上的虚拟机信息；基于所述至少一个起点主机上的虚拟机信息，生成至少一个起点主机上待迁移的虚拟机迁移至对应的目的主机的迁移路径。

11、上述方案中，所述虚拟机信息包括虚拟机的计算资源的使用数据；所述基于所述至少一个起点主机上的虚拟机信息，生成至少一个起点主机上待迁移的虚拟机迁移至对应的目的主机的迁移路径，包括：

12、针对所述至少一个起点主机上的虚拟机信息，按照所述虚拟机的计算资源的使用数据从高到低排序，按照所述排序依次模拟迁移虚拟机至对应的目的主机，直至所有主机的负载数据均小于所述目标灵敏度阈值，并将所述模拟迁移的虚拟机确定为所述至少一个起点主机中待迁移的虚拟机；

13、基于各所述待迁移的虚拟机以及对应的目的主机，生成至少一个起点主机上待迁移的虚拟机迁移至对应的目的主机的迁移路径。

14、上述方案中，所述按照所述排序依次模拟迁移虚拟机至对应的目的主机，包括：

15、按照所述排序选取一个待迁移的虚拟机，获取所述待迁移的虚拟机迁移至各候选主机的迁移收益得分、以及各候选主机的性能得分；

16、基于所述待迁移的虚拟机迁移至各候选主机的迁移收益得分、以及各候选主机的性能得分，确定所述待迁移的虚拟机待迁入的目的主机；

17、基于所述目的主机模拟迁入所述待迁移的虚拟机之后的计算资源的使用数据，更新所述目的主机的计算资源的使用数据；

18、其中，所述候选主机为所述服务器集群内除所述起点主机外的主机。

19、上述方案中，所述获取各候选主机的性能得分，包括：

20、获取各所述候选主机的可靠性数据和亲和性数据，所述可靠性数据表征迁移待迁移的虚拟机时，所述候选主机不存在硬件故障的概率，所述亲和性数据表征待迁移的虚拟机与所述候选主机以及所述候选主机上的虚拟机是否互斥；

21、获取各所述候选主机的计算资源的剩余数据和所述服务器集群的网络负载数据；

22、基于所述网络负载数据、各所述候选主机的计算资源的剩余数据、所述可靠性数据以及所述亲和性数据，确定各所述候选主机的性能得分。

23、上述方案中，所述获取各所述候选主机的计算资源的剩余数据，包括：

24、确定资源预测功能是否启用；

25、若确定所述资源预测功能启用，则基于训练好的资源预测模型，确定各所述候选主机的计算资源的预测剩余数据，并基于各所述候选主机的计算资源的预测剩余数据，确定各所述候选主机的计算资源的剩余数据；

26、若确定所述资源预测功能未启用，则基于各所述候选主机的计算资源的当前使用数据和初始资源数据，确定各所述候选主机的计算资源的剩余数据。

27、上述方案中，所述基于训练好的资源预测模型，确定各所述候选主机的计算资源的预测剩余数据，包括：

28、获取所述候选主机在历史预设时长内的计算资源的剩余数据；

29、将所述候选主机在所述历史预设时长内的计算资源的剩余数据，输入至所述训练好的资源预测模型中，获得所述候选主机的计算资源的预测剩余数据，所述计算资源的预测剩余数据为所述候选主机在未来预设时长内的计算资源的剩余数据。

30、上述方案中，所述基于所述迁移调度策略，将所述至少一个起点主机上待迁移的虚拟机迁移至对应的目的主机，包括：

31、获取目标迁移模式；

32、若确定所述目标迁移模式为自动迁移模式，则基于所述迁移调度策略，将所述至少一个起点主机中待迁移的虚拟机迁移至对应的目的主机。

33、上述方案中，所述方法还包括：

34、若确定所述目标迁移模式为手动迁移模式，则将所述迁移调度策略发送至前端进行显示；

35、获取用户对所述迁移调度策略的执行需求信息；

36、根据所述执行需求信息迁移所述待迁移的虚拟机。

37、上述方案中，所述获取目标灵敏度阈值，包括：

38、获取表征目标调度频繁程度的输入信息；

39、基于所述目标调度模式和所述输入信息，确定所述目标灵敏度阈值。

40、第二方面，本技术实施例还提供了一种服务器集群的资源调度装置，所述装置包括：

41、第一数据获取模块，用于获取目标调度模式和目标灵敏度阈值；所述目标调度模式的类型至少包括成本优先模式和性能优先模式，所述目标灵敏度阈值与所述目标调度模式对应；

42、第二数据获取模块，用于获取所述服务器集群内各主机的计算资源的当前使用数据；

43、调度策略生成模块，用于基于各所述主机的计算资源的当前使用数据、所述目标调度模式和所述目标灵敏度阈值，生成迁移调度策略，所述迁移调度策略包括将所述服务器集群内至少一个起点主机上待迁移的虚拟机迁移至对应的目的主机的迁移路径，所述起点主机表征虚拟机迁移的源主机；

44、迁移调度模块，用于基于所述迁移调度策略，将所述至少一个起点主机上待迁移的虚拟机迁移至对应的目的主机。

45、第三方面，本技术实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，其中，所述处理器，用于运行计算机程序时，执行如前述第一方面所述方法的步骤。

46、第四方面，本技术实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，执行如前述第一方面所述方法的步骤。

47、第五方面，本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，执行如前述第一方面所述方法的步骤。

48、本技术实施例提供的技术方案，获取目标调度模式和目标灵敏度阈值；所述目标调度模式的类型至少包括成本优先模式和性能优先模式，所述目标灵敏度阈值与所述目标调度模式对应；获取所述服务器集群内各主机的计算资源的当前使用数据；基于各所述主机的计算资源的当前使用数据、所述目标调度模式和所述目标灵敏度阈值，生成迁移调度策略，所述迁移调度策略包括将所述服务器集群内至少一个起点主机上待迁移的虚拟机迁移至对应的目的主机的迁移路径，所述起点主机表征虚拟机迁移的源主机；基于所述迁移调度策略，将所述至少一个起点主机上待迁移的虚拟机迁移至对应的目的主机。

49、本技术的目标调度模式的类型至少包括成本优先模式和性能优先模式，在进行资源调度时，可以基于获取的目标调度模式、目标灵敏度阈值和服务器集群内各主机的计算资源的当前使用数据，生成迁移调度策略；再基于生成的迁移调度策略迁移待迁移的虚拟机，实现服务器集群的资源调度。由于本技术在实现服务器集群的资源调度时，不仅可以根据集群的性能，还可以根据调度的成本实现资源调度，在一定程度上丰富了服务器集群的资源调度方式，从而可以满足用户多样化的调度需求。