[发明专利]基于云应用及虚拟机资源管理的云脑在审
| 申请号: | 201310565805.6 | 申请日: | 2013-11-13 |
| 公开(公告)号: | CN103595787A | 公开(公告)日: | 2014-02-19 |
| 发明(设计)人: | 戴元顺;张帆 | 申请(专利权)人: | 江苏中云科技有限公司 |
| 主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08;G06F9/455 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 212000 江苏省镇江市丁*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 应用 虚拟机 资源管理 | ||
技术领域
本发明涉及云计算技术领域,尤其涉及云计算环境下云应用及虚拟机资源的弹性动态配置和管理方法。
背景技术
云计算是网格计算、分布式计算、并行计算、网络存储、虚拟化负载均衡等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。它旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算机能力的大型分布式系统,并通过SaaS、PaaS、IaaS等模式为用户提供服务。
云计算平台对虚拟机屏蔽了底层的硬件细节,不同类型的虚拟机可以同时运行在云系统里面的物理服务器上,用户可以使用云平台提供的云计算服务。用户无需投入资金用于基础物理设备组建,只需要通过购买租赁虚拟资源,并通过云平台提供的虚拟资源来实现物理机所具有的一切功能。云计算服务所需要的物理机的组建十分昂贵,普通的云计算服务运营商基于成本考虑的因素,只能租用或准备既定规模的虚拟资源,并根据用户的需求及需求,为用户从虚拟资源中分割出与用户的访问请求想匹配的子虚拟资源。该子虚拟资源通常以虚拟机的形式展现给用户,并通过虚拟机所具有的虚拟计算资源、虚拟存储资源、虚拟网络资源及软件资源、应用资源为用户提供云计算服务。但是,客户在登录到某一虚拟机进行云计算时,往往不可能无时无刻都在对虚拟机进行操作,提供的云应用资源也可能不完全耗尽虚拟机资源,这样就造成了云计算服务运营商的运营成本比较高,并造成其所用的虚拟机的虚拟资源的使用效率低下。同时对于提供不同的云应用的虚拟机,随机的分散在不同的物理机上,云计算的管理者不能从业务的整体上来把握和维护这些虚拟机,要实现对所有虚拟机资源的管理,必须一一的关理,提供云应用服务的运行时,具体使用的计算资源来自哪里的虚拟机不明确,这样对应用业务管理造成混乱,虚拟机资源利用率不高。
虚拟机是指在云计算环境下,可以提供独立单一服务的节点,一个虚拟机对应一个云节点。
云应用是指在云计算环境下,对外提供各种服务,比如基础资源服务、业务服务等,在服务使用者看来,一个服务就是一个整体,而不关心该业务服务是由几个节点组成,云应用就是一个业务应用组成部分的资源总和。
云脑是指在云计算环境下,N台虚拟机节点作为一个整体对外提供计算能力,服务能力,定义不同类型的应用使用不同资源等级虚拟机,所有的这些计算资源组成一个计算组,统称为云脑。
发明内容
本发明提供基于云应用及虚拟机资源管理的云脑,本发明克服虚拟机提供云应用服务管理混乱,不能从整体上来把握和维护这些虚拟机,提供一种云计算环境下提供某种云应用的虚拟机资源动态配置管理。
为解决上述问题,本发明采用如下技术方案:基于云应用及虚拟机资源管理的云脑,包括:
第一、定义需要使用的云脑,为云脑分配可管理调配的CPU资源、内存资源、网段信息、提供的服务应用、允许使用此资源的用户;
第二、为每台虚拟机设置默认可用的CPU资源、内存资源、网段信息等,然后加入云脑中,使虚拟机隶属于某一云脑;
第三、云脑中配置可供用户使用的云应用。根据云应用占用资源的不同,使用拥有不同资源的云脑来分组管理应用,即在云脑中定义此云脑可提供的云应用;
第四、在云脑中设定用户访问权限,明确可以使用本云脑中提供云应用的用户和不能使用的用户;
第五、云脑中提供监控某一时刻,提供某一云应用所使用的虚拟机占用的资源数量,即虚拟机的负载情况,明确哪些虚拟机资源使用率高,哪些虚拟机闲置未使用资源,以及云脑中剩余资源数量;
第六、根据监控到的资源使用情况,动态使用云脑中剩余的资源,分配给因提供云应用的高负载的虚拟机;
第七、若用户提出使用某一云应用的请求,云脑会自主的选择空闲或者负载低的虚拟机提供云应用;
第八、当用户提供使用某一云应用的请求时,云脑会鉴别用户是否有权限访问这一云应用;若有权限则提供云应用,否则云脑不提供云应用给用户使用。
本发明能屏蔽底层具体的物理细节,把大量虚拟机和应用组织成一个个逻辑单位,弹性的分配虚拟机资源。
附图说明
图1是本发明云脑管理示例图;
图2是本发明云脑提供云应用流程图;
图3是本发明云脑动态管理虚拟机资源流程图。
具体实施方式
下面用最佳的实施例对本发明做详细的说明。
基于云应用及虚拟机资源管理的云脑,包括:
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