[发明专利]虚拟机弹性伸缩方法及装置有效
| 申请号: | 201410051843.4 | 申请日: | 2014-02-14 |
| 公开(公告)号: | CN103810020B | 公开(公告)日: | 2017-08-29 |
| 发明(设计)人: | 李新笼 | 申请(专利权)人: | 华为技术有限公司 |
| 主分类号: | G06F9/455 | 分类号: | G06F9/455 |
| 代理公司: | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙)11277 | 代理人: | 刘新宇 |
| 地址: | 518129 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 虚拟机 弹性 伸缩 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及通信领域,尤其涉及一种虚拟机弹性伸缩方法及装置。
背景技术
通信领域云计算弹性伸缩服务可以根据用户定义的条件扩展伸缩组中虚拟机(英文:Virtual Machine,缩写:VM)的数量。伸缩组是一组功能相同的虚拟机集合,使用云计算弹性伸缩服务,用户可以确保伸缩组内的虚拟机实例数量在需求峰值期实现无缝增长以保持性能,也可以在需求平淡期自动减少伸缩组内的虚拟机实例数量,以最大程度降低成本。
现有云计算弹性伸缩服务包含两个模块:伸缩决策模块和虚拟机管理模块,伸缩决策模块用于决策是否要扩容或减容伸缩组内的虚拟机,并将伸缩决策发送给虚拟机管理模块通知虚拟机管理模块扩容或减容虚拟机,虚拟机管理模块负责具体的创建、删除虚拟机,虚拟机上电、下电等操作。当伸缩决策为扩容虚拟机时,需要涉及创建虚拟机、启动操作系统、启动应用程序步骤,扩容一个虚拟机少则花费数分钟,多则花费一个小时以上,导致虚拟机扩容期间虚拟机超负载运行,不能快速响应业务需求。
发明内容
技术问题
有鉴于此,本发明要解决的技术问题是,现有技术中扩容虚拟机需要的时间过长,导致虚拟机扩容期间虚拟机超负载运行,不能快速响应业务需求的问题。
解决方案
为解决上述技术问题,根据本发明一实施例,在第一方面提供一种虚拟机弹性伸缩方法,包括:
当伸缩组的伸缩决策为扩容虚拟机时,从用于存储休眠状态虚拟机的虚拟机实例缓冲模块中激活所述休眠状态虚拟机,以增加所述伸缩组中的虚拟机;
其中,所述虚拟机实例缓冲模块通过保存所述休眠状态虚拟机的内存数据,来存储所述休眠状态虚拟机,所述激活所述休眠状态虚拟机包括将所述休眠状态虚拟机的内存数据恢复到所述休眠状态虚拟机所在服务器的内存中,并将所述休眠状态虚拟机上电。
在一种可能的实施方式中,所述方法还包括:
创建所述用于存储休眠状态虚拟机的虚拟机实例缓冲模块。
在一种可能的实施方式中,在所述创建所述用于存储休眠状态虚拟机的虚拟机实例缓冲模块之后,还包括:
当所述伸缩组的伸缩决策为增加所述虚拟机实例缓冲模块中的休眠状态虚拟机时,启动虚拟机,将启动的虚拟机的内存数据保存在所述虚拟机实例缓冲模块中,并将所述启动的虚拟机下电,以将所述启动的虚拟机休眠并存储在所述虚拟机实例缓冲模块中。
在一种可能的实施方式中,所述当所述伸缩组的伸缩决策为增加所述虚拟机实例缓冲模块中的休眠状态虚拟机时,在所述启动虚拟机之前,所述方法还包括:确定所述虚拟机实例缓冲模块中存储的所述休眠状态虚拟机的个数是否小于预设的上限,如果小于,则执行所述启动虚拟机的步骤。
在一种可能的实施方式中,在所述创建所述用于存储休眠状态虚拟机的虚拟机实例缓冲模块之后,还包括:
当所述伸缩组的伸缩决策为减容虚拟机时,将所述伸缩组中待减容的虚拟机的内存数据保存在所述虚拟机实例缓冲模块中,并将所述伸缩组中待减容的虚拟机下电,以将所述伸缩组中待减容的虚拟机休眠并存储在所述虚拟机实例缓冲模块中。
在一种可能的实施方式中,所述当所述伸缩组的伸缩决策为减容虚拟机时,在所述将所述伸缩组中待减容的虚拟机的内存数据保存在所述虚拟机实例缓冲模块中之前,所述方法还包括:确定所述虚拟机实例缓冲模块中存储的休眠状态虚拟机个数是否小于所述预设的上限,如果小于,则执行所述将所述伸缩组中待减容的虚拟机的内存数据保存在所述虚拟机实例缓冲模块中的步骤。
在一种可能的实施方式中,所述方法还包括:
对采集到的所述伸缩组中的虚拟机的监控数据进行处理,得到所述伸缩组的伸缩数据;
根据所述伸缩组的伸缩数据,确定所述伸缩组的伸缩决策。
在一种可能的实施方式中,根据所述伸缩组的伸缩数据,确定所述伸缩组的伸缩决策包括:
当所述伸缩组的伸缩数据大于预设的休眠阈值而小于预设的扩容阈值时,确定所述伸缩组的伸缩决策为所述增加所述虚拟机实例缓冲模块中的休眠状态虚拟机。
在一种可能的实施方式中,根据所述伸缩组的伸缩数据,确定所述伸缩组的伸缩决策包括:
当所述伸缩组的伸缩数据大于预设的扩容阈值时,确定所述伸缩组的伸缩决策为所述扩容虚拟机。
在一种可能的实施方式中,根据所述伸缩组的伸缩数据,确定所述伸缩组的伸缩决策包括:
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