[发明专利]一种基于虚拟集群的应用效能评估方法

说明书

技术领域

本发明涉及云计算领域，特别是一种基于虚拟集群的应用效能评估方法。

背景技术

随着云计算的发展，企业或机构应用都有往虚拟机迁移的趋势。在应用运行的过程中，需要定期对现有运行的应用进行统计、评估和分析，例如：企业需要按月度、季度、半年度、年度等进行应用的效能评估，以了解某个应用的情况；并且为应用的后续发展决策提供支持。效能高的应用表示用户数量多，产生的效果好，需要对其增加虚拟机；效能低的应用考虑是否减少其虚拟机数量，避免资源浪费。

目前，对于基于虚拟机的应用特别是在虚拟集群下运行的应用效能的评估没有有效且准确的方法，一般都是通过人工收集应用的访问量和虚拟机消耗的资源来判断能效的高与低。

采用现有的方法来评估应用能效，存在以下的缺陷：

一是手工收集数据工作量大，虚拟集群下的应用对应多台虚拟机，数据收集点比较零散，收集方法不直观；

二是判断方法不科学，没有专门的统计指标用于判断能效的高低，光凭应用的访问量和虚拟机消耗的资源来判断过于主观。

为了避免因人工手机应用的访问量和虚拟机消耗资源来判断能效的高与低造成的手工收集数据工作流大，手机方法零散，手机防范不直观，缺乏专门的 统计指标的判断防范不科学，判断过于主观等问题，需要一种能综合考虑各种相关因素，能量化平涂基于虚拟集群的应用效能的方法。

发明内容

本发明解决的技术问题在于提供一种基于虚拟集群的应用效能评估方法；解决通过人工收集应用的访问量和虚拟机消耗的资源来判断能效的高与低所存在的问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案是：

所述的方法包括如下步骤：

步骤1：根据云平台物理服务器硬件的参数计算平台的理论能效基准值PV(CPU)和PV(内存)；

步骤2：在虚拟集群创建后，根据应用所在虚拟集群中所有虚拟机占用的CPU和内存的值计算应用总基准能耗PV1，PV1＝[PV(CPU)*CPU核数+PV(内存)*内存大小]/2；

步骤3：在虚拟集群运行时，根据虚拟集群中前端服务器的日志统计特定时间段的总访问量pvcount；

步骤4：计算统计周期内应用的实际能效PV2，PV2＝pvcount/rt，rt为统计周期长度天数；

步骤5：计算应用实际能效与应用总基准能耗之间的比值PV＝(PV2/PV1)*100％；

步骤6：重复步骤2到步骤5计算平台下其他虚拟集群应用的能效比，比较不同能效，量化评估不同虚拟集群应用的效能；能效比高表示应用的效能高，否则应用的效能较低。

所述PV是PV(page view)即页面浏览量；

所述的PV(CPU)表示云平台每CPU核每天的基准理论值，PV(CPU)＝200个/核/天*α；表示每个CPU可支持200个PV访问量；其中α为变量因子，用于调配理论值200；0≤α≤1；

PV(内存)表示云平台每GB内存每天的基准理论值，PV(内存)＝200个/G/天*β；表示每G内存可支持200个PV访问量。其中β为变量因子，用于调配理论值200；0≤β≤1；

理论值、α和β可配置。

能效是指为各个用户提供的服务与所使用的总资源量之比，即云平台提供多少CPU、内存给用户业务应用使用，用户的业务应用是否充分使用云平台提供的资源；能效百分比值分五个等级，1表示能效比80％以上，业务应用充分使用云平台提供资源，可扩充资源，以便更好的支持；2表示能效比60-80％以上，业务应用资源使用适中；3表示能效比40-60％，业务应用使用达到平均水平；4表示能效比20-40％，业务应用低于平均水平；5表示能效比20以下,业务应用可缩减当前资源，以便提供其他业务应用使用。

本发明通过前端服务器的日志统计特定时间段的总访问量，可以从根本上解决手工收集数据工作量大，虚拟集群下的应用对应多台虚拟机，数据收集点比较零散，收集方法不直观的问题.二是数据收集都集中在前端服务器上，完全可通过自动化完成；三是充分考虑了访问、资源消耗量与应用效能之间的关系，是一种科学客观的评估方法；四是通过实际PV值与理论PV值之间的比值百分数做了量化，在实际应用中具有很强的可行性。

附图说明

下面结合附图对本发明进一步说明：

图1为本发明方法流程图；

具体实施方式