[发明专利]一种面向关键任务计算机集群的弹性监控方法在审

专利信息
申请号: 201510419779.5 申请日: 2015-07-17
公开(公告)号: CN105024880A 公开(公告)日: 2015-11-04
发明(设计)人: 王慧强;戴秀豪;冯光升;吕宏武;林俊宇 申请(专利权)人: 哈尔滨工程大学
主分类号: H04L12/26 分类号: H04L12/26;H04L12/24
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要:
搜索关键词: 一种 面向 关键 任务 计算机 集群 弹性 监控 方法
【权利要求书】:

1.一种面向关键任务计算机集群的弹性监控方法,其特征在于:包括以下步骤,

步骤一:为集群中的主节点设置一个管理系统,为每个子节点分配一个监控代理,子节点的监控代理负责采集各自节点的监控数据,并发送给主节点的管理系统,监控数据包括:CPU利用率、内存利用率、cache未命中率、CPU温度、虚拟内存、网络带宽使用率、CPU电压、I/O状态、硬盘状态和重要端口;

步骤二:主节点的管理系统根据接收监控代理的监控数据,在每个监控周期开始时,计算出集群每个节点的最大负载,节点的最大负载为其CPU利用率、内存利用率以及网络带宽使用率三项的平均值,如果子节点最大负载大于70%,则进入步骤三;如果子节点最大负载小于等于70%且大于30%,则进入步骤四;如果子节点最负载小于等于30%进入步骤五;

步骤三:主节点的管理系统采取高负载监控方法对子节点进行监控,进入步骤六;

步骤四:主节点的管理系统采取正常负载监控方法对子节点进行监控,进入步骤六;

步骤五:主节点的管理系统采取低负载监控方法对子节点进行监控,进入步骤六;

步骤六:返回步骤一,直到任务结束。

2.根据权利要求1所述的一种面向关键任务计算机集群的弹性监控方法,其特征在于:所述的高负载监控方法为:

(1)子节点的监控代理对节点进行监控,监控数据为CPU利用率、内存利用率、cache未命中率、CPU温度、虚拟内存和网络带宽使用率,将监控数据临时存储在本地节点的存储空间内;

(2)子节点的监控代理每隔t秒发送一个心跳包给主节点的管理系统,告知主节点该子节点处于正常工作状态;

(3)如果子节点的监控代理监控到CPU利用率、内存利用率、cache未命中率、CPU温度、虚拟内存、网络带宽使用率中的一个或多个数据超出阈值,子节点的监控代理立刻向主节点发送该条异常状态信息,主节点的管理系统将接收的子节点的异常信息,向管理人员发出警报。

3.根据权利要求1所述的一种面向关键任务计算机集群的弹性监控方法,其特征在于:所述的正常负载监控方法为:

(1)子节点监控代理查看本地是否存在临时存储的监控数据文件,如果存在临时存储的监控数据,则打包发送给主节点的管理系统,并删除已发送的临时存储文件;

(2)管理系统告知该子节点的监控代理对节点进行全面监控,监控的数据包括:CPU利用率、内存利用率、cache未命中率、CPU温度、虚拟内存、网络带宽使用率、CPU电压、I/O状态、硬盘状态和重要端口;

(3)如果子节点的监控代理监控到CPU利用率、内存利用率、cache未命中率、CPU温度、虚拟内存、网络带宽使用率中的一个或多个数据超出阈值,子节点的监控代理立刻向主节点发送该条异常状态信息,主节点的管理系统将接收的子节点的异常信息,向管理人员发出警报;

(4)主节点的管理系统根据子节点的监测数据,判断是否有I/O响应超时、硬盘读写故障、CPU电压超出阈值或者重要端口被非法占用的异常情况,如果出现异常,主节点的管理系统向管理人员发出警报。

4.根据权利要求1所述的一种面向关键任务计算机集群的弹性监控方法,其特征在于:所述的低负载监控方法为:

(1)子节点监控代理查看本地是否存在临时存储的监控数据文件,如果存在临时存储的监控数据,则打包发送给主节点的管理系统,并删除已发送的临时存储文件;

(2)主节点的管理系统告知子节点的监控代理对子节点进行全面监控,监控的数据包括:CPU利用率、内存利用率、cache未命中率、CPU温度、虚拟内存、网络带宽使用率、CPU电压、I/O状态、硬盘状态、重要端口;

(3)如果子节点的监控代理监控到CPU利用率、内存利用率、cache未命中率、CPU温度、虚拟内存、网络带宽使用率中的一个或多个数据超出阈值,子节点的监控代理立刻向主节点发送该条异常状态信息,主节点的管理系统将接收的子节点的异常信息,向管理人员发出警报;

(4)主节点的管理系统根据子节点的监测数据,判断是否有I/O响应超时、硬盘读写故障、CPU电压超出阈值或者重要端口被非法占用的异常情况,如果出现异常,主节点的管理系统向管理人员发出警报;

(5)主节点的管理系统根据子节点的监测数据计算不健康程度P:

P=(λ1w1W1+λ2w2W2+λ3w3W3+λ4w4W4+λ5w5W5+λ6w6W6)*100]]>

其中CPU利用率w1、内存利用率w2、cache未命中率w3、CPU温度w4、虚拟内存w5、网络带宽使用率w6,W1、W2、W3、W4、W5、W6分别是CPU利用率、内存利用率、cache未命中率、CPU温度、虚拟内存、网络带宽使用率的事先规定阈值,λ1、λ2、λ3、λ4、λ5、λ6分别为以上监测数据的权重;

如果不健康程度大于阈值,主节点的管理系统向管理人员发出警报。

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