[发明专利]视频云平台负载均衡方法及视频云平台负载均衡调度器

说明书

技术领域

本发明涉及视频云平台技术，特别涉及一种视频云平台负载均衡方法及 视频云平台负载均衡调度器。

背景技术

随着互联网的兴起，特别是近些年移动互联网的蓬勃发展，人们对视频 流媒体需求量大幅度增加，其技术也迅速发展。视频流媒体较普通的文本数 据来说，有流量大、带宽要求高、实时性要求高等特点，流媒体服务器常常 会遇到负载压力大反应慢等问题。构建视频云平台，并执行相应的负载均衡 调度是解决这个问题的常见方法。由于所述视频流媒体的特殊性，传统的负 载均衡技术无法实现好的负载均衡效果。传统负载均衡存在的问题，主要有： 静态负载均衡算法，简单易实现，但是负载效果往往不好，极易发生集群倾 斜问题；而完全动态的负载均衡算法，相对静态负载方法而言负载效果有小 幅提升，但是实现相对复杂，并且已有的动态负载均衡算法考虑负载信息过 于单一，同时频繁的信息动态采集容易成为整个系统新的瓶颈。

发明内容

本发明解决的问题是提供了一种视频云平台负载均衡方法及视频云平台 负载均衡调度器，以解决现有技术中视频流媒体的高并发大流量下服务器负 载压力大反应慢的技术问题。

为解决上述问题，本发明实施例提供了一种视频云平台负载均衡方法， 包括：

获取各视频服务器节点当前时刻的自身瞬时负载状态，并计算各节点的 瞬时负载值；

针对已存储的各服务器节点的历史负载大数据信息，从而得到历史负载 参考值；

依据所述瞬时负载值和历史负载参考值计算综合负载值；

设置负载等级阈值，根据综合负载值和负载等级阈值确定各服务器节点 等级。

可选地，还包括：

确认负载等级为最轻并存在服务器节点的等级为最优负载等级，轮询并 确定最优负载等级的服务器节点集合；

在最优负载等级的服务器节点集合里执行循环轮叫负载调度。

可选地，针对存储的历史各服务器节点的负载大数据信息，进行实时分 布式计算得到历史负载参考值。

可选地，采用粗糙集理论中的乘积平法进行加权，获取瞬时负载值。

可选地，执行循环轮叫调度，以轮询的方式依次将所有负载请求调度给 所有视频服务器节点。

本发明还提供了一种视频云平台负载均衡调度器，包括：瞬时负载值获 取单元、历史负载参考值获取单元、综合负载值获取单元、服务器节点等级 获取单元；

瞬时负载值获取单元获取各视频服务器节点当前时刻的自身瞬时负载状 态，并计算各节点的瞬时负载值；

历史负载参考值获取单元根据已存储的各服务器节点的历史负载大数据 信息，从而得到历史负载参考值；

综合负载值获取单元从瞬时负载值获取单元、历史负载参考值获取单元 获取瞬时负载值和历史负载参考值，依据所述瞬时负载值和历史负载参考值 计算综合负载值；

服务器节点等级获取单元设置有负载等级阈值，根据综合负载值和负载 等级阈值确定各服务器节点等级。

可选地，还包括：最优服务器集合确定单元，确认负载等级为最轻并存 在服务器节点的等级为最优负载等级，轮询并确定最优负载等级的服务器节 点集合。

可选地，还包括：调度单元，在最优负载等级的服务器节点集合里执行 循环轮叫负载调度。

可选地，针对存储的历史各服务器节点的负载大数据信息，进行实时分 布式计算得到历史负载参考值。

可选地，采用粗糙集理论中的乘积平法进行加权，获取瞬时负载值。

与现有技术相比，本技术方案具有以下优点：

本发明实施例，负载均衡调度器获取集群中服务器节点当前的负载状态 并计算其瞬时负载和对各节点历史负载大数据信息分布式实时计算其历史负 载参考值，从而进一步得到各服务器节点的综合负载值。根据粗糙集理论确 定负载等级，并根据确定的负载等级，确定最优负载等级，并在最优的负载 等级中服务器节点集合中执行循环轮叫负载调度，从而提高了视频云平台的 负载均衡的效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有 技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附 图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创 造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。