[发明专利]任意工作负载在超融合节点之间的分配

说明书

本申请涉及任意工作负载在超融合节点之间的分配。示例实施方式涉及超融合负载。在示例中，为超融合系统定义一组系统特性。然后，对在计算系统上运行的任意工作负载的多个分量分别进行建模。建模将该多个分量转换成多个相应的超融合负载。然后，在满足该组系统特性的一组超融合节点之间分配该多个相应的超融合负载。

背景技术

超融合系统允许各种信息技术资源(诸如计算资源、存储资源、联网资源和虚拟化资源)紧密集成在通常由单个供应商支持的单个软件驱动的装置中。然后使用通用工具集(toolset)将这些资源作为单个系统进行管理。

通常，超融合系统包括基本单元或节点，并且可以通过添加一个或多个附加的超融合节点被容易地缩放以创建共享计算资源和存储资源的池。因此，超融合系统可以提供公共云基础设施的灵活性，同时允许消费者保持对硬件的控制。

附图说明

图1示出本公开的示例尺寸调整系统的框图；

图2示出本公开的另一示例性尺寸调整系统的框图；

图3示出诸如可以结合图1的系统或图2的系统显示的图形用户接口的示例屏幕截图；

图4示出用于在超融合节点之间分配任意工作负载的示例方法的流程图；

图5示出用于在超融合节点之间分配任意工作负载的另一示例方法的流程图；以及

图6描绘可以转换成能够执行本文描述的功能的机器的示例计算机的高层次框图。

具体实施方式

本公开广泛地描述了用于在超融合节点之间分配任意工作负载的装置、方法和非暂时性计算机可读介质。如上所述，超融合系统允许各种信息技术资源(诸如计算资源、存储资源、联网资源和虚拟化资源)紧密集成在单个软件驱动的装置(“节点”)中，在一些示例中，该单个软件驱动的装置(“节点”)可以由单个供应商支持。

调整超融合系统的尺寸，即确定要提供多少节点来处理当前在现有的非超融合系统上运行的工作负载，是一个挑战。由于超融合系统中的数据流、存储、备份和保留的优化，工作负载在超融合节点上以完全不同的方式运行。因此，存在与预测运行任意复合工作负载需要多少超融合节点相关联并且还与预测任意复合工作负载如何加载一组超融合节点相关联的挑战。当超融合系统可以以多种不同的配置可用时尤其如此，这使得在所有可能的配置上的跟踪性能差异变得更加困难。此外，资源消耗是任意的或不可预测的工作负载(例如，几乎没有工作负载的资源消耗的先验知识)可能使尺寸调整(sizing)过程进一步复杂化。

本公开的示例使用描述直接从非超融合系统收集的工作负载的属性(例如，CPU使用、存储器使用、管理程序/系统开销等)的详细工作负载统计信息(statistics)来对现有的工作负载(例如，在现有的非超融合系统上运行的工作负载)进行建模。工作负载的某些属性可能不是先验已知的。工作负载的不同分量(component)(例如，在虚拟化工作负载的情况下的虚拟机、进程、容器等，或者在非虚拟化工作负载的情况下没有管理程序的裸机安装等)被分别建模，并且然后使用描述超融合系统的期望容量和性能(例如，CPU性能、存储器性能等)的一组系统特性将用于每个分量的模型转换为超融合系统上的“超融合”负载，以调整超融合系统的尺寸。工作负载的被建模的分量表示用于服务该分量的一小部分超融合系统。接下来，在满足该组系统特性的一组超融合节点之间分配被建模的分量，其中分配遵循一组约束。可以针对超融合系统的多个不同的硬件配置、逻辑配置和/或软件配置执行该分配。例如，不同的硬件配置可以部署以不同方式连接的、不同尺寸的不同节点。不同的逻辑配置可以使用不同地执行的不同算法。不同的软件配置可以使用软件程序或应用程序的不同发布或版本，其中不同的发布或版本不同地执行。推荐(recommendation)可以识别最好地符合某些所述准则(例如，超融合系统的使用、成本等)的特定硬件配置以及关于工作负载将如何在特定硬件配置上运行的预测。例如，该推荐可以识别给定硬件配置的多少节点被用于充分支持工作负载。