[发明专利]一种应用于数据中心的运维方法和运维设备

说明书

本发明实施例提供一种应用于混合云数据中心的运维方法。混合云数据中心的私有云节点，根据私有云节点在N个维度的服务质量评价值获得综合评价值后，向部署在混合云数据中心的公有云节点上的预测模块发送多个历史数据，其中，每一个历史数据为根据该私有云节点的N个维度的服务质量评价值获得的综合评价值。公有云节点接收多个历史数据，根据多个历史数据对私有云节点的综合评价值进行预测。本方法利用共有节点来预测私有云节点的综合评价值，相较于在私有云节点上完成的预测，可以引入更多的综合评价值的历史数据，进行更大规模的计算，实现了准确度更高、时延更低的更高效的运维。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种应用于数据中心的运维方法和运维设备。

背景技术

运维是指通过一系列步骤和方法，管理与维护数据中心和/或数据中心的服务的过程。数据中心所提供的服务包括IT、软件和互联网相关的服务，也包括其他服务。数据中心通常部署有运维设备。运维设备用于对用户提供运维服务。运维服务包括对数据中心的运维，例如，对数据中心进行实时监控、故障处理、容量管理、应用部署等。

运维设备所提供的运维服务的重要功能之一是对数据中心的服务质量的监测，此外，运维设备的很多功能的实现也依赖于运维设备对数据中心的服务质量的监测。服务质量(QoS，Quality of Service)表征用户对数据中心提供的服务的满意程度，用来衡量数据中心的服务质量。服务质量的高低可由服务质量评价值来衡量。运维设备通过对数据中心的资源的监控进而实现对数据中心的服务质量评价值的监测。除此之外，根据监测得到的服务质量评价值的动态曲线，还可以根据服务质量评价值的变化趋势对服务质量评价值的值进行预测，从而利用服务质量评价值的预测值来进行数据中心的运维，例如数据中心故障的预测。

通常情况下，对数据中心的服务质量评价值进行预测需要大量的计算资源和存储资源。当数据中心是混合云数据中心，对混合云数据中心的私有云节点的服务质量指标进行预测时，私有云节点的计算资源和存储资源往往不足以支撑预测所需的运算量和存储空间，因此私有云上节点的运维设备无法实现对私有云节点的服务质量指标的预测。

发明内容

第一方面，本发明实施例提供一种应用于数据中心的运维方法，该数据中心包括私有云节点和公有云节点。方法包括：该公有云节点接收该私有云节点发送的多个历史数据，每一个历史数据为根据该私有云节点的N个维度的服务质量评价值获得的综合评价值，其中，该N个维度的服务质量评价值分别表征该私有云节点在该N个维度的服务质量，N为不小于2的整数；该公有云节点根据该多个历史数据对该私有云节点的综合评价值进行预测，得到预测值；该公有云节点确定该预测值满足告警规则；响应上述确定，该公有云节点发送告警消息至该私有云节点。

在本发明实施例提供的运维方法中，私有云节点通过将综合评价值的历史数据发送至公有云节点，利用了公有云节点的计算能力来预测综合评价值，从而对私有云节点进行故障发生之前的预警和运维。由于公有云节点比私有云节点具有更强大的计算能力和存储能力，因此，本发明实施例利用共有节点来预测私有云节点的综合评价值的方式，相较于在私有云节点上完成的预测，可以引入更多的综合评价值的历史数据，进行更大规模的计算。从而，提高了预测的准确性，且计算速度更快，为数据中心提供了一种更高效、准确的运维方式。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，该私有云节点包括用于提供云服务的物理设备，该N个维度的服务质量包括云服务的服务质量和该物理设备的服务质量。

引入不同维度的多个服务质量评价值，从资源提供的服务、提供服务的资源的工作状态等多个维度，对私有云节点的服务质量进行考察或者监测，使得对私有云节点的运维更加精确，更能有全面地反应私有云节点的服务质量。

结合第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，该方法还包括：该私有云节点根据该私有云节点在第一时间段内的该N个维度的服务质量评价值得到该多个历史数据中的第一历史数据。