[发明专利]一种应用容器扩展引擎平台在审
申请号: | 202111288419.8 | 申请日: | 2021-11-02 |
公开(公告)号: | CN114185639A | 公开(公告)日: | 2022-03-15 |
发明(设计)人: | 刘坤 | 申请(专利权)人: | 北京银盾泰安网络科技有限公司 |
主分类号: | G06F9/455 | 分类号: | G06F9/455;G06F9/50;G06N3/10;G06N3/08 |
代理公司: | 北京冠和权律师事务所 11399 | 代理人: | 陈彦朝 |
地址: | 100000 北京市通州区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 应用 容器 扩展 引擎 平台 | ||
本发明提供了一种应用容器扩展引擎平台,其包括:数量确定模块,用于获取服务器的当前运行负载数据,并基于所述当前运行负载数据确定扩展副本量;扩展模块,用于通过扩展引擎根据所述扩展副本量对初始应用容器进行复制扩展,得到目标应用容器;检测模块,用于对所述目标应用容器的运行数据进行检测,并基于检测结果对所述目标应用容器进行调整,完成对初始应用容器的扩展。通过根据实时监测到的服务器的负载运行数据,快速对应用容器进行扩展或缩减,同时及时将内部的资源进行部署,节省了大量时间,为应用的可用性提供了保障。
技术领域
本发明涉及应用容器扩展技术领域,特别涉及一种应用容器扩展引擎平台。
背景技术
目前,扩展引擎可以将一个应用拆分成多个独立的、具有业务属性的服务,每个服务运行在独立的进程中,服务间通过轻量级的通信机制互相协作,从而为终端用户提供业务价值;
作为开源的应用容器引擎,Docker容器使得开发人员能够把应用及其依赖包封装至可移植的Docker容器中,然后将Docker容器发布到存在Docker容器环境的Linux机器上;
基于目前现有的Docker容器编排部署技术构建的Docker容器集群,并不能根据实时的Docker容器负载情况自动调整资源,导致Docker容器集群在运行阶段负载能力不足。而部署Docker容器的过程包含下载镜像,部署镜像,启动Docker容器等一系列操作。当发现当前Docker容器资源不能满足负载需求时才开始申请资源,由于下载镜像等操作会导致部署新Docker容器的过程非常耗费时间,那么,在这段时间里,应用的可用性将无法得到保证。
因此,本发明提供了一种应用容器扩展引擎平台,通过根据实时监测到的服务器的负载运行数据,快速对应用容器进行扩展或缩减,同时及时将内部的资源进行部署,节省了大量时间,为应用的可用性提供了保障。
发明内容
本发明提供一种应用容器扩展引擎平台,用以通过根据实时监测到的服务器的负载运行数据,快速对应用容器进行扩展或缩减,同时及时将内部的资源进行部署,节省了大量时间,为应用的可用性提供了保障。
本发明提供了一种应用容器扩展引擎平台,包括:
数量确定模块,用于获取服务器的当前运行负载数据,并基于所述当前运行负载数据确定扩展副本量;
扩展模块,用于通过扩展引擎根据所述扩展副本量对初始应用容器进行复制扩展,得到目标应用容器;
检测模块,用于对所述目标应用容器的运行数据进行检测,并基于检测结果对所述目标应用容器进行调整,完成对初始应用容器的扩展。
优选的,一种应用容器扩展引擎平台,数量确定模块,包括:
指令获取单元,用于获取管理终端发送的数据采集指令,其中,所述数据采集指令包括目标服务器类型以及待采集数据类型;
运行状态确定单元,用于基于所述数据采集指令获取所述目标服务器的运行状态,并基于所述运行状态判断所述目标服务器是否正常运行;
数据采集单元,用于当判定所述目标服务器正常运行时,基于所述数据采集指令对所述目标服务器的运行负载数据进行采集,否则,判定运行负载数据采集失败。
优选的,一种应用容器扩展引擎平台,数量确定模块,还包括:
数据获取单元,用于获取服务器的当前运行负载数据,并将所述当前运行负载数据分为测试集和训练集;
模型搭建单元,用于构建神经网络模型,并基于所述训练集对所述神经网络模型进行训练,得到目标神经网络模型;
负载值确定单元,用于基于所述目标神经网络模型对所述测试集进行分析处理,得到所述测试集对应的负载值,其中,所述负载值用于表征当前请求访问服务器的访问量。
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