[发明专利]集群管理方法、服务器集群以及服务器

说明书

本申请提供了一种集群管理方法、服务器集群以及服务器。在该方法中，针对集群E启动的场景，该集群管理方法可以使得集群S在启动集群E时是自动启动的，在完成户名以及密码的设置之后，不用重新启动集群E即可使得该集群E可以正常运行。针对集群E扩容的场景，新增的E节点可以自动加入到集群E中，实现自动且安全扩容。针对集群E缩容的场景，通过删除S节点即可实现删除E节点，在删除S节点时仍然可以保证集群E的可用性，实现自动且安全缩容。

技术领域

本申请涉及集群管理技术领域，尤其涉及集群管理方法、服务器集群以及服务器。

背景技术

docker swarm是docker提供的集群管理工具。其可以将docker主机池(包括至少两个主机)转变为单个虚拟docker主机。docker swarm提供了标准的docker程序接口(application programming interface，API)，所有任何已经与docker守护程序通信的工具都可以使用docker swarm轻松地扩展到多个主机。docker swarm相较于k8s十分轻量，对于中小规模的应用场景特别适用。

该docker swarm可以部署至少一个集群，其也可以被称为docker swarm集群。例如，该docker swarm集群中可以部署elasticsearch集群。该elasticsearch集群是一个分布式、表征性状态转移(representational state transfer，REST)风格的搜索和数据分析引擎，也可以成为RESTful风格的搜索和数据分析引擎。该elasticsearch集群与filebeat、kibana就形成了EFK软件栈，他们三个共同形成了一个强大的生态圈，filebeat负责数据的采集，处理(丰富数据，数据转换等)，kibana负责数据展示、管理、监督及应用等。elasticsearch集群处于最核心的位置，它可以帮我们对数据进行快速地搜索及分析。该elasticsearch集群可以用于信息检索、日志运维全观测、数据检索加速与分析等场景。elasticsearch集群中包括至少一个节点(可以称为elasticsearch节点)。elasticsearch节点可以看作运行在swarm集群上的实例以使得elasticsearch集群提供服务，例如提供信息检索、日志运维全观测、数据检索加速与分析等服务。elasticsearch集群启动后，在elasticsearch集群提供服务的过程中，通常涉及elasticsearch集群中elasticsearch节点的伸缩变更。该伸缩变更可以包括elasticsearch节点的增加(扩容)以及减少(缩容)中的一个或者多个。

现阶段，elasticsearch集群的启动以及伸缩变更时部分步骤不是自动化的，而是需要技术人员介入。且，进行伸缩变更时容易导致elasticsearch集群不可用。如何使得elasticsearch集群更自动化启动，以及在提供服务的过程中自动化伸缩变更，且伸缩变更时保证elasticsearch集群仍然可用是值得讨论的。

发明内容

本申请提供了一种集群管理方法、服务器集群以及服务器，可以保证集群的高可用性。

第一方面，本申请提供了一种集群管理方法，该方法包括：第一集群在接收到节点配置请求的情况下，对该第一集群中的第一目标节点进行相应的操作，该第一集群中部署有第二集群，该第一集群包括至少一个第一类节点，该第二集群包括至少一个第二类节点，该第二类节点部署在该第一类节点中；在监听到该第一集群存在目标事件的情况下，第二集群对至少一个第二目标节点进行选主投票配置，该目标事件包括该第一集群对该第一目标节点进行目标操作而产生的事件；该第二目标节点包括部署在该第一目标节点中的第二类节点；该第一集群利用选主投票配置后的该第二集群提供服务。