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CN108519917A - 一种资源池分配方法和装置 - Google Patents

一种资源池分配方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种资源池分配方法和装置。该方法包括：根据硬件资源的资源信息，将硬件资源划分到不同类型的逻辑资源池；根据任务的类型，将所述任务下发到对应类型的逻辑资源池，并在所述逻辑资源池中的硬件资源上运行。本发明先对物理硬件资源进行资源池划分，并且在划分资源池时，使每个资源池具有一个类型，在分配任务时，将任务按照类型分配给对应的资源池，做到了感知资源共享平台和任务的特征，在时间和空间上使结合两者，有效提高了资源共享平台的资源利用率。

Description

一种资源池分配方法和装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种资源池分配方法和装置。
背景技术
典型的资源共享平台为数据中心(Data Center)，比如：Amazon云、Google云、阿里云等。每个数据中心都有成千上万的多品牌或多系列的服务器，这些服务器通过互联形成资源共享平台。
在大数据时代，在资源共享平台上，通常会有百万级的任务同时运行。在资源有限的今天，资源共享平台使用资源超卖的方式来避免资源浪费，以图1为例说明资源超卖方式的工作原理。资源超卖是指在单台服务器上，资源共享平台分配给任务的资源量总和大于服务器的容量。由于任务运行时占用的资源在部分时间远小于资源分配量，所以即使这些任务的分配量总和大于服务器容量，在任务执行时服务器也能满足任务的资源需求。借助于资源超卖，服务器上同时执行的任务大于非超卖时的任务量。
在现有技术中，不同的任务对资源的需求不同，不同的资源(如不同的服务器品牌或系列等)对同一任务的影响很大，当然，即便是同一任务，在不同时间也可能存在不同的资源需求，然而，资源超卖方式虽然在一定程度上避免了资源浪费，但是却不能按照任务的需求合理分配资源，无法有效提升资源利用率。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种资源池分配方法和装置，用以解决现有技术中资源利用率低的问题。
为了解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案来解决的：
本发明提供了一种资源池分配方法，包括：根据硬件资源的资源信息，将硬件资源划分到不同类型的逻辑资源池；根据任务的类型，将所述任务下发到对应类型的逻辑资源池，并在所述逻辑资源池中的硬件资源上运行。
其中，根据硬件资源的资源信息，将硬件资源划分到不同类型的逻辑资源池，包括：设置多个具有不同超卖比的超卖资源池；根据硬件资源的性能信息，将硬件资源划分到不同的超卖资源池。
其中，根据硬件资源的资源信息，将硬件资源划分到不同类型的逻辑资源池，包括：在每个超卖资源池中，根据硬件资源的配置信息和性能信息，将硬件资源划分到所述超卖资源池中的不同子资源池。
其中，在将所述任务下发到对应类型的逻辑资源池之后，还包括：监测所述逻辑资源池中的任务；在所述任务满足预设迁移条件时，将所述硬件资源上运行的所述任务迁移到其他逻辑资源池中满足预设目标条件的硬件资源上。
其中，所述类型包括：超卖型、离线型、在线型、交互型、计算密集型、访问密集型、高输入/输出型。
本发明还提供了一种资源池分配装置，包括：划分模块，用于根据硬件资源的资源信息，将硬件资源划分到不同类型的逻辑资源池；下发模块，用于根据任务的类型，将所述任务下发到对应类型的逻辑资源池，并在所述逻辑资源池中的硬件资源上运行。
其中，所述划分模块，用于：设置多个具有不同超卖比的超卖资源池；根据硬件资源的性能信息，将硬件资源划分到不同的超卖资源池。
其中，所述划分模块，进一步用于：在每个超卖资源池中，根据硬件资源的配置信息和性能信息，将硬件资源划分到所述超卖资源池中的不同子资源池。
其中，所述装置还包括迁移模块；所述迁移模块，用于在将所述任务下发到对应类型的逻辑资源池之后，监测所述逻辑资源池中的任务；在所述任务满足预设迁移条件时，将所述硬件资源上运行的所述任务迁移到其他逻辑资源池中满足预设目标条件的硬件资源上。
其中，所述类型包括：超卖型、离线型、在线型、交互型、计算密集型、访问密集型、高输入/输出型。
本发明有益效果如下：
本发明先对物理硬件资源进行资源池划分，并且在划分资源池时，使每个资源池具有一个类型，在分配任务时，将任务按照类型分配给对应的资源池，做到了感知资源共享平台和任务的特征，在时间和空间上使结合两者，有效提高了资源共享平台的资源利用率。
附图说明
图1是现有技术中资源超卖方式的工作原理图；
图2是根据本发明第一实施例的资源池分配方法的流程图；
图3是根据本发明第二实施例的硬件资源的划分步骤流程图；
图4是根据本发明第二实施例的硬件资源的划分示意图；
图5是根据本发明第二实施例的硬件资源的划分示意图；
图6是根据本发明第三实施例的资源池分配装置的结构图。
具体实施方式
以下结合附图以及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不限定本发明。
实施例一
本实施例提供一种资源池分配方法。图2是根据本发明第一实施例的资源池分配方法的流程图。
步骤S210，根据硬件资源的资源信息，将硬件资源划分到不同类型的逻辑资源池。
资源信息，包括但不限于：CPU品牌、CPU速度、CPU利用率、内存容量、内存利用率和网络带宽。其中，随着任务运行而发生变化的资源信息可以作为性能信息，随着任务运行不会发生变化的资源信息可以作为配置信息。
所述类型，包括但不限于：超卖型、离线型、在线型、交互型、计算密集型、访问密集型、高I/O(Input/Output，输入/输出)型。
具体的，划分方式可以根据具体需求而设置。可以将具有相同资源信息的硬件资源划分到同一类逻辑资源池。例如：将内容容量为1T的硬件资源划分到访问密集型逻辑资源池中。可以将符合预设类型条件的硬件资源划分到该类型条件对应的逻辑资源池中。例如：设置速度阈值，CPU速度大于该速度阈值的硬件资源划分到计算密集型逻辑资源池。
步骤S220，根据任务的类型，将所述任务下发到对应类型的逻辑资源池，并在所述逻辑资源池中的硬件资源上运行。
任务的类型和逻辑资源池的类型相对应。
在本实施例中，在将所述任务下发到对应类型的逻辑资源池之后，监测所述逻辑资源池中的任务；在所述任务满足预设迁移条件时，将所述硬件资源上运行的所述任务迁移(转移)到其他逻辑资源池中满足预设目标条件的硬件资源上。
迁移条件可以根据具体需求设置。例如：迁移条件为任务的性能小于预设阈值，并且任务所在逻辑资源池中的硬件资源不能够满足任务的性能。
目标条件可以根据具体需求设置，例如：目标条件为逻辑资源池中的硬件资源能够使任务的性能大于等于预设阈值。
换而言之，迁移条件是指任务的性能小于预设阈值，且该任务所在的逻辑资源池不能够将任务的性能提升到预设阈值以上；目标条件为任务迁移到目标逻辑资源池中的资源可以将该任务性能提升到预设阈值以上。
例如：如果CPU密集型任务的浮点运算次数(性能)小于1G FLOPS/s(预设阈值)，而且逻辑资源池(如奔腾CPU)的CPU繁忙(平均CPU利用率在90％)，则判定该任务满足预设的迁移条件，可以将该任务迁移到硬件资源的CPU利用率小于60％(目标条件)的高性能的逻辑资源池中，比如Xeon服务器集群中。
在本实施例中，将所述任务下发到对应类型的逻辑资源池之前，可以在该逻辑资源池的硬件资源上设置虚拟机或者容器(container)，将任务下达到硬件资源后，使该任务运行在虚拟机或者容器上，在任务需要迁移时，仅需迁移任务运行的虚拟机或者容器即可。
在本实施例中，逻辑资源池中包括多个硬件资源，在将所述任务下发到对应类型的逻辑资源池之前，可以根据负载均衡算法，在逻辑资源池中确定可以运行该任务的硬件资源，然后将任务下发到该确定的硬件资源上。
本实施例先对物理硬件资源进行资源池划分，并且在划分资源池时，使每个资源池具有一个类型，在分配任务时，将任务按照类型分配给对应的资源池，做到了感知资源共享平台和任务的特征，在时间和空间上使结合两者，有效提高了资源共享平台的资源利用率。
实施例二
本实施例对硬件资源的划分进行描述。在本实施例中，设置不同层次的逻辑资源池，获得更细粒度的逻辑资源池。
图3是根据本发明第二实施例的硬件资源的划分步骤流程图。
步骤S310，设置多个具有不同超卖比的超卖资源池。
由于硬件资源的性能不同，所以能够承受的超卖比不同，为了进一步地提升资源利用率，设置多个超卖资源池，并且为每个超卖资源池对应设置超卖比。
步骤S320，根据硬件资源的性能信息，将硬件资源划分到不同超卖资源池。
例如：将性能好的硬件资源划分到超卖比大的超卖资源池，将性能差的硬件资源划分到超卖比小的超卖资源池。
步骤S330，在每个超卖资源池中，根据硬件资源的配置信息和性能信息，将硬件资源划分到所述超卖资源池中的不同子资源池。
子资源池，是在每个超卖资源池(父资源池)中，划分的更细粒度的逻辑资源池。每个子资源池具有其对应的类型。
子资源池的类型，包括但不限于：离线型、在线型、交互型、计算密集型、访问密集型、高I/O型。
在本实施例中，可以根据需要设置一个或多个父资源池以及一个或多个子资源池。
在本实施例中，每个逻辑资源池(超卖资源池和子资源池)对应一组或者多组服务器集合(硬件资源)，并且逻辑资源池之间可以对应相同的服务器。
如图4和图5所示，在资源共享平台中，设置超卖区1资源池、超卖区2资源池和超卖区3资源池；以超卖区1为例，在超卖区1中，设置计算密集资源池、访问密集资源池和高I/O资源池；服务器1～服务器3划分到计算密集资源池，服务器1～服务器3划分到访问密集资源池，即计算密集资源池的硬件资源和访问密集资源池的硬件资源重叠，4个SSD(SolidState Drives，固态硬件)服务器划分到高I/O资源池。
本实施例层次化的资源池逻辑划分方式，使资源池处理任务更具针对性，将不同的任务分配到不同的资源池，从而提高任务处理性能，将资源需求互补的任务分配到同一服务器上，提供任务处理的并发度，减少资源冲突，进而提供资源利用率。
在本实施例中，在分配任务时，根据任务的类型，找到该类型对应的逻辑资源池。在本实施例中，因为任务都可以使用资源超卖的方式执行，所以任意任务可以在任意超卖资源池中运行。
在线型任务对响应性能要求高，资源被时刻占用；
离线型任务对资源消耗大，无特殊性能要求，但需要在指定时间点前完成；
交互型任务对响应性能要求高，但资源只在用户使用时被占用；
计算密集型任务对资源运算性能要求高；
访问密集型任务对资源内存容量要求高；
高I/O型任务对接口的访问量较高。
由于各类任务存在资源占用的时间差异，因此本实施例在识别出任务类型之后，将任务下发到对应类型的逻辑资源池进行处理，能够较大程度的提高处理速度，提升资源利用率。
在运行任务的硬件资源性能不足时，任务可以在子资源池之间迁移，也可以直接在父资源池之间迁移，如图4和图5所示。
实施例三
本实施例提供一种资源池分配装置。图6是根据本发明第三实施例的资源池分配装置的结构图。
该资源池分配装置，包括：
划分模块610，用于根据硬件资源的资源信息，将硬件资源划分到不同类型的逻辑资源池。
下发模块620，用于根据任务的类型，将所述任务下发到对应类型的逻辑资源池，并在所述逻辑资源池中的硬件资源上运行。
可选地，所述划分模块610，用于：设置多个具有不同超卖比的超卖资源池；根据硬件资源的性能信息，将硬件资源划分到不同的超卖资源池。
可选地，所述划分模块610，进一步用于：在每个超卖资源池中，根据硬件资源的配置信息和性能信息，将硬件资源划分到所述超卖资源池中的不同子资源池。
可选地，所述装置还包括迁移模块(图中未示出)；所述迁移模块，用于在将所述任务下发到对应类型的逻辑资源池之后，监测所述逻辑资源池中的任务；在所述任务满足预设迁移条件时，将所述硬件资源上运行的所述任务迁移到其他逻辑资源池中满足预设目标条件的硬件资源上。
可选地，所述类型包括：超卖型、离线型、在线型、交互型、计算密集型、访问密集型、高输入/输出型。
本实施例所述的装置的功能已经在图2～图5所示的方法实施例中进行了描述，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。
尽管为示例目的，已经公开了本发明的优选实施例，本领域的技术人员将意识到各种改进、增加和取代也是可能的，因此，本发明的范围应当不限于上述实施例。

Claims (10)

1.一种资源池分配方法，其特征在于，包括：
根据硬件资源的资源信息，将硬件资源划分到不同类型的逻辑资源池；
根据任务的类型，将所述任务下发到对应类型的逻辑资源池，并在所述逻辑资源池中的硬件资源上运行。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据硬件资源的资源信息，将硬件资源划分到不同类型的逻辑资源池，包括：
设置多个具有不同超卖比的超卖资源池；
根据硬件资源的性能信息，将硬件资源划分到不同的超卖资源池。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据硬件资源的资源信息，将硬件资源划分到不同类型的逻辑资源池，包括：
在每个超卖资源池中，根据硬件资源的配置信息和性能信息，将硬件资源划分到所述超卖资源池中的不同子资源池。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述任务下发到对应类型的逻辑资源池之后，还包括：
监测所述逻辑资源池中的任务；
在所述任务满足预设迁移条件时，将所述硬件资源上运行的所述任务迁移到其他逻辑资源池中满足预设目标条件的硬件资源上。
5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述类型包括：超卖型、离线型、在线型、交互型、计算密集型、访问密集型、高输入/输出型。
6.一种资源池分配装置，其特征在于，包括：
划分模块，用于根据硬件资源的资源信息，将硬件资源划分到不同类型的逻辑资源池；
下发模块，用于根据任务的类型，将所述任务下发到对应类型的逻辑资源池，并在所述逻辑资源池中的硬件资源上运行。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述划分模块，用于：
设置多个具有不同超卖比的超卖资源池；
根据硬件资源的性能信息，将硬件资源划分到不同的超卖资源池。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述划分模块，进一步用于：
在每个超卖资源池中，根据硬件资源的配置信息和性能信息，将硬件资源划分到所述超卖资源池中的不同子资源池。
9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括迁移模块；
所述迁移模块，用于在将所述任务下发到对应类型的逻辑资源池之后，监测所述逻辑资源池中的任务；在所述任务满足预设迁移条件时，将所述硬件资源上运行的所述任务迁移到其他逻辑资源池中满足预设目标条件的硬件资源上。
10.如权利要求6-9中任一项所述的装置，其特征在于，所述类型包括：超卖型、离线型、在线型、交互型、计算密集型、访问密集型、高输入/输出型。
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