一种基于云资源监测的资源管理方法及系统与流程

1.本发明涉及云资源管理技术领域，尤其涉及一种基于云资源监测的资源管理方法及系统。


背景技术：

2.云计算技术的快速发展和应用使得云资源管理变得更加复杂，需要有效的手段进行管理和优化。传统的云资源管理方法需要依靠人工干预，难以满足业务部门、财务部门和云运维部门的不同需求，业务部门总是不断地要求更多的资源，更快的部署节奏；财务部门则会要求不断地降低成本，尽量使用已有资源；云的运维部门则需要适当的方法能够有效监测资源的使用状况。因此，需要一种新的技术对空闲资源提出回收建议，在现有的规模架构下，更有效的回收闲置资源予以重新发放，达到资源最佳利用效果。


技术实现要素：

3.为解决无法确定云资源是否正常被申领单位使用以及无法确定云资源运行状态，出现资源浪费或资源不足的问题，本发明提出一种基于云资源监测的资源管理方法及系统。
4.本发明通过以下技术方案实现：一种基于云资源监测的资源管理方法，用于监测云资源运行状态，包括判别资源服务访问关系及资源有效使用情况，包括以下步骤：s1、配置现存业务系统、中间件、数据库、应用的名称及其端口映射，确定资源访问关系；s2、设置资源的高低占用区间，不同区间触发不同类型标记并提出对应建议；s3、根据云主机端口连接关系自动生成系统资源间访问拓扑图，判断云主机是否被其他系统访问；当其他系统访问即当前云主机与其他系统存在拓扑关系，需要生成端口到端口的拓扑关系；s4、通过在云主机部署的脚本监测云主机自身软件部署情况和网络端口流量，判断是否部署集群软件系统；s5、监测云主机自身cpu、内存、存储空间的资源使用情况，确定资源占用的高限区间，并根据历史曲线评估资源的合理配置范围。
5.进一步的，所述s2中，当资源连接次数低于阈值时，将资源标记为可压缩并生成压缩资源的建议；当资源的连接次数高于阈值且cpu、内存和存储空间处于高占用状态时，将资源标记为可扩容并生成扩容资源的建议；当资源的连接次数低于阈值且cpu、内存和存储空间处于低占用状态时，将资源标记为可释放并生成释放资源的建议。
6.进一步的，所述s3中，通过网络拓扑扫描工具获取主机的网络拓扑结构信息，网络
拓扑结构信息包括主机的ip地址、子网掩码、网关、dns服务器；通过网络监测工具监测主机的端口连接情况，获取主机与其他系统之间的连接信息，连接信息包括本地端口、远程地址、远程端口；根据连接信息生成资源访问拓扑图，将主机和其他系统以节点形式进行展示。
7.进一步的，所述s5中，根据历史资源使用数据，设定主机的cpu、内存和存储空间的高限区间；分析历史资源使用情况，得到主机在不同时间段、不同负载下的资源使用历史曲线；结合主机实时监测数据以及历史曲线，在主机高限区间内按照不同情况对主机资源进行扩容、压缩以及释放。
8.本发明还提出一种基于云资源监测的资源管理系统，本系统适用于上述一种基于云资源监测的资源管理方法，包括分别连接云主机的云资源管理模块、资源监视器、数据分析模块；其中，云资源管理模块用于配置云环境的服务访问关系与资源映射，资源监视器用于实时监测并统计主机的连接次数、cpu、内存和存储空间使用状况，数据分析模块用于分析历史数据，对资源的使用状况进行预测和优化。
9.进一步的，所述云资源管理模块对云环境中不同服务之间的访问关系进行配置，将不同服务之间的端口进行映射关系的绑定；对资源进行标记，标记不同的资源映射关系以及资源的类型，包括cpu、内存、存储空间，并将资源映射关系存储到云资源管理平台的数据库；所述云资源管理模块对云资源进行分配和调配操作，包括对云主机、存储资源进行分配和回收。
10.进一步的，所述资源监视器包括数据采集单元、数据处理单元和监控单元，所述数据采集单元采集云主机运行信息，包括cpu使用率、内存使用率、存储空间使用状况，所述数据处理单元将采集到的主机运行信息进行处理，并存储到数据库中， 所述资源监视器调用数据处理单元中的数据，实现对主机连接次数、cpu使用率、内存使用率，和存储空间使用状况的实时监测和统计。
11.进一步的，所述数据分析模块对主机历史资源使用情况进行分析，得到主机在不同时间段、不同负载下的资源使用历史曲线，结合主机实时监测数据以及历史曲线，在主机高限区间内按照不同情况对主机资源进行扩容、压缩以及释放。
12.本发明的有益效果：（1）本发明提出的一种基于云资源监测的资源管理方法及系统，可以实时监测云资源使用情况，并针对于云资源使用情况给出对云资源进行释放、压缩、扩容的建议，用户可根据建议准确及时的判断云资源是否正常被申领单位使用，减少云资源的浪费，提高云资源的使用率。
13.（2）本发明提出的一种基于云资源监测的资源管理方法及系统，通过设置于云主机内的脚本执行操作系统命令查看系统端口连接数据，可快速上报主机端口到端口的连接通讯并建立主机端口与主机端口的关系；（3）本发明提出的一种基于云资源监测的资源管理方法及系统，可通过上报的主机端口与主机端口之间的关系，快速建立拓扑关系。
附图说明
14.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
15.图1为本发明实施例提出的一种基于云资源监测的资源管理方法的流程框图；图2为本发明实施例提出的一种基于云资源监测的资源管理方法的脚本扫描流程图；图3为本发明实施例提出的一种基于云资源监测的资源管理方法的标记资源流程图；图4为本发明实施例提出的一种基于云资源监测的资源管理系统的终端设备示意图；图5为本发明实施例提出的一种基于云资源监测的资源管理系统的的可读存储介质示意图；图中，200-终端设备、210-存储器、211-ram、212-高速缓存存储器、213-rom、214-程序/实用工具、215-程序模块、220-处理器、230-总线、240-外部设备、250-i/o接口、260-网络适配器、300-程序产品。
具体实施方式
16.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
17.实施例1本实施例提出一种用于山区无人机遥感图像几何畸变校正装置的具体实施方式。
18.参考图1-图3，一种基于云资源监测的资源管理方法，用于监测云资源运行状态，包括判别资源服务访问关系及资源有效使用情况，包括以下步骤：s1、配置现存业务系统、中间件、数据库、应用的名称及其端口映射，确定资源访问关系；s2、设置资源的高低占用区间，不同区间触发不同类型标记并提出对应建议；s3、根据云主机端口连接关系自动生成系统资源间访问拓扑图，判断云主机是否被其他系统访问；当其他系统访问即当前云主机与其他系统存在拓扑关系，需要生成端口到端口的拓扑关系；s4、通过在云主机部署的脚本监测云主机自身软件部署情况和网络端口流量，判断是否部署集群软件系统；s5、监测云主机自身cpu、内存、存储空间的资源使用情况，确定资源占用的高限区间，并根据历史曲线评估资源的合理配置范围。
19.其中，s4采用由python模块构建的扫描脚本监测云主机软件部署情况，具体采用socket模块获取当前云主机的ip地址和开放端口，由udp socket连接到google dns服务器获取本机的ip地址，由tcpsocket扫描本机开放的端口，返回一个端口列表；同时扫描脚本
通过socket模块将获取到的端口数据发送至server端，由server端将端口数据进行处理，对比映射并存储云主机连接关系，服务器通过python中的flask框架实现该功能，flask框架中提供有一个端口与服务名称的映射表，当端口在映射表中时，表示该云主机连接到了对应的服务。当服务器获取到端口数据后，遍历端口列表，查找端口对应的服务名称，并将服务名称存储到一个列表中，如果列表不为空，则表示该云主机连接到了至少一个服务，将连接关系存储到数据库中。如果列表为空，则表示未找到任何连接关系，直接丢弃数据，扫描脚本需要定期执行，以保证连接关系的实时更新。同时，为了避免扫描脚本被检测为恶意行为，可以控制扫描的频率和范围，以避免影响云主机的正常运行。
20.s2中，当资源连接次数低于阈值时，将资源标记为可压缩并生成压缩资源的建议；当资源的连接次数高于阈值且cpu、内存和存储空间处于高占用状态时，将资源标记为可扩容并生成扩容资源的建议；当资源的连接次数持续一月低于阈值且cpu、内存和存储空间处于低占用状态时，将资源标记为可释放，并自动关机进行计算资源的回收。作为存储资源的虚拟机文件仍临时保存在备份区域，3个月后自动进行删除回收。
21.s3中，通过网络拓扑扫描工具获取主机的网络拓扑结构信息，网络拓扑结构信息包括主机的ip地址、子网掩码、网关、dns服务器；通过网络监测工具监测主机的端口连接情况，获取主机与其他系统之间的连接信息，连接信息包括本地端口、远程地址、远程端口；根据连接信息生成资源访问拓扑图，将主机和其他系统以节点形式进行展示。
22.s5中，根据历史资源使用数据，设定主机的cpu、内存和存储空间的高限区间；分析历史资源使用情况，得到主机在不同时间段、不同负载下的资源使用历史曲线；结合主机实时监测数据以及历史曲线，在主机高限区间内按照不同情况对主机资源进行扩容、压缩以及释放。
23.实施例2本实施例在实施例1的基础上提出一种基于云资源监测的资源管理系统一种基于云资源监测的资源管理系统，本系统适用于一种基于云资源监测的资源管理方法，包括分别连接云主机的云资源管理模块、资源监视器、数据分析模块；其中，云资源管理模块用于配置云环境的服务访问关系与资源映射，资源监视器用于实时监测并统计主机的连接次数、cpu、内存和存储空间使用状况，数据分析模块用于分析历史数据，对资源的使用状况进行预测和优化，所述云资源管理模块对云环境中不同服务之间的访问关系进行配置，将不同服务之间的端口进行映射关系的绑定；对资源进行标记，标记不同的资源映射关系以及资源的类型，包括cpu、内存、存储空间，并将资源映射关系存储到云资源管理平台的数据库；所述云资源管理模块对云资源进行分配和调配操作，包括对云主机、存储资源进行分配和回收，所述资源监视器包括数据采集单元、数据处理单元和监控单元，所述数据采集单元采集主机运行信息，包括cpu使用率、内存使用率、存储空间使用状况，所述数据处理单元将采集到的主机运行信息进行处理，并存储到数据库中， 所述资源监视器调用数据处理单元中的数据，实现对主机连接次数、cpu使用率、内存使用率，和存储空间使用状况的实时监测和统计，所述数据分析模块对主机历史资源使用
情况进行分析，得到主机在不同时间段、不同负载下的资源使用历史曲线，结合主机实时监测数据以及历史曲线，在主机高限区间内按照不同情况对主机资源进行扩容、压缩以及释放。
24.实施例3本实施例在实施例1和2的基础上提出一种基于云资源监测的资源管理方法实施方式。
25.一种基于云资源监测的资源管理方法，包括以下步骤：1、配置现存业务系统、中间件、数据库、应用等名称及端口映射，如：192.168.8.10-》mysql:3306，192.168.8.11-》nginx:80，192.168.8.12-》web应用:10080。
26.2、配置资源、连接高、低占用区间，不同区间分别触发不同类型建议，如：预期192.168.8.11-》nginx:80 端口连接每天次数在100000+，实际连接次数1000左右，则判定主机资源存在浪费，标记为可压缩；预期192.168.8.10-》mysql:3306 端口连接每天次数在10000+，cpu、内存使用率在60%左右，实际连接次数在0，cpu、内存占用率1%，则判定主机资源可能申请后未使用，标记未可释放；主机资源判定条件均可根据历史数据设定阈值，超出阈值即触发标记。
27.3、监测各主机端口连接关系，自动生成资源间访问关系拓扑图，以确定虚拟机是否被其他系统访问。
28.4、监测主机本身的软件部署情况和网络端口流量，确定是否部署集群软件系统。
29.5、监测主机自身cpu、内存、存储空间的资源使用情况，确定资源占用的高限区间，根据历史曲线，评估系统资源合理的配置范围。
30.实施例4如图4，在实施例1的基础上，本实施例提出一种基于云资源监测的资源管理系统终端设备，终端设备200包括至少一个存储器210、至少一个处理器220以及连接不同平台系统的总线230。
31.存储器210可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如ram211和/或高速缓存存储器212，还可以进一步包括rom213。
32.其中，存储器210还存储有计算机程序，计算机程序可以被处理器220执行，使得处理器220执行本技术实施例中上述任一项一种用于山区无人机遥感图像几何畸变校正应用，其具体实现方式与上述应用的实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。存储器210还可以包括具有一组(至少一个)程序模块215的程序/实用工具214，这样的程序模块包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
33.相应的，处理器220可以执行上述计算机程序，以及可以执行程序/实用工具214。
34.总线230可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、图形加速端口、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
35.终端设备200也可以与一个或多个外部设备240例如键盘、指向设备、蓝牙设备等通信，还可与一个或者多个能够与该终端设备200交互的设备通信，和/或与使得该终端设
备200能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过i/o接口250进行。并且，终端设备200还可以通过网络适配器260与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器260可以通过总线230与终端设备200的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合终端设备200使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。
36.实施例5如图5，本实施例提出一种基于云资源监测的资源管理系统的可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，该指令被处理器执行时实现上述任一一种基于云资源监测的资源管理系统，其具体实现方式与上述应用的实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。
37.图5示出了本实施例提供的用于实现上述应用的程序产品300，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品300不限于此，在本实施例中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。程序产品300可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
38.计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
39.以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

技术特征：
1.一种基于云资源监测的资源管理方法，用于监测云资源运行状态，包括判别资源服务访问关系及资源有效使用情况，其特征在于，包括以下步骤：s1、配置现存业务系统、中间件、数据库、应用的名称及其端口映射，确定资源访问关系；s2、设置资源的高低占用区间，不同区间触发不同类型标记并提出对应建议；s3、根据云主机端口连接关系自动生成系统资源间访问拓扑图，判断云主机是否被其他系统访问；当其他系统访问即当前云主机与其他系统存在拓扑关系，需要生成端口到端口的拓扑关系；s4、通过在云主机部署的脚本监测云主机自身软件部署情况和网络端口流量，判断是否部署集群软件系统；s5、监测云主机自身cpu、内存、存储空间的资源使用情况，确定资源占用的高限区间，并根据历史曲线评估资源的合理配置范围。2.根据权利要求1所述的一种基于云资源监测的资源管理方法，其特征在于，所述s2中，当资源连接次数低于阈值时，将资源标记为可压缩并生成压缩资源的建议；当资源的连接次数高于阈值且cpu、内存和存储空间处于高占用状态时，将资源标记为可扩容并生成扩容资源的建议；当资源的连接次数低于阈值且cpu、内存和存储空间处于低占用状态时，将资源标记为可释放并生成释放资源的建议。3.根据权利要求1所述的一种基于云资源监测的资源管理方法，其特征在于，所述s3中，通过网络拓扑扫描工具获取主机的网络拓扑结构信息，网络拓扑结构信息包括主机的ip地址、子网掩码、网关、dns服务器；通过网络监测工具监测主机的端口连接情况，获取主机与其他系统之间的连接信息，连接信息包括本地端口、远程地址、远程端口；根据连接信息生成资源访问拓扑图，将主机和其他系统以节点形式进行展示。4.根据权利要求1所述的一种基于云资源监测的资源管理方法，其特征在于，所述s5中，根据历史资源使用数据，设定主机的cpu、内存和存储空间的高限区间；分析历史资源使用情况，得到主机在不同时间段、不同负载下的资源使用历史曲线；结合主机实时监测数据以及历史曲线，在主机高限区间内按照不同情况对主机资源进行扩容、压缩以及释放。5.一种基于云资源监测的资源管理系统，其特征在于，适用于权利要求1-4任一项所述的一种基于云资源监测的资源管理方法，包括分别连接云主机的云资源管理模块、资源监视器、数据分析模块；其中，云资源管理模块用于配置云环境的服务访问关系与资源映射，资源监视器用于实时监测并统计主机的连接次数、cpu、内存和存储空间使用状况，数据分析模块用于分析历史数据，对资源的使用状况进行预测和优化。6.根据权利要求5所述的一种基于云资源监测的资源管理系统，其特征在于，所述云资源管理模块对云环境中不同服务之间的访问关系进行配置，将不同服务之间的端口进行映射关系的绑定；对资源进行标记，标记不同的资源映射关系以及资源的类型，包括cpu、内存、存储空间，并将资源映射关系存储到云资源管理平台的数据库；所述云资源管理模块对
云资源进行分配和调配操作，包括对云主机、存储资源进行分配和回收。7.根据权利要求6所述的一种基于云资源监测的资源管理系统，其特征在于，所述资源监视器包括数据采集单元、数据处理单元和监控单元，所述数据采集单元采集云主机运行信息，包括cpu使用率、内存使用率、存储空间使用状况，所述数据处理单元将采集到的主机运行信息进行处理，并存储到数据库中，所述资源监视器调用数据处理器单元中的数据，实现对主机连接次数、cpu使用率、内存使用率，和存储空间使用状况的实时监测和统计。8.根据权利要求6所述的一种基于云资源监测的资源管理系统，其特征在于，所述数据分析模块对主机历史资源使用情况进行分析，得到主机在不同时间段、不同负载下的资源使用历史曲线，结合主机实时监测数据以及历史曲线，在主机高限区间内按照不同情况对主机资源进行扩容、压缩以及释放。

技术总结
本发明涉及云资源管理技术领域，尤其涉及一种基于云资源监测的资源管理方法及系统，一种云资源监测的资源管理系统包括云资源管理模块、资源监视器、数据分析模块；其中，云资源管理模块用于配置云环境的服务访问关系与资源映射，资源监视器用于实时监测并统计主机的连接次数、CPU、内存和存储空间使用状况，数据分析模块：用于分析历史数据，对资源的使用状况进行预测和优化，本发明可以实时监测云资源使用情况，并针对于云资源使用情况给出对云资源进行释放、压缩、扩容的建议，用户可根据建议准确及时的判断云资源是否正常被申领单位使用，减少云资源的浪费，提高云资源的使用率。提高云资源的使用率。提高云资源的使用率。


技术研发人员：闫志民 刘愚
受保护的技术使用者：成都睿的欧科技有限公司
技术研发日：2023.07.06
技术公布日：2023/8/6