一种基于服务化的云资源智能分配方法及设备

本申请涉及云资源分配技术领域，尤其涉及一种基于服务化的云资源智能分配方法及设备。

云计算是技术升级的革命，更是理念的更新换代。在云计算时代，服务的更新和发布速度极快，很多产品和服务经常出现爆发式的增长，这就迫切需要基础设施能够具备快速响应能力、横向扩容能力以及大规模集的自动化运维能力，并且需要关注基础设施资源利用率情况。

但是目前，在基础设施资源的分配上，存在资源分配不均、资源浪费、无法保障高可用与连续性等问题。

本申请提供了一种基于服务化的云资源智能分配方法及设备，用于解决如下技术问题：现有的基础设施资源分配方法，资源分配不均、资源浪费、无法保障高可用与连续性。

本申请采用下述技术方案：

一方面，本申请提供了一种基于服务化的云资源智能分配方法，方法包括：接收项目组的云资源申请，并根据所述云资源申请为所述项目组匹配对应的云供应商；根据所述云资源申请，对所述云供应商进行业务校验；业务校验通过后，将所述项目组的云资源申请中的服务需求进行服务拆解以及组合编排，得到解耦服务需求；提取封装所述解耦服务需求所需的流程参数，并根据所述流程参数启动服务供给流程；计算所述项目组的预分配资源最佳落位，并根据所述预分配资源最佳落位，调用所述云供应商中对应的适配层服务接口进行资源创建。

作为进一步限定，在接收项目组的云资源申请，并根据所述云资源申请为所述项目组匹配对应的云供应商之前，所述方法还包括：将同一地区中的租户规划到不同的可用区，并将租户标识与可用区编号的对应关系保存为租户-可用区映射关系；为不同的可用区规划不同的云供应商，并将可用区编号与云供应商标识的对应关系保存为可用区-云供应商映射关系；维护各云供应商提供的云基础设施资源。

作为进一步限定，接收项目组的云资源申请，并根据所述云资源申请为所述项目组匹配对应的云供应商，具体包括：接收项目组的云资源申请，提取所述项目组所属租户的租户标识；根据所述租户标识，在所述租户-可用区映射关系中匹配对应的可用区；根据查到的可用区编号，在所述可用区-云供应商映射关系中匹配对应的云供应商。

作为进一步限定，根据所述云资源申请，对所述云供应商进行业务校验，具体包括：提取所述云资源申请中的服务需求；在所述云供应商提供的云基础设施资源中，检查所述服务需求对应的云基础设施资源的有效性；若对应的云基础设施资源无效，则拒绝所述云资源申请，并告知拒绝原因；若对应的云基础设施资源有效，则校验通过，并预占云基础设施资源，同时告知资源正在创建中。

作为进一步限定，在将所述项目组的云资源申请中的服务需求进行服务拆解以及组合编排，得到解耦服务需求之前，所述方法还包括：定义各类最小原子粒度的服务内容；其中，所述服务内容至少包括：置放组、系统卷、存储卷、网络接口、实例；定义所述服务内容的接口规范，并将不同规格、不同厂商的同类服务需求的服务内容统一成通用描述。

作为进一步限定，将所述项目组的云资源申请中的服务需求进行服务拆解以及组合编排，得到解耦服务需求，具体包括：根据定义的所述各类最小原子粒度的服务内容，将所述云资源申请中的服务需求拆解为最小原子粒度的若干原子服务；将所述若干原子服务按照原服务需求中的位置进行重新组合编排，得到所述解耦服务需求。

作为进一步限定，提取封装所述解耦服务需求所需的流程参数，并根据所述流程参数启动服务供给流程，具体包括：提取封装所述解耦服务需求中的每个原子服务所需的流程参数，并调用对应的服务供给流程；将所述服务供给流程以及流程参数进行组装，并调用流程引擎启动所述服务供给流程。

作为进一步限定，计算所述项目组的预分配资源最佳落位，具体包括：获取所述项目组的申请序号；其中，所述申请序号根据同一个应用收到申请的前后顺序自动分配；通过所述申请序号，对单中心物理网络区总数进行取余计算，得到所述项目组的单中心物理网络区偏移量；通过所述申请序号，对物理网络区中机房模块总数进行取余计算，得到所述项目组的机房模块偏移量；根据所述项目组的虚机数、单中心物理网络区偏移量以及机房模块偏移量，确定所述项目组的预分配资源最佳落位。

作为进一步限定，根据所述项目组的虚机数、单中心物理网络区偏移量以及机房模块偏移量，确定所述项目组的预分配资源最佳落位，具体包括：判断所述项目组回收后的最佳落位集合中是否有记录；若有记录，则优先从所述最佳落位集合中随机提取一个预分配资源最佳落位，并在所述最佳落位集合中自动清除所述预分配资源最佳落位；若无记录，则根据A(i)FM(i) = [(AN(i)+ AF(i))% FT，(AN(i) + AFM(i))% FMT ]，计算出预分配资源最佳落位A(i)FM(i)；其中，A(i)为所述项目组的申请序号，FM(i)为物理网络区下的机房模块序号，AN(i)为所述项目组的虚机数，AF(i)为所述项目组的单中心物理网络区偏移量，FT为单中心物理网络区总数，AFM(i)为所述项目组的机房模块偏移量，FMT为物理网络区中机房模块总数。

另一方面，本申请还提供了一种基于服务化的云资源智能分配设备，设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器能够执行所述一种基于服务化的云资源智能分配方法。

本申请提供的一种基于服务化的云资源智能分配方法及设备，通过分析需求、拆解原子服务、组合编排原子服务，降低了耦合性，提高了原子服务的复用性。以服务的形式为用户交付价值，使用户聚焦在具体的业务需求上，无需理解和关注服务的具体实现和逻辑，同时又能确保基础设施资源能够合理分配利用，保障租户应用服务的高可用与连续性。且本申请提供的方案具备灵活的架构，屏蔽底层差异，可以快速适配和纳管新类型或规格的资源和设备，从而能够快速交付用户使用。合理分配利用基础设施资源，以服务的形式快速交付，满足高效、高可用、高可靠的要求，简化运维管理工作的复杂度，降低了IT成本投入。

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为本申请实施例提供的一种基于服务化的云资源智能分配方法流程图；

图2为本申请实施例提供的一种基于服务化的云资源智能分配设备的结构示意图。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供了一种基于服务化的云资源智能分配方法，如图1所示，基于服务化的云资源智能分配方法具体包括步骤S101-S105：

S101、接收项目组的云资源申请，并根据云资源申请为所述项目组匹配对应的云供应商。

具体地，在准备阶段，首先适配不同的云供应商，让这些云供应商纳管和对接金融云中的各类资源，资源包括计算、存储和网络等各类不同规格的设备和系统。然后将同一地区中的租户规划到不同的可用区，并将租户标识与可用区编号的对应关系保存为租户-可用区映射关系。为不同的可用区规划不同的云供应商，并将可用区编号与云供应商标识的对应关系保存为可用区-云供应商映射关系。同时持续维护各云供应商提供的云基础设施资源，保障资源供给过程中能够自动、准确的识别对应的云供应商进行资源调度分配。

进一步地，建立服务目录，批量受理用户的云资源申请单。在处理某项目组的云资源申请时，首先提取该项目组所属租户的租户标识。根据提取的租户标识，在租户-可用区映射关系中匹配对应的可用区，然后根据查到的可用区编号，在可用区-云供应商映射关系中匹配对应的云供应商。

S102、根据云资源申请，对云供应商进行业务校验。

具体地，提取云资源申请中的服务需求。在云供应商提供的云基础设施资源中，检查该服务需求对应的云基础设施资源的有效性。若对应的云基础设施资源无效，则拒绝该云资源申请，并告知项目组拒绝的原因。若对应的云基础设施资源有效，则校验通过，并预占云基础设施资源，同时告知项目组，资源正在创建中。

在一个实施例中，批量受理用户的云资源申请单，若某个云资源申请单中的服务需求为创建RECS实例，则进行业务校验，检查创建RECS实例所需的基础设施资源的有效性，若校验失败则拒绝申请，并告知具体原因。若校验通过，则预占相关资源，并告知用户资源正在创建中。

S103、业务校验通过后，将项目组的云资源申请中的服务需求进行服务拆解以及组合编排，得到解耦服务需求。

具体地，定义各类最小原子粒度的服务内容。其中，服务内容包括置放组、系统卷、存储卷、网络接口、实例等。然后定义服务内容的接口规范，并将不同规格、不同厂商的同类服务需求的服务内容统一成通用描述。

在一个实施例中，通过通用的抽象定义描述各类资源可管理的最小原子粒度的操作内容，定义操作的接口规范，将不同规格、不同厂商的同类资源的操作统一成一类通用操作描述，实现运维操作的抽象建模。

进一步地，根据定义的各类最小原子粒度的服务内容，将云资源申请中的服务需求拆解为最小原子粒度的若干原子服务。将拆解出的若干原子服务按照原服务需求中的位置进行重新组合编排，得到解耦服务需求。

在一个实施例中，某项目组申请8台业务网区的x86虚拟机（规格4c8g、操作系统RHEL7.6、存储卷500g），首先分析该申请的服务需求，然后拆解为若干个小粒度的原子服务：置放组（对应某项目组）、系统卷（对应规格与操作系统）、存储卷（对应存储卷）、网络接口（对应业务网区）、实例（对应x86虚拟机）等，再将拆解后的原子服务重新组合编排为解耦服务需求：<某项目组>申请<8台><业务网区>的（<规格4c8g、操作系统RHEL7.6>、<存储卷500g>）。

S104、提取封装解耦服务需求所需的流程参数，并根据流程参数启动服务供给流程。

具体地，提取封装解耦服务需求中的每个原子服务所需的流程参数，并调用对应的服务供给流程；将服务供给流程以及流程参数进行组装，并调用流程引擎启动服务供给流程。

S105、计算项目组的预分配资源最佳落位，并根据预分配资源最佳落位，调用云供应商中对应的适配层服务接口进行资源创建。

具体地，获取项目组的申请序号。其中，申请序号根据同一个应用收到申请的前后顺序自动分配。然后通过申请序号，对单中心物理网络区总数进行取余计算，得到项目组的单中心物理网络区偏移量。通过申请序号，对物理网络区中机房模块总数进行取余计算，得到项目组的机房模块偏移量。

进一步地，根据项目组的虚机数、单中心物理网络区偏移量以及机房模块偏移量，确定项目组的预分配资源最佳落位。

在一个实施例中，根据非亲和调度策略算法，结合资源池的使用情况，加载指定物理网络区的指定机房模块中的资源剩余量，计算得出预分配资源的最佳落位，具体步骤为：

（1）根据AFN(i) = A(i) % FT，计算项目组的单中心物理网络区偏移量AFN(i)。

（2）根据AFM(i)= A(i) % FMT，计算项目组在某个物理网络区下机房模块的偏移量AFM(i)。

（3）判断该项目组回收后的最佳落位集合中是否有记录，若有记录，则优先从最佳落位集合中随机提取一个预分配资源最佳落位，并在最佳落位集合中自动清除提取的预分配资源最佳落位。若无记录，则根据A(i)FM(i) = [(AN(i)+ AFN(i))% FT，(AN(i) + AFM(i))% FMT ]，计算出预分配资源最佳落位A(i)FM(i)。其中，A(i)表示项目组的申请序号，AN(i)为项目组的虚机数，AF(i)为项目组的单中心物理网络区偏移量，FT为单中心物理网络区总数，AFM(i)为项目组的机房模块偏移量，FM(i)表示某物理网络区下的机房模块的序号，FMT为物理网络区中机房模块总数。

进一步地，根据计算出的预分配资源最佳落位，依次调用该云供应商具体的适配层服务接口，依次创建置放组、系统卷、存储卷、网络接口及实例，最后建立与业务层资源的映射关系，完成资源创建。

另外，本申请实施例还提供了一种基于服务化的云资源智能分配设备，如图2所示，基于服务化的云资源智能分配设备具体包括：

至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有能够被至少一个处理器执行的指令，以使至少一个处理器能够执行：

接收项目组的云资源申请，并根据所述云资源申请为所述项目组匹配对应的云供应商；

根据所述云资源申请，对所述云供应商进行业务校验；

业务校验通过后，将所述项目组的云资源申请中的服务需求进行服务拆解以及组合编排，得到解耦服务需求；

提取封装所述解耦服务需求所需的流程参数，并根据所述流程参数启动服务供给流程；

计算所述项目组的预分配资源最佳落位，并根据所述预分配资源最佳落位，调用所述云供应商中对应的适配层服务接口进行资源创建。

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述对本申请特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请的实施例可以有各种更改和变化。凡在本申请实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。