專利名稱：一種面向云計算平臺的分布式層次化自主管理方法
技術領域：
本發(fā)明涉及云計算平臺管理領域，具體來說，提供了一種面向云計算平臺的分布式層次化自主管理方法。
背景技術：
自主計算體系結構研究如何協(xié)調多個自主元素共同達到ー個系統(tǒng)級目標，包括問題檢測、修復、負載管理、自動安裝配置等。 自主計算體系結構重點研究多個自主元素之間的組織關系，從已有的研究看主要包括層次結構、對等結構、混合結構即層次和對等結構的結合。在層次結構中，上層自主管理者(AM)可以向其下層AM傳遞控制信息(Cl)，下層AM則向其上層AM傳遞狀態(tài)信息(SI)；上層AM控制系統(tǒng)的宏觀自主特性，Cl型出度為零的AM為底層自主管理者，實現(xiàn)微觀控制。例如，基于控制論和效用函數(shù)優(yōu)化的兩層自主計算系統(tǒng)。在對等結構中，參與協(xié)作的AM不存在等級關系，控制信息和狀態(tài)信息的傳遞是雙向的，系統(tǒng)的全局自主特性通常是在個體的局部交互中“涌現(xiàn)”出來，例如，基于自組織涌現(xiàn)理論的體系結構。在這種體系結構中，AM的關系是對等的，不存在管理全局自治行為的AM，即系統(tǒng)宏觀自主特性是在AM的局部交互中產生的。在混合結構中，上層AM可以向其下層AM傳遞控制信息(Cl)，下層AM向其上層AM傳遞狀態(tài)信息(SI);上層AM控制系統(tǒng)的宏觀自主特性，下層AM則基于上層AM提供的約束、通過交互實現(xiàn)該層的宏觀特性。例如，把自主系統(tǒng)分為ニ層上層是資源仲裁者，負責全局的資源分配，實現(xiàn)全局效用的最大化；下層是應用管理者，對于給定的資源，應用管理者通過調整局部參數(shù)，實現(xiàn)本地效用的最大化。應用管理者把本地服務級效用函數(shù)轉化為資源仲裁者使用的資源級效用函數(shù)，資源仲裁者通過計算系統(tǒng)級的效用得到全局的資源分配方案，并以此來調整下層應用管理者的行為。高效能計算機系統(tǒng)必須是可擴展的，可擴展包括規(guī)模(資源)可擴展、時間可擴展(升級)、性能可擴展、軟件可擴展，前三項特點和高性能計算機自身相關，軟件可擴展不僅針對高性能計算機系統(tǒng)運行時的業(yè)務軟件，也針對高性能計算機管理系統(tǒng)軟件。

發(fā)明內容
為解決以上缺陷，并使云計算平臺管理具有可擴展性，本發(fā)明提供了一種面向云計算平臺的分布式層次化自主管理方法。一種面向云計算平臺的分布式層次化自主管理方法，將大規(guī)模的云計算管理系統(tǒng)進行邏輯分區(qū)；在分區(qū)內部通過構建多層次自主元素實現(xiàn)自主管理；在分區(qū)上層構建高ー級的自主元素實現(xiàn)系統(tǒng)級管理；自主管理時從知識庫讀出本自主計劃對應的規(guī)則，調度分析模塊檢測是否滿足規(guī)則，觸發(fā)響應事件，然后將事件提交給事件管理模塊緩存并調度執(zhí)行。優(yōu)選的，所述自主計劃包括劃分邏輯分區(qū)計劃，選舉計劃和告警關聯(lián)計劃。優(yōu)選的，所述自主元素包括知識庫模塊，資源監(jiān)控模塊，分析模塊，事件管理模塊，響應模塊，并行執(zhí)行模塊和自主計劃模塊；所述知識庫模塊同用戶通過知識庫接ロ交互并提供可定制的自主規(guī)則；所述資源監(jiān)控模塊維護一個資源的存儲標準并接受來自被管理節(jié)點自主元素的資源信息，將資源信息按照標準目錄格式存儲到數(shù)據庫中供其 它自主元素使用；所述分析模塊由各自主計劃使用，判斷數(shù)據庫中存儲的信息是否滿足知識庫中的規(guī)則條件；滿足時產生需要執(zhí)行的事件，設定事件優(yōu)先級，并事件描述發(fā)送給事件管理模塊；所述事件管理模塊緩存分析模塊存入的事件描述，按照策略調度決定緩存事件是否可以執(zhí)行，若可執(zhí)行則生成并發(fā)線程執(zhí)行被調度的事件，在線程中執(zhí)行響應，完成具體的響應；所述響應模塊提供將響應動作注冊為預定義響應的方法，并管理二者的映射表；所述并行執(zhí)行模塊用來同時在多個節(jié)點上執(zhí)行響應模塊產生的腳本或規(guī)則；所述自主計劃模塊在邏輯上控制其余六個模塊，形成ー個管理系統(tǒng)的自主屬性。較優(yōu)選的，所述自主規(guī)則包括條件規(guī)則和公式規(guī)則；所述條件規(guī)則包括預定義條件規(guī)則和預定義響應規(guī)則；所述預定義條件規(guī)則為各種資源屬性的表達式或表達式邏輯組合，所述資源屬性存儲在資源屬性目錄中由資源監(jiān)控模塊管理；所述預定義響應規(guī)則為響應模塊將動作注冊生成，在條件滿足時的觸發(fā)動作。較優(yōu)選的，所述知識庫模塊可以在線擴展，實現(xiàn)被動學習；也可以通過動態(tài)部署、更新和刪除規(guī)則以實現(xiàn)在不改變軟件編碼或停止系統(tǒng)運行的情況下來改變和完善系統(tǒng)行為。優(yōu)選的，所述自主元素分為參數(shù)級、部件級、節(jié)點級、分區(qū)級和系統(tǒng)級；在參數(shù)級定義最小自主元素，并在參數(shù)級基礎上構建部件級，在部件級基礎上構建節(jié)點級，在節(jié)點級基礎上構建分區(qū)級，在分區(qū)級基礎上構建系統(tǒng)級。較優(yōu)選的，所述節(jié)點級元素部署在服務器節(jié)點上，并負責本節(jié)點級節(jié)點內所有部件的管理，在各個邏輯分區(qū)的管理節(jié)點上部署分區(qū)級自主元素負責分區(qū)管理工作，在最高層部署系統(tǒng)級自主元素，各自主元素間通過擴展國際數(shù)據描述標準CM的方式進行通信；被管理節(jié)點上的自主元素負責收集本節(jié)點上各資源的狀態(tài)信息，發(fā)送給上級自主元素，并執(zhí)行上級自主元素發(fā)布的命令，各基層自主元素沒有全局觀和自己的知識庫，完全由上層自主元素判斷是否滿足預定義的條件，并執(zhí)行相應的響應。較優(yōu)選的，所述邏輯分區(qū)在劃分需根據公式計算每個分區(qū)的節(jié)點數(shù)，計算公式為
,一—與其中公式中も、1 2、1 3、1 4、1 5為不同資源負載值的權重』Ri = I ;自適應調整吋，
_ L1 ,
新系數(shù)Rnewi的計算公式為ル7y , Li表示當前資源的負載值,若Rnewi同舊的系
k --I
數(shù)Ri相比，超過預訂的閾值，則用新計算出的系數(shù)替代舊系數(shù)。
較優(yōu)選的，所述選舉計劃的過程為在所有節(jié)點間建立全相連拓撲結構；設置每個節(jié)點的優(yōu)先級；選舉優(yōu)先級最高的節(jié)點為領導節(jié)點，并廣播到其他節(jié)點；若其他節(jié)點檢測到領導節(jié)點出現(xiàn)問題時，則觸發(fā)選舉；根據優(yōu)先級選舉新的領導節(jié)點并重新廣播。較優(yōu)選的，所述告警關聯(lián)計劃采用時間和空間壓縮方法排除無效告警。優(yōu)選的，所述選舉采用面向云計算選舉算法，所述面向云計算選舉算法采用了在 大規(guī)模分布式網絡管理中常用的基于代理節(jié)點群的分布式網絡管理機制，設ー個邏輯分區(qū)內被管理節(jié)點個數(shù)為n，每個節(jié)點上均有一個節(jié)點代理，該代理有ー個全局唯一標識，并作為先驗知識被本分區(qū)內其他節(jié)點的代理所知，整個分區(qū)內任意兩代理間都可以通過消息互相傳遞消息，即為全連接拓撲結構，整個分區(qū)代理的集合可以用UDtl, ID1, ID2,……IDnJ表示；在每個邏輯分區(qū)內，設置ー個領導代理(對分區(qū)內的代理節(jié)點進行管理；領導節(jié)點和代理節(jié)點之間依據集中式管理模式協(xié)作，即領導節(jié)點指示代理節(jié)點進行特定的操作或提供特定的信息，代理節(jié)點返回操作結果或被要求的信息；領導節(jié)點之間則依據一定的分布式協(xié)同模式完成管理任務。優(yōu)選的，所述云計算管理系統(tǒng)采用統(tǒng)ー監(jiān)控管理策略，所述統(tǒng)ー監(jiān)控管理策略內容如下策略分類依據全局監(jiān)控管理策略劃分為若干類別，包括交換機、磁盤陣列、操作系統(tǒng)、磁帶庫、數(shù)據庫、硬件信息；策略抽象各層次自主元素從同一類型不同廠商產品的監(jiān)控管理策略中，抽象出該類型產品的統(tǒng)ー監(jiān)控管理策略格式；策略描述在上述監(jiān)控管理策略分類的基礎上，各層次自主元素實現(xiàn)對各個種類的監(jiān)控管理策略進行統(tǒng)ー描述；策略組合將監(jiān)控管理策略分為直接策略和間接策略兩種，其中，直接策略是可以通過策略轉換直接實施到具體設備或應用上的，而間接策略則由ー組直接策略或間接策略組合而成；策略配置實現(xiàn)將統(tǒng)一策略轉換為具體設備策略的監(jiān)控管理策略處理模塊，另外再實現(xiàn)將具體設備策略分發(fā)到設備或應用上的設備監(jiān)管驅動和代理模塊。本發(fā)明利用分治思想設計了高性能計算機的自主管理系統(tǒng)?；诙噙壿嫹謪^(qū)動態(tài)管理方式，把大規(guī)模系統(tǒng)根據一定策略進行邏輯分區(qū)，每個分區(qū)內部實現(xiàn)自主管理，以適應系統(tǒng)規(guī)模的擴展。每個分區(qū)內部，構建多層次自主元素進行管理，在多個分區(qū)的上層，構建高ー級的自主元素實現(xiàn)系統(tǒng)級管理。每ー級自主元素支持可擴展性，在新增設備或修改特征參數(shù)時系統(tǒng)不停機，實現(xiàn)系統(tǒng)的自配置。


圖I是本發(fā)明自主管理系統(tǒng)框架圖2是本發(fā)明基于層次化自主元素的邏輯分區(qū)圖3是故障代理與消息傳遞數(shù)量關系圖
圖4是全局統(tǒng)ー監(jiān)控管理策略
具體實施例方式分布式層次化自主管理系統(tǒng)框架結構如下圖I所示，各組件功能如下(I)知識庫其設計目的是通過同用戶交互提供可定制的自主規(guī)則。用戶可以通過知識庫的接ロ，對規(guī)則進行查詢、修改、刪除、添加。規(guī)則分為兩種條件規(guī)則、公式規(guī)則。規(guī)則必須添加描述信息表明自己屬于哪ー個自主計劃。條件規(guī)則包括兩部分預定義條件、預定義響應。預定義條件為各種資源屬性的簡單表達式或表達式的邏輯組合，如cpu [temperature] >80°C。資源屬性目錄由資源監(jiān)控管·理，預定義響應為條件滿足時觸發(fā)的動作，如停止向該節(jié)點轉發(fā)請求等。由響應模塊負責將動作注冊為ー個預定義響應，并維護響應影射表。通過用戶選擇或預定義方式，將預定義條件和預定義響應關聯(lián)起來，生成一條條件規(guī)則。(2)資源監(jiān)控該模塊維護了一個資源的存儲標準，即資源目錄服務。它接收來自被管理節(jié)點自主元素的資源信息，則該信息按照標準目錄格式存儲(如CIM標準)到數(shù)據庫中，以便其他模塊使用。(3)分析各自主計劃使用其分析模塊，判斷數(shù)據庫中存儲的信息是否滿足知識庫中的規(guī)則條件。滿足時產生需要執(zhí)行的事件，設定事件優(yōu)先級，發(fā)送給事件管理模塊。由于不同的自主計劃的規(guī)則形式不同，對應的分析過程也不同，如判斷cpu使用率是否達到閾值和判斷節(jié)點工作負載是否過重是無法統(tǒng)一的。(4)事件管理緩存分析模塊存入的事件描述，按照一定的策略調度(如優(yōu)先級)決定某緩存事件是否可以執(zhí)行。該模塊生成并發(fā)線程執(zhí)行被調度的事件，在這些線程中執(zhí)行響應，完成具體的響應。(5)響應該模塊提供將響應動作注冊為預定義響應的方法，并管理二者的映射表。它還提供了増加/刪除/修改預定義響應的方法。事件管理啟動的線程調度該響應模塊，并傳入預定義響應作為參數(shù)，在響應模塊中，根據映射表查找該預定義響應對應的動作，可能是ー個腳本，也可能是另ー組規(guī)則，并執(zhí)行該腳本或規(guī)則。(6)并行執(zhí)行同時在多個節(jié)點上執(zhí)行響應模塊產生的腳本或規(guī)則。(7)自主計劃該模塊在邏輯上控制以上六個組件，形成ー個管理系統(tǒng)的自主屬性。自主管理系統(tǒng)的一般化步驟包括從知識庫中讀出本計劃對應的規(guī)則，調度分析模塊檢查是否滿足規(guī)則，觸發(fā)響應事件。這些事件提交給事件管理模塊緩存并調度執(zhí)行。自主管理系統(tǒng)包括多個自主元素層次。從功能角度劃分，自主元素分為參數(shù)級、部件級、節(jié)點級、分區(qū)級、系統(tǒng)級。在參數(shù)級定義最小自主元素，并作為基礎構造它的上ー級元素，其它各級分別以下ー級為基礎構建，以此類推，直至構造最高層系統(tǒng)級全局自主元素。在各個服務器節(jié)點上部署節(jié)點級自主元素負責本節(jié)點以及節(jié)點內所有部件的管理，在各個邏輯分區(qū)的管理節(jié)點上部署分區(qū)級自主元素負責分區(qū)管理工作，在最高層部署系統(tǒng)級自主元素，各自主元素間通過合理擴展國際數(shù)據描述標準CM的方式進行通信，從而構成了基于層次化的自主管理系統(tǒng)，實現(xiàn)高性能計算機全局統(tǒng)ー資源監(jiān)控和管理。
自主管理系統(tǒng)的自主元素基本構成中包括知識庫部件，知識庫用來定義控制系統(tǒng)行為的規(guī)則，存放相對靜態(tài)的策略知識，如關聯(lián)規(guī)則、網絡連接靜態(tài)拓撲等。通過對知識庫部件策略知識的在線擴展，實現(xiàn)被動學習功能。由于策略可以動態(tài)部署、更新或刪除，因此可以在不改變軟件編碼或停止系統(tǒng)運行的前提下，通過動態(tài)更新策略規(guī)則來改變、完善系統(tǒng)行為。被管理節(jié)點上的自主元素負責收集本節(jié)點上各資源的狀態(tài)信息，發(fā)送給上級自主元素，并執(zhí)行上級自主元素發(fā)布的命令，各基層自主元素沒有全局觀和自己的知識庫，完全由上層自主元素判斷是否滿足預定義的條件，并執(zhí)行相應的響應。
為了保證管理系統(tǒng)的可擴展性，選擇合適的邏輯分區(qū)劃分策略是ー個關鍵問題。正確的邏輯分區(qū)策略一方面可以保證管理節(jié)點不會過載運行，另一面也可以避免輕載而浪費管理節(jié)點資源。在邏輯分區(qū)內，系統(tǒng)初始化階段需要選擇ー個節(jié)點作為管理節(jié)點。此外，在系統(tǒng)的運行期間，如果管理節(jié)點失效，需要選擇該分區(qū)內另外ー個節(jié)點接管管理工作。對大規(guī)模系統(tǒng)進行邏輯分區(qū)操作需要考慮多種因素A)、分區(qū)內節(jié)點數(shù)；B)、作為管理節(jié)點的處理能力、通信能力、與外存的I/O能力；C)、分區(qū)內由于管理操作而產生的管理數(shù)據量。綜合上述多種因素實現(xiàn)，邏輯分區(qū)內可管理的節(jié)點數(shù)指標計算方法如下
權利要求
1.一種面向云計算平臺的分布式層次化自主管理方法，其特征在于 將云計算管理系統(tǒng)進行邏輯分區(qū)；在分區(qū)內部通過構建多層次自主元素實現(xiàn)自主管理；在分區(qū)上層構建高ー級的自主元素實現(xiàn)系統(tǒng)級管理；自主管理時從知識庫讀出本自主計劃對應的規(guī)則，調度分析模塊檢測是否滿足規(guī)則，觸發(fā)響應事件，然后將事件提交給事件管理模塊緩存并調度執(zhí)行。
2.如權利要求I所述的方法，其特征在于所述自主計劃包括劃分邏輯分區(qū)計劃，選舉計劃和告警關聯(lián)計劃。
3.如權利要求I所述的方法，其特征在于所述自主元素包括知識庫模塊，資源監(jiān)控模塊，分析模塊，事件管理模塊，響應模塊，并行執(zhí)行模塊和自主計劃模塊； 所述知識庫模塊同用戶通過知識庫接ロ交互并提供可定制的自主規(guī)則； 所述資源監(jiān)控模塊維護一個資源的存儲標準并接受來自被管理節(jié)點自主元素的資源信息，將資源信息按照標準目錄格式存儲到數(shù)據庫中供其它自主元素使用； 所述分析模塊由各自主計劃使用，判斷數(shù)據庫中存儲的信息是否滿足知識庫中的規(guī)則條件；滿足時產生需要執(zhí)行的事件，設定事件優(yōu)先級，并事件描述發(fā)送給事件管理模塊；所述事件管理模塊緩存分析模塊存入的事件描述，按照策略調度決定緩存事件是否可以執(zhí)行，若可執(zhí)行則生成并發(fā)線程執(zhí)行被調度的事件，在線程中執(zhí)行響應，完成具體的響應； 所述響應模塊提供將響應動作注冊為預定義響應的方法，并管理二者的映射表； 所述并行執(zhí)行模塊用來同時在多個節(jié)點上執(zhí)行響應模塊產生的腳本或規(guī)則； 所述自主計劃模塊在邏輯上控制其余六個模塊，形成ー個管理系統(tǒng)的自主屬性。
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于所述自主規(guī)則包括條件規(guī)則和公式規(guī)則； 所述條件規(guī)則包括預定義條件規(guī)則和預定義響應規(guī)則； 所述預定義條件規(guī)則為各種資源屬性的表達式或表達式邏輯組合，所述資源屬性存儲在資源屬性目錄中由資源監(jiān)控模塊管理； 所述預定義響應規(guī)則為響應模塊將動作注冊生成，在條件滿足時的觸發(fā)動作。
5.如權利要求3所述的方法，其特征在于所述知識庫模塊可以在線擴展，實現(xiàn)被動學習；也可以通過動態(tài)部署、更新和刪除規(guī)則以實現(xiàn)在不改變軟件編碼或停止系統(tǒng)運行的情況下來改變和完善系統(tǒng)行為。
6.如權利要求I所述的方法，其特征在于所述自主元素分為參數(shù)級、部件級、節(jié)點級、分區(qū)級和系統(tǒng)級；在參數(shù)級定義最小自主元素，并在參數(shù)級基礎上構建部件級，在部件級基礎上構建節(jié)點級，在節(jié)點級基礎上構建分區(qū)級，在分區(qū)級基礎上構建系統(tǒng)級。
7.如權利要求6所述的方法，其特征在于所述節(jié)點級元素部署在服務器節(jié)點上，并負責本節(jié)點級節(jié)點內所有部件的管理，在各個邏輯分區(qū)的管理節(jié)點上部署分區(qū)級自主元素負責分區(qū)管理工作，在最高層部署系統(tǒng)級自主元素，各自主元素間通過擴展國際數(shù)據描述標準CM的方式進行通信；被管理節(jié)點上的自主元素負責收集本節(jié)點上各資源的狀態(tài)信息，發(fā)送給上級自主元素，并執(zhí)行上級自主元素發(fā)布的命令，各基層自主元素沒有全局觀和自己的知識庫，完全由上層自主元素判斷是否滿足預定義的條件，并執(zhí)行相應的響應。
8.如權利要求2所述的方法，其特征在于所述邏輯分區(qū)在劃分需根據公式計算每個分區(qū)的節(jié)點數(shù)，計算公式為
9.如權利要求2所述的方法，其特征在于所述選舉計劃的過程為 在所有節(jié)點間建立全相連拓撲結構； 設置每個節(jié)點的優(yōu)先級； 選舉優(yōu)先級最高的節(jié)點為領導節(jié)點，并廣播到其他節(jié)點； 若其他節(jié)點檢測到領導節(jié)點出現(xiàn)問題時，則觸發(fā)選舉； 根據優(yōu)先級選舉新的領導節(jié)點并重新廣播。
10.如權利要求2所述的方法，其特征在于所述告警關聯(lián)計劃采用時間和空間壓縮方法排除無效告警。
11.如權利要求9所述的方法，其特征在于所述選舉采用面向云計算選舉算法，所述面向云計算選舉算法采用了在大規(guī)模分布式網絡管理中常用的基于代理節(jié)點群的分布式網絡管理機制，設ー個邏輯分區(qū)內被管理節(jié)點個數(shù)為n，每個節(jié)點上均有一個節(jié)點代理，該代理有ー個全局唯一標識，并作為先驗知識被本分區(qū)內其他節(jié)點的代理所知，整個分區(qū)內任意兩代理間都可以通過消息互相傳遞消息，即為全連接拓撲結構，整個分區(qū)代理的集合可以用{ID。，ID1, ID2,……IDn_J表示；在每個邏輯分區(qū)內，設置ー個領導代理(對分區(qū)內的代理節(jié)點進行管理；領導節(jié)點和代理節(jié)點之間依據集中式管理模式協(xié)作，即領導節(jié)點指示代理節(jié)點進行特定的操作或提供特定的信息，代理節(jié)點返回操作結果或被要求的信息；領導節(jié)點之間則依據一定的分布式協(xié)同模式完成管理任務。
12.如權利要求I所述的方法，其特征在于所述云計算管理系統(tǒng)采用統(tǒng)ー監(jiān)控管理策略，所述統(tǒng)ー監(jiān)控管理策略內容如下 策略分類依據全局監(jiān)控管理策略劃分為若干類別，包括交換機、磁盤陣列、操作系統(tǒng)、磁帶庫、數(shù)據庫、硬件信息； 策略抽象各層次自主元素從同一類型不同廠商產品的監(jiān)控管理策略中，抽象出該類型產品的統(tǒng)ー監(jiān)控管理策略格式； 策略描述在上述監(jiān)控管理策略分類的基礎上，各層次自主元素實現(xiàn)對各個種類的監(jiān)控管理策略進行統(tǒng)ー描述； 策略組合將監(jiān)控管理策略分為直接策略和間接策略兩種，其中，直接策略是可以通過策略轉換直接實施到具體設備或應用上的，而間接策略則由ー組直接策略或間接策略組合而成； 策略配置實現(xiàn)將統(tǒng)一策略轉換為具體設備策略的監(jiān)控管理策略處理模塊，另外再實現(xiàn)將具體設備策略分發(fā)到設備或應用上的設備監(jiān)管驅動和代理模塊。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種面向云計算平臺的分布式層次化自主管理方法，將大規(guī)模的云計算管理系統(tǒng)進行邏輯分區(qū)；在分區(qū)內部通過構建多層次自主元素實現(xiàn)自主管理；在分區(qū)上層構建高一級的自主元素實現(xiàn)系統(tǒng)級管理；自主管理時從知識庫讀出本自主計劃對應的規(guī)則，調度分析模塊檢測是否滿足規(guī)則，觸發(fā)響應事件，然后將事件提交給事件管理模塊緩存并調度執(zhí)行。本發(fā)明利用分治思想設計了高性能計算機的自主管理系統(tǒng)?；诙噙壿嫹謪^(qū)動態(tài)管理方式，把大規(guī)模系統(tǒng)根據一定策略進行邏輯分區(qū)，每個分區(qū)內部實現(xiàn)自主管理，以適應系統(tǒng)規(guī)模的擴展。每個分區(qū)內部，構建多層次自主元素進行管理，在多個分區(qū)的上層，構建高一級的自主元素實現(xiàn)系統(tǒng)級管理。每一級自主元素支持可擴展性，在新增設備或修改特征參數(shù)時系統(tǒng)不停機，實現(xiàn)系統(tǒng)的自配置。
文檔編號H04L12/24GK102724057SQ20121004203
公開日2012年10月10日 申請日期2012年2月23日 優(yōu)先權日2012年2月23日
發(fā)明者曾宇 申請人:北京市計算中心