本發(fā)明屬于信息
技術(shù)領(lǐng)域：
，涉及云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的智慧處理過(guò)程，尤其是涉及一種云數(shù)據(jù)中心環(huán)境下基于云租戶(hù)信用度的資源調(diào)度裝置。
背景技術(shù)：
：由于近年來(lái)云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，目前，各行各業(yè)的云資源池建設(shè)已經(jīng)初具規(guī)模。然而，雖然在云資源池建設(shè)過(guò)程中已經(jīng)初步形成了基于資源池的運(yùn)維流程和體系，但從總體上來(lái)說(shuō)還是比較粗放的，不僅無(wú)法針對(duì)不同平臺(tái)實(shí)現(xiàn)針對(duì)性和差異化的資源運(yùn)營(yíng)保障，也無(wú)法充分合理地調(diào)動(dòng)資源池中的資源，在實(shí)際使用過(guò)程中，資源池中資源的分配常常無(wú)法滿(mǎn)足業(yè)務(wù)用戶(hù)的需求，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心資源使用率低，資源浪費(fèi)現(xiàn)象依舊存在，難以實(shí)現(xiàn)資源池的最佳配置與利用。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種改善云計(jì)算資源池運(yùn)維效率、提高云計(jì)算資源池的投入產(chǎn)出效益的云數(shù)據(jù)中心環(huán)境下基于云租戶(hù)信用度的資源調(diào)度裝置。本發(fā)明的目的可以通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：一種云數(shù)據(jù)中心環(huán)境下基于云租戶(hù)信用度的資源調(diào)度裝置，包括：租戶(hù)信息采集模塊，用于采集云數(shù)據(jù)中心環(huán)境內(nèi)租戶(hù)的用戶(hù)信息；租戶(hù)評(píng)估模塊，用于存儲(chǔ)租戶(hù)評(píng)估模型，根據(jù)獲取的用戶(hù)信息及租戶(hù)評(píng)估模型對(duì)相應(yīng)租戶(hù)進(jìn)行評(píng)估，獲得租戶(hù)信用度；資源分配調(diào)度模塊，用于對(duì)所有的租戶(hù)信用度進(jìn)行排序，租戶(hù)信用度高的租戶(hù)對(duì)應(yīng)的資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)高，按照設(shè)定的調(diào)度策略規(guī)則對(duì)資源池中的資源進(jìn)行分配。所述用戶(hù)信息包括用戶(hù)基礎(chǔ)信息、用戶(hù)行為日志、平臺(tái)操作日志、資源分配率、資源使用率和/或云平臺(tái)項(xiàng)目管理日志。該資源調(diào)度裝置還包括：租戶(hù)數(shù)據(jù)清洗模塊，用于根據(jù)租戶(hù)評(píng)估模塊所需的數(shù)據(jù)對(duì)租戶(hù)信息采集模塊采集的用戶(hù)信息進(jìn)行清洗，并將經(jīng)清洗后的用戶(hù)信息發(fā)送給租戶(hù)評(píng)估模塊。所述租戶(hù)評(píng)估模型包括租戶(hù)潛力評(píng)估指標(biāo)體系和租戶(hù)價(jià)值評(píng)估指標(biāo)體系。所述租戶(hù)評(píng)估模塊包括：租戶(hù)潛力評(píng)估單元，用于根據(jù)用戶(hù)信息獲取對(duì)應(yīng)租戶(hù)的通用屬性指標(biāo)值和技術(shù)能力指標(biāo)值；租戶(hù)價(jià)值評(píng)估單元，用于根據(jù)用戶(hù)信息獲取對(duì)應(yīng)租戶(hù)的資源使用指標(biāo)值和合同收入指標(biāo)值；租戶(hù)信用度評(píng)估單元，用于根據(jù)租戶(hù)潛力評(píng)估單元和租戶(hù)價(jià)值評(píng)估單元獲取的各類(lèi)指標(biāo)值計(jì)算租戶(hù)信用度。所述資源分配調(diào)度模塊包括：租戶(hù)優(yōu)先級(jí)獲取單元，用于對(duì)所有的租戶(hù)信用度進(jìn)行排序，并根據(jù)排序結(jié)果對(duì)所有租戶(hù)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)分配，所述優(yōu)先級(jí)分配具體為：根據(jù)租戶(hù)信用度的高低將所有租戶(hù)分配為高信用度租戶(hù)、中等信用度租戶(hù)和低信用度租戶(hù)三個(gè)等級(jí)，高等級(jí)租戶(hù)的資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)高于低等級(jí)租戶(hù)的資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)，同一等級(jí)中，租戶(hù)信用度高的資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)高于租戶(hù)信用度低的；租戶(hù)請(qǐng)求接收單元，用于接收租戶(hù)的調(diào)度請(qǐng)求，生成請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，所述請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中的調(diào)度請(qǐng)求根據(jù)對(duì)應(yīng)租戶(hù)的租戶(hù)信用度從高到低排序，租戶(hù)信用度相同的根據(jù)時(shí)間從先到后排序；資源調(diào)度單元，在請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列不為空時(shí)響應(yīng)，用于比較請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中首個(gè)租戶(hù)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)租戶(hù)的資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)與正在調(diào)度的租戶(hù)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)租戶(hù)的資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)，根據(jù)比較結(jié)果及設(shè)定的調(diào)度策略規(guī)則對(duì)資源池中的資源進(jìn)行分配。所述調(diào)度策略規(guī)則包括：a)優(yōu)先根據(jù)資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)高的租戶(hù)的調(diào)度請(qǐng)求進(jìn)行資源調(diào)度；b)高等級(jí)租戶(hù)與低等級(jí)租戶(hù)之間采用搶占式優(yōu)先級(jí)調(diào)度方式，同等級(jí)租戶(hù)間采用非搶占式優(yōu)先級(jí)調(diào)度方式；c)租戶(hù)信用度相同的租戶(hù)間采用先到先服務(wù)調(diào)度方式。該資源調(diào)度裝置還包括：資源回收模塊，在收到資源分配調(diào)度模塊發(fā)出的回收請(qǐng)求時(shí)響應(yīng)，用于根據(jù)所述回收請(qǐng)求，對(duì)投資收益率低于閾值的資源進(jìn)行回收；對(duì)所述投資收益率低于閾值的資源進(jìn)行回收時(shí)，優(yōu)先回收資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)低的租戶(hù)的資源。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：1)本發(fā)明通過(guò)對(duì)云平臺(tái)租戶(hù)的用戶(hù)畫(huà)像分析評(píng)估平臺(tái)租戶(hù)的信用度，并根據(jù)其信用度的高低調(diào)整資源分配時(shí)的優(yōu)先級(jí)并以其為資源最終調(diào)度依據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)云計(jì)算資源池的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，在進(jìn)一步改善云計(jì)算資源池運(yùn)維效率的同時(shí)，提高云計(jì)算資源池的投入產(chǎn)出效益，提升云資源池整體服務(wù)水平與運(yùn)營(yíng)價(jià)值達(dá)到云資源池智慧運(yùn)營(yíng)的目的。2)本發(fā)明裝置使云計(jì)算資源池在運(yùn)營(yíng)的過(guò)程中能時(shí)刻對(duì)云平臺(tái)租戶(hù)以及資源運(yùn)行情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，并結(jié)合租戶(hù)信用度情況對(duì)相關(guān)資源進(jìn)行合理調(diào)度，通過(guò)優(yōu)化調(diào)度策略，提升整體數(shù)據(jù)中心資源使用效益，極大地提升資源池運(yùn)營(yíng)效率。附圖說(shuō)明圖1為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為本發(fā)明工作流程示意圖；圖3為本發(fā)明租戶(hù)評(píng)估模型的示意圖；圖4為本發(fā)明根據(jù)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行資源調(diào)度的流程示意圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。如圖1-圖2所示，本實(shí)施例提供一種云數(shù)據(jù)中心環(huán)境下基于云租戶(hù)信用度的資源調(diào)度裝置，包括租戶(hù)信息采集模塊1、租戶(hù)評(píng)估模塊3和資源分配調(diào)度模塊4。租戶(hù)信息采集模塊1用于采集云數(shù)據(jù)中心環(huán)境內(nèi)租戶(hù)的用戶(hù)信息。所述用戶(hù)信息包括通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)接口訪問(wèn)或網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)采集的用戶(hù)基礎(chǔ)信息、用戶(hù)行為日志、平臺(tái)操作日志、資源分配率、資源使用率、云平臺(tái)項(xiàng)目管理日志等信息。租戶(hù)評(píng)估模塊3用于存儲(chǔ)租戶(hù)評(píng)估模型，根據(jù)獲取的用戶(hù)信息及租戶(hù)評(píng)估模型對(duì)相應(yīng)租戶(hù)進(jìn)行評(píng)估，獲得租戶(hù)信用度。所述租戶(hù)評(píng)估模型包括租戶(hù)潛力評(píng)估指標(biāo)體系和租戶(hù)價(jià)值評(píng)估指標(biāo)體系，如圖3所示。租戶(hù)價(jià)值是指租戶(hù)當(dāng)前已經(jīng)對(duì)平臺(tái)產(chǎn)生的價(jià)值，一般租戶(hù)的信用度與其產(chǎn)生的價(jià)值成正比，而已經(jīng)產(chǎn)生的價(jià)值主要包括對(duì)平臺(tái)資源的使用程度以及為平臺(tái)帶來(lái)的收益；而在判斷租戶(hù)潛力時(shí)主要通過(guò)其行為進(jìn)行推測(cè)，根據(jù)行為學(xué)四因素理論，影響用戶(hù)行為的因素有文化因素、社會(huì)因素、個(gè)人因素以及心理因素，同時(shí)由于對(duì)數(shù)據(jù)中心租戶(hù)來(lái)說(shuō)，使用基礎(chǔ)設(shè)施以及平臺(tái)類(lèi)相關(guān)服務(wù)資源的都是技術(shù)從業(yè)者，因此其技術(shù)程度的高低也對(duì)其信用度產(chǎn)生影響。因此，租戶(hù)評(píng)估模塊3包括用于根據(jù)用戶(hù)信息獲取對(duì)應(yīng)租戶(hù)的通用屬性指標(biāo)值和技術(shù)能力指標(biāo)值的租戶(hù)潛力評(píng)估單元、用于根據(jù)用戶(hù)信息獲取對(duì)應(yīng)租戶(hù)的資源使用指標(biāo)值和合同收入指標(biāo)值的租戶(hù)價(jià)值評(píng)估單元以及用于根據(jù)租戶(hù)潛力評(píng)估單元和租戶(hù)價(jià)值評(píng)估單元獲取的各類(lèi)指標(biāo)值計(jì)算租戶(hù)信用度的租戶(hù)信用度評(píng)估單元。資源分配調(diào)度模塊4用于對(duì)所有的租戶(hù)信用度進(jìn)行排序，租戶(hù)信用度高的租戶(hù)對(duì)應(yīng)的資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)高，按照設(shè)定的調(diào)度策略規(guī)則對(duì)資源池中的資源進(jìn)行分配。資源分配調(diào)度模塊4包括：租戶(hù)優(yōu)先級(jí)獲取單元，用于對(duì)所有的租戶(hù)信用度進(jìn)行排序，并根據(jù)排序結(jié)果對(duì)所有租戶(hù)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)分配，所述優(yōu)先級(jí)分配具體為：根據(jù)租戶(hù)信用度的高低將所有租戶(hù)分配為高信用度租戶(hù)、中等信用度租戶(hù)和低信用度租戶(hù)三個(gè)等級(jí)，高等級(jí)租戶(hù)的資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)高于低等級(jí)租戶(hù)的資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)，同一等級(jí)中，租戶(hù)信用度高的資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)高于租戶(hù)信用度低的；租戶(hù)請(qǐng)求接收單元，用于接收租戶(hù)的調(diào)度請(qǐng)求，生成請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，所述請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中的調(diào)度請(qǐng)求根據(jù)對(duì)應(yīng)租戶(hù)的租戶(hù)信用度從高到低排序，租戶(hù)信用度相同的根據(jù)時(shí)間從先到后排序；資源調(diào)度單元，在請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列不為空時(shí)響應(yīng)，用于比較請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中首個(gè)租戶(hù)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)租戶(hù)的資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)與正在調(diào)度的租戶(hù)請(qǐng)求對(duì)應(yīng)租戶(hù)的資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)，根據(jù)比較結(jié)果及設(shè)定的調(diào)度策略規(guī)則對(duì)資源池中的資源進(jìn)行分配。所述調(diào)度策略規(guī)則包括：a)優(yōu)先根據(jù)資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)高的租戶(hù)的調(diào)度請(qǐng)求進(jìn)行資源調(diào)度；b)高等級(jí)租戶(hù)與低等級(jí)租戶(hù)之間采用搶占式優(yōu)先級(jí)調(diào)度方式，同等級(jí)租戶(hù)間采用非搶占式優(yōu)先級(jí)調(diào)度方式，即高等級(jí)租戶(hù)可以爭(zhēng)奪低等級(jí)租戶(hù)的資源，但同等級(jí)租戶(hù)之間的資源無(wú)法爭(zhēng)奪；c)租戶(hù)信用度相同的租戶(hù)間采用先到先服務(wù)調(diào)度方式。資源分配調(diào)度模塊4對(duì)資源池中的資源進(jìn)行分配的具體過(guò)程如圖4所示，將用戶(hù)發(fā)送的調(diào)度請(qǐng)求按照租戶(hù)信用度從高到低排序形成請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，判斷隊(duì)列是否為空，若是，則退出，若否，則對(duì)請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)隊(duì)列的首個(gè)調(diào)度請(qǐng)求進(jìn)行處理。對(duì)調(diào)度請(qǐng)求進(jìn)行處理時(shí)，判斷當(dāng)前調(diào)度請(qǐng)求是否與正在調(diào)度的請(qǐng)求同級(jí)，若是，則排除調(diào)度當(dāng)前請(qǐng)求，若否，則進(jìn)一步判斷是否高于正在調(diào)度的請(qǐng)求的優(yōu)先級(jí)，若是，則優(yōu)先調(diào)度當(dāng)前請(qǐng)求，若否，則排除調(diào)度當(dāng)前請(qǐng)求。為了提高租戶(hù)評(píng)估的準(zhǔn)確性，使采集的數(shù)據(jù)更加有效，該資源調(diào)度裝置還可包括租戶(hù)數(shù)據(jù)清洗模塊2，用于根據(jù)租戶(hù)評(píng)估模塊所需的數(shù)據(jù)對(duì)租戶(hù)信息采集模塊1采集的用戶(hù)信息進(jìn)行清洗，并將經(jīng)清洗后的用戶(hù)信息發(fā)送給租戶(hù)評(píng)估模塊3。本發(fā)明的另一實(shí)施全名，該資源調(diào)度裝置還包括資源回收模塊5，在收到資源分配調(diào)度模塊發(fā)出的回收請(qǐng)求時(shí)響應(yīng)，用于根據(jù)所述回收請(qǐng)求，對(duì)投資收益率低于閾值的資源進(jìn)行回收；對(duì)所述投資收益率低于閾值的資源進(jìn)行回收時(shí)，優(yōu)先回收資源調(diào)度優(yōu)先級(jí)低的租戶(hù)的資源。本實(shí)施例中，具體的租戶(hù)信用度計(jì)算過(guò)程如下：1、租戶(hù)評(píng)估模型構(gòu)建租戶(hù)信用度指標(biāo)體系與評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)估體系如表1所示。表1該模型的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)如下所示：(1)評(píng)估指標(biāo)總囊括四大類(lèi)38項(xiàng)觀測(cè)點(diǎn)；(2)每個(gè)評(píng)估指標(biāo)確定了3個(gè)評(píng)估等級(jí)，并根據(jù)等級(jí)進(jìn)行記分，A記3，B記0，C記-3分?？傇u(píng)價(jià)為38項(xiàng)觀測(cè)點(diǎn)得分的總和；(3)將云租戶(hù)按照信用度分為三類(lèi)：總分在90以上的是高信用度租戶(hù)，70～90間的是中等信用度租戶(hù)，70以下的為低信用度用戶(hù)。2、租戶(hù)信息采集模塊按照租戶(hù)信用度模型中的觀測(cè)點(diǎn)配置采集探針，該探針可以采集云數(shù)據(jù)中心資源監(jiān)控性能數(shù)據(jù)、各設(shè)備操作日志、用戶(hù)訪問(wèn)日志以及平臺(tái)日志等。采集內(nèi)容包含但不限于用戶(hù)詳細(xì)信息、用戶(hù)行為日志、平臺(tái)操作日志、資源分配率、資源使用率、云平臺(tái)項(xiàng)目管理日志等。采集的數(shù)據(jù)格式如表2所示。表2表2中，ID是作為采集數(shù)據(jù)字段的唯一標(biāo)識(shí)用于對(duì)采集到的數(shù)據(jù)唯一性進(jìn)行區(qū)分；Name表示數(shù)據(jù)段名稱(chēng)也可標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)段名稱(chēng)；Type表示該數(shù)據(jù)字段的數(shù)據(jù)類(lèi)型從而在后期數(shù)據(jù)處理的時(shí)候?qū)ο嚓P(guān)指標(biāo)值與格式進(jìn)行抽取與整合；Context是使用JSON格式對(duì)采集數(shù)據(jù)的日期和日志進(jìn)行封裝從而形成統(tǒng)一的解析格式進(jìn)行后期數(shù)據(jù)處理；Tag是使用字符串列表來(lái)標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)包，便于后期檢索以及分析3、數(shù)據(jù)采集完成后，通過(guò)租戶(hù)清洗模塊對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，清洗的過(guò)程中按照指標(biāo)對(duì)相應(yīng)Tag的數(shù)據(jù)，按照其日志類(lèi)型進(jìn)行處理，形成相應(yīng)的數(shù)據(jù)字段與取值列表，所述列表格式如表3所示(表中取值為部分指標(biāo))。表3評(píng)估項(xiàng)評(píng)估等級(jí)受教育情況A畢業(yè)院校B所在區(qū)域發(fā)展程度C專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域A工作單位性質(zhì)B工作類(lèi)別C工作年限A表3中列表的評(píng)估值是可以通過(guò)日志清洗、處理以及檢索計(jì)算出來(lái)的。4、根據(jù)列表和評(píng)分規(guī)則計(jì)算出租戶(hù)的信用度并根據(jù)具體分?jǐn)?shù)配置租戶(hù)優(yōu)先級(jí)。租戶(hù)優(yōu)先級(jí)記錄情況如表4所示。表4租戶(hù)名稱(chēng)租戶(hù)信用等級(jí)具體評(píng)估分?jǐn)?shù)Test001高信用度955、根據(jù)租戶(hù)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行調(diào)度優(yōu)先級(jí)計(jì)算、規(guī)則配置和具體的調(diào)度執(zhí)行。本方法實(shí)施完成后，可以根據(jù)云租戶(hù)信用度的高低對(duì)云數(shù)據(jù)中心資源進(jìn)行智能調(diào)度，從而實(shí)現(xiàn)云數(shù)據(jù)中心整體資源配置的優(yōu)化，從而更加靈活細(xì)顆粒的保障了云數(shù)據(jù)中心整體運(yùn)營(yíng)的效率，提高了云數(shù)據(jù)中心資源運(yùn)營(yíng)的收益，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心的價(jià)值提升。以上所述僅為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施案例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3