[发明专利]一种可弹性伸缩的分布式服务管理系统及其方法在审

专利信息
申请号: 201710259807.0 申请日: 2017-04-20
公开(公告)号: CN106888129A 公开(公告)日: 2017-06-23
发明(设计)人: 郑浩泉;孟庆强;张春平;胡牧;林峰;杨志;孙立华;刘铭;张琦;黄太贵;吴舜 申请(专利权)人: 国家电网公司;南京南瑞集团公司;南京南瑞信息通信科技有限公司;国网安徽省电力公司;国网冀北电力有限公司;国网冀北电力有限公司信息通信分公司
主分类号: H04L12/24 分类号: H04L12/24;H04L29/06;H04L29/08
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司32224 代理人: 姚兰兰,董建林
地址: 100031 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 弹性 伸缩 分布式 服务 管理 系统 及其 方法
【权利要求书】:

1.一种可弹性伸缩的分布式服务管理系统,该系统包括:

服务发布组件,负责将业务功能模块对外、对内提供的功能发布为服务,服务交互过程中传输数据支持结构化数据和非结构化数据;

服务注册中心,用于实现分布式系统的服务发现与配置;接收业务应用启动时发布的服务信息,并将所述业务应用加入服务池并生成服务代理;在服务消费者发起调用时,获取所述调用对应的服务提供者的位置信息以及服务代理,并将所述服务代理绑定到相应的位置以发起服务调用;

编程模型,通过分层结构实现用户请求数据的通用功能。

2. 根据权利要求1所述的分布式服务管理系统,其特征在于,所述服务发布组件中,服务发布机制支持RMI、Restful/JSON以及BladeDS、WebService方式, Flex客户端与服务交互支持BladeDS方式,同质系统之间的服务调用支持RMI以及Restful/JSON方式,异质系统之间集成支持WebService、JMS方式。

3.根据权利要求1所述的分布式服务管理系统,其特征在于,上述非结构化数据为xml、html、视频、音频或图片数据。

4.根据权利要求1所述的分布式服务管理系统,其特征在于,所述服务注册中心为对等集群,服务提供者无状态,注册中心将推送新的服务提供者信息给消费者。

5.根据权利要求1所述的分布式服务管理系统,其特征在于,所述服务代理包括业务功能模块中领域模型对应的Java对象以及Java接口;支持生成开发期间的服务代理sdk以及运行期间驻留在服务注册中心的服务代理对象。

6.根据权利要求1所述的分布式服务管理系统,其特征在于,所述通用功能包括数据的格式化、传输、封包与解包和URL处理。

7.根据权利要求1所述的分布式服务管理系统,其特征在于,所述编程模型中通过分层结构分为如下:

接口层,定义消息语义,定义服务调用语义,定义技术服务调用语义;

运行层,负责控制一个服务同时处理的消息数量,控制在内部出错时提供给服务消费者的信息,控制所请求服务实现的实例化处理,控制服务调用的事务语义;

消息层,通过消息分发管道达到自定义消息分发的目的,包括传输管道和协议管道两种,传输管道支持物理消息分发传输。

8.一种用于权利要求1-7中任一项所述的服务管理系统的分布式服务的提供方法,其特征在于,其方法包括以下具体步骤:

服务评分,服务管理系统在接收到服务请求后,以服务池为单位,实时搜集单个服务运行的质量指标数据,根据权重进行综合评分;

服务匹配,根据服务请求命中到的一组候选服务,选取健康分值最高的进行匹配;

服务动态绑定,获取到健康分值最高的服务提供者的IP地址和端口号,动态绑定到服务代理上,即可将服务请求分配到最合适的服务提供者;

服务弹性伸缩,某类服务的综合评分反映到对应服务池的评分,当服务池的评分低于指定阈值时,自动启动该类服务的实例并添加到服务池,当服务池的评分高于指定阈值时,自动停止该类服务的实例并从服务池注销。

9.根据权利要求8所述的提供方法,其特征在于,其还包括:建立服务质量评价模型,模型涉及的质量指标分为通用指标和业务指标;业务指标由应用定义,通过服务框架自动添加到请求的上下文中,业务插件负责根据规则计算,计算的数值由服务框架进行记录;

确定权重,基于已经积累下来的服务质量数据作为样本,采取自定义的量化方法计算各指标的权重。

10.根据权利要求8所述的提供方法,其特征在于,服务代理定期更新候选服务集合,一旦发现原来的最优服务不可用或者服务质量等级有所下降,或者有新的且满足要求的质量等级的服务出现,服务代理就及时自动重新绑定服务。

11.根据权利要求9所述的提供方法,其特征在于,所述通用指标用于描述服务的非功能特性,包括服务响应平均时间、服务响应时间极差、吞吐量、调用失败率和最大连续失败次数。

12.根据权利要求9所述的提供方法,其特征在于,在上述确定权重中,在确定各指标的权重之前,应用初上线时,各指标的权重预置了一个值;随着应用的运行,当积累的数据量达到一定阈值后,采取熵值法确定各指标项的权重。

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