[发明专利]一种服务器自动智能扩缩容方法及系统

说明书

本申请提供一种服务器自动智能扩缩容方法及系统，该方法包括：获取当前服务器的容量、扩缩容评价指标数据和历史扩缩容记录数据；其中，扩缩容评价指标数据包括服务器的基本指标数据和业务指标数据；根据历史扩缩容记录数据，获取对服务器容量产生影响的辅助参考指标数据；依据当前服务器的容量、扩缩容评价指标数据和辅助参考指标数据，计算服务器的期望容量；根据当前服务器的容量和服务器的期望容量，计算当前需要扩缩容的容量差值；依据容量差值，执行服务器的扩缩容操作。本申请能够通过各项指标进行服务器容量评估，分析服务器是否需要扩缩容，及扩缩容大小，并根据分析结果能够及时自动扩缩容，使服务器安全稳定连续的运行。

技术领域

本申请涉及电数字数据处理技术领域，尤其涉及一种服务器自动智能扩缩容方法及系统。

背景技术

自动扩缩容算法当下主要分为Kubernetes HPA（水平Pod自动缩放）和Knative（用于构建、部署和管理现代 serverless 应用的平台）自动扩缩容的KPA算法。

HPA（水平Pod自动缩放）Pod水平自动伸缩，通过此功能，只需简单的配置，即可便可以利用监控指标（cpu使用率、磁盘、内存等）自动的扩容或缩容服务中Pod数量。

Knative Serving 为每个 POD 注入 QUEUE 代理容器 (queue-proxy)，该容器负责向 Autoscaler 报告用户容器并发指标。Autoscaler 接收到这些指标之后，会根据并发请求数及相应的算法，调整 Deployment 的 POD 数量，从而实现自动扩缩容。

HPA算法实现简单，默认不支持缩容至0和实现工作负载的冷启动，而且不适用流量突发场景，存在一定的隐患。

KPA无法接入自定义的其他指标，缺乏可扩展性和可定制性。

现有技术中的服务器不能及时、合理自动扩缩容，其运行存在一定的安全隐患，易造成资源浪费。

发明内容

本申请的目的在于提供一种服务器自动智能扩缩容方法及系统，能够通过各项指标进行服务器容量评估，分析服务器是否需要扩缩容，及扩缩容大小，并根据分析结果能够及时、合理、自动扩缩容，使服务器安全稳定连续的运行，并且不会造成资源浪费。

为达到上述目的，本申请提供一种服务器自动智能扩缩容方法，该方法包括：

获取当前服务器的容量、扩缩容评价指标数据和历史扩缩容记录数据；其中，扩缩容评价指标数据包括服务器的基本指标数据和业务指标数据；

根据历史扩缩容记录数据，获取对服务器容量产生影响的辅助参考指标数据；

依据当前服务器的容量、扩缩容评价指标数据和辅助参考指标数据，计算服务器的期望容量；

根据当前服务器的容量和服务器的期望容量，计算当前需要扩缩容的容量差值；

依据容量差值，执行服务器的扩缩容操作。

如上的，其中，获取辅助参考指标数据的方法包括：基于机器学习选择决策树模型，将历史扩缩容记录数据作为训练数据集进行分析，获取对服务器容量产生影响的辅助参考指标数据。

如上的，其中，辅助参考指标数据包括辅助指标和对应的阈值。

如上的，其中，服务器的期望容量计算公式为：

；