一种可伸缩且高可用的容器化方法及服务器架构与流程

本发明属于计算机系统设计，尤其涉及一种可伸缩且高可用的容器化方法及服务器架构。

背景技术：

1、在当今数字化和信息化的时代，云计算、容器化技术以及分布式系统的发展对于构建灵活、高效、可扩展的服务器架构提出了新的挑战和机遇。首先，云计算作为一种基于网络的服务模式，已经在业务和技术层面上发生了革命性的变化。它允许用户通过互联网访问和使用计算资源，而无需直接管理硬件设备。这为灵活部署和高效管理应用程序提供了便利，同时为应对不断变化的工作负载提供了强大的支持。其次，容器化技术通过将应用程序及其依赖项打包到轻量级容器中，提供了一种更加便携、可扩展和一致的环境。docker等容器化平台使得开发者能够更容易地构建、交付和运行应用程序，同时减少了环境差异性和依赖问题。随着容器数量的增加，管理和编排这些容器变得至关重要。容器编排系统（如kubernetes、docker swarm）应运而生，用于自动化和简化容器的部署、伸缩和管理。这为构建一种可伸缩且高可用的容器化方法及服务器架构提供了基础。高可用性也是服务器的一种重要的指标。所以在此背景下需要利用上述技术以实现服务器架构的灵活性、高效性和可靠性。

2、在此技术背景中，目前已有的实现方案包括docker swarm和mesos，但它们可能存在一些限制或局限性。以下是docker swarm和mesos简要介绍。

3、docker swarm： docker swarm是docker公司提供的一个容器编排工具，用于管理和编排docker容器。它支持自动化部署、负载均衡和健康检查等功能，但在某些场景下，docker swarm对于动态工作负载的适应性不够。

4、mesos： apache mesos是一个开源的集群管理系统，支持分布式应用程序的调度和资源隔离。它可以与容器技术集成，但需要更多的配置和定制来实现高可用性和自动化的目标。

5、当前主流的容器编排系统，如kubernetes具有相当的复杂性，包括众多配置选项和概念，导致了较为陡峭的学习曲线，使得小型团队或初级用户可能难以迅速掌握并有效地应用这些系统。

6、并且上述的现有技术中，首先其配置文件和选项复杂，容器编排系统通常需要使用复杂的配置文件来定义服务、网络、存储等方面的设置。这些配置文件可能包含大量的参数和选项，而且配置语法可能相对晦涩，需要用户对系统和编排工具有深入的了解。其次集群初始化和节点管理的繁琐，需要初始化整个集群并管理各个节点。这包括安装和配置容器运行时、容器编排系统，以及确保节点的连通性和一致性。这一过程需要大量手动干预，容易出现配置错误和不一致性。再次服务的部署和更新繁琐，部署和更新服务可能需要修改配置文件、手动执行命令或使用特定的工具。这一过程涉及到多个步骤，包括容器镜像的构建、服务的停止和启动、版本管理等，需要用户进行详细的操作和监控。最后网络和存储的配置繁琐，容器化架构通常涉及到复杂的网络和存储配置，包括定义服务间的通信规则、配置负载均衡、设置存储卷等。这些配置项涉及多个组件，需要谨慎地进行设置，否则容易导致服务不可用或性能问题。第五是监控和日志的设置不方便，设置监控和日志记录系统需要用户定义哪些指标应该被监控，以及日志应该如何被采集和存储。这些设置通常需要在不同的工具和系统中进行，增加了整体配置的繁琐性。

7、因此，如何对现有的服务器架构进行改进，以解决现有的服务器架构存在的对于动态工作负载的适应性不够、配置复杂、管理繁琐、服务的部署和更新繁琐的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于解决现有的服务器架构存在的对于动态工作负载的适应性不够、配置复杂、管理繁琐、服务的部署和更新繁琐的技术问题。

2、为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：

3、第一方面，提供一种可伸缩且高可用的容器化方法，包括以下步骤：

4、s1：对服务器的用户界面各自动化工具进行设计并部署；

5、s2：在服务器中通过自动化工具，对服务器集群进行初始化和节点的自动管理，部署各节点健康检查及自愈机制，对各节点进行主动或被动健康检查，将故障节点的服务自动迁移到其他可用节点；

6、s3：进行智能容器编排，在自动管理过程中进行动态资源分配，使容器实例在运行时动态调整其占用的资源；

7、s4：实时检测服务器的通信需求，基于服务网格或者微服务代理或者云原生网络对网络规则进行自动动态配置；

8、s5：实时监测服务器资源利用率以及服务器的运行情况，追踪容器实例的状态，若发现异常，执行步骤s6；

9、s6：判断异常类型，所述异常类型包括自动处理异常和人工处理异常，对自动处理异常进行自动处理，对人工处理异常输出处理建议，通过预警模块告知管理员进行处理。

10、优选的，在步骤s2中包括以下具体过程：

11、s21：对服务器集群进行初始化；

12、s22：实时监测是否有新服务器节点请求，若是，将新服务器节点加入集群；

13、s23：基于http协议或者tcp协议或者udp协议对服务集群中的各节点的运行状态进行监测，判断是否有异常，若是，执行步骤s24，若否，各节点保持持续运行；

14、s24：将异常节点上的服务迁移至相邻的其他可用节点，实现对故障节点进行自动替换，对异常节点进行自动或者人工维护。

15、优选的，在步骤s24中，包括以下具体过程：

16、s241：将异常节点上的服务中的状态信息以及相关数据进行保存和同步；

17、s242：实时检测相邻节点的资源占用率和运行状态，根据资源占用率和运行状态，同时结合异常节点中的相应的服务类型选择被迁移服务的节点；

18、s243：将异常节点的服务迁移至选择的被迁移服务的节点上，通过选择被迁移服务的节点对迁移服务进行持续处理。

19、优选的，在步骤s242中，对被迁移服务的节点进行选择采用评分机制进行，具体过程如下：

20、s2421：分析异常节点的服务内容；

21、s2422：对异常节点的每个相邻节点进行评分，评分机制采用权重的方式，具体某节点的评分函数：

22、f=aa+bb+cc+···+nn；

23、其中，f为某节点的评分函数，a表示某节点的第一参数，a为a的权重占比；b表示某节点的第二参数，b为b的权重占比；c表示某节点的第三参数，c为c的权重占比；n表示某节点的第n参数，n为n的权重占比；

24、第一参数为资源利用率，第二参数为网络延迟，第三参数为服务依赖关系，第n参数为异常节点的服务类型；

25、s2423：根据步骤s2422中的每个节点的评分值，选择得分值最高的节点为被迁移服务的节点。

26、优选的，步骤s4中包括以下具体过程：

27、s41：进行智能网络分区处理，实时监测网络状态和负载情况，对容器实例的位置进行智能调整；

28、s42：对网络进行弹性配置，实现监测网络需求，容器实例对网络资源进行动态调整，动态调整的过程包括调整带宽或者分配ip地址；

29、s43：将集群中的存储资源进行池化形成存储池，存储池包括分布式文件系统、分布式数据库、对象存储，根据预设的存储策略，将存储数据基于访问频率和重要性划分为不同的存储层次，存储层次包括冷热数据分离、缓存层、持久化存储，根据需求挂载或卸载存储卷进行动态存储管理。

30、优选的，步骤s1中的对服务器的用户界面各自动化工具进行设计包括如下过程：

31、s11：通过图形化方式展示整个容器化服务器架构的拓扑结构、服务状态和资源利用情况；

32、s12：提供交互性的界面元素，实现通过点击图标或按钮来启动、停止容器实例或者调整资源配额；

33、s13：实时获取系统状态信息，并对用户界面的数据进行实时更新；

34、s14：对系统的实时状态信息以及历史数据进行分析，提供用户界面的配置建议；

35、s15：设置不同的角色，包括管理员、开发人员和运维人员，对不同角色分配不同的操作权限。

36、第二方面，提供一种可伸缩且高可用的容器化服务器架构，包括集群管理与自动化模块、资源动态调整模块、网络配置模块、存储配置模块、数据采集模块和用户界面设计模块；

37、所述集群管理与自动化模块，用于对服务器集群进行初始化和节点的自动管理，部署各节点健康检查及自愈机制，对各节点进行主动或被动健康检查，将故障节点的服务自动迁移到其他可用节点；

38、所述资源动态调整模块，进行智能容器编排，在自动管理过程中进行动态资源分配，使容器实例在运行时动态调整其占用的资源；

39、所述网络配置模块，用于基于服务网格或者微服务代理或者云原生网络对网络规则进行自动动态配置；

40、所述存储配置模块，用于根据应用程序的需求，指定存储策略，并基于存储策略动态调整存储容量；

41、所述数据采集模块，用于对服务器系统和容器实例运行中的各种参数、运行状态数据进行实时采集；

42、所述用户界面设计模块，用于用户界面进行设计，实现图形化的方式展示整个容器化服务器架构的拓扑结构、服务状态和资源利用情况，并提供交互界面元素和自动化部署工具。

43、优选的，所述服务器系统运行中的各种参数包括cpu 使用率、内存占用、磁盘 i/o，所述服务的运行状态数据包括服务的可用性、响应时间和错误率，所述容器实例的状态数据包括运行状态、启动时间和停止时间。

44、本发明的有益效果包括：

45、本发明提供的一种可伸缩且高可用的容器化方法及服务器架构，第一，通过自适应性和动态伸缩机制，根据实时工作负载需求动态调整资源配置，提高了系统的资源利用率，降低了成本。第二，通过智能网络规划，使容器实例能够智能选择最优的网络路径，提高了容器间通信的效率，减少了网络延迟。第三，通过高可用性与自愈机制，通过实时监控、自动化恢复等手段，提高了系统的稳定性和可用性，降低了服务中断的风险。第四，通过智能分析与建议机制，对监控数据进行分析，为管理员提供性能优化建议，加速了问题定位和解决的速度。第五，通过自动化运维任务，系统能够定期执行关键任务，减轻管理员的负担，提高了系统的可维护性和稳定性。第六，通过动态伸缩机制、智能网络规划等技术，实现了对资源的优化利用，降低了成本，提高了系统的经济性。

技术特征：

1.一种可伸缩且高可用的容器化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种可伸缩且高可用的容器化方法，其特征在于，在步骤s2中包括以下具体过程：

3.根据权利要求2所述的一种可伸缩且高可用的容器化方法，其特征在于，在步骤s24中，包括以下具体过程：

4.根据权利要求3所述的一种可伸缩且高可用的容器化方法，其特征在于，在步骤s242中，对被迁移服务的节点进行选择采用评分机制进行，具体过程如下：

5.根据权利要求1所述的一种可伸缩且高可用的容器化方法，其特征在于，步骤s4中包括以下具体过程：

6.根据权利要求1所述的一种可伸缩且高可用的容器化方法，其特征在于，步骤s1中的对服务器的用户界面各自动化工具进行设计包括如下过程：

7.一种可伸缩且高可用的容器化服务器架构，其特征在于，包括集群管理与自动化模块、资源动态调整模块、网络配置模块、存储配置模块、数据采集模块和用户界面设计模块；

8.根据权利要求7所述的一种可伸缩且高可用的容器化服务器架构，其特征在于，所述服务器系统运行中的各种参数包括cpu 使用率、内存占用、磁盘 i/o，所述服务的运行状态数据包括服务的可用性、响应时间和错误率，所述容器实例的状态数据包括运行状态、启动时间和停止时间。

技术总结
本发明属于计算机系统设计技术领域，具体涉及一种可伸缩且高可用的容器化方法及服务器架构，首先对用户界面各自动化工具进行设计；对服务器集群进行初始化和节点的自动管理，部署各节点健康检查及自愈机制，对各节点进行主动或被动健康检查；进行智能容器编排，在自动管理过程中进行动态资源分配；实时检测服务器的通信需求，对网络规则进行自动动态配置；实时监测服务器资源利用率以及服务器的运行情况，追踪容器实例的状态，若发现异常，判断异常类型，对自动处理异常进行自动处理。通过自适应性和动态伸缩机制动态调整资源配置，提高资源利用率，自动网络规划提升了容器间通信效率，减少网络延迟。通过自动化恢复，提高了系统稳定性和可用性。

技术研发人员：王梓涵
受保护的技术使用者：四川华鲲振宇智能科技有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23