动态PDTCH扩容标准
中国移动HSDPA无线资源利用率的评估及扩容原则
行 了 分 析 和 研 究 , 以码 资 源 占用 比例 表 示 业 务 信 道 的 无 线 资 源 利 用率 。 对 于 中 国移 动 正 在 大 力 推 动 和 发展 的 TD— CDM A 据 业 务 ,特 别 S 数
无需扩容
≤3 ~ ×
(~ 3 6)× N
用户数—般 ; 容量需求较少
H — D C 不需考 虑扩容 ;但 当接入失败次数较多时 .建议增加下行伴随信 SP S H 道的数量 ( 如将3 S 个H . H 调整为2 个,最大可 增加 1 个接入 用户 ,.或者 6 进行一定策略的状态迁移
2. 1建 议 配 置
是由HS A系统承载 的高速数据业 务 ,其业 务 DP
信 道 ( — DS HS P CH )为 共 享 信 道 ,传 输 格 式 和调制方 式均是动态调 整方式 ,同时还受限于
() 线 资 源 配 置 1无
根 据 TD— CDM A业 务 的 总 体 规 划 ,按 照 S T S DMA “ 期 重 点 发 展移 动 宽 带 业 务和 基 D— C 近 于 双 模 终 端 的 语 音 业 务 ” 的 市场 定 位 ,现 有 网 络 HS A 波 及时 隙配 置 如 下 : DP 载 ・上 下 行 时 隙 配 比 为 2 :4, 其 中 H — S
P C DS H时 隙配 置 3 ; 个
伴随信道 、用户平 均速 率等多种 因素的制 约 ,
不宜再 以业务信道 利用率作为惟 一的计算和评 价 标 准 。 此 外 ,数 据业 务 的 用 户 模 型 也 相 对 较 为 复 杂 ,因 此 ,需 要 根 据 HS A的技 术 特 点 , DP 结 合 用 户 体 验 和 业 务模 型 等 多 种 因 素 重 新 定 义
中国移动4G无线网扩容标准(修订版)
中国移动4G 无线网扩容标准(修订版)4G (TD-LTE )无线网络扩容包括用户数扩容和载频扩容两个方面。
用户数扩容即基本功能软件包的扩容。
基本功能软件包按照RRC 连接数配置,以本地网为单位共享。
载频扩容以小区为单位进行核算,以基站为单位进行工程实施。
一、用户数扩容(RRC 连接数扩容) (一)扩容标准基本功能软件包按照系统忙时平均RRC 连接数采购,报价单位共8档:0.1万、0.5万、1万、2万、5万、10万、20万、50万,扩容规模=档位取整(规划期末用户数 * 激活因子(忙时平均RRC 连接数/用户数×100%)-现网配置),激活因子按网管数据取定。
(二)扩容方法忙时平均RRC 连接数取连续七日系统忙时各小区“RRC 连接平均数”之和的平均值。
忙时平均RRC 连接数=∑∑小区i 的“RRC 连接平均数”小区数i=17n=17⁄涉及的参数在《NB网元统计数据需求规范》定义如下:二、载频扩容(一)扩容标准按照大、中、小包的小区分类确定标准,当小区自忙时达到门限时实施载频扩容。
小区分类标准及扩容门限如下:小区扩容核定逻辑为:[“有效RRC用户数达到门限”且“上行利用率达到门限”且“上行流量达到门限”]或[“有效RRC用户数达到门限”且“下行利用率达到门限(PDSCH或PDCCH)”且“下行流量达到门限”]。
(二)核算方法载频扩容标准核算使用的数据均为连续七天小区自忙时均值。
用于小区分类的小区自忙时平均E-RAB流量计算公式为:小区自忙时平均E−RAB流量=∑“小区用户面下行字节数”+“小区用户面下行字节数”“E−RAB建立成功数”7n=17⁄载频扩容各参数的计算公式为:①有数据传输的RRC数有数据传输的RRC 数=∑“有效RRC 连接平均数”7n=17⁄②上/下行利用率上行利用率=上行PRB 利用率上行PRB 利用率=∑(“上行PUSCH PRB 占用平均数”/“上行PUSCH PRB 可用平均数”7n=1)7⁄ 下行利用率=“下行PRB 利用率”或“下行CCE 利用率”下行PRB 利用率=∑(“下行PDSCH PRB 占用平均数”/“下行PDSCH PRB 可用平均数”7n=1)7⁄ 下行CCE 利用率=∑(“PDCCH 信道CCE 占用率”7n=1)7⁄③上/下行流量上(下)行流量=∑“小区用户面上(下)行字节数”/10007n=17⁄涉及的参数在《NB 网元统计数据需求规范》定义如下:。
动态扩容实现原理
动态扩容实现原理
动态扩容是指在系统运行时根据需求动态地增加系统资源,例如内存、存储空
间或处理器等。
动态扩容的实现原理主要涉及到系统架构、资源管理和调度等方面。
首先,动态扩容的实现需要一个可靠的系统架构来支持资源的动态调整。
通常,系统需要具备可插拔的模块化设计,使得新增资源能够被系统识别和利用。
此外,系统还需要有一套完善的资源管理机制,能够对系统资源进行有效地监控和调度。
其次,动态扩容实现的关键在于资源的动态管理和调度。
系统需要能够实时监
测资源的利用情况,当资源利用率达到一定阈值时,系统需要自动触发扩容机制。
扩容过程需要考虑资源的分配和调度,确保新增资源能够被合理利用,同时不影响系统的稳定性和性能。
另外,动态扩容还需要考虑资源的可用性和可靠性。
系统需要具备容错和负载
均衡的能力,确保在资源扩容的过程中不会影响系统的正常运行。
此外,系统还需要能够动态地调整资源的分配,使得系统能够根据实际需求动态调整资源的分配比例。
总的来说,动态扩容实现的原理涉及到系统架构、资源管理和调度等方面。
通
过合理的设计和实现,系统能够根据需求动态地增加资源,从而提高系统的灵活性和可靠性。
动态扩容是现代系统设计的重要特性,能够帮助系统应对不断变化的需求和挑战。
动态扩容云服务平滑接入方案
动态扩容云服务平滑接入方案动态扩容云服务平滑接入方案云服务的发展已经成为了现代企业不可或缺的一部分。
随着业务的扩展和用户量的增加,云服务的规模也需要不断扩容。
然而,在扩容过程中,需要注意的是保证服务的稳定性和可靠性,以及确保用户体验不受影响。
因此,制定一套动态扩容云服务平滑接入方案,显得尤为重要。
首先,动态扩容需要进行充分的规划和准备工作。
在系统设计阶段,应考虑到未来可能的扩容需求,采用可扩展的架构和技术。
此外,需要建立监控系统,及时了解系统的负载情况和性能状况。
这样,一旦发现系统负载过高或性能不足,便可以及时进行扩容。
在实施动态扩容时,需要根据实际情况选择合适的扩容策略。
一种常见的策略是水平扩容,即增加服务器数量,平均分担负载。
这可以通过自动----宋停云与您分享----化工具来实现,例如使用容器技术来快速部署和管理多个服务器。
另一种策略是垂直扩容,即增加服务器的硬件配置,提升单个服务器的性能。
这种策略适用于单个请求的处理能力较弱的情况。
在扩容过程中,需要注意避免单点故障。
为了确保服务的高可用性,应采用负载均衡技术,将流量分散到多个服务器上。
同时,还可以采用故障转移和自动容错机制,以保证即使某个服务器发生故障,整个系统也能继续正常运行。
除了考虑技术实现,还需要关注用户体验。
为了确保用户无感知地进行扩容,可以采用灰度发布的方式。
即先将一部分流量引导到新的扩容服务器上,进行测试和验证,确认没有问题后再逐渐增加流量。
这样可以最大程度地减少对用户的影响。
最后,在动态扩容完成后,需要进行性能测试和监控,确保新的扩容服务器能够正常工作,并满----宋停云与您分享----足预期的性能要求。
同时,还需要定期进行容量规划和评估,及时调整扩容策略,以保证云服务的稳定和可靠。
综上所述,动态扩容云服务平滑接入方案需要从系统设计、扩容策略、高可用性、用户体验和监控等多个方面进行考虑。
只有充分规划和准备,并采取合适的策略和措施,才能实现云服务的平滑扩容,满足不断增长的业务需求。
微服务架构的容器编排与动态扩缩容(三)
微服务架构的容器编排与动态扩缩容随着云计算和虚拟化技术的快速发展,微服务架构在软件开发中越来越受欢迎。
微服务通过将单体应用拆分成独立的服务,每个服务可以独立部署、测试和扩展,实现了更高的灵活性和可伸缩性。
然而,当微服务数量增多后,管理和调度这些服务变得越来越困难。
这时候就需要使用容器编排工具来帮助我们管理和调度微服务。
容器编排工具主要用于自动化容器的部署、扩缩容和管理。
Kubernetes就是目前最流行的容器编排工具之一。
Kubernetes可以通过定义和管理容器的副本数来实现动态扩缩容。
当负载过高时,可以自动增加副本数来提供更多的服务能力;当负载下降时,可以自动减少副本数来节省资源。
这种动态扩缩容的能力使得微服务架构更加强大和灵活。
在使用Kubernetes进行容器编排时,首先需要将微服务打包成Docker镜像,并上传到Docker仓库中。
然后,通过Kubernetes的命令行工具kubectl来创建和管理容器编排的资源对象,如Pod、Deployment、Service等。
Pod是最小的部署单元,它可以包含一个或多个容器。
Deployment用于定义Pod的副本数和更新策略。
Service用于暴露Pod的网络接口,以便其他服务或用户可以访问。
当需要动态扩缩容时,可以通过修改Deployment的副本数来实现。
Kubernetes会根据副本数的变化自动创建或删除Pod。
同时,Kubernetes还提供了水平自动扩缩容器的功能,可以根据CPU、内存等指标来自动调整副本数。
这种自动化的动态扩缩容使得系统能够根据实际负载情况来提供足够的服务能力,提高了系统的资源利用率和响应能力。
除了动态扩缩容,容器编排工具还可以提供负载均衡和容错等功能。
负载均衡可以将请求均匀地分发到多个Pod上,提高系统的并发处理能力。
容错机制可以保证在某个Pod出现故障时,其他Pod继续提供服务,确保系统的高可用性。
这些功能都可以通过容器编排工具的配置来实现。
hadoop动态扩容 原理
hadoop动态扩容原理Hadoop动态扩容原理1. 引言在大数据领域,Hadoop是一种被广泛使用的分布式计算框架。
随着数据规模的不断增长,Hadoop动态扩容成为了一个重要的需求。
本文将从浅入深地解释Hadoop动态扩容的原理。
2. Hadoop概述Hadoop是一个开源的分布式计算框架,主要包含两个核心组件:Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce。
Hadoop通过将大规模数据集分割成多个小任务,然后分布式计算这些小任务,从而实现高效的数据处理。
3. 动态扩容的意义在实际应用中,数据量的增长是不可避免的。
因此,保证集群的性能和可用性是至关重要的。
动态扩容能够根据实际需求自动增加或减少集群的节点数量,以适应不断变化的负载情况,提高整个系统的处理能力。
4. Hadoop动态扩容原理节点管理器(Node Manager)Hadoop集群中的每个节点都运行一个节点管理器(Node Manager),用于管理该节点的资源和任务调度。
节点管理器定期向资源管理器(Resource Manager)报告该节点的资源状况并接收任务分配。
资源管理器(Resource Manager)资源管理器(Resource Manager)是Hadoop集群中的一个主节点,负责整个集群的资源管理和任务调度。
资源管理器根据集群当前的负载情况和配置策略,决定是否需要进行动态扩容。
动态扩容过程动态扩容的过程主要涉及以下几个步骤: - 步骤一:检测负载情况。
资源管理器通过监控集群的负载情况,如CPU利用率、内存使用率和任务队列长度等指标,判断是否需要进行动态扩容。
- 步骤二:生成扩容计划。
资源管理器根据负载情况和配置策略,生成扩容计划,包括需要新增的节点数量和节点配置信息。
- 步骤三:节点启动。
资源管理器向新增节点发送启动指令,并将新增节点添加到集群的节点列表中。
- 步骤四:节点注册。
云扩容相关的标准
云扩容相关的标准包括:
1.可扩展性:存储服务器必须具备良好的可扩展性,以适应云计算平台动态
增长和不断变化的存储需求。
2.可靠性:数据在云计算平台中的存储需求一般具有高可靠性要求,存储服
务器应采用可靠的硬件和软件设备,确保数据的安全和可靠性。
3.高性能:云计算平台对存储服务器的性能要求很高,包括存储容量、数据
传输速度以及响应时间等。
4.云服务提供商的限制:不同的云服务提供商可能有不同的限制,例如最大
的扩容容量、最大的虚拟机数量等。
5.物理服务器的限制:云主机实际运行在物理服务器上,物理服务器的资源
也是有限的,扩容过程可能会受到物理服务器资源的限制。
6.账户的限制:用户账户可能有一定的资源配额,扩容时需要确保账户的资
源配额足够。
7.操作系统的限制:操作系统对于硬件资源的支持也是有限的,扩容时需要
确保操作系统的支持能够满足扩容后的需求。
Docker容器的动态资源调整和扩展策略
Docker容器的动态资源调整和扩展策略一、动态资源调整策略在使用Docker容器部署应用程序时,动态资源调整是一个重要的因素,它可以帮助我们实现弹性扩展和优化资源利用率。
本文将探讨Docker容器的动态资源调整策略,以满足应用程序的需求。
1. 垂直扩展垂直扩展是指增加单个容器的资源配额,例如CPU和内存。
这种扩展策略通常适用于单个容器需要更多资源的情况。
通过使用Docker提供的命令,可以实现对容器资源的动态调整。
例如,使用`docker update`命令可以增加或减少容器的CPU和内存分配。
通过监控容器的资源使用情况,可以根据需求进行调整,提高容器的性能和稳定性。
2. 水平扩展水平扩展是指增加容器的数量,以实现更高的吞吐量和负载均衡。
这种扩展策略常用于应对高并发流量和容器故障的情况。
使用容器编排工具如Docker Swarm 或Kubernetes,可以轻松地增加或减少容器的数量。
这些工具提供了自动化部署和伸缩的功能,可以根据应用程序的负载情况自动调整容器的数量。
通过水平扩展,可以实现更高的可用性和容错性。
3. 自动化伸缩为了更加智能地调整容器资源,可以使用自动化伸缩策略。
自动化伸缩可以根据事先设定的指标和算法来自动调整容器资源,以满足应用程序的需求。
常见的指标包括CPU利用率、内存使用率和请求响应时间等。
通过监控这些指标,并根据设定的规则进行判断和调整,可以实现容器资源的动态自适应。
例如,当CPU利用率超过一定阈值时,自动增加容器数量;当内存使用率低于一定阈值时,自动减少容器数量。
二、扩展策略的实施在实施Docker容器的动态资源调整和扩展策略时,需要注意以下几个方面。
1. 监控和度量为了实现容器资源的动态调整,需要对容器进行监控和度量。
可以使用监控工具如Prometheus、Grafana或ELK Stack等来收集和展示容器的性能指标。
通过实时监控,可以了解容器的资源使用情况,及时进行调整。
使用Docker进行容器的动态扩缩容和负载均衡
使用Docker进行容器的动态扩缩容和负载均衡Docker的出现改变了软件开发与部署的方式,提供了一种轻量级、快速部署的解决方案。
其核心概念是容器化,通过将应用程序与其依赖项打包进一个可移植的容器中,实现应用程序无需在不同环境下配置的移植性。
然而,随着应用规模的扩大和流量的增加,如何处理容器的动态扩缩容和负载均衡成为了一个重要的问题。
容器的动态扩缩容是指根据实际需求,自动添加或删除容器以实现资源的合理利用。
通过Docker提供的集群管理工具,可以轻松实现容器的动态扩缩容。
通过设置合适的指标,例如CPU使用率、内存占用等,当某个指标超过设定的阈值时,系统会根据需求自动添加或删除容器。
动态扩缩容的好处是能够根据实际需求合理分配资源,提高系统的稳定性和灵活性。
当流量突增时,系统会自动添加容器以满足需求,而不需要手动干预。
反之,当流量减少时,系统也会自动删除多余的容器,以节省资源和成本。
负载均衡是指将流量均匀地分发到多个容器上,以提高系统的性能和可用性。
在Docker中,可以使用多种负载均衡策略,例如轮询、随机、基于性能指标等。
这样,每个容器可以负责处理一部分请求,从而提高系统的并发处理能力。
负载均衡的好处是能够提高系统的可扩展性和稳定性。
当流量集中到某一个容器时,系统可以自动将流量分发到其他的容器上,从而提高系统的响应速度。
同时,负载均衡也可以实现容器的故障转移,当某个容器出现故障时,系统可以自动将请求转发到其他正常的容器上,保证系统的可用性。
在实际应用中,动态扩缩容和负载均衡常常一起应用。
通过动态扩缩容,可以根据实际需求合理配置容器的数量,而负载均衡则可以将流量均匀地分发到这些容器上。
这样既提高了系统的可用性和性能,又保证了资源的合理利用。
总结来说,使用Docker进行容器的动态扩缩容和负载均衡是现代软件开发与部署的重要组成部分。
通过合理配置容器的数量和使用负载均衡策略,可以提高系统的可用性、稳定性和性能。
快速上手Docker容器的动态扩展和缩减策略
快速上手Docker容器的动态扩展和缩减策略Docker容器的动态扩展和缩减策略随着云计算技术的快速发展,越来越多的企业开始采用容器化技术来部署和管理应用程序。
而Docker作为目前最流行的容器化引擎之一,具有高度的灵活性和便捷性。
在使用Docker部署应用时,灵活地扩展和缩减容器的数量是非常重要的,本文将探讨快速上手Docker容器的动态扩展和缩减策略。
一、了解Docker容器的扩展和缩减在介绍具体策略之前,我们首先需要了解Docker容器的扩展和缩减机制。
容器扩展指的是根据业务需求增加容器的数量,以满足更多的用户或者处理更大的请求量。
而容器缩减则是根据业务负载的变化,减少容器的数量,以节约资源和降低成本。
二、弹性伸缩策略1. 硬阈值策略:这是最简单的策略之一,通过设置固定的阈值来控制容器的数量。
例如,当容器内存使用率超过80%时,自动增加一个新的容器。
当容器内存使用率低于60%时,自动缩减一个容器。
这种策略简单直观,但是可能会导致容器数量频繁变化,不够灵活。
2. 基于负载均衡策略:在使用负载均衡器时,可以根据容器的负载情况来动态调整容器数量。
当负载过高时增加容器,当负载过低时减少容器。
这种策略可以更加精确地根据实际情况进行扩展和缩减,但是需要结合负载均衡器和监控系统来实现。
三、容器扩缩减的最佳实践1. 监控和日志:为了能够更好地控制容器的扩展和缩减,首先需要建立一个完善的监控和日志系统。
通过监控系统可以实时了解容器的运行状态和负载情况,从而根据实际需求作出扩展或缩减的决策。
2. 弹性资源分配:在设计和部署应用程序时,应该考虑到容器的弹性资源分配。
即根据应用程序的负载情况,动态调整容器的资源限制,例如CPU和内存。
通过合理的资源分配,可以最大限度地提升容器的性能和稳定性。
3. 自动化运维:为了能够快速上手容器的扩展和缩减策略,在运维方面可以借助自动化工具来简化操作。
例如,可以使用自动化运维工具来监控和管理容器集群,自动识别负载情况并进行相应的扩展和缩减操作。
容器编排中的扩容与缩容策略分析
容器编排中的扩容与缩容策略分析在容器编排中,扩容与缩容策略是非常关键的一环。
随着云计算的发展,容器技术如Kubernetes等也变得愈发成熟和普及。
在大规模的容器集群中,需要根据实际需求进行自动扩容和缩容以提高整体的运行效率和成本控制。
首先,让我们来了解什么是扩容与缩容。
在容器编排中,扩容是指根据需求增加容器实例的数量,以满足负载量的增加;而缩容则是根据实际需求减少容器实例的数量,以节约资源和降低成本。
扩容与缩容的核心目标是保持资源的充分利用和服务的稳定可用。
在实际应用中,扩容与缩容策略可以根据不同的需求进行灵活配置。
下面我们将分别对扩容和缩容策略进行详细分析。
首先是扩容策略。
扩容策略一般包括两种:垂直扩容和水平扩容。
垂直扩容是指在现有的容器实例中增加CPU、内存等资源,以提高单个容器实例的运行能力;而水平扩容则是在集群中增加更多的容器实例,以应对高峰负载压力。
垂直扩容一般适用于单个容器实例所需资源不足的情况。
通过增加资源,可以提高单个容器实例的处理能力,使其能够承担更高的负载。
但需要注意的是,垂直扩容的资源增加是有上限的,当达到容器实例所能承受的最大资源限制后,就需要考虑水平扩容。
水平扩容是应对高峰负载的常用策略。
通过增加更多的容器实例,可以将负载均匀分布在各个容器上,提高整体的处理能力和整体可用性。
水平扩容的核心思想是将负载平均分配,避免单点故障和资源瓶颈。
接下来是缩容策略。
缩容策略主要有两种:手动缩容和自动缩容。
手动缩容是指根据管理员或开发者的需求,手动减少容器实例的数量。
这种方式一般适用于负载下降、业务需求变更或资源临时紧张的情况。
手动缩容的优点是操作灵活,可以根据具体情况进行调整,但需要人工干预,耗费时间和精力。
自动缩容则是根据一定的规则和算法,实现对容器实例数量的动态控制。
自动缩容的核心目标是在保证服务稳定可用的前提下,尽量节约资源和降低成本。
常见的自动缩容策略包括根据负载情况进行动态调整、按时间段进行调整、根据指标报警进行调整等。
Docker容器的动态扩容和缩容策略
Docker容器的动态扩容和缩容策略一、介绍Docker是一种轻量级虚拟化技术,容器化的应用程序可以在不同的环境中自由部署和运行。
在实际应用中,容器的扩容和缩容是非常重要的,可以根据负载变化来动态调整容器数量,以提高应用程序的性能和可用性。
本文将讨论Docker容器的动态扩容和缩容策略。
二、动态扩容策略随着应用程序的负载增加,需要增加容器的数量以满足用户需求。
以下是几种常见的动态扩容策略。
1. 基于资源利用率的扩容容器可以通过监控资源利用率来确定是否需要扩容。
例如,可以监控CPU和内存的使用情况,当资源利用率超过预设阈值时,自动触发扩容操作。
这种策略适用于负载波动较大的应用程序。
2. 基于请求队列长度的扩容对于需要处理大量请求的应用程序,可以通过监控请求队列的长度来判断是否需要扩容。
当请求队列长度超过预设阈值时,自动触发扩容操作。
这种策略适用于需要快速响应用户请求的应用程序。
3. 基于自定义指标的扩容除了资源利用率和请求队列长度,还可以根据自定义指标来进行扩容判断。
例如,可以根据业务指标、响应时间等来触发扩容操作。
这种策略可以根据具体应用程序的需求进行灵活配置。
以上策略可以单独使用,也可以结合使用。
通过合理选择扩容策略,可以使应用程序能够根据实际负载情况自动进行扩容,提高应用程序的易用性和性能。
三、动态缩容策略当应用程序的负载减少时,为了节省资源和成本,需要进行容器的缩容操作。
以下是几种常见的动态缩容策略。
1. 基于资源利用率的缩容类似于动态扩容策略,可以通过监控资源利用率来判断是否需要进行缩容。
当资源利用率低于预设阈值一段时间后,自动触发缩容操作。
这种策略适用于负载波动较大、时间较长的应用程序。
2. 基于请求量的缩容对于低流量的应用程序,可以通过监控请求量来判断是否需要进行缩容。
当一定时间内的请求量低于预设阈值时,自动触发缩容操作。
这种策略适用于负载较低的应用程序。
3. 基于自定义指标的缩容与动态扩容策略类似,可以根据自定义指标来进行缩容判断。
集群自动化动态扩容方案
集群自动化动态扩容方案随着互联网技术的快速发展和用户需求的不断增加,传统的单服务器架构已经无法满足大规模用户的需求。
为了解决这一问题,集群技术应运而生。
集群是由多台服务器组成的一个整体,通过共享资源和分布式处理,提供更高的性能和可靠性。
然而,随着用户数量和数据量的增加,集群的规模需要动态扩容,以保证系统的稳定性和高可用性。
本文将介绍集群自动化动态扩容方案。
一、集群自动化动态扩容的需求随着业务规模的增长,集群的负载也会逐渐增加。
在传统的集群扩容方案中,需要手动添加新的服务器,并进行相应的配置和部署工作。
这种方式存在以下问题:1. 需要手动干预,效率低下:手动添加服务器和配置集群需要耗费大量的时间和人力,无法满足业务快速发展的需求。
2. 配置容易出错:手动配置容易出现配置错误或遗漏,导致系统出现故障或性能下降。
3. 无法实时响应负载变化:如果集群出现负载过高的情况,手动扩容需要一段时间来完成,无法实时响应用户需求。
因此,需要一种自动化的动态扩容方案来解决以上问题。
二、集群自动化动态扩容的原理集群自动化动态扩容的原理是通过监控集群的负载情况,当负载超过一定阈值时,自动触发扩容操作。
具体步骤如下:1. 监控集群负载:通过监控工具实时收集集群的负载数据,如CPU 利用率、内存使用率、网络流量等。
2. 判断负载是否超过阈值:根据预设的负载阈值,判断当前负载是否超过阈值。
3. 触发扩容操作:当负载超过阈值时,自动触发扩容操作,添加新的服务器到集群中。
4. 配置和部署新服务器:自动化工具根据预设的配置模板,自动配置和部署新的服务器。
5. 加入集群:新服务器配置完成后,自动将其加入到集群中,并同步集群状态。
三、集群自动化动态扩容的具体实现实现集群自动化动态扩容需要使用到以下技术和工具:1. 监控工具:可以使用开源的监控工具,如Zabbix、Nagios等,通过配置监控项和触发器来实现对集群负载的监控。
2. 自动化工具:可以使用自动化运维工具,如Ansible、SaltStack等,通过编写自动化脚本来实现集群的配置和部署。
硬盘动态扩展方案
动态磁盘扩展磁盘的动态扩展通过python脚本来监控、挂载和切换来实现。
具体的实现逻辑以及相关数据库的交互如下:1、监控硬盘执行脚本:dict_monitor_perday系统每日定时统计硬盘的使用空间(used)、空余空间(available),并计算每日的用量(speed),以及本块磁盘迄今为止的平均使用量(avg_speed)。
预测磁盘将满的时间(dict_plan_time)。
当磁盘可用空间小于两倍于平均使用量时(dict_plan_time<avg_speed*2),将当前磁盘(MOUNT_PATH.current==1)的下一块磁盘(MOUNT_PATH.id+1)标记为下一块待使用磁盘(MOUNT_PATH.next=1)。
并将下一块磁盘的启用时间(MOUNT_PATH.timestamp)改为预测磁盘将满的时间(dict_plan_time)的毫秒数。
磁盘每日用量表:2、创建新的路径,并挂载新的磁盘执行脚本:automount.py系统定期检查是否存在待使用的磁盘(MOUNT_PATH.next==1)。
根据硬盘启用时间(MOUNT_PATH.timestamp),创建存放目录(MOUNT_PATH.fs_path),存放目录为/mvsp/data/alarmmedia/[HEX(timestamp)],Hex(timestamp)指的是硬盘启用时间的毫秒数的16进制字符串。
将本块磁盘分区(MOUNT_PATH.mount_path)格式化,并挂载到新建的目录下。
最后发送消息邮件通知相关人。
磁盘挂载表:3、磁盘切换执行脚本:update_current.py每日凌晨检查下一块即将写入的硬盘(MOUNT_PATH.next==1)的启用时间(MOUNT_PATH.timestamp)是否是当天,如果是,将这块硬盘改为当前使用的磁盘(MOUNT_PATH.current=1)4、动态获取存放文件路径HTTP转发服务器定时查看磁盘挂载表,读取当前的磁盘(MOUNT_PATH.current==1),获取报警文件的相对路径(MOUNT_PATH.fs_path)。
Docker容器的动态扩容和缩容策略
Docker容器的动态扩容和缩容策略在当今云计算和大数据时代,容器技术的广泛应用改变了传统的软件开发和部署方式。
Docker作为目前最流行的容器化解决方案之一,以其轻量、快速和可移植的特性,在企业应用开发和部署中得到了广泛的应用。
然而,随着业务的发展和用户量的增加,单一容器的负载能力可能会达到极限,这时就需要动态扩容和缩容策略来满足业务需求。
一、动态扩容策略动态扩容是在容器化环境中根据实际负载情况自动增加容器数量的策略。
通过动态扩容,能够为应用程序提供更多的计算和存储资源,使其能够处理更高的并发请求。
1. 监控指标在实施动态扩容策略之前,需要先确定监控指标。
常见的监控指标包括CPU 利用率、内存使用率、网络流量和响应时间等。
这些指标可以通过监控工具来实时采集,并作为动态扩容的依据。
2. 自动扩容触发条件一旦监控指标达到预先设置的阈值,就触发自动扩容。
例如,当CPU利用率超过80%、内存使用率超过90%,或者平均响应时间超过1秒等,都可以作为触发扩容的条件。
这些条件可以根据业务需求进行调整。
3. 分布式负载均衡在实施动态扩容时,还需要考虑如何将负载均衡和扩容策略结合起来。
可以使用分布式负载均衡器,将用户请求均匀地分发给多个容器实例。
这样,当一个容器负载过高时,就会自动将部分请求转发给其他容器,并实现动态负载均衡。
二、动态缩容策略动态缩容是在容器化环境中根据实际负载情况自动减少容器数量的策略。
通过动态缩容,能够合理利用资源,降低成本和能耗。
1. 空闲容器检测一种常见的动态缩容策略是检测空闲容器。
当一个容器在一段时间内没有接收到任何请求,就可以认为它处于空闲状态。
通过定期检测空闲容器,可以将其自动缩容,释放宝贵的资源。
2. 负载均衡和缩容策略结合与扩容策略类似,动态缩容策略也需要与负载均衡器结合。
当负载均衡器检测到某个容器的负载过低时,可以将其摘除负载均衡的轮询列表,并触发缩容操作。
这可以确保负载均衡器能够更好地分发请求,并在负载下降时自动释放多余的资源。
Docker容器的动态扩容与弹性伸缩
Docker容器的动态扩容与弹性伸缩随着云计算和容器技术的发展,Docker已成为了许多开发者和企业首选的容器化解决方案。
而在Docker的使用过程中,容器的动态扩容与弹性伸缩是一个非常关键的概念和技术,它可以帮助开发者和运维人员灵活地调整容器的规模,以应对不同的负载需求。
一、动态扩容的概念与原理动态扩容,顾名思义,即根据实际需求动态地增加容器的数量,以应对负载增加而带来的压力。
在传统的虚拟化环境中,为了扩大负载处理能力,通常需要手动创建和管理虚拟机,而容器技术的出现则改变了这一状况。
在Docker中,动态扩容通过调整容器的数量来实现。
当系统负载增加时,我们可以通过修改配置文件或者使用Docker的命令行工具来增加容器的实例数。
Docker提供了许多自动化工具和平台,如Kubernetes、Docker Swarm等,可以帮助我们更方便地进行容器的动态扩容。
二、弹性伸缩带来的好处弹性伸缩是一种自适应的扩展机制,通过根据实际需求调整容器的数量,它可以带来许多好处。
首先,弹性伸缩可以提高系统的可用性和稳定性。
当系统负载增加时,自动增加容器的数量可以保证系统能够更好地应对压力,避免出现性能瓶颈和故障。
而同时,当系统负载减少时,可以自动回收多余的容器,降低资源浪费,提高系统的效率和利用率。
其次,弹性伸缩可以提供更好的用户体验。
例如,在高峰期,当用户数量激增时,系统可以根据需求动态地增加容器的数量,从而保证用户能够得到快速响应和良好的体验。
而在低峰期,容器的数量可以自动调整,以降低成本和资源消耗。
最后,弹性伸缩可以提高系统的可伸缩性和可维护性。
通过使用自动化工具和平台进行容器的动态扩容,可以更方便地进行管理和维护。
同时,容器技术的轻量性和可移植性也使得容器的动态扩容更加灵活和便捷。
三、动态扩容与弹性伸缩的实现方式实现容器的动态扩容与弹性伸缩一般有两种方式:垂直扩展和水平扩展。
垂直扩展是指通过增加容器的资源配额来扩大容器的处理能力。
Docker容器动态调整资源配置与扩缩容指南
Docker容器动态调整资源配置与扩缩容指南随着云计算和虚拟化的兴起,Docker容器技术成为了云计算部署和管理的一种主要方式。
而在使用Docker容器时,动态调整资源配置和扩缩容成为了一个关键问题。
本文将介绍一些Docker容器动态调整资源配置和扩缩容的指南,帮助读者更好地应对容器化应用的需求。
1. 确定容器的资源需求在动态调整资源配置和扩缩容之前,我们首先需要对容器的资源需求有一个清晰的了解。
这包括CPU、内存、存储等方面的需求。
通过监控容器运行时的资源利用情况,我们可以得到容器的实际资源需求。
例如,可以使用Docker自带的命令`docker stats`来查看容器的CPU和内存使用情况。
2. 动态调整资源配置一旦我们明确了容器的资源需求,就可以根据需求对容器的资源配置进行动态调整。
Docker提供了一些机制来实现资源配置的灵活调整。
首先,可以使用Docker的`--cpu-shares`参数来调整容器的CPU配额。
这个参数的值表示容器可以使用CPU资源的相对份额,较高的值表示较高的优先级。
例如,可以使用命令`docker run --cpu-shares=512`来进行CPU资源的调整。
其次,可以使用Docker的`--memory`参数来调整容器的内存限制。
这个参数的值表示容器可以使用的最大内存量。
例如,可以使用命令`docker run --memory=1g`来限制容器的最大内存为1GB。
此外,还可以使用Docker Compose来管理多个容器之间的资源限制。
通过在Compose文件中指定每个服务的资源需求,可以让Docker根据这些需求来进行资源的分配和调整。
3. 容器扩缩容除了动态调整资源配置,容器的扩缩容也是一个重要的问题。
当应用的负载增加时,我们需要增加容器的数量以保证应用的性能和可用性;而当负载减少时,则可以减少容器的数量以节约资源。
Docker Swarm是一个用于容器编排和管理的工具,它提供了容器的扩缩容功能。
Docker容器的动态调度与自动扩缩容
Docker容器的动态调度与自动扩缩容近年来,容器化技术的快速发展使得应用部署和管理变得更加便捷和高效。
而作为容器管理工具的Docker在容器化领域中的地位日益重要。
在容器化环境中,动态调度和自动扩缩容是必不可少的功能,它们能够使得应用更加灵活、高可用和具备弹性。
首先,动态调度是指根据实时的资源情况和应用需求来动态调整容器的部署位置和数量。
在传统的部署方式下,应用的部署位置是固定的,而容器化技术则能够根据实际情况来动态安排应用的部署位置。
这种动态调度的方式可以及时响应系统负载的变化,提高资源利用率和性能稳定性。
在Docker容器中,动态调度可以通过容器编排工具(如Kubernetes、Docker Swarm等)来实现。
这些工具可以根据实时的资源使用情况和运行状态来自动调整容器的部署位置。
例如,在高峰时期,可以将容器部署在资源更为充沛的主机上,以确保应用的性能和可用性。
而在低峰时期,可以将容器从其中一些主机上迁移出来,以节省资源和降低成本。
其次,自动扩缩容是指根据应用的负载情况来自动调整容器的数量。
在传统的架构下,应对负载增加需要手动添加或删除服务器,而使用Docker容器则能够实现应用的自动扩缩容。
通过监控系统性能指标和应用的负载情况,可以根据事先设定的规则来动态调整容器数量。
当负载增加时,可以自动添加新的容器来分担负载,当负载减少时,可以自动删除不必要的容器以减少资源消耗。
自动扩缩容的实现需要借助于容器编排工具和负载均衡器。
容器编排工具可以根据实时的负载情况来自动调整容器的数量,并将流量均匀地分发给这些容器。
而负载均衡器则可以根据容器的状态和性能指标来为客户端请求进行动态的调度,以确保负载均衡和高可用性。
除了动态调度和自动扩缩容,Docker容器还提供了更多的功能来支持应用的高效管理。
例如,容器的快速启动和停止可以使得应用的部署和更新更加方便和快速。
容器的隔离性和独立性能够有效地防止不同应用之间的相互影响和冲突。
pulsar 扩容原理
pulsar 扩容原理Pulsar 扩容原理随着数据量的不断增长和业务的不断扩展,分布式系统的扩容成为一个必然的需求。
Pulsar作为一款强大的分布式流处理和消息队列系统,也需要能够灵活地扩容以应对不断增长的负载。
本文将介绍Pulsar的扩容原理及其实现方式。
一、什么是Pulsar的扩容在Pulsar中,扩容是指在集群中增加新的节点,以提供更多的计算和存储资源来处理更多的消息。
扩容可以使Pulsar集群具有更高的吞吐量和更好的性能,同时也可以提高集群的可靠性和可用性。
二、Pulsar的扩容原理Pulsar的扩容原理可以概括为以下几个步骤:1. 添加新的节点:首先,需要在集群中添加新的节点。
新节点的数量可以根据需要进行调整,可以一次性添加多个节点,也可以逐步添加。
2. 数据迁移:一旦新节点添加到集群中,Pulsar会自动开始将部分数据从现有节点迁移到新节点。
数据迁移可以通过多种方式进行,如数据复制、数据分片等。
这样可以确保在扩容过程中不会丢失任何消息,并且可以保持集群的数据一致性。
3. 负载均衡:在完成数据迁移后,Pulsar会自动进行负载均衡,将新节点纳入到负载均衡的计算中。
负载均衡可以确保集群中的每个节点都能够平均地处理消息,避免某些节点负载过重而导致性能下降。
4. 动态路由:Pulsar的扩容过程还涉及到动态路由的调整。
当新节点加入集群后,Pulsar会自动更新路由表,以便将新节点纳入到消息的路由计算中。
这样,客户端发送的消息可以正确地路由到新节点上,保证消息的可靠传输。
三、Pulsar的扩容实现方式Pulsar的扩容可以通过多种方式实现,下面介绍两种常见的实现方式:1. 水平扩容:水平扩容是指通过增加新的节点来扩大集群的规模。
在Pulsar中,可以通过添加新的broker节点来实现水平扩容。
新的broker节点会自动加入到集群中,并参与到消息的处理和路由中。
水平扩容可以有效地提高集群的吞吐量和性能。
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小区动态PDTCH扩容标准――为了提高无线利用率一、前言提高无线利用率现主要有三个方法:一、修改公式或OMCR统计值;二、修改参数,如delay 和T3192, 这个的缺点是可能会影响GPES/EDGE系统性能,需要谨慎并修改后观察;三、扩容动态PDTCH,满足在现有设备资源、统计公式的基础上,通过增加了实际业务量,从而提高了无线利用率,这是各方最容易接受的方法;为提高无线利用率扩容动态PDTCH和平时我们优化中为提高系统性能扩容PDTCH的目的不一样,标准也略有不同,优化中的原则是系统性能达标就不用扩容,提高无线利用率的原则是在资源容许的情况下只要能有效增加实际话务量,就可以扩。
二、扩容动态PDTCH原则扩容动态PDTCH,,不能盲目增加,需在PCU 的PRP板、GDS、小区的Abis接口、BSC端口资源满足的情况下,根据实际语音、数据话务统计忙、闲有目的的调整,为了最大化利用现有资源扩容,具体调整原则是:1.对于PDTCH忙而TCH不忙的小区,修改部分TCH为动态PDTCH的方法解决;2.对小区PDTCH和TCH都拥塞的小区,通过减少部分静态PDTCH和TCH,增加为动态PDTCH的方法解决,在某一业务忙时使用动态PDTCH,避免拥塞;3.对数据流量较高的小区,通过修改部分TCH为动态PDTCH的方法解决;4.对于TCH忙而PDTCH不忙的小区,修改部分静态PDTCH为动态PDTCH的方法解决;5.为了提高网络流量,满足更多GPRS用户的使用,在开EDGE的小区尽量保持_cell_data,0参数为60,使更多的GPRS用户可以使用EDGE信道(CQT及VIP点可以除外);6.增加PDTCH数,要求PCU的PRP板和GDS接口时隙满足配置要求,BSC 下小区的PDTCH数不能超过PRP板和GDS的支持能力,如果必须增加动态PDTCH,而PRP板和GDS容量限制,请在PRP板和GDS扩容后再增加PDTCH;三、扩容标准的相关统计推荐采用“TBF复用度”作为主要标准,其它标准为次要标准,或用SPSS等工具对下面几个统计项聚类,再对几个统计项都显示需扩的小区扩容;1.TBF复用度无线利用率的提升,扩容动态PDTCH现主要参考统计是“TBF复用度”。
TBF复用度=AVG_SIMUL_DL_TBFS_MEAN / DL_BUSY_PDTCH_MEANAVG_SIMUL_DL_TBFS_MEAN:同时传输的TBF平均个数。
现MOTO设备一个PDTCH可以最大支持4个手机同时使用,就是4个TBF。
AVG_SIMUL_DL_TBFS_MEAN / DL_BUSY_PDTCH_MEAN:代表小区的TBF交织深度,或每个PDTCH的平均TBF个数。
这个值的范围从0.25(低交织)到4(高交织),由于统计时间的原因,很少的数据在这个范围外,当此比例低时,每个PD上TBF少,或者说每个TBF单独占用的PD多,造成的利用率高;当比例高时,说明每个PD上TBF很多,或者说非常拥挤,交织很厉害,每个TBF连一个PD都不能完全占用。
等于0.25时,表示1个手机占用4个PDTCH,等于0.5时,表示1个手机占用2个PDTCH,等于1时,表示1个手机占用1个PDTCH,等于2时,表示2个手机占用1个PDTCH,等于4时,表示4个手机占用1个PDTCH,此比例用于衡量是否增加小区PD个数或增加多少。
比如当比例大时,说明交织加剧,可适当增加PD缓解交织占用。
当比例很小时,说明每个TBF 的资源还可以,增加PD后效果不会很明显,因为TBF业务本来也不太多。
具体比例是多少时增加,多少时减少,需我们实际使用中看增加或减少是否有作用,可根据实际情况自行制定,建议大于0.5时即可以增加。
2.PDTCH拥塞率●原始统计GPRS_CELL_CONGESTION统计是以小区中PDCH上承载的TBF来衡量的,GPRS_CELL_CONGESTION = 100% 代表1个PDTCH被4个TBF占用时间;GPRS_CELL_CONGESTION = 25% 代表1个TBF占用1个PDTCH时间;每隔6秒,在使用的GPRS时隙资源落在那个BIN 范围,系统就会在该BIN值的统计项中记录1次,高的拥塞率表明一个PDTCH被多个手机占用,直接影响手机的FTP下载速率等。
Name Bin # RangeGPRS_CELL_CONGESTION_25 0 >= 0%, < 25%GPRS_CELL_CONGESTION_30 1 >= 25%, < 30%GPRS_CELL_CONGESTION_35 2 >= 30%, < 35%GPRS_CELL_CONGESTION_40 3 >= 35%, < 40%GPRS_CELL_CONGESTION_45 4 >= 40%, < 45%GPRS_CELL_CONGESTION_50 5 >= 45%, < 50%GPRS_CELL_CONGESTION_55 6 >= 50%, < 55%GPRS_CELL_CONGESTION_60 7 >= 55%, < 60%GPRS_CELL_CONGESTION_65 8 >= 60%, < 65%GPRS_CELL_CONGESTION_70 9 >= 65%, < 70%GPRS_CELL_CONGESTION_75 10 >= 70%, < 75%GPRS_CELL_CONGESTION_80 11 >= 75%, < 80%GPRS_CELL_CONGESTION_85 12 >= 80%, < 85%GPRS_CELL_CONGESTION_90 13 >= 85%, < 90%GPRS_CELL_CONGESTION_95 14 >= 90%, < 95%GPRS_CELL_CONGESTION_100 15 >= 95%, <= 100%●公式将拥塞大于25%的时间相加,公式如下:CELL_CONGESTION_TIME =(GPRS_CELL_CONGESTION_30+GPRS_CELL_CONGESTION_35 + GPRS_CELL_CONGESTION_40+GPRS_CELL_CONGESTION_45 + GPRS_CELL_CONGESTION_50+GPRS_CELL_CONGESTION_55 + GPRS_CELL_CONGESTION_60+GPRS_CELL_CONGESTION_65 + GPRS_CELL_CONGESTION_70+GPRS_CELL_CONGESTION_75 + GPRS_CELL_CONGESTION_80+GPRS_CELL_CONGESTION_85 + GPRS_CELL_CONGESTION_90+GPRS_CELL_CONGESTION_95 + GPRS_CELL_CONGESTION_100)*6关注门限值拥塞时间超过1800~2700,建议扩容,或再统计拥塞大于55%的时间来参考,可根据实际情况自行制定。
3.PDTCH自身利用率反映统计时段内数据业务信道占用率,包括GPRS/EGPRS。
dl/ul_busy_pdtch_mean:上/下行分组业务平均占用的PDTCH数res_gprs_pdch+sw_gprs_pdch: 系统配置的PDTCH静动态数。
PDTCH自身利用率=忙时数据等效话务量*100%/(静态PDTCH+动态PDTCH=(dl_busy_pdtch_mean+ul_busy_pdtch_mean)*100%/(res_gprs_pdch +sw_gprs_pdch)需根据网络资源情况,一般建议当PDTCH自身信道利用率较高时,必须扩容PDTCH信道,该处的利用率和无线利用率分母有区别,无线利用率扩容动态PDTCH后分母基本不变,分子增加,故无线利用率总体增加。
4.小区数据业务流量参考小区全天GPRS/EDGE总流量。
如某小区全天总流量较大,表示该小区全天上网人数较多,数据业务需求较大,考虑到业务量为无线利用率的分子,我们希望能尽量提高分子的数值,根据实际情况适当增加扩容sw pdtch数量。
5.满足手机配置需求由于现网多是4+2的手机(就是最大下行占4个时隙,上行占2个时隙,同时最多可占用5个时隙),对于res+sw pdtch数量不足4个TS的小区,尽量调整后静态+动态 PDTCH大于等于4,以保证1个上网用户可以提供4个下行信道话务量。
四、扩容动态PDTCH注意事项1、各统计项的门限值没有具体的门限值,这不是优化,只是对现有设备的最大化使用,各地原始网络现状不同,目的是在现有网络资源下尽可能的扩动态PDTCH,同时观察是否有效果,对没有效果的小区,可以不扩。
2、PRP板支持PDTCH数门限值每个PCU最多可以配置9块PRP板,每块PRP板支持120个PDTCH信道,但是只有30个PDTCH才能同时进行数据传输,故BSC配置的PDTCH总数应该小于PCU支持的总信道数,还要留些余量为可能的调整;3、PCU的GDS支持的PDTCH数门限值每块PRP板最多可以支持两个PMC,每个PMC可以接2个GDS,即每块PRP板最多支持4个GDS。
每条GDS可以支持124个16Kbps的PDTCH、或62个32Kbps的PDTCH、或31个64Kbps的PDTCH;在无法继续扩容GDS的情况下,必须保留足够后期扩容的GDS EDGE信道数;由于16k/32k/64k的信道混合配置后,GDS 和 PMC NIB的利用率几乎不可能达到100%,按现网情况需预留一定的扩容空间;4、PCU的PRP板负荷超过保证系统性能的经验值在有多块PRP板的系统中,负荷一般会在各板子间均衡一下,PRP_Load 超过100将发生Interleaving,此时多个MS合用一个PDTCH,存在排队,如忙时部分PRP单板最大负荷常远超过100,忙时部分PRP单板平均负荷超过70,则要考虑对该PCU的PRP单板进行扩容或者对该PCU的各个PRP单板进行资源调整。
5、PCU的PRP板CPU利用率超过安全的经验值PRP单板的cpu_usage_max忙时可能出现100%的情况,但只要cpu_usage_mean不超过40%,对系统性能不会产生很大影响。
如果PRP单板的cpu_usage_mean超过40%,则要考虑对该PCU的PRP 单板进行扩容或者对该PCU的各个PRP单板进行资源调整。