本技术涉及资源管理，尤其涉及一种物理服务器的部署方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
1、随着云计算时代的到来，大规模资源运营面临着如何在保障服务质量的同时提升当前资源使用率。
2、由于在实际使用中大部分数据库因为对性能要求较高，为了保证数据库的运行性能，大部分数据库都是直接运行在物理服务器上，且每台物理服务器可以部署多个数据库，以适用于混合部署场景。但是，在混合部署场景中通常需要一个主服务器与至少一个从节点服务器，且在主服务器发生故障时需要从节点替代主服务器的工作，但是，由于多个数据库直接运行在物理服务器上，常会出现资源不够用的情况，以导致不能合理的对物理服务器中的资源进行使用，降低了对物理服务器中资源的使用率。
技术实现思路
1、本技术的主要目的在于提供一种物理服务器的部署方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中在混合部署场景中常会出现资源不够用的情况，以导致不能合理的对物理服务器中的资源进行使用，降低了对物理服务器中资源的使用率的技术问题。
2、为实现上述目的，本技术提供一种物理服务器的部署方法，所述物理服务器的部署方法，包括：
3、获取物理服务器的当前资源使用率与数据库进程所需的资源条件；
4、基于所述当前资源使用率从所述物理服务器中确定满足所述资源条件的主服务器；
5、预测所述主服务器在预设时间段内的资源消耗情况，以及各所述物理服务器在所述预设时间段内的资源剩余情况；
6、基于所述资源消耗情况、所述资源剩余情况与所述资源条件，从所述物理服务器中选取所述数据库进程所需的从服务器。
7、可选地，所述预测所述主服务器在预设时间段内的资源消耗情况，以及各所述物理服务器在所述预设时间段内的资源剩余情况的步骤，包括：
8、基于预设资源消耗预测模型预测所述主服务器在预设时间段内的资源消耗情况，所述预设资源消耗预测模型是根据所述主服务器的历史资源使用情况训练预设lstm预测模型得到的；
9、基于各所述物理服务器对应剩余资源预测模型预测各所述物理服务器在所述预设时间段内的剩余资源量，所述剩余资源预测模型是基于对应所述物理服务器的历史资源剩余情况训练预设lstm预测模型得到的；
10、从所述物理服务器中获取所述剩余资源量满足所述资源条件的待选择服务器，并确定所述待选择服务器在所述预设时间端内的资源剩余情况。
11、可选地，所述基于各所述物理服务器对应剩余资源预测模型预测各所述物理服务器在所述预设时间段内的剩余资源量的步骤，包括：
12、按照所述当前资源使用率的高低顺序确定各所述物理服务器对应的剩余资源预测模型；
13、基于所述剩余资源预测模型预测对应所述物理服务器在所述预设时间段内的剩余资源量。
14、可选地，所述资源消耗情况包括消耗波动数据与对应波动峰值的第一时间集合，所述资源剩余情况包括剩余波动数据与对应波动峰值的第二时间集合，所述基于所述资源消耗情况、所述资源剩余情况与所述资源条件，从所述物理服务器中选取所述数据库进程所需的从服务器的步骤，包括：
15、基于所述资源消耗情况确定所述主服务器在所述预设时间段内的消耗波动数据；
16、基于所述消耗波动数据获取所述主服务器在所述预设时间段中的所述第一时间集合；
17、基于所述资源剩余情况确定各所述物理服务器在所述预设时间段内的剩余波动数据；
18、基于所述消耗波动数据获取各所述物理服务器在所述预设时间段内中波动峰值对应时间点的第二时间集合；
19、若所述第一时间集合与所述第二时间集合的匹配度满足预设匹配门限，则确定所述第二待对比时间段对应的物理服务器为所述数据库进程所需的从服务器。
20、可选地，所述基于所述当前资源使用率从所述物理服务器中确定满足所述资源条件的主服务器的步骤，包括：
21、基于所述当前资源使用率与所述资源条件建立部署资源需要满足的约束条件模型；
22、基于预设贪婪算法结合所述约束条件模型对所述物理服务器进行遍历寻优，从所述物理服务器中确定满足所述资源条件的主服务器。
23、可选地，所述约束模型包括单维度约束模型以及确定所述主服务器所需的目标函数模型，所述基于所述当前资源使用率与所述资源条件建立部署资源需要满足的约束条件模型的步骤，包括：
24、获取各所述物理服务器的资源指标上限与当前资源使用率；
25、基于所述资源指标上限、所述当前资源使用率与所述资源条件建立各资源指标的单维度约束模型与整体约束模型；
26、基于所述整体约束模型建立所述目标函数模型。
27、可选地，所述单维度约束模型包括cpu约束模型、内存约束模型以及磁盘约束模型，所述基于所述资源指标上限、所述当前资源使用率与所述资源条件建立各资源指标的单维度约束模型与整体约束模型的步骤，包括：
28、基于所述资源指标上限中的cpu资源上限、所述当前资源使用率中cpu的cpu使用率以及所述资源条件建立所述cpu约束模型；
29、基于所述资源指标上限中的内存资源上限、所述当前资源使用率中内存的内存使用率以及所述资源条件建立所述内存约束模型；
30、基于所述资源指标上限中的磁盘资源上限、所述当前资源使用率中磁盘的磁盘使用率以及所述资源条件建立所述磁盘约束模型。
31、此外，为实现上述目的，本技术还提供一种物理服务器的部署装置，物理服务器的部署装置包括：
32、获取模块，用于获取物理服务器的当前资源使用率与数据库进程所需的资源条件；
33、确定模块，用于基于所述当前资源使用率从所述物理服务器中确定满足所述资源条件的主服务器；
34、预测模块，用于预测所述主服务器在预设时间段内的资源消耗情况，以及各所述物理服务器在所述预设时间段内的资源剩余情况；
35、选取模块，用于基于所述资源消耗情况、所述资源剩余情况与所述资源条件，从所述物理服务器中选取所述数据库进程所需的从服务器。
36、此外，为实现上述目的，本技术还提出一种物理服务器的部署设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的物理服务器的部署程序，所述物理服务器的部署程序配置为实现如上文所述的物理服务器的部署方法的步骤。
37、此外，为实现上述目的，本技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有物理服务器的部署程序，所述物理服务器的部署程序被处理器执行时实现如上文所述的物理服务器的部署方法的步骤。
38、此外，为实现上述目的，本技术还提出一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的物理服务器的部署方法的步骤。
39、本技术提供一种物理服务器的部署方法、装置、设备及存储介质，与现有技术中在混合部署场景中常会出现资源不够用的情况，以导致不能合理的对物理服务器中的资源进行使用，降低了对物理服务器中资源的使用率相比，在本技术中，获取物理服务器的当前资源使用率与数据库进程所需的资源条件；基于所述当前资源使用率从所述物理服务器中确定满足所述资源条件的主服务器；预测所述主服务器在预设时间段内的资源消耗情况，以及各所述物理服务器在所述预设时间段内的资源剩余情况；基于所述资源消耗情况、所述资源剩余情况与所述资源条件，从所述物理服务器中选取所述数据库进程所需的从服务器。即在本技术中，利用获得的物理服务器中的当前资源使用率，以及数据库当前进程所需要的资源条件确定当前进程的主服务器，再通过预测主服务器的资源消耗情况与各物理服务器的剩余资源情况，从物理服务器中选取从服务器，以保证在主服务器发生故障时从服务器可以接替主服务器的工作，进而在保障服务质量的同时提升当前资源使用率。
1.一种物理服务器的部署方法，其特征在于，所述物理服务器的部署方法，包括：
2.如权利要求1所述的物理服务器的部署方法，其特征在于，所述预测所述主服务器在预设时间段内的资源消耗情况，以及各所述物理服务器在所述预设时间段内的资源剩余情况的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的物理服务器的部署方法，其特征在于，所述基于各所述物理服务器对应剩余资源预测模型预测各所述物理服务器在所述预设时间段内的剩余资源量的步骤，包括：
4.如权利要求2所述的物理服务器的部署方法，其特征在于，所述资源消耗情况包括消耗波动数据与对应波动峰值的第一时间集合，所述资源剩余情况包括剩余波动数据与对应波动峰值的第二时间集合，所述基于所述资源消耗情况、所述资源剩余情况与所述资源条件，从所述物理服务器中选取所述数据库进程所需的从服务器的步骤，包括：
5.如权利要求1-4任一项所述的物理服务器的部署方法，其特征在于，所述基于所述当前资源使用率从所述物理服务器中确定满足所述资源条件的主服务器的步骤，包括：
6.如权利要求5所述的物理服务器的部署方法，其特征在于，所述约束模型包括单维度约束模型以及确定所述主服务器所需的目标函数模型，所述基于所述当前资源使用率与所述资源条件建立部署资源需要满足的约束条件模型的步骤，包括：
7.一种物理服务器的部署装置，其特征在于，所述物理服务器的部署装置包括：
8.一种物理服务器的部署设备，其特征在于，所述物理服务器的部署设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的物理服务器的部署程序，所述物理服务器的部署程序配置为实现如权利要求1至6中任一项所述的物理服务器的部署方法的步骤。
9.一种存储介质，其特征在于，存储介质上存储有实现物理服务器的部署方法的程序，实现物理服务器的部署方法的程序被处理器执行以实现如权利要求1至6中任一项所述物理服务器的部署方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品中包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任意一项所述物理服务器的部署方法的步骤。
