本發(fā)明實施例涉及云資源管理，尤其涉及一種調(diào)度云計算資源的方法及裝置。

背景技術：

1、云計算作為一種新的計算范式不斷蓬勃發(fā)展，云計算成為互聯(lián)網(wǎng)計算中的一項重要服務。其中，云計算最緊迫的問題之一是資源管理。在云計算資源調(diào)度分配的場景中，需要調(diào)度系統(tǒng)決策為某個申請系統(tǒng)分配計算資源，調(diào)度系統(tǒng)需要決策分配資源池里的哪些cpu(central?processing?unit，簡稱cpu)和內(nèi)存資源給該申請系統(tǒng)，調(diào)度系統(tǒng)需要評估多個評估點：該系統(tǒng)需求資源的時長，該批量系統(tǒng)對cpu、內(nèi)存的使用情況，以及資源池中剩余的資源情況，提供的資源是否集中在一臺服務器上等。

2、云計算環(huán)境下資源的狀態(tài)和需求是實時變化的，有效的資源調(diào)度需要基于最新的數(shù)據(jù)進行。而且隨著時間的推移，需要更新和維護用于決策支持的數(shù)據(jù)，包括資源使用情況、性能指標等。在資源需求方面，云計算環(huán)境下，需求方的請求量和類型可能會迅速變化(如突發(fā)的高流量事件)，這要求資源調(diào)度算法能夠?qū)崟r響應這些變化，動態(tài)調(diào)整資源分配策略。在環(huán)境(資源池)方面，服務器的可用性、網(wǎng)絡狀況等環(huán)境因素也可能快速變化，也會對資源調(diào)度造成影響。

3、當前背景技術，在實時收集和處理環(huán)境數(shù)據(jù)，以及及時更新決策模型上存在挑戰(zhàn)，導致資源分配決策基于過時的信息，會導致資源分配不夠及時和有效，造成資源浪費或服務質(zhì)量下降，影響決策的有效性和資源的利用率。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術實施例提供了一種調(diào)度云計算資源的方法及裝置，用于根據(jù)需求方的資源調(diào)度請求通過匹配當前環(huán)境狀態(tài)與記憶庫中的環(huán)境狀態(tài)，快速檢索出與當前環(huán)境最匹配的歷史優(yōu)秀解，實現(xiàn)對快速動態(tài)變化的高效適應。

2、第一方面，本技術實施例提供了一種調(diào)度云計算資源的方法，包括：

3、獲取需求方的資源調(diào)度請求，所述資源調(diào)度請求中包括需求資源信息；

4、針對所述需求資源信息中的任一需求項，根據(jù)云計算資源池的當前資源狀況和歷史資源調(diào)度請求的歷史調(diào)度結果，確定所述需求項的權重信息；

5、從記憶庫中查找與所述資源調(diào)度請求符合相似度要求的歷史資源調(diào)度請求；其中，相似度是通過計算各需求項在對應權重信息下的綜合結果來表征的；所述記憶庫中保存有每條歷史資源調(diào)度請求對應的歷史調(diào)度結果、歷史執(zhí)行結果之間的對應關系且所述記憶庫保持動態(tài)更新；

6、基于所述符合相似度要求的歷史資源調(diào)度請求對應的歷史調(diào)度結果，為所述資源調(diào)度請求確定調(diào)度結果。

7、本技術通過設計記憶庫來存儲歷史優(yōu)化過程中獲得的優(yōu)秀解及其對應的歷史調(diào)度結果，可以根據(jù)當前資源調(diào)度請求的需求資源信息(如數(shù)據(jù)量、計算需求、預期完成時間)快速地檢索到歷史上成功處理類似任務的資源配置方案。這不僅加快了資源調(diào)度的決策過程，還提高了資源配置的準確性，確保資源被高效利用，減少了因不匹配的資源分配導致的資源浪費。記憶庫根據(jù)完成的當前資源調(diào)度請求的需求資源信息可以將當前資源調(diào)度請求作為新的樹節(jié)點添加至記憶庫中，或者針對同樣的資源調(diào)度請求有不同調(diào)度結果，可以對歷史節(jié)點中的歷史調(diào)度結果進行修改或者刪除，以維持數(shù)據(jù)的實時性和準確性。

8、可選地，從記憶庫中查找與所述資源調(diào)度請求符合相似度要求的歷史資源調(diào)度請求，包括：

9、針對任一需求項，確定所述需求項在所述資源調(diào)度請求中的需求值與在任一歷史資源調(diào)度請求的歷史值之間歸一化的差異大??；

10、根據(jù)每個需求項的差異大小及每個需求項的權重信息，得到所述資源調(diào)度請求與任一歷史資源調(diào)度請求之間的綜合相似度；

11、確定綜合相似度符合相似度要求的歷史資源調(diào)度請求。

12、通過對每一需求項除以數(shù)據(jù)量可能的最大變化范圍，該公式歸一化了不同任務之間的相似度評分，使其不受具體數(shù)據(jù)量大小的影響，便于跨任務比較。同時，該公式也具備高度靈活性，可以通過調(diào)整數(shù)據(jù)量可能的最大變化范圍來適應不同規(guī)模的數(shù)據(jù)處理需求，或者結合其他維度的相似度評分來綜合評估總體相似度。并且保證了選擇歷史解時的平衡性，即使在沒有完全匹配的情況下也能找到接近的解，確保資源配置的可行性和有效性。

13、可選地，基于所述符合相似度要求的歷史資源調(diào)度請求對應的歷史調(diào)度結果，為所述資源調(diào)度請求確定調(diào)度結果，包括：

14、確定平衡參數(shù)信息；所述平衡參數(shù)信息用于作為資源利用率與任務完成時間的區(qū)分權重；

15、確定所述符合相似度要求的歷史資源調(diào)度請求對應的歷史調(diào)度結果，在所述平衡參數(shù)信息下的第一代價；

16、確定預置的資源配置方案在所述平衡參數(shù)信息下的第二代價；

17、根據(jù)所述第一代價和所述第二代價，為所述資源調(diào)度請求確定調(diào)度結果。

18、可選地，根據(jù)云計算資源池的當前資源狀況和歷史資源調(diào)度請求的歷史調(diào)度結果，確定所述需求項的權重信息，包括：

19、將所述資源調(diào)度請求輸入至預測模型，得到任一需求項的權重預測值；所述預測模型是通過各歷史資源調(diào)度請求及其對應的歷史調(diào)度結果和歷史執(zhí)行結果訓練得到的；

20、根據(jù)云計算資源池的當前資源狀況，確定權重調(diào)整信息；

21、根據(jù)所述權重調(diào)整信息對任一需求項的權重預測值進行調(diào)整，得到任一需求項的權重信息。

22、通過對相似度評分的參數(shù)進行動態(tài)權重調(diào)整，使得云計算資源調(diào)度能夠靈活應對各種任務的變化需求和系統(tǒng)的實時狀態(tài)。在云資源計算環(huán)境中，資源需求和可用性可能會快速變化，通過調(diào)整權重參數(shù)(如優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)量大的任務或緊急任務)來適應這些變化，優(yōu)化任務的調(diào)度策略，保證了資源分配任務的成功率。

23、可選地，所述確定平衡參數(shù)信息，包括：

24、根據(jù)所述需求資源信息和所述云計算資源池的當前資源狀況，確定平衡參數(shù)初始值；

25、根據(jù)所述云計算資源池的當前資源狀況，確定權重調(diào)整信息；

26、根據(jù)所述權重調(diào)整信息對所述平衡參數(shù)初始值進行調(diào)整，得到平衡參數(shù)信息。

27、該資源配置決策算法通過引入平衡參數(shù)信息，提供了一個靈活的機制來平衡這兩個目標。平衡參數(shù)信息允許調(diào)度策略根據(jù)具體場景和優(yōu)先級來調(diào)整資源利用率和任務完成時間的相對重要性。較高的平衡參數(shù)信息值表示更加重視資源利用率，較低的平衡參數(shù)信息值表示更加重視任務的快速完成。并且平衡參數(shù)信息值引入動態(tài)調(diào)整模型，使得最終決策更加趨近平衡，收益最大化。

28、可選地，所述根據(jù)云計算資源池的當前資源狀況，確定權重調(diào)整信息，包括：

29、根據(jù)所述云計算資源池的實時狀態(tài)設置實時狀態(tài)反饋調(diào)整系數(shù)；和/或

30、根據(jù)所述云計算資源池中設定時間內(nèi)的任務執(zhí)行情況設置滑動窗口權重；和/或

31、根據(jù)所述需求資源信息中的任務執(zhí)行要求設置場景識別調(diào)整系數(shù)；

32、所述實時狀態(tài)反饋調(diào)整系數(shù)、所述滑動窗口權重及所述場景識別調(diào)整系數(shù)為權重調(diào)整信息。

33、可選地，各需求項包括數(shù)據(jù)量需求項、處理時間需求項和作業(yè)負載需求項；

34、所述記憶庫以多維索引節(jié)點的數(shù)據(jù)結構進行存儲，其中，節(jié)點包括表征調(diào)度結果的解向量、表征執(zhí)行結果的性能指標及表征需求資源信息的環(huán)境狀態(tài)；多維索引包括解向量和環(huán)境狀態(tài)。

35、第二方面，本技術提供一種調(diào)度云計算資源的裝置，包括：

36、獲取模塊，用于獲取需求方的資源調(diào)度請求，所述資源調(diào)度請求中包括需求資源信息；

37、處理模塊，用于針對所述需求資源信息中的任一需求項，根據(jù)云計算資源池的當前資源狀況和歷史資源調(diào)度請求的歷史調(diào)度結果，確定所述需求項的權重信息；

38、所述處理模塊，還用于從記憶庫中查找與所述資源調(diào)度請求符合相似度要求的歷史資源調(diào)度請求；其中，相似度是通過計算各需求項在對應權重信息下的綜合結果來表征的；所述記憶庫中保存有每條歷史資源調(diào)度請求對應的歷史調(diào)度結果、歷史執(zhí)行結果之間的對應關系且所述記憶庫保持動態(tài)更新；

39、所述處理模塊，還用于基于所述符合相似度要求的歷史資源調(diào)度請求對應的歷史調(diào)度結果，為所述資源調(diào)度請求確定調(diào)度結果。

40、本技術通過設計記憶庫來存儲歷史優(yōu)化過程中獲得的優(yōu)秀解及其對應的歷史調(diào)度結果，可以根據(jù)當前資源調(diào)度請求的需求資源信息(如數(shù)據(jù)量、計算需求、預期完成時間)快速地檢索到歷史上成功處理類似任務的資源配置方案。這不僅加快了資源調(diào)度的決策過程，還提高了資源配置的準確性，確保資源被高效利用，減少了因不匹配的資源分配導致的資源浪費。

41、可選地，所述處理模塊具體用于：

42、針對任一需求項，確定所述需求項在所述資源調(diào)度請求中的需求值與在任一歷史資源調(diào)度請求的歷史值之間歸一化的差異大??；

43、根據(jù)每個需求項的差異大小及每個需求項的權重信息，得到所述資源調(diào)度請求與任一歷史資源調(diào)度請求之間的綜合相似度；

44、確定綜合相似度符合相似度要求的歷史資源調(diào)度請求。

45、可選地，所述處理模塊具體用于：

46、確定平衡參數(shù)信息；所述平衡參數(shù)信息用于作為資源利用率與任務完成時間的區(qū)分權重；

47、確定所述符合相似度要求的歷史資源調(diào)度請求對應的歷史調(diào)度結果，在所述平衡參數(shù)信息下的第一代價；

48、確定預置的資源配置方案在所述平衡參數(shù)信息下的第二代價；

49、根據(jù)所述第一代價和所述第二代價，為所述資源調(diào)度請求確定調(diào)度結果。

50、可選地，所述處理模塊具體用于：

51、將所述資源調(diào)度請求輸入至預測模型，得到任一需求項的權重預測值；所述預測模型是通過各歷史資源調(diào)度請求及其對應的歷史調(diào)度結果和歷史執(zhí)行結果訓練得到的；

52、根據(jù)云計算資源池的當前資源狀況，確定權重調(diào)整信息；

53、根據(jù)所述權重調(diào)整信息對任一需求項的權重預測值進行調(diào)整，得到任一需求項的權重信息。

54、可選地，所述處理模塊具體用于：

55、根據(jù)所述需求資源信息和所述云計算資源池的當前資源狀況，確定平衡參數(shù)初始值；

56、根據(jù)所述云計算資源池的當前資源狀況，確定權重調(diào)整信息；

57、根據(jù)所述權重調(diào)整信息對所述平衡參數(shù)初始值進行調(diào)整，得到平衡參數(shù)信息。

58、可選地，所述處理模塊具體用于：

59、根據(jù)所述云計算資源池的實時狀態(tài)設置實時狀態(tài)反饋調(diào)整系數(shù)；和/或

60、根據(jù)所述云計算資源池中設定時間內(nèi)的任務執(zhí)行情況設置滑動窗口權重；和/或

61、根據(jù)所述需求資源信息中的任務執(zhí)行要求設置場景識別調(diào)整系數(shù)；

62、所述實時狀態(tài)反饋調(diào)整系數(shù)、所述滑動窗口權重及所述場景識別調(diào)整系數(shù)為權重調(diào)整信息。

63、可選地，所述處理模塊具體用于：

64、各需求項包括數(shù)據(jù)量需求項、處理時間需求項和作業(yè)負載需求項；

65、所述記憶庫以多維索引節(jié)點的數(shù)據(jù)結構進行存儲，其中，節(jié)點包括表征調(diào)度結果的解向量、表征執(zhí)行結果的性能指標及表征需求資源信息的環(huán)境狀態(tài)；多維索引包括解向量和環(huán)境狀態(tài)。

66、第三方面，本技術實施例提供了一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行上述第一方面任意所述的調(diào)度云計算資源的方法。

67、第四方面，本技術實施例提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其存儲有可由計算機設備執(zhí)行的計算機程序，當所述程序在計算機設備上運行時，使得所述計算機設備執(zhí)行上述第一方面任意所述的調(diào)度云計算資源的方法。