云资源调度方法、装置、设备及存储介质与流程

本申请涉及云计算领域，具体而言，涉及云资源调度方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

目前传统的数据中心的异构cpu(centralprocessingunit，中央处理器)管理方案，往往是将新引入的异构cpu设备分别部署于云平台管理系统(以下简称“云平台”，其部署于数据中心内部，用于将数据中心硬件能力虚拟化后提供给用户)的不同分区，以进行单独管理，进而能够利用cpu自身特性实现降低数据中心的功耗，但是仍然会造成功耗成本较高。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请实施例提供的云资源调度方法、装置、设备及存储介质。

第一方面，本申请实施例提供的一种云资源调度方法，包括：获取第一分区中每个云主机的cpu的负载信息；确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息是否满足第一预设规则；若是，将满足所述第一预设规则的所述负载信息所对应的所述云主机迁移至云平台的第二分区。

在上述实现过程中，通过获取第一分区中每个云主机的cpu的负载信息；确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息是否满足第一预设规则；在负载信息满足第一预设规则时，将满足所述第一预设规则的所述负载信息所对应的所述云主机迁移至云平台的第二分区。从而将第一分区的云主机迁移到第二分区，进而平衡不同分区之间的功耗差异，降低功耗成本。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，所述第一分区的功耗高于所述第二分区的功耗；所述确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息是否满足第一预设规则，包括：确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否小于第一预设阀值；若是，则表征所述负载信息满足第一预设规则。

在上述实现过程中，通过在第一分区的功耗高于所述第二分区的功耗时，采集第一分区中云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值，从而通过判断负载值是否小于第一预设阀值来确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息是否满足第一预设规则，进而有效提高了对负载信息判断的准确性。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，所述将满足所述第一预设规则的所述负载信息所对应的所述云主机迁移至云平台的第二分区，包括：确定所述第二分区的数量是否唯一；若否，从至少两个所述第二分区中确定出目标分区；将满足所述第一预设规则的所述负载信息所对应的所述云主机从所述第一分区迁移至所述云平台中的所述目标分区。

在上述实现过程中，通过确定所述第二分区的数量是否唯一；在第二分区的数量不唯一时，从至少两个所述第二分区中确定出目标分区；将满足所述第一预设规则的所述负载信息所对应的所述云主机从所述第一分区迁移至所述云平台中的所述目标分区。从而可以使得将云主机迁移到目标分区，进而实现优化第一分区与第二分区的功耗平衡，有效节约了功耗成本。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，所述从至少两个所述第二分区中确定出目标分区，包括：确定至少两个所述第二分区在当前时刻之前是否有云主机迁入；若否，将至少两个所述第二分区中的任意一个所述第二分区作为目标分区。

在上述实现过程中，通过确定至少两个所述第二分区在当前时刻之前是否有云主机迁入；若当前时刻之前均没有云主机迁入时，将至少两个所述第二分区中的任意一个所述第二分区作为目标分区。从而可以控制迁移到每个第二分区的云主机数量，避免迁移到某一第二分区中的云主机数量过多，导致超负荷。进而平衡每个第二分区的云主机数量，进一步保障每个第二分区中的云主机能够正常运行。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，所述第一分区的功耗低于所述第二分区；所述确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息是否满足第一预设规则，包括：确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否大于第二预设阀值；若是，则表征所述负载信息满足第一预设规则。

在上述实现过程中，通过在第一分区的功耗低于所述第二分区时，采集第一分区中云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值，从而通过判断负载值是否大于第二预设阀值来确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息是否满足第一预设规则，进而有效提高了对负载信息判断的准确性。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，所述确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息是否满足第一预设规则，包括：确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否在预设时间段内与第三预设阀值匹配；若是，将与所述第三预设阀值所匹配的所述云主机作为待迁移云主机；确定每个所述待迁移云主机是否携带有迁移标识；若否，表征所述负载信息满足第一预设规则。

在上述实现过程中，通过判断每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否在预设时间段内与第三预设阀值匹配；在负载值在预设时间段内与第三预设阀值匹配时，将与所述第三预设阀值所匹配的所述云主机作为待迁移云主机；再判断每个所述待迁移云主机是否携带有迁移标识；若否，表征所述负载信息满足第一预设规则。从而使得所确定出的待迁移的云主机更加准确，避免将刚刚迁入的云主机再迁移出去，进而降低资源处理压力，避免造成云主机迁移混乱。

结合第一方面的第五种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，在确定每个所述待迁移云主机是否携带有迁移标识之后，还包括：若是，确定携带有所述迁移标识所对应的所述待迁移云主机的迁移时间；确定所述迁移时间是否大于第四预设阀值；若是，表征所述负载信息满足第一预设规则。

在上述实现过程中，通过在所述待迁移云主机携带有迁移标识时，确定该待迁移云主机所对应的迁移时间；再确定所述迁移时间是否大于第四预设阀值，在大于或等于第四预设阀值时，判定负载信息满足第一预设规则。从而可以进一步避免将刚刚迁入的云主机再迁移出去，进而降低资源处理压力，避免造成云主机迁移混乱。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，所述方法还包括：生成用于记录从所述第一分区迁移至所述第二分区的迁移记录；根据所述迁移记录确定所述云平台的功耗节约成本。

在上述实现过程中，通过生成用于记录从所述第一分区迁移至所述第二分区的迁移记录；根据所述迁移记录确定所述云平台的功耗节约成本。可以使得用户更加直观且清楚地了解迁移所带来的功耗节约成本。

第二方面，本申请实施例提供的一种云资源调度装置，包括：获取模块，用于获取第一分区中每个云主机的cpu的负载信息；处理模块，用于确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息是否满足第一预设规则；迁移模块，用于若是，将满足所述第一预设规则的所述负载信息所对应的所述云主机迁移至云平台的第二分区。

结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，所述第一分区的功耗高于所述第二分区的功耗；所述处理模块，还用于：确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否小于第一预设阀值；若是，则表征所述负载信息满足第一预设规则。

结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，所述迁移模块，还用于：确定所述第二分区的数量是否唯一；若否，从至少两个所述第二分区中确定出目标分区；将满足所述第一预设规则的所述负载信息所对应的所述云主机从所述第一分区迁移至所述云平台中的所述目标分区。

结合第二方面的第二种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，所述从至少两个所述第二分区中确定出目标分区，包括：确定至少两个所述第二分区在当前时刻之前是否有云主机迁入；若否，将至少两个所述第二分区中的任意一个所述第二分区作为目标分区。

结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第四种可能的实施方式，所述第一分区的功耗低于所述第二分区；所述处理模块，还用于：确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否大于第二预设阀值；若是，则表征所述负载信息满足第一预设规则。

结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第五种可能的实施方式，所述处理模块，还用于：确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否在预设时间段内与第三预设阀值匹配；若是，将与所述第三预设阀值所匹配的所述云主机作为待迁移云主机；确定每个所述待迁移云主机是否携带有迁移标识；若否，表征所述负载信息满足第一预设规则。

结合第二方面的第五种可能的实施方式，本申请实施例提供了第二方面的第六种可能的实施方式，在确定每个所述待迁移云主机是否携带有迁移标识之后，所述处理模块，还用于：若是，确定携带有所述迁移标识所对应的所述待迁移云主机的迁移时间；确定所述迁移时间是否大于第四预设阀值；若是，表征所述负载信息满足第一预设规则。

结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第七种可能的实施方式，所述云资源调度装置还包括：生成模块，用于：生成用于记录从所述第一分区迁移至所述第二分区的迁移记录；根据所述迁移记录确定所述云平台的功耗节约成本。

第三方面，本申请实施例提供的一种终端设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述云资源调度方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供的一种存储介质，所述存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面任一项所述的云资源调度方法。

本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请第一实施例提供的云资源调度方法的流程图；

图2为本申请第二实施例提供的云资源调度装置的功能模块示意图；

图3为本申请第三实施例提供的一种终端设备的示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

第一实施例

由于现有的数据中心的异构cpu管理方案，往往是将新引入的异构cpu设备分别部署于不同分区进行单独管理，利用cpu自身特性实现数据中心功耗的降低，进而导致不同分区之间的功耗差异较大。为了优化不同分区间的功耗以及降低功耗成本，本实施例首先提供了一种云资源调度方法，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。以下对本实施例进行详细介绍。

请参阅图1，是本申请实施例提供的云资源调度方法的流程图。下面将对图1所示的具体流程进行详细阐述。

步骤s101，获取第一分区中每个云主机的cpu的负载信息。

可选的，负载信息包括负载值。例如，cpu的负载值可以是30％。

当然，在实际使用中，负载信息还可以包括负载值的持续时间，例如，cpu的负载为30％时持续了20秒。在此，不作具体限定。

可选的，第一分区可以是默认分区，也可以是非默认分区。一般的，默认分区会使用功耗相对较高的标准cpu，故其功耗高于非默认分区。

可选的，第一分区中运行有多个云主机。

可选的，第一分区中运行的多个云主机可以是用户在当前时刻之前所创建的。

作为一种实施方式，步骤s101包括：在特定时间段内获取第一分区中每个云主机的cpu的负载信息。

可选的，特定时间段为7天。

当然，在实际使用中，特定时间段可以根据用户需求进行调整，例如，特定时间段还可以是6天或者是14天等。在此，不作具体限定。

在本申请实施例中，通过定期获取第一分区中每个云主机的cpu的负载信息，从而对云主机的cpu的负载信息进行周期性获取，进而实现对第一分区中每个云主机进行稳定的监测，有效提高对云主机的监测效率。

在一可能的实施例中，在步骤s101之前，云资源调度方法还包括：获取用于在云平台创建云主机的创建指令；在所述云平台中创建与所述创建指令对应的云主机。例如，当第一分区为默认分区时，在第一分区中创建与所述创建指令对应的云主机。

可选的，云主机是指云平台底层实际创建的虚拟设备。例如，用户发起的创建指令还可以是创建一虚拟路由器或虚拟负载均衡器等，但是云平台底层实际创建的还是云主机。在此，不作具体限定。

可选的，云平台中纳管有异构的cpu设备，在进行新的异构cpu设备部署时，可以增加一个新分区以部署新的cpu设备。

步骤s102，确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息是否满足第一预设规则。

作为一种实施方式，第一分区的功耗高于第二分区的功耗，步骤s102包括：确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否小于第一预设阀值；若是，则表征所述负载信息满足第一预设规则。

可选的，第一预设阀值为30％。

当然，在实际使用中，第一预设阀值的设置可以根据用户实际需求来设定，例如，可以设置为35％或者是其他数值。在此，不作具体限定。

在本申请实施例中，通过在第一分区的功耗高于第二分区的功耗时，采集第一分区中云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值，从而通过判断负载值是否小于第一预设阀值来确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息是否满足第一预设规则，进而有效提高了对负载信息判断的准确性，进一步使得当负载值小于第一预设阀值时，可以将该负载值对应的云主机从第一分区迁移到第二分区，即从高功耗的分区迁移到低功耗的分区。进而有效降低了第一分区的功耗，节约了功耗成本。

作为另一种实施方式，第一分区的功耗低于第二分区；步骤s102包括：确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否大于第二预设阀值；若是，则表征所述负载信息满足第一预设规则。

可选的，第二预设阀值为70％。

当然，在实际使用中，第一预设阀值的设置可以根据用户实际需求来设定，例如，可以设置为75％或者是其他数值。在此，不作具体限定。

在本申请实施例中，通过在第一分区的功耗低于第二分区时，采集第一分区中云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值，从而通过判断负载值是否大于第二预设阀值来确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息是否满足第一预设规则，进而有效提高了对负载信息判断的准确性，进一步使得当负载值大于第一预设阀值时，可以将该负载值对应的云主机从第一分区迁移到第二分区，即从低功耗的分区迁移到高功耗的分区。进而有效降低了第一分区的功耗，节约了功耗成本。并且同时还使得被迁移的云主机可以更好的工作，提高了云主机的工作效率。

作为另一种实施方式，步骤s102包括：确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否在预设时间段内与第三预设阀值匹配；若是，将与所述第三预设阀值所匹配的所述云主机作为待迁移云主机；确定每个所述待迁移云主机是否携带有迁移标识；若否，表征所述负载信息满足第一预设规则。

可选的，预设时间段为20秒。

当然，在实际使用中，预设时间段可以根据用户需求进行调整，例如，特定时间段还可以是10秒或者是30秒等。在此，不作具体限定。

可选的，若第一分区的功耗低于第二分区的功耗时，第三预设阀值即为第二预设阀值。确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否在预设时间段内与第三预设阀值匹配，包括：确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否在预设时间段内大于第三预设阀值。将与所述第三预设阀值所匹配的所述云主机作为待迁移云主机，包括：将大于第三预设阀值的所述云主机作为待迁移云主机。

可选的，若第一分区的功耗高于第二分区的功耗时，第三预设阀值即为第一预设阀值。确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否在预设时间段内与第三预设阀值匹配，包括：确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否在预设时间段内小于第一预设阀值。将与所述第三预设阀值所匹配的所述云主机作为待迁移云主机，包括：将小于第一预设阀值的所述云主机作为待迁移云主机。

可选的，迁移标识可以是字符，也可以是一字符串。

可选的，迁移标识用于表征该云主机为被迁移过的云主机，例如，从第一分区迁移到第二分区，或者是从第二分区迁移到第一分区。

在本申请实施例中，通过判断每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否在预设时间段内与第三预设阀值匹配；在负载值在预设时间段内与第三预设阀值匹配时，将与所述第三预设阀值所匹配的所述云主机作为待迁移云主机；再分别判断每个所述待迁移云主机是否携带有迁移标识；若每个所述待迁移云主机没有携带迁移标识，表征所述负载信息满足第一预设规则。从而使得所确定出的待迁移的云主机更加准确，避免将刚刚迁入的云主机再迁移出去，进而降低资源处理压力，避免造成云主机迁移混乱。

可选的，在确定每个所述待迁移云主机是否携带有迁移标识之后，还包括：若所述待迁移云主机携带有迁移标识，确定携带有所述迁移标识所对应的所述待迁移云主机的迁移时间；确定所述迁移时间是否大于或等于第四预设阀值；若是，表征所述负载信息满足第一预设规则。

可选的，迁移时间是指从第一分区迁移到第二分区后，所述云主机在第二分区存在的时间，或者是从第二分区迁移到第一分区后，所述云主机在第一分区存在的时间。

举例来说，假设云主机a从第一分区迁移到第二分区后，其在第二分区存在的时间为t，则迁移时间为t。

可选的，第四预设阀值为4小时。

当然，在实际使用中，第四预设阀值还可以是3.5小时或者是4.5小时等。在此，不作具体限定。

在本申请实施例中，通过在所述待迁移云主机携带有迁移标识时，确定所述迁移标识所对应的所述待迁移云主机的迁移时间；确定所述迁移时间是否大于第四预设阀值，在大于或等于第四预设阀值时，判定负载信息满足第一预设规则。从而可以进一步避免将刚刚迁入的云主机再迁移出去，进而降低资源处理压力，避免造成云主机迁移混乱。

举例来说，假设云主机b从第一分区迁移到第二分区的时间为3小时，由于迁移时间小于第四预设阀值，很可能导致云主机b还未完全从高功耗状态转换为低功耗(或者是从低功耗状态转换为高功耗状态)，进而避免吴将云主机b再从当前分区迁移出去。

步骤s103，若是，将满足所述第一预设规则的所述负载信息所对应的所述云主机迁移至云平台的第二分区。

可选的，若第二分区的功耗低于第一分区时，第二分区的数量可以是多个。

当然，若第一分区的功耗低于第二分区时，第一分区的数量可以是多个。

可选的，第一分区与第二分区中的cpu总数可以不等。

作为一种实施场景，采用同构cpu机型部署各第一分区与第二分区，但第一分区与第二分区设置不同的cpu超配额(即1颗物理cpu可虚拟的逻辑cpu量)，并引入不同超配额下功耗的差异权重，进而来模拟异构cpu的场景。进而以实现应对更复杂多变的企业级业务场景的技术效果。

作为一种实施方式，步骤s201，包括：确定所述第二分区的数量是否唯一；若否，从至少两个所述第二分区中确定出目标分区；将满足所述第一预设规则的所述负载信息所对应的所述云主机从所述第一分区迁移至所述云平台中的所述目标分区。

可选地，从至少两个所述第二分区中确定出目标分区，包括：确定至少两个所述第二分区在当前时刻之前是否有云主机迁入；若否，将至少两个所述第二分区中的任意一个所述第二分区作为目标分区。

在本申请实施例中，通过确定至少两个所述第二分区在当前时刻之前是否有云主机迁入；若当前时刻之前均没有云主机迁入时，将至少两个所述第二分区中的任意一个所述第二分区作为目标分区。从而可以控制迁移到每个第二分区的云主机数量，避免迁移到某一第二分区中的云主机数量过多，导致超负荷。进而平衡每个第二分区的云主机数量，进一步保障每个第二分区中的云主机能够正常运行。

可选的，从至少两个所述第二分区中确定出目标分区，包括：随机从至少两个所述第二分区中确定目标分区。

当然，在实际使用中，还可以根据迁移顺序，例如，当前时刻之前迁移了一台云主机到其中一个第二分区，则当前时刻所迁移的云主机就迁移到另外一个第二分区。

在本申请实施例中，通过确定所述第二分区的数量是否唯一；在第二分区的数量不唯一时，从至少两个所述第二分区中确定出目标分区；将满足所述第一预设规则的所述负载信息所对应的所述云主机从所述第一分区迁移至所述云平台中的所述目标分区。从而可以使得将云主机迁移到目标分区，进而实现优化第一分区与第二分区的功耗平衡，有效节约了功耗成本。

举例来说，假设第一分区每台云主机平均功耗为每小时60瓦，第二分区的每台云主机平均功耗为每小时25瓦，当将云主机从第一分区迁移到第二分区后，每小时可节约35瓦。

在一可能的实施例中，本申请实施例所提供的云资源调度方法，还包括：生成用于记录从所述第一分区迁移至所述第二分区的迁移记录；根据所述迁移记录确定所述云平台的功耗节约成本。

可选的，迁移记录包括但不限于迁移前的分区以及迁移后的分区信息、迁移频率、迁移数量等。例如，还包括每次迁移所节约的功耗。

可选的，根据所述迁移记录确定所述云平台的功耗节约成本，包括：根据云主机的迁移数量以及每次迁移所节约的功耗确定所述云平台的功耗节约成本。

继续以上述例子为例来说，假设第一分区每台云主机平均功耗为每小时60瓦，第二分区每台云主机平均功耗为每小时25瓦，从第一分区迁移到第二分区的迁移数量为10，则每次迁移所节约的功耗35，则功耗节约成本为10*35＝350，即每小时节约350瓦。

在本申请实施例中，通过生成用于记录从所述第一分区迁移至所述第二分区的迁移记录；根据所述迁移记录确定所述云平台的功耗节约成本。可以使得用户更加直观且清楚地了解迁移所带来的功耗节约成本。

本申请实施例所提供的云资源调度方法，通过获取第一分区中每个云主机的cpu的负载信息；确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息是否满足第一预设规则；在负载信息满足第一预设规则时，将满足所述第一预设规则的所述负载信息所对应的所述云主机迁移至云平台的第二分区。从而将第一分区的云主机迁移到第二分区，进而平衡不同分区之间的功耗差异，降低功耗成本。

第二实施例

对应于第一实施例中的云资源调度方法，图2示出了采用第一实施例所示的云资源调度方法一一对应的云资源调度装置。如图2所示，所述云资源调度装置400包括获取模块410、处理模块420和迁移模块430。其中，获取模块410、处理模块420和迁移模块430的实现功能与第一实施例中对应的步聚一一对应，为避免赘述，本实施例不一一详述。

获取模块410，用于获取第一分区中每个云主机的cpu的负载信息。

处理模块420，用于确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息是否满足第一预设规则。

作为一种实施方式，所述第一分区的功耗高于所述第二分区的功耗；所述处理模块420，还用于：确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否小于第一预设阀值；若是，则表征所述负载信息满足第一预设规则。

作为另一种实施方式，所述第一分区的功耗低于所述第二分区；所述处理模块420，还用于：确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否大于第二预设阀值；若是，则表征所述负载信息满足第一预设规则。

作为另一种实施方式，所述处理模块420，还用于：确定每个所述云主机的cpu的所述负载信息所携带的负载值是否在预设时间段内与第三预设阀值匹配；若是，将与所述第三预设阀值所匹配的所述云主机作为待迁移云主机；确定每个所述待迁移云主机是否携带有迁移标识；若否，表征所述负载信息满足第一预设规则。

可选的，在确定每个所述待迁移云主机是否携带有迁移标识之后，所述处理模块420，还用于：若是，确定携带有所述迁移标识所对应的所述待迁移云主机的迁移时间；确定所述迁移时间是否大于第四预设阀值；若是，表征所述负载信息满足第一预设规则。

迁移模块430，用于若是，将满足所述第一预设规则的所述负载信息所对应的所述云主机迁移至云平台的第二分区。

可选的，所述迁移模块430，还用于：确定所述第二分区的数量是否唯一；若否，从至少两个所述第二分区中确定出目标分区；将满足所述第一预设规则的所述负载信息所对应的所述云主机从所述第一分区迁移至所述云平台中的所述目标分区。

可选的，所述从至少两个所述第二分区中确定出目标分区，包括：确定至少两个所述第二分区在当前时刻之前是否有云主机迁入；若否，将至少两个所述第二分区中的任意一个所述第二分区作为目标分区。

在一可能的实施例中，所述云资源调度装置400还包括：生成模块，用于：生成用于记录从所述第一分区迁移至所述第二分区的迁移记录；根据所述迁移记录确定所述云平台的功耗节约成本。

第三实施例

如图3所示，是终端设备500的示意图。所述终端设备500包括存储器502、处理器504以及存储在所述存储器502中并可在所述处理器504上运行的计算机程序503，所述计算机程序503被处理器504执行时实现第一实施例中的所述云资源调度方法，为避免重复，此处不再赘述。或者，所述计算机程序503被处理器504执行时实现第二实施例所述云资源调度装置中各模块/单元的功能，为避免重复，此处不再赘述。

示例性的，计算机程序503可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器502中，并由处理器504执行，以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序503在终端设备500中的执行过程。例如，计算机程序503可以被分割成第二实施例中的获取模块410、处理模块420和迁移模块430，各模块的具体功能如第一实施例或第二实施例所述，在此不一一赘述。

终端设备500可以是桌上型计算机及云端服务器等计算设备。

其中，存储器502可以是，但不限于，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，只读存储器(readonlymemory，rom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，电可擦除只读存储器(electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。其中，存储器502用于存储程序，所述处理器504在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本申请实施例任一实施例揭示的流程定义的方法可以应用于处理器504中，或者由处理器504实现。

处理器504可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器504可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

可以理解的是，图3所示的结构仅为终端设备500的一种结构示意图，终端设备500还可以包括比图3所示更多或更少的组件。图3中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

第四实施例

本申请实施例还提供一种存储介质,所述存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，所述计算机程序被处理器执行时实现第一实施例中的所述云资源调度方法，为避免重复，此处不再赘述。或者，所述计算机程序被处理器执行时实现第二实施例所述云资源调度装置中各模块/单元的功能，为避免重复，此处不再赘述。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现，基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施场景的方法。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。