一种资源配置确定方法、装置及电子设备与流程

本申请实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种资源配置确定方法、装置及电子设备。

背景技术：

随着云计算技术的发展，人们日常生活中使用云应用的频率越来越频繁。对于云资源管理领域，特别是企业级云系统，如何对资源进行合理的分配、回收，以实现对资源高效利用是当前亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

本申请实施例目的是提供一种资源配置确定方法、装置及电子设备，能够分析目标对象对应资源项的使用趋势，从而指定合理的资源配置策略。

为了实现上述目的，本申请实施例是这样实现的：

第一方面，提供一种资源配置确定方法，包括：

确定目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据；

基于所述目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据，对所述目标对象针对所述资源项的使用趋势进行评估，得到评估结果；

基于所述评估结果，确定所述目标对象针对所述资源项的资源配置策略。

第二方面，提供一种资源配置装置，包括：

确定模块，用于确定目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据；

评估模块，用于基于所述目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据，对所述目标对象针对所述资源项的使用趋势进行评估，得到评估结果；

资源配置模块，用于基于所述评估结果，确定所述目标对象针对所述资源项的资源配置策略。

第三方面，提供一种电子设备包括：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计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行：

确定目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据；

基于所述目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据，对所述目标对象针对所述资源项的使用趋势进行评估，得到评估结果；

基于所述评估结果，确定所述目标对象针对所述资源项的资源配置策略。

第四方面，提供一种算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：

确定目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据；

基于所述目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据，对所述目标对象针对所述资源项的使用趋势进行评估，得到评估结果；

基于所述评估结果，确定所述目标对象针对所述资源项的资源配置策略。

本申请实施例的方案通过目标对象在统计周期对应的资源项的使用数据，对目标对象针对资源项的使用趋势进行评估，并根据评估结果指定目标对象针对资源项的资源配置策略，从而给出合理的资源配置结论，比如资源是否该回收还是该扩充，实现了智能化对资源进行伸缩调度，达到资源按需分配的目的。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的资源配置确定方法的第一种流程示意图。

图2为本申请实施例提供的资源配置确定方法的第二种流程示意图。

图3为本申请实施例提供的资源配置确定装置的结构流程示意图。

图4为本申请实施例提供的电子设备的结构流程示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，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清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

随着云应用的普及率越来越高，如何高效地利用云资源成为了当前亟待解决的技术问题。

为此，本申请提供旨在提供一种资源配置确定方案，可合理化对云资源(不限于是云资源)进行分配或回收。

一方面，如图1所示，本申请实施例提供一种资源配置确定方法，包括：

步骤s102，确定目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据。

其中，目标对象可以是设备，也可以是系统，可以是个体，也可以是集群。资源项可以但不限于是it资源，例如cpu、内存、磁盘等。

步骤s104，基于目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据，对目标对象针对资源项的使用趋势进行评估，得到评估结果。

在本步骤中，可以将目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据与样本对象在第二统计周期对应的资源项的使用数据进行对比，确定目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据相对样本对象在第二统计周期对应的资源项的使用数据的变化幅度。之后，基于变化幅度，对所述目标对象对应所述资源项的使用趋势进行评估。

比如，如果变化幅度指示目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据呈现负增长，且变化变化幅度超出了预设阈值，则可以反映目标对象针对资源项的使用趋势为使用需求下降。

需要说明是，作为合理的评估方案，应基于历史使用情况推测未来使用情况。因此，第二统计周期对应时间不应晚于第一统计周期对应的时间。此外，样本对象可以是目标对象，也可以是与目标对象属于同类型的其他对象。

步骤s106，基于评估结果，确定目标对象针对资源项的资源配置策略。

应理解，基于资源配置策略，可以对目标对象针对资源项的资源执行如扩充、回收等操作。

通过图1所示的资源配置确定方法可以知道：本申请实施例的方案通过目标对象在统计周期对应的资源项的使用数据，对目标对象针对资源项的使用趋势进行评估，并根据评估结果指定目标对象针对资源项的资源配置策略，从而给出合理的资源配置结论，比如资源是否该回收还是该扩充，实现了智能化对资源进行伸缩调度，达到资源按需分配的目的。

下面对本申请实施例的方法进行详细介绍。

本申请实施例核心是找出资源使用的忙时时段及闲时时段，并基于资源忙时时段和闲时时段的使用率，预测未来使用变化趋势，从而制定出具有预瞻性的资源配置策略。

其中，如图2所示，主要流程包括：

步骤s201，确定目标对象在第一统计周期对应的资源项的忙时使用率和闲时使用率。

在本步骤中，可以具体确定出目标对象针对第一统计周期内的各单位时段所对应的资源项的忙时使用率和闲时使用率。

之后，基于最小二乘法对目标对象在第一统计周期内的各单位时段所对应的资源项的使用率进行曲线拟合(基于最小二乘法的曲线拟合属于现有技术，本文不再举例赘述)，得到拟合曲线。应理解，拟合曲线是单位时段和目标对象在单位时段针对资源项的使用率的二维图像。

之后，可以对拟合曲线所呈现的信息进行分析，确定目标对象在第一统计周期对应的资源项的忙时使用率和闲时使用率。

作为其中一种确定忙时使用率的方案。

本申请实施例的方法可以将第一统计周期中目标对象对应资源项的使用率大于第一预设阈值的单位时段确定为忙时单位时段。之后，基于拟合曲线中呈现的目标对象在忙时单位时段对应的资源项的使用率，确定目标对象在第一统计周期对应的资源项的忙时使用率。比如，目标对象在忙时单位时段对应的资源项的使用率可以是目标对象在第一统计周期对应的资源项的平均忙时使用率。

应理解，上述第一预设阈值作为忙时单位时段的判断标准，可以灵活设置，本申请实施例对此不作具体限定。作为示例性介绍，第一预设阈值＝(目标对象在第一统计周期中对应的对应资源项的最大使用率-目标对象在第一统计周期对应的资源项的平均使用率)×系数+目标对象在第一统计周期对应的资源项的平均使用率。

同理，作为其中一种确定闲时使用率的方案。

本申请实施例的方法可以将第一统计周期中目标对象对应资源项的使用率小于第二预设阈值的单位时段确定为闲时单位时段。之后，基于拟合曲线中呈现的目标对象在闲时单位时段对应的资源项的使用率，确定目标对象在第一统计周期对应的资源项的闲时使用率。比如，目标对象在闲时单位时段对应的资源项的使用率可以是目标对象在第一统计周期对应的资源项的平均闲时使用率。

同理，本申请实施例也不对上述第二预设阈值作具体限定。作为示例性介绍，第二预设阈值＝目标对象在第一统计周期对应的资源项的平均使用率-(目标对象在第一统计周期对应的资源项的平均使用率-目标对象在第一统计周期中对应的对应资源项的最小使用率)×系数。

应理解，目标对象在第一统计周期对应的资源项的忙时使用率可以视为目标对象在忙时时段针对资源项的最小需求量，目标对象在第一统计周期对应的资源项的闲时使用率可以视为目标对象在闲时时段针对资源项的最小需求量。

步骤s202，，基于目标对象在第一统计周期对应的资源项的忙时使用率和闲时使用率，评估目标对象针对资源项的使用趋势。

在本步骤中，可以提供样本对象在第二统计周期对应的资源项的忙时使用率和闲时使用率进行参考。

如果目标对象在第一统计周期对应的资源项的忙时使用数据相对样本对象在第二统计周期对应的资源项的忙使用数据呈正增长，且正增长的幅度大于预设阈值，则可以确定目标对象在忙时时段针对该资源项的使用趋势为增长状态。反之，如果目标对象在第一统计周期对应的资源项的忙时使用数据相对样本对象在第二统计周期对应的资源项的忙使用数据呈负增长，且负增长的幅度大于预设阈值，则可以确定目标对象在忙时时段针对该资源项的使用趋势为缩减状态。

同理，如果目标对象在第一统计周期对应的资源项的闲时使用数据相对样本对象在第二统计周期对应的资源项的闲使用数据呈为正增长，且正增长的幅度大于预设阈值，则可以确定目标对象在闲时时段针对该资源项的使用趋势为增长状态。反之，如果目标对象在第一统计周期对应的资源项的闲时使用数据相对样本对象在第二统计周期对应的资源项的忙使用数据呈负增长，且负增长的幅度大于预设阈值，则可以确定目标对象在闲时时段针对该资源项的使用趋势是缩减状态。

当然，除了上述对比方法外，还可以基于目标对象相对于样本对象对应忙时时段(忙时单位时段总和)和闲时时段(闲时单位时段总和)的变化幅度，来推测目标对象针对资源向的使用区域。比如，目标对象在第一统计周期对应的资源项的忙时时段相比于样本数据在第二统计周期对应的资源项的忙时时段呈正增长，且正增长的幅度大于预设阈值，则可以确定目标对象在忙时时段针对该资源项的使用趋势是缩减状态。反之，目标对象在第一统计周期对应的资源项的忙时时段相比于样本数据在第二统计周期对应的资源项的忙时时段呈负增长，且负增长的幅度大于预设阈值，则可以确定目标对象在忙时时段针对该资源项的使用趋势是缩减状态。

步骤s203，基于评估结果，制定目标对象针对资源项的资源配置策略。

在本步骤中，如果目标对象在忙时时段针对该资源项的使用趋势是增长状态，则对应的资源配置策略可以扩充目标对象在忙时时段针对该资源项的资源。反之，如果目标对象在忙时时段针对该资源项的使用趋势是缩减状态，则对应的资源配置策略可以回收目标对象在忙时时段针对该资源项的资源。

同理，如果目标对象在闲时时段针对该资源项的使用趋势是增长状态，则对应的资源配置策略可以扩充目标对象在闲时时段针对该资源项的资源。反之，如果目标对象在忙时时段针对该资源项的使用趋势是缩减状态，则对应的资源配置策略可以回收目标对象在闲时时段针对该资源项的资源。

可以看出，本申请实施例的方法实现了资源忙闲时自动计算和资源使用情况的综合评估，提供了资源分配的科学依据。其中，执行分析的模型具备很强的扩展性，比如评估对象、评估指标都可以进行自定义。此外，还可以根据不同的评估对象、场景进行适应性的调整，输出个性化的评估结果和建议，从而实现资源按需分配、按最大价值分配，保证了资源的使用效益。整个方案特别适用于资源有限的平台，比如云服务系统。

为方便理解本申请实施例的方法，下面结合实际应用进行示例介绍。

本实际应用建立一套云资源分析模型，并采用智能分析的算法，对云资源历史性能数据、关联业务健康度进行分析，综合评估资源实际使用情况及使用趋势，从而为云资源分配提供一套科学方案及数据参考，实现对云资源的高效利用。

云资源分析模型可以自动分析云资源每天运行的最忙时间段，并对最忙时间段的最大值、最小值、平均值周期性变化进行分析，再结合业务系统价值、业务系统预计规模及实际规模等，给出合理的分析评估报告，运营人员可以据此来进行资源回收、调整、再分配决策，可以将传统人工分析、线下沟通成本大大降低。

假设目标对象为主机a，则主机a对应资源项的使用评估方案如下：

为主机a建立评估模型，定义要评估的指标cpu使用率、内存使用率、cpu使用率变化幅度、内存使用率变化幅度等。

采用智能分析算法，计算出每天各时点内的cpu平均利用率，内存平均利用率，并通过最小二乘法做曲线拟合，从拟合曲线中确定出主机a一周内cpu忙时使用率和cpu闲时使用率，内存忙时使用率和内存闲时使用率。

之后与主机b的cpu忙时使用率、cpu闲时使用率、内存忙时使用率和内存闲时使用率进行对比，确定出主机a相对主机b的cpu忙时使用率的变化幅度、cpu闲时使用率的变化幅度、内存忙时使用率的变化幅度以及内存闲时使用率的变化幅度

最后，基于主机a相对主机b的cpu忙时使用率的变化幅度、cpu闲时使用率的变化幅度、内存忙时使用率的变化幅度以及内存闲时使用率的变化幅度，进行分析，输出主机a的cpu资源配置策略和内存资源配置策略。比如，分析结果指示：主机a的cpu利用率偏高并在持续增长，主机a的内存使用平稳，则对应的资源配置策略可以为主机a扩充cpu资源。管理员可以根据建议，对cpu资源进行快速调整，并可以查看分析结果的明细对比数据，做出更进一步的分析判断。

此外，若目标对象为集群，则集群在第一统计周期内对应的资源项的使用数据是基于集群的各主机对应的核数、集群的各主机的单核在统计周期内对应的资源项的使用数据确定的，比如，集群在第一统计周期内对应的资源项的使用数据可以是集群中单核的平均使用率。

一般情况下，集群是由物理机和虚拟机共同组成的，本申请实施例的方法需要对集群的物理机和虚拟机进行分组并分开评估，然后可以进一步计算出集群的整体情况。

其中，针对集群m的评估方案如下：

为集群m中的物理机和虚拟机分别建立评估模型，计算物理机一周内cpu忙时使用率和cpu闲时使用率，内存忙时使用率和内存闲时使用率。虚拟机一周内cpu忙时使用率和cpu闲时使用率，内存忙时使用率和内存闲时使用率。

之后与集群m在上一周的cpu忙时使用率、cpu闲时使用率、内存忙时使用率和内存闲时使用率进行对比，确定出集群m本周相对上一周忙时使用率的变化幅度、cpu闲时使用率的变化幅度、内存忙时使用率的变化幅度以及内存闲时使用率的变化幅度。

最后，基于集群m本周相对上一周忙时使用率的变化幅度、cpu闲时使用率的变化幅度、内存忙时使用率的变化幅度以及内存闲时使用率的变化幅度，进行分析，输出集群m的cpu资源配置策略和内存资源配置策略。

当然，除了确定出集群m的cpu和内存的闲时使用率和忙时使用率外，还可以确定集群m的cpu和内存相对整个统计周期的平均使用率。对应地，输出评估结果包含物理机和虚拟机两部分内容，比如：相比于以前的统计周期，集群m的物理机cpu平均使用率偏低，内存平均使用率偏低；而虚拟机cpu平均使用率和内存平均使用率均正常，则对应的资源配置策略建议为：扩充物理机cpu资源和内存资源。管理员可以根据资源配置策略的建议，为集群m物理的cpu资源和内存资源进行扩充。

另一方面，本申请实施例还提供一种资源配置确定装置，如图3所示，包括：

确定模块301，用于确定目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据；

评估模块302，用于基于所述目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据，对所述目标对象针对所述资源项的使用趋势进行评估，得到评估结果；

资源配置模块303，用于基于所述评估结果，确定所述目标对象针对所述资源项的资源配置策略。

通过图3所示的资源配置确定装置可以知道：本申请实施例的方案通过目标对象在统计周期对应的资源项的使用数据，对目标对象针对资源项的使用趋势进行评估，并根据评估结果指定目标对象针对资源项的资源配置策略，从而给出合理的资源配置结论，比如资源是否该回收还是该扩充，实现了智能化对资源进行伸缩调度，达到资源按需分配的目的。

可选地，上述评估模块302具体用于：

确定所述目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据相对样本对象在第二统计周期对应的资源项的使用数据的变化幅度。其中，所述第二统计周期对应的时间不晚于所述第一统计周期对应的时间。

基于所述变化幅度，对所述所述目标对象对应所述资源项的使用趋势进行评估。

可选地，所述目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据包括：所述目标对象在第一统计周期对应的资源项的忙时使用率；和/或，所述目标对象在第一统计周期对应的资源项的闲时使用率。

上述确定模块301具体用于：

确定目标对象在第一统计周期内的各单位时段对应的资源项的使用率；

基于最小二乘法对所述目标对象在第一统计周期内的各单位时段对应所述资源项的使用率进行曲线拟合，得到拟合曲线；

基于所述拟合曲线，确定所述目标对象在第一统计周期对应的资源项的忙时使用率和/或闲时使用率。

作为示例性介绍。

确定模块301具体将第一统计周期中所述目标对象对应资源项的使用率大于第一预设阈值的单位时段确定为忙时单位时段(第一预设阈值是基于所述目标对象在第一统计周期对应的所述资源项的平均使用率确定得到)。之后基于拟合曲线中呈现的所目标对象在忙时单位时段对应的资源项的使用率，确定所述目标对象在第一统计周期对应的资源项的忙时使用率。

此外，确定模块301还可以将第一统计周期中所述目标对象对应资源项的使用率小于第二预设阈值的单位时段确定为闲时单位时段(第二预设阈值是基于所述目标对象在第一统计周期对应的所述资源项的平均使用率确定得到)。之后，基于所述拟合曲线中呈现的所述目标对象在闲时单位时段对应的资源项的使用率，确定所述目标对象在第一统计周期对应的资源项的闲时使用率。

可选地，所述目标对象在第一统计周期内对应的资源项的使用数据是基于集群的各主机对应的核数、集群的各主机的单核在第一统计周期内对应的资源项的使用数据确定的。

显然，本申请实施例的资源配置确定装置可以作为上述图1所示的资源配置确定方法的执行主体，因此该资源配置确定装置能够实现资源配置确定方法在图1和图2所实现的功能。由于原理相同，本文不再赘述。

图4是本申请的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图4，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(random-accessmemory，ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。

处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是isa(industrystandardarchitecture，工业标准体系结构)总线、pci(peripheralcomponentinterconnect，外设部件互连标准)总线或eisa(extendedindustrystandardarchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。

处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成问答对数据挖掘装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行以下操作：

确定目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据；

基于所述目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据，对所述目标对象针对所述资源项的使用趋势进行评估，得到评估结果；

基于所述评估结果，确定所述目标对象针对所述资源项的资源配置策略。

本申请实施例的电子设备通过目标对象在统计周期对应的资源项的使用数据，对目标对象针对资源项的使用趋势进行评估，并根据评估结果指定目标对象针对资源项的资源配置策略，从而给出合理的资源配置结论，比如资源是否该回收还是该扩充，实现了智能化对资源进行伸缩调度，达到资源按需分配的目的。

上述如本申请图1所示实施例揭示的资源配置确定方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，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)、现场可编程门阵列(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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

应理解，本申请实施例的电子设备可以实现上述资源配置确定装置在图1和图2所示的实施例的功能，本文不再赘述。

当然，除了软件实现方式之外，本申请的电子设备并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

此外，本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时，能够使该便携式电子设备执行图1所示实施例的方法，并具体用于执行以下方法：

确定目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据；

基于所述目标对象在第一统计周期对应的资源项的使用数据，对所述目标对象针对所述资源项的使用趋势进行评估，得到评估结果；

基于所述评估结果，确定所述目标对象针对所述资源项的资源配置策略。

应理解，上述指令当被包括多个应用程序的便携式电子设备执行时，能够使上文所述的资源配置确定装置实现图1和图2所示实施例的功能，本文不再赘述。

本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

以上仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。