资源处理方法、云服务实例处理方法及装置与流程

1.本技术涉及网络技术领域，特别是涉及一种资源处理方法、云服务实例处理方法、装置、电子设备以及机器可读介质。


背景技术：

2.目前，用户设备可以向资源平台申请资源，由资源平台提供资源给用户设备使用。由于资源总量是有限的，为了尽可能保障不同用户的用户设备都能享受到资源，因此需要设置资源配额来约束用户设备所能占用的资源数量，避免个别用户设备占用过多资源。
3.相关技术中，往往是划分多个用户设备等级，为用户设备等级设置配额，相应地，在用户设备申请资源时，基于用户设备所属用户设备等级的配额进行资源分配。
4.但是，发明人经过研究发现，基于用户设备等级的配额进行资源分配的方式中，分配效果较差。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供一种资源处理方法，以解决相关技术中分配效果较差的问题。
6.相应的，本技术实施例还提供了一种云服务实例处理方法、装置、电子设备以及机器可读介质，用以保证上述方法的实现及应用。
7.为了解决上述问题，本技术实施例公开了一种资源处理方法，包括：
8.接收目标用户设备发送的资源申请请求；所述目标用户设备属于资源平台中的用户设备；
9.响应于所述资源申请请求，从预设配额数据中查找所述目标用户设备对应的目标资源描述信息所对应的配额，得到目标配额；所述目标资源描述信息包括所述目标用户设备本次申请的资源描述信息，所述预设配额数据包括为所述资源平台中用户设备预测的不同资源描述信息对应的配额；
10.根据所述目标配额，为所述目标用户设备分配所述资源平台中的目标资源；所述目标资源包括所述目标资源描述信息所描述资源。
11.本技术实施例还公开了一种资源处理装置，包括：
12.第一接收模块，用于接收目标用户设备发送的资源申请请求；所述目标用户设备属于资源平台中的用户设备；
13.第一查找模块，用于响应于所述资源申请请求，从预设配额数据中查找所述目标用户设备对应的目标资源描述信息所对应的配额，得到目标配额；所述目标资源描述信息包括所述目标用户设备本次申请的资源描述信息，所述预设配额数据包括为所述资源平台中用户设备预测的不同资源描述信息对应的配额；
14.第一分配模块，用于根据所述目标配额，为所述目标用户设备分配所述资源平台中的目标资源；所述目标资源包括所述目标资源描述信息所描述资源。
15.本技术实施例还公开了一种云服务实例处理方法，包括：
16.接收目标用户设备发送的实例创建请求；所述目标用户设备属于云服务平台中的用户设备；
17.响应于所述实例创建请求，从预设配额数据中查找所述目标用户设备对应的目标实例描述信息所对应的配额，得到目标配额；所述目标实例描述信息包括所述目标用户设备本次申请的实例描述信息，所述预设配额数据包括为所述云服务平台中用户设备预测的不同实例描述信息对应的配额；
18.根据所述目标配额，为所述目标用户设备分配所述云服务平台中的目标云服务实例；所述目标云服务实例包括所述目标实例描述信息所描述实例。
19.本技术实施例还公开了一种云服务实例处理装置，包括：
20.第二接收模块，用于接收目标用户设备发送的实例创建请求；所述目标用户设备属于云服务平台中的用户设备；
21.第二查找模块，用于响应于所述实例创建请求，从预设配额数据中查找所述目标用户设备对应的目标实例描述信息所对应的配额，得到目标配额；所述目标实例描述信息包括所述目标用户设备本次申请的实例描述信息，所述预设配额数据包括为所述云服务平台中用户设备预测的不同实例描述信息对应的配额；
22.第二分配模块，用于根据所述目标配额，为所述目标用户设备分配所述云服务平台中的目标云服务实例；所述目标云服务实例包括所述目标实例描述信息所描述实例
23.本技术实施例还公开了一种电子设备，包括：处理器；和存储器，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被执行时，使得所述处理器执行如本技术实施例中一个或多个所述的方法。
24.本技术实施例还公开了一个或多个机器可读介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被执行时，使得处理器执行如本技术实施例中一个或多个所述的方法。
25.与相关技术相比，本技术实施例包括以下优点：
26.本技术实施例中，接收目标用户设备发送的资源申请请求，目标用户设备属于资源平台中的用户设备。响应于资源申请请求，从预设配额数据中查找目标用户设备对应的目标资源描述信息所对应的配额，得到目标配额，目标资源是目标用户设备本次申请的资源描述信息，预设配额数据包括为资源平台中用户设备预测的不同资源描述信息对应的配额。根据目标配额，为目标用户设备分配资源平台中的目标资源，目标资源包括目标资源描述信息所描述资源。这样，相较于从用户设备等级维度设置的配额，本技术实施例中采用从资源描述信息的维度，针对用户设备本身设置不同资源描述信息所对应的配额作为预设配额数据，一定程度上可以得预设配额数据的精度更高，因此，从预设配额数据中查找目标用户设备本次所申请资源的目标配额，并基于目标配额为目标用户设备分配资源，一定程度上可以提高资源分配效果。
附图说明
27.图1是本技术实施例的一种应用场景示意图；
28.图2是本技术实施例的另一种应用场景示意图；
29.图3是本技术实施例的再一种应用场景示意图；
30.图4是本技术实施例的一种架构示意图；
31.图5是本技术实施例的一种资源处理方法的步骤流程图；
32.图6是本技术实施例的另一种资源处理方法的步骤流程图；
33.图7是本技术实施例的一种个性化配额数据生成示意图；
34.图8是本技术实施例的一种聚类示意图；
35.图9是本技术实施例的一种调整示意图；
36.图10是本技术实施例的一种查找示意图；
37.图11是本技术实施例的另一种架构示意图；
38.图12是本技术实施例的一种云服务实例处理方法的步骤流程图；
39.图13是本技术实施例的一种资源处理装置的结构图；
40.图14是本技术实施例的一种云服务实例处理装置的结构图；
41.图15是本技术一实施例提供的一种装置的结构示意图。
具体实施方式
42.为使本技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本技术作进一步详细的说明。
43.为使本领域技术人员更好地理解本技术，以下对本技术涉及的概念进行说明：
44.资源平台：指的是用于创建资源以供用户设备使用的平台，例如，云计算平台，云服务平台等等。
45.资源申请请求：用户在客户端发起的申请从资源池获得计算资源以构建实例的请求，从而使得实例可以满足自身计算需求。
46.实例(instance)：：云计算场景中，实例是反映用户计算能力的载体，用户可以申请构建并使用相应规格的实例，以满足自身计算需求。实例的建立基于实例，实例包括了该实例的虚拟处理器(vcpu，virtual central processing unit)、内存、操作系统、网络、磁盘等基础的计算组件的规格参数。该实例为用于创建虚拟机(virtual machine)的实例，云服务端可以基于实例创建虚拟机。
47.配额(quota)：用于约束用户所能占用的资源的额度值，配额可以是以资源的计量单位设置的额度值。例如，针对以个数进行计量的实例，配额也可以称为弹性配额，配额可以表征所能占用的实例的上限数量，针对以吉字节(gigabyte，gb)为计量单位的内存资源，配额可以表征最大能占用多少gb。
48.用户设备：指的是资源平台的用户所使用的用户设备，资源平台中的用户设备可以是在资源平台注册、获得资源平台认证的用户设备。
49.目标用户设备：指的是本次需要向资源平台申请资源的用户设备，目标用户设备属于资源平台中的用户设备。
50.资源描述信息：用于描述资源所在可用区和/或资源的规格。
51.可用区：资源平台可以覆盖多个地域，一个地域内存在互相独立的物理区域，一个物理区域表示一个可用区。用户在申请资源时可以选择可用区，相应地，为用户分配的资源位于用户所选择的可用区内。例如，可用区中的服务器作为宿主机，可以基于用户所选择的可用区内的宿主机为用户创建实例。由于可用区之间的电力和网络互相独立，因此，可用区可以作为云上资源的容灾单元，用于故障隔离。
52.规格(flavor)：资源的基本属性，规格可以具体包括资源的型号信息，例如，共享标准型、共享计算型等。不同规格对应的中央处理(central processing unit，cpu)型号、内存及带宽等性能参数存在差异。需要说明的是，在一种实现方式中，本技术实施例中的资源平台可以视为服务器加资源池，资源池中包含多台宿主机设备，服务器响应于用户设备的资源申请请求，按照客户要求的规格，从资源池的宿主机设备中分配硬件资源建立对应规格的虚拟机供客户使用。
53.配额数据：包括资源平台中不同用户设备对应的不同资源描述信息所对应的配额。配额数据中可以将用户设备的相关信息、资源描述信息以及配额对应存储。例如，用户设备的相关信息可以包括用户设备的用户号(user identification，uid)，将用户设备的uid以及资源描述信息作为键名(key)，对应的配额作为键值(value)，以键值对的形式进行存储。不同用户设备的uid与可用区信息、规格信息可以形成多种组合，一种组合可以对应一个资源描述信息。一个键名可以表示一种组合，预设配额数据中包括每种组合对应的配额。对于同一用户设备而言，不同资源描述信息对应的配额可以存在差异。例如，用户设备1、可用区1、规格1对应的配额与用户设备1、可用区1、规格2对应的配额可以不同。对于不同用户设备而言，同一资源描述信息对应的配额可以存在差异。例如，用户设备1、可用区1、规格1对应的配额与用户设备2、可用区1、规格1对应的配额可以不同。当然，也可能存在同一用户设备的部分不同资源描述信息对应的配额相同，部分不同用户设备的相同资源描述信息对应的配额相同。
54.下面对本技术涉及的应用场景进行说明。
55.参照图1，其示出了本技术实施例提供的一种应用场景示意图，该应用场景中可以包括目标用户设备110以及资源处理端120。其中，资源处理端120可以是资源平台，具体的，可以是资源平台中的执行器。目标用户设备110是资源平台中的用户设备。在该应用场景中，目标用户设备110可以向资源处理端120发送资源申请请求，相应地，资源处理端120接收到资源申请请求之后，响应于资源申请请求，会从预设配额数据中查找目标用户设备110对应的目标资源描述信息所对应的配额，得到目标配额。其中，该目标资源描述信息指的是目标用户设备110本次申请的资源描述信息，预设配额数据包括为资源平台中用户设备预测的不同资源描述信息所对应的配额，预设配额数据可以存储在资源处理端120本地，也可以存储在资源处理端120外部。之后，根据查找到的目标配额为目标用户设备110分配资源平台中的目标资源。目标资源指的是目标资源描述信息所描述的资源。
56.示例性地，假设目标用户设备110本次所申请的目标资源是可用区1中规格为规格1的资源，那么资源处理端120可以从预设配额数据中查找目标用户设备110的uid、可用区1以及规格1这种组合对应的配额，作为目标配额。相较于从用户设备等级维度设置的配额，本技术实施例中采用从资源描述信息的维度，为用户设备针对性设置的不同资源描述信息所对应的配额作为预设配额数据，由于用户设备、资源描述信息的维度相较于用户设备等级的维度更加精细，因此，一定程度上使得预设配额数据的精度更高。相应地，从预设配额数据中查找目标用户设备110本次所申请资源的目标配额，并基于目标配额为目标用户设备110分配资源，一定程度上可以提高资源分配效果。
57.以资源为云服务场景中的实例为例，参照图2，其示出了本技术实施例提供的另一种应用场景示意图，该应用场景中，资源处理端220、预设配额库230以及资源池240可以均
属于资源平台，资源平台可以为云服务平台。资源池240中的实例可以由不同的宿主机产生。目标用户设备210可以向资源处理端220发送资源申请请求，相应地，资源处理端220响应于资源申请请求，会从预设配额库230的预设配额数据中查找目标用户设备对应的目标资源描述信息所对应的配额，得到目标配额。之后，根据目标配额将资源池240中的目标实例分配给目标用户设备210，以供目标用户设备210使用。其中，目标实例的规格以及所处的可用区与目标用户设备210本次所申请资源的规格以及可用区一致。
58.进一步地，参照图3，其示出了本技术实施例提供的再一种应用场景示意图，该应用场景中，资源处理端320可以响应于目标用户设备310发送的资源申请请求，从预设配额库330的预设配额数据中查找目标配额之后，根据目标配额向目标用户设备310分配资源池340中的目标实例。该应用场景中，目标用户设备310申请到的目标实例，可以具体应用至订单处理场景中。具体的，目标用户设备310申请的目标实例可以为目标用户设备310提供订单处理服务，执行订单处理任务。其中，订单处理任务可以包括根据接收到的信息生成订单的任务、对生成的订单或者提交至目标实例的订单进行派发的任务，等等。
59.需要说明的是，为目标用户设备310分配的目标实例可以包括预先创建的实例，在预先创建的实例的数量小于需要分配给目标用户设备310的计算实例数量的情况下，可以继续为目标用户设备310创建实例。
60.本技术实施例中，可以预先预估资源平台中用户设备在不同时段中对应的不同资源描述信息所对应的配额，统计不同时段中不同资源描述信息所对应的整体配额。根据整体配额预先在资源池340中创建不同资源描述信息所描述资源。例如，在下午5点至8点的时段中，存在用户设备1、可用区1、规格1的实例的配额为100，用户设备2、可用区1、规格1的实例的配额为200，用户设备3、可用区1、规格1的实例的配额为100，那么可以统计得到在下午5点至8点的时段中，整体配额为400。其中，整体配额可以表示该时段中需要对可用区1、规格1的资源的最大供应量。相应地，对于任一资源描述信息，可以计算该资源描述信息在该时段对应的整体配额与该资源描述信息的预设比例的乘积，得到需要预先创建的该资源描述信息所描述资源的库存量，并对应进行创建。其中，预设比例可以根据实际需求预先设置，不同资源描述信息的预设比例可以相同，或者，也可以存在差异。
61.进一步地，参照图4，其示出了本技术实施例提供的一种架构示意图，该架构中，资源平台中的配额生成器可以生成预设配额数据并同步至配额数据库中，配额执行器可以根据配额数据库中的预设配额数据查找目标配额，从而为目标用户设备分配目标资源。进一步地，配额调节器可以在需要对配额进行调整时，响应于调整指令，对预设配额数据中的配额进行调整。这样，使得用户可以对无法满足用户需求的配额进行调整，进而确保所设置配额的准确性。
62.需要说明的是，本技术实施例中获取目标文件的占用空间大小以及标识、内存片区的地址信息、文件存储参数以及其他使用到的信息、信号或数据的过程，都是在遵照所在地国家相应的数据保护法规政策的前提下，并获得由相应装置所有者给予授权的情况下进行的。
63.下面对本技术涉及的资源处理方法进行详细说明。
64.参照图5，其示出了本技术实施例提供的一种资源处理方法的步骤流程图，该方法可以包括：
65.步骤101、接收目标用户设备发送的资源申请请求；目标用户设备属于资源平台中的用户设备。
66.其中，资源申请请求可以包括目标用户设备的用户相关信息，例如，目标用户设备的uid，以及，包括目标用户设备本次所需资源的资源描述信息。
67.步骤102、响应于资源申请请求，从预设配额数据中查找目标用户设备对应的目标资源描述信息所对应的配额，得到目标配额；目标资源描述信息是目标用户设备本次申请的资源描述信息，预设配额数据包括为资源平台中用户设备预测的不同资源描述信息对应的配额。
68.本技术实施例中，由于存在多种资源描述信息，因此，对于资源平台中的一个用户设备而言，预设配额数据中可以包括该用户设备对应的多种资源描述信息对应的多个配额。示例性地，资源描述信息可以表示可用区与规格形成的组合，假设存在3个可用区、3个规格，那么可用区以及规格可以形成9种组合，那么一个用户设备可以对应这9种组合分别对应的9个配额。预设配额数据可以具体包括资源平台中至少部分用户设备对应不同种组合的配额，可以理解的是，为越多的用户设备预先生成配额数据，预设配额数据的覆盖面越大，预设配额数据的全面性更高，这样，可以尽可能避免无法从中查找到目标配额，导致资源分配效率降低的问题，同时，尽可能满足用户设备的需求，避免用户频繁申请配额。
69.查找目标配额时，将资源申请请求中携带的uid以及资源描述信息，与预设配额数据中配额对应的uid以及资源描述信息进行比对，将比对一致的配额作为目标配额。
70.步骤103、根据目标配额，为目标用户设备分配资源平台中的目标资源，目标资源包括目标资源描述信息所描述资源。
71.本技术实施例中，资源申请请求中还可以携带目标用户设备本次所申请的资源量，相应地，可以根据目标用户设备本次所申请的资源量以及目标配额，为目标用户设备分配资源平台中的目标资源。其中，所分配的目标资源的资源量可以不大于本次所申请的资源量且不大于目标配额。
72.在本次所申请的资源量大于目标配额的情况下，可以丢弃该资源申请请求，并向目标用户设备发送通知。
73.综上所述，本技术实施例提供的资源处理方法，接收目标用户设备发送的资源申请请求；目标用户设备属于资源平台中的用户设备；响应于资源申请请求，从预设配额数据中查找目标用户设备对应的目标资源描述信息所对应的配额，得到目标配额；目标资源是目标用户设备本次申请的资源描述信息，预设配额数据包括为资源平台中用户设备预测的不同资源描述信息对应的配额；根据目标配额，为目标用户设备分配资源平台中的目标资源，目标资源包括目标资源描述信息所描述资源。这样，相较于从用户设备等级维度设置的配额，本技术实施例中采用从资源描述信息的维度，针对用户设备本身设置的不同资源描述信息所对应的配额作为预设配额数据，一定程度上可以得预设配额数据的精度更高，因此，从预设配额数据中查找目标用户设备本次所申请资源的目标配额，并基于目标配额为目标用户设备分配资源，一定程度上可以提高资源分配效果。
74.参照图6，其示出了本技术实施例提供的另一种资源处理方法的步骤流程图，该方法可以包括：
75.步骤201、接收目标用户设备发送的资源申请请求；目标用户设备属于资源平台中
的用户设备。
76.步骤202、响应于资源申请请求，从预设配额数据中查找目标用户设备对应的目标资源描述信息所对应的配额，得到目标配额；目标资源描述信息包括目标用户设备本次申请的资源描述信息，预设配额数据包括为资源平台中用户设备预测的不同资源描述信息对应的配额。
77.可选地，本技术实施例中，上述预设配额数据可以通过下述步骤获得：
78.步骤301、针对资源平台中的各用户设备，将用户设备的用户相关信息及不同的资源描述信息输入预设的配额预测模型，基于配额预测模型，预测用户设备对应的不同资源描述信息所对应的配额，以生成用户设备的配额数据。
79.其中，配额预测模型可以是预先训练好的模型，配额预测模型的输入可以包括用户设备的用户相关信息和资源描述信息，配额预测模型的输出可以包括为该用户设备预测的对应的所输入资源描述信息所对应的配额。
80.本技术实施例中，可以预先根据资源平台中用户设备的历史申请记录、当前保有的资源的相关信息，确定用户设备申请过的历史资源的资源描述信息以及所申请的资源量。将用户设备的用户设备端相关信息、历史资源的资源描述信息和历史资源的资源量作为训练数据，采用机器学习训练获取配额预测模型。示例性地，可以将用户相关信息和历史资源的资源描述信息作为待训练模型的输入，将历史资源的资源量作为标签值，根据待训练模型的输出以及标签值计算待训练模型的损失值。示例性地，待训练模型可以是根据实际需求设置的神经网络模型。接着，根据损失值对待训练模型进行参数优化，在完成优化之后，重复上述训练过程，直至待训练模型满足预设收敛条件。相应地，收敛后的待训练模型作为配额预测模型。其中，预设收敛条件可以根据实际需求设置，例如，预设收敛条件可以包括损失值小于预设损失值阈值或者训练轮数大于预设轮数阈值。需要说明的是，本技术实施例中，用户设备申请过的历史资源的资源描述信息以及所申请的资源量，是历史时段内产生的数据，本技术实施例中可以训练配额预测模型为用户设备预测在未来时段内对资源的需求量，作为配额。
81.相应地，在使用配额预测模型时，对于任一资源描述信息，可以将用户设备的用户相关信息与该资源描述信息作为输入，使用配额预测模型预测用户设备未来对该资源描述信息所描述资源所需的额度值。具体的，可以获取配额预测模型的输出，得到该用户设备针对该资源描述信息的配额。其中，一个用户设备的相关信息、一种资源描述信息及其对应的配额，可以组成一条配额数据。用户相关信息可以表示用户维度的信息，例如，用户相关信息可以包括上述uid，或者，还可以包括用户设备的用户资源使用画像，用户资源使用画像可以表示用户设备用户对资源的使用习惯，例如，有些用户设备习惯对资源采用包年、包月等长周期使用方式，而有些用户设备习惯对资源采用短周期使用方式。
82.步骤302、对用户设备的配额数据中属于相同类别的配额数据进行聚类。
83.本步骤中，属于相同类别的配额数据可以是相似度符合预设要求的配额数据。同类配额数据的划分标准可以根据实际需求设置。示例性地，可以将资源描述信息一致且配额的偏差在预设偏差范围内的配额数据作为属于相同类别的配额数据。对属于相同类别的配额数据进行聚合。
84.由于资源平台中的用户设备的数量往往较多，因此，得到的用户设备的配额数据
的量级较大。如果直接采用用户设备的配额数据进行资源分配，会导致配额数据的存储难度以及对配额数据的使用难度较大。因此，本技术实施例中，可以对属于相同类别的配额数据进行聚类，以降低数据量。
85.步骤303、基于聚类后的资源平台中的各用户设备的配额数据，生成预设配额数据。
86.具体的，可以直接将聚类后的资源平台中的各用户设备的配额数据确定为预设配额数据。需要说明的是，上述获得预设配额数据的步骤301－步骤303可以由配额生成器执行。
87.本技术实施例中，先基于配额预测模型，预测资源平台中用户设备对应的不同资源描述信息所对应的配额，以生成用户设备的配额数据。接着，对用户设备的配额数据中属于相同类别的配额数据进行聚类，基于聚类后的资源平台中的各用户设备的配额数据，生成预设配额数据。这样，一定程度上可以降低最终生成的预设配额数据的数据量，从而降低存储成本以及存储难度。同时，提高对预设配额数据的查询性能，降低预设配额数据的使用难度。
88.可选地，本技术实施例中，用户设备的配额数据可以包括第一配额数据。上述步骤301具体可以包括：
89.子步骤3011、将用户设备的用户相关信息及第一资源描述信息输入配额预测模型，基于配额预测模型，预测用户设备对应的第一资源描述信息所对应的第一配额；第一资源描述信息包括用户设备历史时间申请过的资源的描述信息。
90.子步骤3012、根据用户相关信息、第一资源描述信息以及第一配额，生成第一配额数据。
91.针对上述子步骤3011－3012，第一资源描述信息可以指的是用户设备申请过的可用区、规格形成的组合，第一资源描述信息可以从用户设备的历史申请记录中获取。由于配额预测模型的训练数据中只能获取到用户设备对申请过的组合所申请的资源量。因此，本技术实施例中，可以采用配额预测模型针对用户设备申请过的历史资源的第一资源描述信息进行预测，进而一定程度上确保使用配额预测模型所预测得到的配额的准确性。当然，也可以采用配额预测模型为用户设备预测可供选择的其他资源描述信息对应的配额，本技术实施例对此不作限制。
92.进一步地，可以将用户相关信息、一个第一资源描述信息和对应的第一配额组合为一条第一配额数据。由于用户设备申请过的组合往往有多种，因此，针对一个用户设备可以得到多条第一配额数据。第一配额数据构成的集合可以作为个性化配额数据，示例性地，个性化配额数据可以记录为quota(user＿v1)。示例性地，参照图7，其示出了本技术实施例提供的一种个性化配额数据生成示意图，基于配额预测模型根据输入的用户相关信息以及第一资源描述信息，预测用户设备的需求量，得到预测量。进而生成个性化配额数据。其中，第一资源描述信息可以根据用户设备保有过的资源确定。个性化配额数据可以包括资源维度以及预测量，资源维度包括用户相关信息维度：user、可用区维度：az以及规格维度：flavor，预测量表示配额。
93.本技术实施例中，通过将用户设备的用户相关信息及用户设备申请过的历史资源的第一资源描述信息输入配额预测模型，基于配额预测模型即可预测得到用户设备对应的
第一资源描述信息所对应的第一配额。接着，根据用户相关信息、第一资源描述信息以及第一配额，生成第一配额数据。这样，通过配额预测模型可以便捷准确的预测到用户设备对申请过的第一资源描述信息所对应的第一配额，进而提高生成第一配额数据的效率。
94.可选地，本技术实施例中，用户设备的配额数据还包括第二配额数据。相应地，生成用户设备的配额数据的操作还可以包括下述步骤：
95.子步骤3013、根据用户设备的参照用户设备对第二资源描述信息所描述资源的历史申请量，预测用户设备对应的第二资源描述信息所对应的第二配额。
96.子步骤3014、根据用户相关信息、第二资源描述信息以及第二配额，生成第二配额数据；第二资源描述信息所描述资源包括用户设备未申请过的资源。
97.针对上述子步骤3013－3014，第二资源描述信息可以指的是用户设备未申请过的可用区、规格形成的组合，可以将除第一资源描述信息之外的资源描述信息作为第二资源描述信息。用户设备可能存在从未申请过的资源描述信息，例如，对于资源平台中新注册用户的用户设备而言，所有资源描述信息可以均为第二资源描述信息，对于资源平台中老用户的用户设备而言，该用户未申请过的资源描述信息即为第二资源描述信息。例如，新上线的可用区、新上线的规格组成的资源描述信息可以视为未被申请过的第二资源描述信息。
98.本技术实施例中可以根据参照用户设备对第二资源描述信息所描述资源的历史申请量，预测第二资源描述信息对应的配额，得到第二配额。具体的，对于任一第二资源描述信息，参照用户设备可以是资源平台中之前申请过该第二资源描述信息所描述资源的用户设备，历史申请量可以指的是参照用户设备之前对第二资源描述信息所描述资源进行申请的申请量。或者，参照用户设备也可以是之前申请过该第二资源描述信息所描述资源且与该用户设备的相似度大于预设相似度阈值的用户设备，本技术实施例对此不作限制。
99.可以统计参照用户设备对第二资源描述信息所描述资源的首次申请量，根据首次申请量确定第二配额。例如，可以计算统计到的首次申请量的均值，作为该第二资源描述信息所对应的第二配额，或者，将最大的首次申请量作为该第二资源描述信息所对应的第二配额。又或者，确定参照用户设备的首次申请量对应的量级，基于该量级确定该第二资源描述信息所对应的第二配额。示例性地，假设用户设备a未申请过位于可用区1、规格为x的资源，参照用户设备对位于可用区1、规格为x的资源的首次申请量均小于10，那么针对用户设备a可以生成10以内的值，作为可用区1、规格x对应的第二配额。
100.需要说明的是，本技术实施例中，也可以采用其他方式生成第二配额，例如，接收人工输入的额度值，作为第二配额。或者，通过预设的弹性配额规则引擎为生成，本技术实施例对此不作限制。
101.进一步地，可以将用户相关信息、一个第二资源描述信息和对应的第二配额组合为一条第二配额数据。第二配额数据构成的集合可以作为基线配额数据，示例性地，基线配额数据可以记录为quota(baseline)。
102.本技术实施例中，根据用户设备的参照用户设备对该用户设备未申请过的第二资源描述信息所描述资源的历史申请量，预测该用户设备对应的第二资源描述信息所对应的第二配额，并基于第二配额生成第二配额数据。这样，可以确保配额数据的全面性，避免用户设备后续申请第二资源描述信息所描述资源时出现无配额的问题。同时，基于参照用户设备实际产生的对第二资源描述信息所描述资源的历史申请量，预测第二配额，一定程度
上可以确保第二配额数据的准确性。
103.可选地，上述对用户设备的配额数据中属于相同类别的配额数据进行聚类的操作，具体可以包括：
104.子步骤3021、根据各所述第一配额数据的第一配额的偏差以及各所述第一配额数据的第一资源描述信息的相似度，确定属于相同类别的第一配额数据；其中，所述属于相同类别的第一配额数据的第一配额的偏差在预设偏差范围内，且所述属于相同类别的第一配额数据的第一资源描述信息的相似度大于第一相似度阈值。
105.子步骤3022、对属于相同类别的第一配额数据进行聚合，得到第三配额数据。
106.针对上述子步骤3021－步骤3022，由于实际应用场景中第一配额数据的量级往往较大，第二配额数据的量级往往较小，因此，本技术实施例中，可以具体是对用户设备的配额数据中的第一配额数据进行聚类，进而一定程度上降低聚类操作的处理量。当然，也可以是针对第一配额数据和第二配额数据均进行聚类，本技术实施例对此不作限制。具体的，针对整个用户设备的配额数据进行聚类的实现方式，与针对第一配额数据进行聚类的实现方式相同，此处不再赘述。
107.具体的，预设偏差范围可以根据实际需求设置，例如，预设偏差范围可以为0－5％。如果第一配额的偏差在预设偏差范围内，则可以确定第一配额数据中第一配额比较接近，可以将第一配额数据中除用户维度之外，其他维度相同且第一配额的偏差在预设偏差范围内的第一配额数据定义为相似度高的数据，也就是相似度符合预设要求的配额数据。因此，可以将所有第一配额数据中第一资源描述信息相似度大于第一相似度阈值且第一配额的偏差在预设偏差范围内的第一配额数据，确定为属于相同类别的第一配额数据。
108.在本技术实施例中，可以计算各个第一资源描述信息之间的相似度，比如采用欧式距离计算相似度，当然可以采用其他方式计算相似度。可选的，可以将第一资源描述信息一致且第一配额的偏差在预设偏差范围内的第一配额数据，确定为属于相同类别的第一配额数据。
109.进一步地，可以将属于相同类别的多条第一配额数据中包括的多个第一资源描述信息聚合为一个第一资源描述信息，得到第三配额数据。其中，第三配额数据也可以称为分类配额数据，分类配额数据可以记录为quota(category＿v1)。由于所需存储的第一资源描述信息的数量被压缩，因此，可以降低存储维度，从而降低存储量。可选地，还可以将属于相同类别的多条第一配额数据中的第一配额归一化为该类别中第一配额的均值，这样，针对该类别的多条第一配额数据，仅需存储多个用户设备相关数据、一个第一资源描述信息以及一个第一配额，进而更大程度降低存储量。
110.需要说明的是，第一配额数据中可能存在无法聚合的配额数据，因此，在对第一配额数据进行聚类得到第三配额数据之后，可以将第一配额数据中除第三配额数据之外的配额数据作为第四配额数据。其中，第四配额数据可以表示剩余的个性化配额数据，第四配额数据可以记录为quota(user＿v2)。示例性地，参照8，其示出了本技术实施例提供的一种聚类示意图，经过聚类可以得到分类配额数据quota(category＿v1)以及剩余的个性化配额数据quota(user＿v2)。其中，分类配额数据中的category可以表示一个类别，分类配额数据中聚合后的一个第一资源描述信息可以作为一类，将该第一资源描述信息、对应的类标识以及对应的配额对应存储。其中，类标识可以对应属于该类别的第一配额数据中的用户
设备的用户相关信息，本技术实施例对此不作限制。
111.当然，在第一配额数据中不存在无法聚合的配额数据的情况下，第一配额数据被完全转换为第三配额数据，这种情况下，不存在第四配额数据。
112.可选地，本技术实施例中还可以在得到第三配额数据之后，还可以执行下述步骤：
113.子步骤401、确定与第三配额数据中资源描述信息一致的第二资源描述信息所对应的第二配额，作为参照配额。
114.子步骤402、根据参照配额调整第三配额数据中的待修正配额；待修正配额对应的资源描述信息与参照配额对应的第二资源描述信息之间的相似度大于第二相似度阈值。
115.针对上述子步骤401－步骤402，第三配额数据是通过分类聚合后得到，第三配额数据的数据量较小，本技术实施例中，仅基于第二配额数据中的参照配额对第三配额数据中的配额进行修正，一定程度上降低修正操作的处理量。当然，也可以直接对整个第一配额数据进行修正，例如，采用相同的修正方式进一步对第四配额数据进行修正，以确保修正操作的全面性，本技术实施例对此不作限制。基线配额数据可以记录为quota(baseline)。示例性地，参照图9，其示出了本技术实施例提供的一种调整示意图，基于基线配额数据quota(baseline)对分类配额数据quota(category＿v1)进行调整后可以后可以得到调整后的第三配额数据：分类配额数据quota(category＿v2)。需要说明的是，对于一个第二资源描述信息而言，当前申请过该第二资源描述信息的参照用户设备是固定的，因此，不同用户设备对应的同一第二资源描述信息所对应的第二配额可以相同。相应地，可以对第二配额数据进行聚合，得到分类数据。或者，直接将一个第二资源描述信息作为一类基线配额，将第二资源描述信息、对应的类标识以及对应的第二配额对应存储，以节省存储成本，降低存储难度。其中，基线配额数据中的baseline可以表示一类的类标识，该类标识可以对应未申请过该第二资源描述信息的用户设备的用户相关信息，或者，也可以不对应，本技术实施例对此不作限制。在资源为实例的场景中，本技术实施例中的quota(category＿v2)以及quota(user＿v2)可以表示存在过的实例对应配额，quota(baseline)表示未存在过的实例对应配额。
116.在本技术实施例中，可以计算待修正配额对应的资源描述信息与参照配额对应的第二资源描述信息之间的相似度，对相似度大于第二相似度阈值的待修正配额进行上述调整过程。可选的，所述待修正配额对应的资源描述信息与所述参照配额对应的第二资源描述信息可以一致。
117.具体的，可以根据第三配额数据中的资源描述信息与第二配额数据中的资源描述信息取交集，将第三配额数据中落入该交集的资源描述信息对应的配额作为待修正配额，将第二配额数据中落入该交集的资源描述信息对应的配额作为参照配额。根据参照配额调整对应的待修正配额。由于实际应用场景中往往是新用户存在未申请过的资源描述信息，因此，第二配额数据中的配额往往包括为新用户生成的配额。
118.本技术实施例中，基于第二配额数据中与第三配额数据中资源描述信息相似度大于第二相似度阈值的第二资源描述信息对应的第二配额，对第三配额数据中相应的配额进行调整，可以避免新用户与老用户对应的同一资源描述信息对应的配额差异较大的问题。在一种实现方式，可以为待修正配额取两者中的最大值(max)，具体的，在参照配额大于待修正配额的情况下，将待修正配额调整为该参照配额。这样，可以避免同一资源描述信息新
用户对应的配额超过老用户对应的配额，进而确保所设置配额的合理性。
119.可选地，在从预设配额数据中查找目标用户设备对应的目标资源描述信息所对应的配额时，可以按照预设顺序将第四配额数据、第三配额数据以及第二配额数据分别作为待查询配额数据，并对待查询配额数据执行下述操作：
120.子步骤2021、从待查询配额数据中查找目标用户设备对应的目标资源描述信息所对应的配额。
121.子步骤2022、在查找成功的情况下，将查找到的配额确定为目标配额。
122.子步骤2023、在未查找成功的情况下，继续对下一待查询配额数据进行查找，直至查找到目标配额；其中，第四配额数据包括第一配额数据中除第三配额数据之外的配额数据。
123.针对上述子步骤2021－步骤2023，预设顺序可以根据实际需求预先设置，示例性地，预设顺序可以为第四配额数据－第三配额数据－第二配额数据。相应地，可以先将第四配额数据作为待查询配额数据，从第四配额数据中查找对应的用户相关信息与目标用户设备的用户相关信息一致且资源描述信息与目标资源描述信息一致的配额。如果查找到，则可以确定查找成功，将该查找到的配额确定为目标配额，结束查找流程。反之，则可以从下一待查询配额数据：第三配额数据中进行查找。具体的，可以从第三配额数据中查找对应的用户相关信息与目标用户设备的用户相关信息一致且资源描述信息与目标资源描述信息一致的配额。如果查找到，则可以确定查找成功。如果在第三配额数据中查找成功，则将该查找到的配额确定为目标配额，结束查找流程。反之，则可以继续从下一待查询配额数据：第二配额数据中进行查找。具体的，从第二配额数据中查找对应的用户相关信息与目标用户设备的用户相关信息一致且资源描述信息与目标资源描述信息一致的配额，如果查找到，则可以确定查找成功。或者，在一种实现方式中，由于第二配额数据中不同用户设备对应同一第二资源描述信息所对应的第二配额可以相同，因此，也可以从第二配额数据中查找对应第二资源描述信息与目标资源描述信息一致的配额，如果查找到，则可以确定查找成功。相应地，如果在第二配额数据中查找成功，则将该查找到的配额确定为目标配额，结束查找流程。反之，则可以确定不存在有效配额，结束查找流程。本技术实施例中，通过逐个从第四配额数据、第三配额数据以及第二配额数据中分别查找目标配额，可以缩小每次的查询范围，进而一定程度上提高查询效率。
124.本技术实施例中，配额执行器可以基于弹性配额查询校验引擎实现查找。示例性地，参照图10，其示出了本技术实施例提供的一种查找示意图，可以先查询个性化配额数据，并在查询到个性化配额数据中存在目标配额的情况下，返回查询到的目标配额。否则，可以进一步查询分类配额数据，并在查询到分类配额数据中存在目标配额的情况下，返回查询到的目标配额。否则，可以进一步查询基线配额数据，并在查询到基线配额数据中存在目标配额的情况下，返回查询到的目标配额。否则，返回失败信息。本技术实施例中，通过优先查找个性化配额数据，在个性化配额数据中不存在目标配额的情况下，再查找分类配额数据，最后，在分类配额数据中不存在目标配额的情况下，再查找基线配额数据。这样，可以优先为用户设备返回为该用户设备针对性生成的配额，进而提高资源分配效果。且将分类配额数据作为第二优先查找的配额，可以由于分类配额数据的查询性能较高，因此一定程度上可以确保查询效率。
125.步骤203、在目标用户设备对应的目标资源量未超过目标配额的情况下，按照目标用户设备本次所申请资源量，为目标用户设备分配对应量的目标资源；目标资源量包括目标用户设备已占用的目标资源的资源量与本次所申请资源量之和。
126.步骤204、在目标资源量超过目标配额的情况下，丢弃资源申请请求，并向目标用户设备返回用于表征配额不足的提示信息。
127.针对上述步骤203－步骤204，本技术实施例中，目标用户设备已占用的目标资源的资源量指的是当前分配给目标用户设备使用的目标资源描述信息所描述资源的资源量，目标用户设备已占用的目标资源的资源量可以是目标用户设备对目标资源描述信息所描述资源的保有量。可以先获取目标用户设备当前占用的资源量，计算已占用的目标资源的资源量与本次所申请资源量之和，作为目标用户设备对应的目标资源量。如果目标资源量未超过目标配额，则可以正常响应资源申请请求，为目标用户设备分配本次所申请资源量的目标资源。反之，如果目标资源量超过目标配额，则可以触发风控，不分配目标资源，而是丢弃资源申请请求并向目标用户设备返回提示信息，以提示用户配额不足，无法进行分配。或者，在一种实现方式中，也可以直接在本次所申请资源量超过目标配额的情况下，为目标用户设备分配与目标用户设备本次所申请资源量对应量的目标资源，在未超过目标配额的情况下丢弃资源申请请求，并向目标用户设备返回用于表征配额不足的提示信息。
128.本技术实施例中，预先为用户设备预测配额，如果目标资源量超过目标配额，则说明用户设备可能出现异常，例如，账号被盗用，进而导致出现异常行为。相应地，通过在超过目标配额的情况下，直接向目标用户设备返回用于表征配额不足的提示信息，可以避免为目标用户设备分配不必要的目标资源的问题，进而节省资源成本。可选地，本技术实施例中，资源描述信息可以包括可用区信息和/或规格信息，资源描述信息所描述资源可以包括规格与规格信息相匹配的资源，和/或位于可用区信息所指示可用区的资源。相较于针对用户设备等级维度设置配额，本技术实施例中，通过将配额的精度提升到用户设备、可用区以及规格粒度，可以更大程度的提升配额的精度，进而提高风控的灵活度。
129.当然，目标资源量超过目标配额也可以能因为目标用户设备的需求发生变化，配额无法满足用户需求所引起的。相应地，向目标用户设备返回用于表征配额不足的提示信息，可以使得用户及时申请提升配额。同时，不同资源描述信息对应的配额可以作为参考信息，使得用户设备的用户能够参考不同资源描述信息对应的配额，选择具体申请哪个资源描述信息所描述资源。
130.需要说明的是，本技术实施例中，在为用户设备生成配额数据之后，可以将配额数据返回给用户设备，以方便查看，并根据需求申请调整。例如，在配额不足或者过高的情况下，用户设备用户可以通过预设的控制台或应用程序(application)发起配额调整申请，在配额调整申请通过后台审核后，可以向配额调节器发起配额调整申请。相应地，可以响应于配额调整申请，将配额调整申请所指示的配额修改为配额调整申请所指示的目标值。当然，运营端也可以直接发起配额调整，运营端还可以发起配额规则调整，以调整特定用户设备的配额数据的分类或者调整用户设备的配额，进而避免对配额的不必要占用或者确保用户设备拥有充足的配额。其中，一条配额数据可以对应一条配额规则。
131.在一种实现方式中，针对单个用户设备的调整将直接同步数据到该用户设备对应的个性化配额数据中。在用户设备申请调整配额或者运营端发起调整的情况下，可能会出
现自定义配额比为配额生成器为用户设备生成的默认配额小的情况，例如，生成的配额数据中，用户设备对应配额100，响应于配额调整申请，将配额100调整为80。进一步地，针对分类配额数据或基线配额数据的调整操作的操作信息，可以记录在弹性配额规则引擎中，相应地，配额生成器中的弹性配额计算引擎可以参考记录在弹性配额规则引擎中的操作信息，例如，参考这部分操作信息对弹性配额计算引擎采用的配额预测模型进行优化，进而保障整体数据逻辑的一致性。
132.示例性地，参照图11，其示出了本技术实施例提供的另一种架构示意图，配额执行器中可以包括弹性配额查询检验引擎，该弹性配额查询检验引擎可以用于从配额数据库中查询目标配额。配额生成器中可以包括资源预测引擎以及弹性配额计算引擎，资源预测引擎可以调用弹性配额计算引擎，生成预设配额数据并同步至配额数据库中。示例性地，可以采用异步同步的方式进行同步。配额调节器中可以包括弹性配额规则引擎和弹性配额运维引擎，针对分类配额数据或基线配额数据的调整操作的操作信息，可以记录在弹性配额规则引擎中，且弹性配额规则引擎可以向弹性配额运维引擎进行实时同步，以通过弹性配额运维引擎调整配额数据库中的相应配额。弹性配额运维引擎还可以响应于用户设备或者运营端发起的配额调整，对应调整配额数据库中的相应配额。
133.需要说明的是，本技术实施例中，还可以根据用户设备的资源使用行为，确定用户设备在不同时期对资源的需求量。根据不同时期对资源的需求量，调整该时期内用户设备的配额。例如，用户设备在特定月份对资源的需求量会升高，那么可以在特定月份内将用户设备的配额提高，以更大程度满足用户设备的需求，进而减少用户设备所需执行的配额调整操作。
134.可选地，本技术实施例中配额预测模型可以通过下述步骤进行优化：
135.步骤501、根据预设配额数据中配额的调整操作的操作信息，生成模型优化信息。
136.其中，调整操作可以包括响应于用户设备发送的配额调整请求所执行的调整操作。
137.步骤502、根据模型优化信息对配额预测模型进行优化。
138.针对上述步骤501－502，先读取记录的调整操作的操作信息，其中，调整操作的操作信息可以是在执行调整操作后记录的，调整操作的操作信息可以包括调整后的配额以及该配额对应的用户相关信息和资源描述信息。将该调整后的配额作为标签值，将该配额对应的用户相关信息和资源描述信息作为模型输入，将模型输入与标签值组成的训练对作为模型优化信息。接着，可以根据这些训练对对配额预测模型再次进行训练，以优化配额预测模型中的模型参数，示例性地，可以在训练轮数满足预设轮数要求时，结束优化操作。具体的，训练方式可以参照前述相关描述，此处不再赘述。
139.本技术实施例中，通过预设配额数据中配额的调整操作的操作信息，生成模型优化信息。根据模型优化信息对配额预测模型进行优化。这样，可以进一步提高配额预测模型的准确性，进而提高后续所生成配额的准确性。
140.参照图12，其示出了本技术实施例提供的一种云服务实例处理方法的步骤流程图，该方法可以包括：
141.步骤601、接收目标用户设备发送的实例创建请求；目标用户设备属于云服务平台中的用户设备。
142.其中，资源申请请求可以包括目标用户设备的用户相关信息，例如，目标用户设备的uid，以及，包括目标用户设备本次所需实例的实例描述信息。
143.步骤602、响应于实例创建请求，从预设配额数据中查找目标用户设备对应的目标实例描述信息所对应的配额，得到目标配额；目标实例描述信息包括目标用户设备本次申请的实例描述信息，预设配额数据包括为云服务平台中用户设备预测的不同实例描述信息对应的配额。
144.本技术实施例中，云服务平台可以是上述资源平台。该步骤的具体实现方式可以参照前述相关描述。
145.步骤603、根据目标配额，为目标用户设备分配云服务平台中的目标云服务实例；目标云服务实例包括目标实例描述信息所描述实例。
146.示例性地，云服务实例可以为弹性存储实例、弹性伸缩实例、弹性服务实例等。该步骤的具体实现方式可以参照前述相关描述。
147.综上所述，本技术实施例提供的云服务实例处理方法，接收目标用户设备发送的实例创建请求，目标用户设备属于云服务平台中的用户设备。响应于实例创建请求，从预设配额数据中查找目标用户设备对应的目标实例描述信息所对应的配额，得到目标配额；目标实例描述信息包括目标用户设备本次申请的实例描述信息，预设配额数据包括为云服务平台中用户设备预测的不同实例描述信息对应的配额。根据目标配额，为目标用户设备分配云服务平台中的目标云服务实例；目标云服务实例包括目标实例描述信息所描述实例。这样，相较于从用户设备等级维度设置的配额，本技术实施例中采用从实例描述信息的维度，针对用户设备本身设置的不同实例描述信息所对应的配额作为预设配额数据，一定程度上可以得预设配额数据的精度更高，因此，从预设配额数据中查找目标用户设备本次所申请实例的目标配额，并基于目标配额为目标用户设备分配云服务实例，一定程度上可以提高云服务实例分配效果。
148.参照图13，其示出了本技术实施例提供的一种资源处理装置的结构图，该装置可以包括：
149.第一接收模块701，用于接收目标用户设备发送的资源申请请求；目标用户设备属于资源平台中的用户设备；
150.第一查找模块702，用于响应于资源申请请求，从预设配额数据中查找目标用户设备对应的目标资源描述信息所对应的配额，得到目标配额；目标资源描述信息包括目标用户设备本次申请的资源描述信息，预设配额数据包括为资源平台中用户设备预测的不同资源描述信息对应的配额；
151.第一分配模块703，用于根据目标配额，为目标用户设备分配资源平台中的目标资源；目标资源包括目标资源描述信息所描述资源。
152.可选地，预设配额数据通过下述模块获得：
153.预测模块，用于针对所述资源平台中的各用户设备，将所述用户设备的用户相关信息及不同的资源描述信息输入预设的配额预测模型，并基于配额预测模型，预测用户设备对应的不同资源描述信息所对应的配额，以生成所述用户设备的配额数据；
154.聚类模块，用于对用户设备的配额数据中属于相同类别的配额数据进行聚类；
155.第一生成模块，用于基于聚类后的所述资源平台中的各用户设备的配额数据，生
成预设配额数据。
156.可选地，用户设备的配额数据包括第一配额数据；将预测模块，具体用于：
157.将用户设备的用户相关信息及第一资源描述信息输入配额预测模型，并基于配额预测模型，预测用户设备对应的第一资源描述信息所对应的第一配额；第一资源描述信息包括用户设备历史时间申请过的资源的描述信息；
158.根据用户相关信息、第一资源描述信息以及第一配额，生成第一配额数据。
159.可选地，用户设备的配额数据还包括第二配额数据；预测模块，还具体用于：
160.根据用户设备的参照用户设备对第二资源描述信息所描述资源的历史申请量，预测用户设备对应的第二资源描述信息所对应的第二配额；
161.根据用户相关信息、第二资源描述信息以及第二配额，生成第二配额数据；第二资源描述信息所描述资源包括用户设备未申请过的资源。
162.可选地，聚类模块，具体用于：
163.根据各所述第一配额数据的第一配额的偏差以及各所述第一配额数据的第一资源描述信息的相似度，确定属于相同类别的第一配额数据；其中，所述属于相同类别的第一配额数据的第一配额的偏差在预设偏差范围内，且所述属于相同类别的第一配额数据的第一资源描述信息的相似度大于第一相似度阈值；
164.对属于相同类别的第一配额数据进行聚合，得到第三配额数据。
165.可选地，装置还包括：
166.确定模块，用于确定与第三配额数据中资源描述信息一致的第二资源描述信息所对应的第二配额，作为参照配额；
167.调整模块，用于根据参照配额调整第三配额数据中的待修正配额；待修正配额对应的资源描述信息与参照配额对应的第二资源描述信息之间的相似度大于第二相似度阈值。
168.可选地，第一分配模块703，具体用于：
169.在目标用户设备对应的目标资源量未超过目标配额的情况下，按照目标用户设备本次所申请资源量，为目标用户设备分配对应量的目标资源；目标资源量包括目标用户设备已占用的目标资源的资源量与本次所申请资源量之和；或
170.在目标资源量超过目标配额的情况下，丢弃资源申请请求，并向目标用户设备返回用于表征配额不足的提示信息。
171.可选地，第一查找模块702，具体用于：
172.按照预设顺序将第四配额数据、第三配额数据以及第二配额数据分别作为待查询配额数据，并对待查询配额数据执行下述操作：
173.从待查询配额数据中查找目标用户设备对应的目标资源描述信息所对应的配额；
174.在查找成功的情况下，将查找到的配额确定为目标配额；
175.在未查找成功的情况下，继续对下一待查询配额数据进行查找，直至查找到目标配额；
176.其中，第四配额数据包括第一配额数据中除第三配额数据之外的配额数据。
177.可选地，资源描述信息包括可用区信息和/或规格信息，资源描述信息所描述资源包括规格与规格信息相匹配的资源，和/或位于可用区信息所指示可用区的资源。
178.可选地，配额预测模型通过下述模块进行优化：
179.第二生成模块，用于根据预设配额数据中配额的调整操作的操作信息，生成模型优化信息；
180.优化模块，用于根据模型优化信息对配额预测模型进行优化。
181.综上所述，本技术实施例提供的资源处理装置，接收目标用户设备发送的资源申请请求；目标用户设备属于资源平台中的用户设备；响应于资源申请请求，从预设配额数据中查找目标用户设备对应的目标资源描述信息所对应的配额，得到目标配额；目标资源是目标用户设备本次申请的资源描述信息，预设配额数据包括为资源平台中用户设备预测的不同资源描述信息对应的配额；根据目标配额，为目标用户设备分配资源平台中的目标资源，目标资源包括目标资源描述信息所描述资源。这样，相较于从用户设备等级维度设置的配额，本技术实施例中采用从资源描述信息的维度，针对用户设备本身设置的不同资源描述信息所对应的配额作为预设配额数据，一定程度上可以得预设配额数据的精度更高，因此，从预设配额数据中查找目标用户设备本次所申请资源的目标配额，并基于目标配额为目标用户设备分配资源，一定程度上可以提高资源分配效果。
182.参照图14，其示出了本技术实施例提供的一种云服务实例处理装置的结构图，该装置可以包括：
183.第二接收模块801，用于接收目标用户设备发送的实例创建请求；目标用户设备属于云服务平台中的用户设备；
184.第二查找模块802，用于响应于实例创建请求，从预设配额数据中查找目标用户设备对应的目标实例描述信息所对应的配额，得到目标配额；目标实例描述信息包括目标用户设备本次申请的实例描述信息，预设配额数据包括为云服务平台中用户设备预测的不同实例描述信息对应的配额；
185.第二分配模块803，用于根据目标配额，为目标用户设备分配云服务平台中的目标云服务实例；目标云服务实例包括目标实例描述信息所描述实例。
186.综上所述，本技术实施例提供的云服务实例处理装置，接收目标用户设备发送的实例创建请求，目标用户设备属于云服务平台中的用户设备。响应于实例创建请求，从预设配额数据中查找目标用户设备对应的目标实例描述信息所对应的配额，得到目标配额；目标实例描述信息包括目标用户设备本次申请的实例描述信息，预设配额数据包括为云服务平台中用户设备预测的不同实例描述信息对应的配额。根据目标配额，为目标用户设备分配云服务平台中的目标云服务实例；目标云服务实例包括目标实例描述信息所描述实例。这样，相较于从用户设备等级维度设置的配额，本技术实施例中采用从实例描述信息的维度，针对用户设备本身设置的不同实例描述信息所对应的配额作为预设配额数据，一定程度上可以得预设配额数据的精度更高，因此，从预设配额数据中查找目标用户设备本次所申请实例的目标配额，并基于目标配额为目标用户设备分配云服务实例，一定程度上可以提高云服务实例分配效果。
187.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
188.本技术实施例还提供了一种非易失性可读存储介质，该存储介质中存储有一个或多个模块(programs)，该一个或多个模块被应用在设备时，可以使得该设备执行本技术实
施例中各方法步骤的指令(instructions)。
189.本技术实施例提供了一个或多个机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得电子设备执行如上述实施例中一个或多个的方法。本技术实施例中，电子设备包括终端设备、服务器(集群)等各类型的设备。
190.本公开的实施例可被实现为使用任意适当的硬件，固件，软件，或及其任意组合进行想要的配置的装置，该装置可包括终端设备、服务器(集群)等电子设备。图15示意性地示出了可被用于实现本技术实施例中的各个实施例的示例性装置1000。
191.对于一个实施例，图15示出了示例性装置1000，该装置具有一个或多个处理器1002、被耦合到(一个或多个)处理器1002中的至少一个的控制模块(芯片组)1004、被耦合到控制模块1004的存储器1006、被耦合到控制模块1004的非易失性存储器(non－volatilememory，nvm)/存储设备1008、被耦合到控制模块1004的一个或多个输入/输出设备1010，以及被耦合到控制模块1004的网络接口1012。
192.处理器1002可包括一个或多个单核或多核处理器，处理器1002可包括通用处理器或专用处理器(例如图形处理器、应用处理器、基频处理器等)的任意组合。在一些实施例中，装置1000能够作为本技术实施例中终端设备、服务器(集群)等设备。
193.在一些实施例中，装置1000可包括具有指令1014的一个或多个计算机可读介质(例如，存储器1006或nvm/存储设备1008)以及与该一个或多个计算机可读介质相合并被配置为执行指令1014以实现模块从而执行本公开中的动作的一个或多个处理器1002。
194.对于一个实施例，控制模块1004可包括任意适当的接口控制器，以向(一个或多个)处理器1002中的至少一个和/或与控制模块1004通信的任意适当的设备或组件提供任意适当的接口。
195.控制模块1004可包括存储器控制器模块，以向存储器1006提供接口。存储器控制器模块可以是硬件模块、软件模块和/或固件模块。
196.存储器1006可被用于例如为装置1000加载和存储数据和/或指令1014。对于一个实施例，存储器1006可包括任意适当的易失性存储器，例如，适当的动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)。在一些实施例中，存储器1006可包括双倍数据速率类型四同步动态随机存取存储器(dual data rate 4dram，ddr4sdram)。
197.对于一个实施例，控制模块1004可包括一个或多个输入/输出控制器，以向nvm/存储设备1008及(一个或多个)输入/输出设备1010提供接口。
198.例如，nvm/存储设备1008可被用于存储数据和/或指令1014。nvm/存储设备1008可包括任意适当的非易失性存储器(例如，闪存)和/或可包括任意适当的(一个或多个)非易失性存储设备(例如，一个或多个硬盘驱动器(hard disk drive，hdd)、一个或多个光盘(compact disc，cd)驱动器和/或一个或多个数字通用光盘(digital video disc，dvd)驱动器)。
199.nvm/存储设备1008可包括在物理上作为装置1000被安装在其上的设备的一部分的存储资源，或者其可被该设备访问可不必作为该设备的一部分。例如，nvm/存储设备1008可通过网络经由(一个或多个)输入/输出设备1010进行访问。
200.(一个或多个)输入/输出设备1010可为装置1000提供接口以与任意其他适当的设备通信，输入/输出设备1010可以包括通信组件、音频组件、传感器组件等。网络接口1012可
为装置1000提供接口以通过一个或多个网络通信，装置1000可根据一个或多个无线网络标准和/或协议中的任意标准和/或协议来与无线网络的一个或多个组件进行无线通信，例如接入基于通信标准的无线网络，如无线保真(wireless fidelity，wifi)网络、第二代移动通信系统(second generation mobile networks，2g)网络、第三代移动通信系统(third generation mobile networks，3g)网络、第四代移动通信系统(fourth generation mobile networks，4g)网络、第五代移动通信系统(fifth generation mobile networks，5g)网络等，或它们的组合进行无线通信。
201.对于一个实施例，(一个或多个)处理器1002中的至少一个可与控制模块1004的一个或多个控制器(例如，存储器控制器模块)的逻辑封装在一起。对于一个实施例，(一个或多个)处理器1002中的至少一个可与控制模块1004的一个或多个控制器的逻辑封装在一起以形成系统级封装(system in a package，sip)。对于一个实施例，(一个或多个)处理器1002中的至少一个可与控制模块1004的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上。对于一个实施例，(一个或多个)处理器1002中的至少一个可与控制模块1004的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上以形成片上系统(system on chip，soc)。
202.在各个实施例中，装置1000可以但不限于是：服务器、台式计算设备或移动计算设备(例如，膝上型计算设备、手持计算设备、平板电脑、上网本等)等终端设备。在各个实施例中，装置1000可具有更多或更少的组件和/或不同的架构。例如，在一些实施例中，装置1000包括一个或多个摄像机、键盘、液晶显示器(liquid crystal display，lcd)屏幕(包括触屏显示器)、非易失性存储器端口、多个天线、图形芯片、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)和扬声器。
203.其中，检测装置中可采用主控芯片作为处理器或控制模块，传感器数据、位置信息等存储到存储器或nvm/存储设备中，传感器组可作为输入/输出设备，通信接口可包括网络接口。
204.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
205.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
206.本技术实施例是参照根据本技术实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图的一个流程或多个流程和/或方框图的一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
207.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图的一个流程或多个流程和/或方框图的一个方框或多个方框中指定的功能。
208.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得
在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图的一个流程或多个流程和/或方框图的一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
209.尽管已描述了本技术实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本技术实施例范围的所有变更和修改。
210.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
211.以上对本技术所提供的一种资源处理方法、云服务实例处理方法、装置、电子设备以及机器可读介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。