基于竞争机制的云资源调度方法、装置、设备、介质与流程

本技术涉及云计算，具体涉及一种基于竞争机制的云资源调度方法、装置、设备、介质。

背景技术：

1、资源调度是云计算中的关键技术之一，资源调度实现的好坏从很大程度上能够决定一个云计算系统的成败，在云平台上创建虚拟机或容器的过程就是云资源分配或调度的过程。

2、现有技术中，通常直接通过控制组来控制系统资源的使用量和配额，如中央处理器(central processing unit，cpu)、内存和磁盘等，从而实现资源调度，如容器的创建等。例如，在启动docker容器时，通过设置资源使用权值和上限来达到资源控制的目的。docker容器会监测其自身的资源使用量，使得资源使用量低于资源配额上限。在一台宿主机上运行多个docker容器，各个容器在控制组的控制下达到一个动态平衡。但是，上述方案因为事先采用高配的方式设定配额，在运行过程不能修改，容易造成系统资源浪费。

3、此外，现有技术在云资源调度时仅会统计正在运行的云资源数量，然而创建虚拟机或容器是需要时间的，例如在下一台虚拟机启动时，前面的虚拟机可能正在启动前的校验中，因此云资源调度过程中在统计云主机上正在运行的虚拟机个数时，只能得到已经启动的虚拟机个数，而正在启动的虚拟机个数获取不到，这就容易造成启动结果混乱。

4、因此，需要一种新的资源调度的技术方案。

技术实现思路

1、有鉴于此，本说明书实施例提供一种基于竞争机制的云资源调度方法、装置、设备、介质，以解决现有技术中通过控制组的方式进行云资源调度过程中无法更改配额造成的资源浪费的技术问题，以及仅统计正在运行的云资源数量造成的启动混乱的技术问题。

2、本说明书实施例提供以下技术方案：

3、本说明书实施例提供一种基于竞争机制的云资源调度方法，包括：

4、步骤1：每隔第一预设时间对创建的竞争型任务的任务状态进行刷新；

5、步骤2：每隔第二预设时间获取任务状态为进行中的竞争型任务，并从任务状态为进行中的竞争型任务找到满足处理条件的多个竞争型任务；

6、步骤3：根据多个竞争型任务的实时权重，得到目标任务；

7、步骤4：根据目标任务的标识信息和库存要求，进行云资源调度。

8、优选地，步骤3，包括：

9、步骤31：针对每个竞争型任务，得到竞争型任务的多个影响因素的量化值和每个影响因素对应的加权值；

10、步骤32：根据每个影响因素的量化值和对应的加权值，确定每个竞争型任务的实时权重；

11、步骤33：根据每个竞争型任务的实时权重，得到多个竞争型任务的实时权重。

12、优选地，步骤3，还包括：

13、步骤34：根据多个竞争型任务的实时权重，得到预设数量条竞争性任务作为目标任务。

14、优选地，影响因素，包括以下至少一种：竞争型任务对应的用户属性信息、竞争型任务对应的区域的优先级信息、竞争型任务对应的硬件配置的优先级信息和竞争型任务的紧急程度信息。

15、优选地，用户属性信息，包括用户的竞争能力值，上述方法，还包括：

16、步骤5：获取用户的特征信息，以及对每个用户添加标签，得到样本数据，标签标识用户的竞争能力值；

17、步骤6：将样本数据输入神经网络模型进行训练，得到竞争力评估模型；

18、步骤7：根据竞争力评估模型得到竞争能力值。

19、优选地，标识信息，包括：区域标识信息和硬件标识信息；

20、步骤4，包括：

21、步骤41：根据目标任务对应的区域标识信息和硬件标识信息，确定是否满足库存要求；

22、步骤42：若否，则不进行云资源调度；

23、步骤43：若是，则根据目标任务对应的实时权重进行云资源调度，并且在调度开始后和调度完成后更新数据库中的资源记录。

24、优选地，步骤4，还包括：

25、步骤44：在目标任务完成云资源调度后，调用清理接口释放云资源，并更新数据库中的资源记录。

26、优选地，将实时权重存储在数据库中，实时权重在竞争型任务被创建之前，以及被调度之前，根据实际情况进行修改；

27、或者，

28、在竞争型任务创建时，固定实时权重，在竞争型任务被创建之后，实时权重不变。

29、优选地，步骤41，包括：

30、步骤411：根据查询参数，得到库存信息，查询信息包括区域标识信息、硬件标识信息和竞争型标识信息，库存信息包括剩余库存和浮动库存；

31、步骤412：根据库存信息确定是否满足库存要求。

32、优选地，区域标识信息用于标识区域，每个区域中部署有多个节点，每个区域包括多个子区域；

33、步骤4，还包括：

34、步骤45：若目标任务指定一个子区域，则根据目标任务对应的子区域标识信息和硬件标识信息，获取子区域的库存信息，若不满足库存要求，则查询属于同一个区域中的其他子区域的库存信息，若满足库存要求，则在对应的其他子区域中进行云资源调度；

35、步骤46：若目标任务指定多个子区域，则根据目标任务与每个子区域的匹配度，进行云资源调度。

36、优选地，步骤46，包括：

37、步骤461：为每个子区域添加标签；

38、步骤462：将目标任务的区域标识信息对应的多个子区域的标签，与目标任务的用户信息进行匹配，得到匹配度；

39、步骤463：按照匹配度从高到低将对应的子区域进行排序，并根据排序查询子区域的库存信息；

40、步骤464：根据库存信息和库存要求进行云资源调度。

41、本说明书实施例还提供一种基于竞争机制的云资源调度装置，包括：

42、刷新模块m1：每隔第一预设时间对创建的竞争型任务的任务状态进行刷新；

43、查找模块m2：每隔第二预设时间获取任务状态为进行中的竞争型任务，并从任务状态为进行中的竞争型任务找到满足处理条件的多个竞争型任务；

44、处理模块m3：根据多个竞争型任务的实时权重，得到目标任务；

45、调度模块m4：根据目标任务的标识信息和库存要求，进行云资源调度。

46、优选地，处理模块m3，包括：

47、处理子模块m31：针对每个竞争型任务，得到竞争型任务的多个影响因素的量化值和每个影响因素对应的加权值；

48、处理子模块m32：根据每个影响因素的量化值和对应的加权值，确定每个竞争型任务的实时权重；

49、处理子模块m33：根据每个竞争型任务的实时权重，得到多个竞争型任务的实时权重。

50、优选地，处理模块m3，还包括：

51、处理子模块m34：根据多个竞争型任务的实时权重，得到预设数量条竞争性任务作为目标任务。

52、优选地，影响因素，包括以下至少一种：竞争型任务对应的用户属性信息、竞争型任务对应的区域的优先级信息、竞争型任务对应的硬件配置的优先级信息和竞争型任务的紧急程度信息。

53、优选地，用户属性信息，包括用户的竞争能力值，上述方法，还包括：

54、获取模块m5：获取用户的特征信息，以及对每个用户添加标签，得到样本数据，标签标识用户的竞争能力值；

55、训练模块m6：将样本数据输入神经网络模型进行训练，得到竞争力评估模型；

56、评估模块m7：根据竞争力评估模型得到竞争能力值。

57、优选地，标识信息，包括：区域标识信息和硬件标识信息；

58、调度模块m4，包括：

59、调度子模块m41：根据目标任务对应的区域标识信息和硬件标识信息，确定是否满足库存要求；

60、调度子模块m42：若否，则不进行云资源调度；

61、调度子模块m43：若是，则根据目标任务对应的实时权重进行云资源调度，并且在调度开始后和调度完成后更新数据库中的资源记录。

62、优选地，调度模块m4，还包括：

63、调度子模块m44：在目标任务完成云资源调度后，调用清理接口释放云资源，并更新数据库中的资源记录。

64、优选地，将实时权重存储在数据库中，实时权重在竞争型任务被创建之前，以及被调度之前，根据实际情况进行修改；

65、或者，

66、在竞争型任务创建时，固定实时权重，在竞争型任务被创建之后，实时权重不变。

67、优选地，调度子模块m41，包括：

68、单元d411：根据查询参数，得到库存信息，查询信息包括区域标识信息、硬件标识信息和竞争型标识信息，库存信息包括剩余库存和浮动库存；

69、单元d412：根据库存信息确定是否满足库存要求。

70、优选地，区域标识信息用于标识区域，每个区域中部署有多个节点，每个区域包括多个子区域；

71、调度模块m4，还包括：

72、调度子模块m45：若目标任务指定一个子区域，则根据目标任务对应的子区域标识信息和硬件标识信息，获取子区域的库存信息，若不满足库存要求，则查询属于同一个区域中的其他子区域的库存信息，若满足库存要求，则在对应的其他子区域中进行云资源调度；

73、调度子模块m46：若目标任务指定多个子区域，则根据目标任务与每个子区域的匹配度，进行云资源调度。

74、优选地，调度子模块m46，包括：

75、单元d461：为每个子区域添加标签；

76、单元d462：将目标任务的区域标识信息对应的多个子区域的标签，与目标任务的用户信息进行匹配，得到匹配度；

77、单元d463：按照匹配度从高到低将对应的子区域进行排序，并根据排序查询子区域的库存信息；

78、单元d464：根据库存信息和库存要求进行云资源调度。

79、本说明书实施例还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的基于竞争机制的云资源调度方法。

80、本说明书实施例还提供一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令被处理器执行时执行上述的基于竞争机制的云资源调度方法。

81、与现有技术相比，本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到的有益效果至少包括：本说明书实施例中根据竞争型任务的实时权重，进行云资源调度，能够实现智能调度，有效避免系统资源浪费；对任务状态为进行中的竞争型任务进行跟踪，可以实现更准确的调度。