云计算资源的调度方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种云计算资源的调度方法，包括：采用机器学习算法根据测试数据集训练资源调度模型；测试数据集包含表征应用程序的当前资源满足合适资源用量的特征信息；将当前应用服务对应所需的特征信息输入训练好的资源调度模型中，获取应用服务所需的合适资源用量；根据合适资源用量和当前应用服务的当前资源用量进行调度。本发明专利技术实施例提供的云计算资源的调度方法，可以实现自动化地对云计算资源进行合理分配，这与现有技术需要人为调度或编排的方式相比，对技术人员的要求低、省时且调度准确度高。

【技术实现步骤摘要】
云计算资源的调度方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及云计算领域，尤其涉及一种云计算资源的调度方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
在云平台或云管平台上，目前通常是由技术人员根据需要，按照一些策略算法，为应用系统分配计算、存储、网络资源，从而保证系统连续、可靠地运行。但是目前的人工调度方式或编排方式依赖于技术人员经验水平，可能出现反应滞后、资源分配不均衡以及资源浪费等问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种云计算资源的调度方法、装置、计算机设备及存储介质，可以实现对云计算资源的合理分配。第一方面，本专利技术实施例提供了一种云计算资源的调度方法，包括：采用机器学习算法根据测试数据集训练资源调度模型；所述测试数据集包含表征应用程序的当前资源满足合适资源用量的特征信息；将当前应用服务对应所需的所述特征信息输入训练好的所述资源调度模型中，获取所述应用服务所需的合适资源用量；根据所述合适资源用量和当前应用服务的当前资源用量进行调度。进一步地，所述采用机器学习算法根据测试本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种云计算资源的调度方法，其特征在于，包括：/n采用机器学习算法根据测试数据集训练资源调度模型；所述测试数据集包含表征应用程序的当前资源满足合适资源用量的特征信息；/n将当前应用服务对应所需的所述特征信息输入训练好的所述资源调度模型中，获取所述应用服务所需的合适资源用量；/n根据所述合适资源用量和当前应用服务的当前资源用量进行调度。/n

【技术特征摘要】
1.一种云计算资源的调度方法，其特征在于，包括：
采用机器学习算法根据测试数据集训练资源调度模型；所述测试数据集包含表征应用程序的当前资源满足合适资源用量的特征信息；
将当前应用服务对应所需的所述特征信息输入训练好的所述资源调度模型中，获取所述应用服务所需的合适资源用量；
根据所述合适资源用量和当前应用服务的当前资源用量进行调度。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用机器学习算法根据测试数据集训练资源调度模型，包括：
预设初始测试环境；
在预设初始测试环境中对至少一个应用服务进行测试，在测试过程中调整所述预设初始测试环境来能够满足当前应用服务的所述合适资源用量，并记录当前数据作为测试数据集。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征信息包括：访问压力、响应压力和服务强度。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述合适资源用量和当前应用服务的当前资源用量进行调度，包括：
若所述合适资源用量大于所述当前资源用量，则追加当前应用服务的资源用量；
若所述合适资源用量小于所述当前资源用量，则回收当前应用服务的资源用量。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述合适资源用量为：最少资源用量。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用机器学习算法根据测试数据集训练资源调度模型，包括：将当前应用服务的所述特征信息输...

【专利技术属性】
技术研发人员：王钧锋，
申请(专利权)人：北京华胜天成科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11