一种基于主动学习的Serverless资源池系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于主动学习的Serverless资源池系统，包括处理模块、系统存储模块、传输模块、输入输出模块、网络适配模块、查询引擎和学习优化模块，所述处理模块用于资源的执行，所述系统存储模块用于存储资源，所述传输模块用于资源与信息在系统内的传输，所述输入输出模块用于与外部设备通信，所述网络适配模块用于提供网络环境，所述查询引擎用于从所述系统存储模块中查询得到合适的资源，所述学习优化模块用于对查询引擎的查询配置进行优化；该系统能够对查询资源池的查询引擎进行主动学习，使得查询引擎的查询效果不断改进，提高用户的使用体验。提高用户的使用体验。提高用户的使用体验。

【技术实现步骤摘要】
一种基于主动学习的Serverless资源池系统


[0001]本专利技术大体上涉及云服务系统，且更明确地说涉及一种基于主动学习的Serverless资源池系统。

技术介绍

[0002]Serverless云服务是指通过互联网从云计算提供商的服务器按需提供给用户的任何服务，而不是从公司自己的本地服务器提供的服务，云服务旨在提供对应用程序、资源和服务的简单、可扩展的访问，并完全由云服务提供商管理，云存储是一种计算机数据存储模型，其中数字数据存储在逻辑池中，物理存储跨越多个服务器，物理环境通常由托管公司拥有和管理，这些云存储提供商负责保持数据的可用性和可访问性，以及保护和运行物理环境，随着用户数量的增多，需要对用户查询服务资源的过程进行改进。
[0003]现在已经开发出了很多资源池系统，经过我们大量的检索与参考，发现现有的授权系统有如公开号为KR101640231B1，KR101765725B1、CN112256439B和KR1020160032881A所公开的系统，资源纳管模块，用于通过API接口来获取云计算资源池中各服务的服务参数；服务参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于主动学习的Serverless资源池系统，其特征在于，包括处理模块、系统存储模块、传输模块、输入输出模块、网络适配模块、查询引擎和学习优化模块，所述系统存储模块用于存储服务资源，所述处理模块用于执行服务资源，所述传输模块用于传输服务资源和信息，所述输入输出模块用于与外部设备交互，所述网络适配模块用于提供稳定网络服务，所述查询引擎用于查询服务资源，所述学习优化模块用于对所述查询引擎的查询进行优化；所述查询引擎根据查询类别和配置参数值查询得到服务资源，在查询得到该服务资源后产生性能数据，所述查询类别、配置参数值和性能数据称为元数据，所述学习优化模块处理得到所述元数据的相关性，再依据相关性对配置参数值进行优化，优化后的配置参数值用于用户的服务查询；所述学习优化模块计算得到表示B类查询服务中第j个配置参数值与第i个性能数据的相关性，并建立优化目标函数：；其中，为第i权重系数，为第i标准数，为第i优化目标，n为性能数据的种类数；所述第i优化目标与配置参数值相关，并根据历史数据计算得到；所述学习优化模块根据值的分布计算出比例分布函数，满足下述等式：；其中，m为配置参数值的种类数；所述学习优化模块用表示对第i类性能数据的分布函数，将分布函数按照下述公式累加得到综合分布函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：张卫平，丁烨，隋银雪，米小武，张伟，
申请(专利权)人：环球数科集团有限公司，
类型：发明
国别省市：