用于云电脑算力集群的资源调度方法、系统及电子设备技术方案

本发明专利技术公开了一种用于云电脑算力集群的资源调度方法、系统及电子设备，涉及云计算技术领域。该方法包括：录入目标云电脑算力集群的计算资源信息，并构建资源调度初始架构；录入并根据历史应用场景样本数据对资源调度初始架构进行训练优化，以构建资源调度模型；获取用户的应用场景需求；基于资源调度模型对应用场景需求进行分析，生成并根据分析结果调取对应的计算资源。本发明专利技术可针对不同场景进行高效精准的资源调度，满足多种应用需求。满足多种应用需求。满足多种应用需求。

【技术实现步骤摘要】
用于云电脑算力集群的资源调度方法、系统及电子设备


[0001]本专利技术涉及云计算
，具体而言，涉及一种用于云电脑算力集群的资源调度方法、系统及电子设备。

技术介绍

[0002]云电脑是一种整体服务方案，包括云端资源、传输协议和云终端。用开放式云终端通过传输协议，把桌面、应用、硬件等资源以按需服务、弹性分配的服务模式提供给用户。云电脑将计算和处理能力(包括CPU、显卡算力和存储)集中到数据中心，通过远端算力调取，实现资源拉取，形成资源池。所有CPU和高端显卡算力的运算，都在云端完成，通过移动网络向用户传输图像，实现用户交互。
[0003]云电脑核心算力集群拥有大量优质算力资源，满足各种规模下的集中部署和统一资源调度。但是由于资源庞大，应用场景多且繁杂，现有技术无法实现高效精准的资源调度，容易出现延迟或者误差，数据遗漏等问题，无法很好的满足用户使用需求。

技术实现思路

[0004]为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本专利技术实施例提供一种用于云电脑算力集群的资源调度方法、系统及电子设备，可针对不同场景进行高效精准的资源调度，满足多种应用需求。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种用于云电脑算力集群的资源调度方法，包括以下步骤：
[0007]录入目标云电脑算力集群的计算资源信息，并构建资源调度初始架构；
[0008]录入并根据历史应用场景样本数据对资源调度初始架构进行训练优化，以构建资源调度模型；
[0009]获取用户的应用场景需求；
[0010]基于资源调度模型对应用场景需求进行分析，生成并根据分析结果调取对应的计算资源。
[0011]本方法结合精准的计算资源信息构建针对性的资源调度初始架构，结合计算节点进行高效快速的资源调度；为了进一步保证用户的使用效果，结合不同的应用场景及其对应的所需的计算资源对资源调度初始架构进行训练优化，进而构建一个更为精准的资源调度模型，基于该模型对应用户的实时应用需求进行分析，进而实现高效的计算资源调度，更好的满足用户的需求。本专利技术针对不同场景进行高效精准的资源调度，满足多种应用需求。
[0012]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述构建资源调度初始架构包括以下步骤：
[0013]提取并根据目标云电脑算力集群的计算资源信息中的资源标记设定第一资源调度节点；
[0014]提取并根据目标云电脑算力集群的计算资源信息中的各个计算节点资源量设定第二资源调度节点；
[0015]根据第一资源调度节点和第二资源调度节点构建资源调度初始架构。
[0016]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述根据历史应用场景样本数据对资源调度初始架构进行训练优化，以构建资源调度模型的方法包括以下步骤：
[0017]根据历史应用场景样本数据中的应用场景及其资源调度数据对资源调度初始架构进行调度训练，对资源调度初始架构中的调度节点进行绑定标记，生成多个节点绑定标记信息；
[0018]根据节点绑定标记信息，基于资源调度初始架构构建资源调度模型。
[0019]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，该用于云电脑算力集群的资源调度方法还包括以下步骤：
[0020]对用户的应用场景需求进行特征提取，以得到场景特征数据。
[0021]基于第一方面，在本专利技术的一些实施例中，上述基于资源调度模型对应用场景需求进行分析，生成并根据分析结果调取对应的计算资源的方法包括以下步骤：
[0022]将场景特征数据导入资源调度模型中，进行场景匹配，以确定目标场景；
[0023]根据目标场景，基于资源调度模型调取对应计算节点的计算资源。
[0024]第二方面，本专利技术实施例提供一种用于云电脑算力集群的资源调度系统，包括初始架构构建模块、架构优化模块、需求获取模块以及资源调度模块，其中：
[0025]初始架构构建模块，用于录入目标云电脑算力集群的计算资源信息，并构建资源调度初始架构；
[0026]架构优化模块，用于录入并根据历史应用场景样本数据对资源调度初始架构进行训练优化，以构建资源调度模型；
[0027]需求获取模块，用于获取用户的应用场景需求；
[0028]资源调度模块，用于基于资源调度模型对应用场景需求进行分析，生成并根据分析结果调取对应的计算资源。
[0029]本系统通过初始架构构建模块、架构优化模块、需求获取模块以及资源调度模块等多个模块的配合，结合精准的计算资源信息构建针对性的资源调度初始架构，结合计算节点进行高效快速的资源调度；为了进一步保证用户的使用效果，结合不同的应用场景及其对应的所需的计算资源对资源调度初始架构进行训练优化，进而构建一个更为精准的资源调度模型，基于该模型对应用户的实时应用需求进行分析，进而实现高效的计算资源调度，更好的满足用户的需求。本专利技术针对不同场景进行高效精准的资源调度，满足多种应用需求。
[0030]基于第二方面，在本专利技术的一些实施例中，上述初始架构构建模块包括标记节点设定单元、资源量节点设定单元以及架构构建单元，其中：
[0031]标记节点设定单元，用于提取并根据目标云电脑算力集群的计算资源信息中的资源标记设定第一资源调度节点；
[0032]资源量节点设定单元，用于提取并根据目标云电脑算力集群的计算资源信息中的各个计算节点资源量设定第二资源调度节点；
[0033]架构构建单元，用于根据第一资源调度节点和第二资源调度节点构建资源调度初
始架构。
[0034]基于第二方面，在本专利技术的一些实施例中，上述架构优化模块包括场景匹配单元和模型构建单元，其中：
[0035]场景匹配单元，用于根据历史应用场景样本数据中的应用场景及其资源调度数据对资源调度初始架构进行调度训练，对资源调度初始架构中的调度节点进行绑定标记，生成多个节点绑定标记信息；
[0036]模型构建单元，用于根据节点绑定标记信息，基于资源调度初始架构构建资源调度模型。
[0037]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，其包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器。当一个或多个程序被处理器执行时，实现如上述第一方面中任一项的方法。
[0038]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项的方法。
[0039]本专利技术实施例至少具有如下优点或有益效果：
[0040]本专利技术实施例提供一种用于云电脑算力集群的资源调度方法、系统及电子设备，结合精准的计算资源信息构建针对性的资源调度初始架构，结合计算节点进行高效快速的资源调度；为了进一步保证用户的使用效果，结合不同的应用场景及其对应的所需的计算资源对资源调度初始架构进行训练优化，进而构建一个更为精准的资源调度模型，基于该模型对应用户的实时应用需求进行分析，进而实现高效的计算资源调度，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于云电脑算力集群的资源调度方法，其特征在于，包括以下步骤：录入目标云电脑算力集群的计算资源信息，并构建资源调度初始架构；录入并根据历史应用场景样本数据对资源调度初始架构进行训练优化，以构建资源调度模型；获取用户的应用场景需求；基于资源调度模型对应用场景需求进行分析，生成并根据分析结果调取对应的计算资源。2.根据权利要求1所述的一种用于云电脑算力集群的资源调度方法，其特征在于，所述构建资源调度初始架构包括以下步骤：提取并根据目标云电脑算力集群的计算资源信息中的资源标记设定第一资源调度节点；提取并根据目标云电脑算力集群的计算资源信息中的各个计算节点资源量设定第二资源调度节点；根据第一资源调度节点和第二资源调度节点构建资源调度初始架构。3.根据权利要求1所述的一种用于云电脑算力集群的资源调度方法，其特征在于，所述根据历史应用场景样本数据对资源调度初始架构进行训练优化，以构建资源调度模型的方法包括以下步骤：根据历史应用场景样本数据中的应用场景及其资源调度数据对资源调度初始架构进行调度训练，对资源调度初始架构中的调度节点进行绑定标记，生成多个节点绑定标记信息；根据节点绑定标记信息，基于资源调度初始架构构建资源调度模型。4.根据权利要求1所述的一种用于云电脑算力集群的资源调度方法，其特征在于，还包括以下步骤：对用户的应用场景需求进行特征提取，以得到场景特征数据。5.根据权利要求4所述的一种用于云电脑算力集群的资源调度方法，其特征在于，所述基于资源调度模型对应用场景需求进行分析，生成并根据分析结果调取对应的计算资源的方法包括以下步骤：将场景特征数据导入资源调度模型中，进行场景匹配，以确定目标场景；根据目标场景，基于资源调度模型调取对应计算节点的计算资源。6.一种用于云电脑算力集群的资源调度系统，其特征在于，包括初始架构构建模块、架构优...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏柏龙，
申请(专利权)人：甘肃柏隆电子商务科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：