【技术实现步骤摘要】
一种云端渲染任务的调度方法、装置、设备和介质
[0001]本专利技术实施例涉及云渲染
，尤其涉及一种云端渲染任务的调度方法、装置、设备和介质。
技术介绍
[0002]云渲染为把本地渲染搬到云端渲染，依托云端强大的算力，帮助用户省去费时费力的渲染部分时间，让用户从渲染中解脱出来。云端渲染效率提升的核心在于云端算力，通过资源池的扩容满足客户的并发需求。但是算力并非无限，算力的扩容也需要投入大量的资金成本，一旦遇到资源闲置，将带来非常大的成本压力。
[0003]但现有的云渲染技术只是单纯的资源标签、任务标签相匹配的算法，无法做到精确的匹配，缺少基于渲染任务到所需算力资源的精准的转换模型，无法满足资源利用效率的最大化；或者用性能最好的机器去渲染收益或者附加值不高的任务，会带来资源收益的降低，无法满足资源收益的最大化；现有的云渲染技术没有从业务满足度、投入产出比等角度多方面进行评估，无法在有限的算力条件下，通过高效的调度算法达到渲染效率的最大化及收益的最大化。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种云端渲染任务的调度方法，其特征在于，包括：获取至少一个渲染任务，并对所述至少一个渲染任务设置渲染任务的需求因子，所述渲染任务的需求因子包括以下至少一项：渲染任务预算需求因子、渲染任务时效性需求因子和渲染任务有效性需求因子；根据所述渲染任务的需求因子构建渲染任务适应度函数模型；其中，所述渲染任务适应度函数模型用于获得所述渲染任务的最优的渲染任务预算、渲染任务时效性和渲染任务有效性；根据所述渲染适应度函数，得到蚁群算法模型；将所述至少一个渲染任务和至少一个渲染服务器节点输入所述蚁群算法模型，所述蚁群算法模型输出最优渲染节点，根据所述最优渲染节点将所述渲染任务分配到相应的渲染服务器节点上。2.根据权利要求1所述的云端渲染任务的调度方法，其特征在于，所述渲染任务预算需求因子为：其中，Cost为至少一个渲染任务花费的费用；RMij为渲染任务j分配到渲染服务器节点i上；RMij
·
p为任务j分配到渲染服务器节点i上的渲染费用；p为渲染费用花费单位；为至少一个渲染任务花费的最大费用；为至少一个渲染任务花费的最小费用；BDG为至少一个渲染任务的预算上限，费用约束条件为：其中，越小，表示至少一个渲染任务花费的费用最少，在渲染服务器节点的算力分配的过程中，选择渲染任务花费的费用最少的渲染服务器节点渲染所述渲染任务。3.根据权利要求1所述的云端渲染任务的调度方法，其特征在于，所述渲染任务时效性需求因子为：其中，Time表示本次任务花费的时间；RMij为任务j分配到渲染服务器节点i上；RMij
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t为任务j分配到渲染服务器节点i上的渲染耗时；t为时间跨度单位；为至少一个渲染任务的最大耗时；为至少一个渲染任务的最小耗时；MT为至少一个渲染任务的预期渲染时间上限，时间约束条件为：其中，越小，表示至少一个渲染任务花费的时间最少，在渲染服务器节点的算力分配的过程中，选择渲染任务花费的时间最少的服务器节点接收所述渲染任务。
4.根据权利要求1所述的云端渲染任务的调度方法，其特征在于，所述渲染任务有效性需求因子为：其中，SLA表示本次任务花费的时间；RMij为任务j分配到渲染服务器节点i上；RMij
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u为任务j分配到渲染服务器节点i上的渲染结果的有效性；u为基础可用性单位；为至少一个渲染任务的最大可用性；为至少一个渲染任务的最小可用性；MU为至少一个渲染任务的预期有效性上限，有效性约束条件为：其中，越大，表示至少一个渲染任务的可用性越高，在渲染服务器节点的算力分配的过程中，选择渲染任务花费的可用性最高的服务器节点接收所述渲染任务。5.根据权利要求1所述的云端渲染任务的调度方法，其特征在于，所述渲染任务适应度函数模型为：其中，∫
技术研发人员：仲阳，张洁，田浩兵，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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