【技术实现步骤摘要】
本申请涉及云计算，尤其涉及一种应用部署方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着云计算和大数据技术的发展，云服务器资源的使用量增加，业务上云成为发展趋势，大量业务上云导致集群云服务器节点扩增迅速，云资源规模越来越大，因此如何在有限的资源下提升云服务器资源利用率，降低资源成本，增加效能成为一个具有应用前景的方向。
2、在现有应用部署技术中，资源利用率提升方法主要关注于资源管理、资源调配和闲置资源利用三个方面，其中将机器学习算法例如粒子群算法和遗传算法应用到资源调配中，能够充分利用云服务器资源，从而实现资源利用率的提升。
3、由于现有的资源利用率提升方法大多从资源调配和空闲资源利用进行研究，这些方法关注的资源指标类型较少，且资源指标权重统一，不能满足不同应用的需求，因此，现有资源利用率提升技术中存在资源分配不合理以及资源碎片导致资源利用率提升效果不明显的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种应用部署方法、设备及存储介质，用以解决现有资源利用率提升技术中存在资源分配不合理以及资源碎片导致资源利用率提升效果不明显的技术问题。
2、第一方面，本申请提供一种应用部署方法，该方法包括：
3、响应于应用部署请求，获取目标集群对应的多个云资源节点和相应的资源指标；
4、基于第一算法确定多个云资源节点的多个第一资源指标权重；
5、基于第二算法确定多个云资源节点的多个第二资源指标权重；
6、基于第一资源指标权重和第
7、可选地，基于第一算法确定云资源节点的第一资源指标权重，包括：
8、基于云资源节点和相应的资源指标构建资源指标排序矩阵；
9、基于资源指标排序矩阵确定多个云资源节点的资源指标对应的第一资源指标权重。
10、可选地，基于资源指标排序矩阵确定多个云资源节点的资源指标对应的第一资源指标权重，包括：
11、基于预设方式对多个云资源节点对应的多个资源指标进行排序，确定资源指标排序矩阵；
12、基于资源指标排序矩阵确定多个资源指标对应的特征向量，将归一化后的特征向量确定为第一资源指标权重。
13、可选地，基于第二算法确定云资源节点的第二资源指标权重，包括：
14、获取多个云资源节点对应的节点利用率信息和应用部署请求对应的资源使用信息；
15、基于节点利用率信息和资源使用信息，确定云资源节点的第二资源指标权重。
16、可选地，基于第一资源指标权重和第二资源指标权重，确定用于响应应用部署请求的目标云资源节点，包括：
17、基于第一资源指标权重和第二资源指标权重，确定多个云资源节点对应的多个资源指标得分；
18、基于多个云资源节点对应的多个资源指标得分，确定用于响应应用部署请求的目标云资源节点。
19、可选地，基于多个云资源节点对应的多个资源指标得分，确定用于响应应用部署请求的目标云资源节点，包括：
20、基于资源指标对多个资源指标得分进行分类，确定每个资源指标在多个云资源节点的资源指标得分；
21、基于每个资源指标在多个云资源节点的资源指标得分，确定每个资源指标的节点得分差异；
22、基于每个资源指标的节点得分差异，确定目标云资源节点。
23、可选地，基于每个资源指标在多个云资源节点的资源指标得分，确定每个资源指标的节点得分差异，包括：
24、基于每个资源指标在多个云资源节点的资源指标得分，确定每个资源指标对应的资源指标得分中的最高资源指标得分和最低资源指标得分；
25、基于最高资源指标得分和最低资源指标得分的差值，确定节点得分差异。
26、第二方面，本申请提供一种应用部署设备，包括：
27、获取模块，用于响应于应用部署请求，获取目标集群对应的多个云资源节点和相应的资源指标；
28、第一处理模块，用于基于第一算法确定多个云资源节点的多个第一资源指标权重；
29、第二处理模块，用于基于第二算法确定多个云资源节点的多个第二资源指标权；
30、第三处理模块，用于基于第一资源指标权重和第二资源指标权重，确定用于响应应用部署请求的目标云资源节点。
31、可选地，第一处理模块还用于：
32、基于云资源节点和相应的资源指标构建资源指标排序矩阵；
33、基于资源指标排序矩阵确定多个云资源节点的资源指标对应的第一资源指标权重。
34、可选地，第一处理模块还用于：
35、基于预设方式对多个云资源节点对应的多个资源指标进行排序，确定资源指标排序矩阵；
36、基于资源指标排序矩阵确定多个资源指标对应的特征向量，将归一化后的特征向量确定为第一资源指标权重。
37、可选地，第二处理模块还用于：
38、获取多个云资源节点对应的节点率利用信息和应用部署请求对应的资源使用信息；
39、基于节点利用率信息和资源使用信息，确定云资源节点的第二资源指标权重。
40、可选地，第三处理模块还用于：
41、基于第一资源指标权重和第二资源指标权重，确定多个云资源节点对应的多个资源指标得分；
42、基于多个云资源节点对应的多个资源指标得分，确定用于响应应用部署请求的目标云资源节点。
43、可选地，第三处理模块还用于：
44、基于资源指标对多个资源指标得分进行分类，确定每个资源指标在多个云资源节点的资源指标得分；
45、基于每个资源指标在多个云资源节点的资源指标得分，确定每个资源指标的节点得分差异；
46、基于每个资源指标的节点得分差异，确定目标云资源节点。
47、可选地，第三处理模块还用于：
48、基于每个资源指标在多个云资源节点的资源指标得分，确定每个资源指标对应的资源指标得分中的最高资源指标得分和最低资源指标得分；
49、基于最高资源指标得分和最低资源指标得分的差值，确定节点得分差异。
50、第三方面，本申请提供了一种应用部署设备，包括：
51、处理器和存储器；
52、存储器存储计算机执行指令；
53、处理器执行存储器存储的计算机执行指令，使得应用部署设备执行第一方面中任一项的应用部署方法。
54、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面中任一项的应用部署方法。
55、本申请提供的应用部署方法、设备及存储介质，通过响应于应用部署请求，获取目标集群对应的多个云资源节点和相应的资源指标；基于第一算法确定多个云资源节点的多个第一资源指标权重；基于第二算法确定多个云资源节本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种应用部署方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一算法确定所述云资源节点的第一资源指标权重，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述资源指标排序矩阵确定多个所述云资源节点的所述资源指标对应的所述第一资源指标权重，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第二算法确定所述云资源节点的第二资源指标权重，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一资源指标权重和所述第二资源指标权重，确定用于响应所述应用部署请求的目标云资源节点，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于多个所述云资源节点对应的多个资源指标得分，确定用于响应所述应用部署请求的所述目标云资源节点，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述资源指标在多个所述云资源节点的所述资源指标得分，确定每个所述资源指标的节点得分差异，包括：
8.一种应用部署设备，其特征在于，包括：
9.一种应用部署
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至7中任一项所述的应用部署方法。
...【技术特征摘要】
1.一种应用部署方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一算法确定所述云资源节点的第一资源指标权重，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述资源指标排序矩阵确定多个所述云资源节点的所述资源指标对应的所述第一资源指标权重，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第二算法确定所述云资源节点的第二资源指标权重，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一资源指标权重和所述第二资源指标权重，确定用于响应所述应用部署请求的目标云资源节点，包括：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：康旭，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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