【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法及系统，属于工程数据处理。
技术介绍
1、随着云平台的不断发展，数据中心的规模也越来越大，但是运行大规模的数据中心会消耗大量的计算资源，需要对云平台的服务器进行负载需求分配，避免造成服务器过载或者低载的现象，以达到提高云平台资源的利用效率。
2、目前，基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法主要是通过自动化负载均衡方法，即通过根据服务器的运行状态，自动地将施工数据分发到最合适的服务器上进行处理，以实现负载均衡和资源优化，但是该方法在进行资源调整的时候没有考虑施工数据与服务器之间的适配性和调整过程中的调度复杂性，从而导致云平台资源的分配效率低和资源调整成本高，因此，需要一种能够提高云平台的计算资源的调整效率的方法。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法及系统，其主要目的在于解决施工数据与服务器之间的适配性和调整过程中的调度复杂性的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法，包括：
3、获取云平台中建筑的施工数据，对所述施工数据进行属性分析，得到数据属性，根据所述数据属性，确定所述施工数据对应的数据类别，分析所述施工数据对应的算力需求容量；
4、查询所述云平台中的终端服务器，监测所述终端服务器的当前运行状态，根据所述当前运行状态和所述数据类别，对所述终端服务器进行筛选，得到运行目标服务器和
5、计算所述运行目标服务器对应的剩余利用率，结合所述剩余利用率和所述算力需求容量，确定所述运行目标服务器中的可用服务器；
6、计算所述施工数据与所述可用服务器中每个服务器对应的网络延迟距离，得到第一延迟距离，计算所述施工数据与所述空闲服务器中每个服务器对应的网络延迟距离，得到第二延迟距离；
7、结合所述第一延迟距离和所述第二延迟距离，从所述运行目标服务器和所述空闲目标服务器中确定所述施工数据对应的处理服务器，利用预设的资源调整均衡模型计算所述处理服务器对应的均衡偏离系数，根据所述均衡偏离系数，执行所述施工数据的计算资源调整，得到调整结果。
8、可选地，所述根据所述数据属性，确定所述施工数据对应的数据类别，包括：
9、对所述数据属性进行字符识别，得到属性字符，计算所述属性字符中每个字符的权重系数；
10、根据所述权重系数，提取所述属性字符中的关键属性字符，对所述关键属性字符进行语义解析，得到属性字符语义；
11、分析所述施工数据中每个数据的数据架构，结合所述数据架构和所述属性字符语义，确定所述施工数据对应的数据类别。
12、可选地，所述分析所述施工数据对应的算力需求容量，包括：
13、获取所述施工数据对应的数据任务，根据所述数据任务，分析所述施工数据对应的数据计算指标，根据所述数据计算指标，确定所述施工数据对应的数据处理算法；
14、提取所述数据处理算法对应的算法参数，对所述施工数据进行数据清洗，得到清洗施工数据，提取所述清洗施工数据中每个数据的数据信息；
15、计算所述数据信息对应的信息熵，根据所述信息熵和所述算法参数，确定所述数据任务对应的任务算力容量；
16、根据所述任务算力容量，确定所述施工数据对应的算力需求容量。
17、可选地，所述计算所述数据信息对应的信息熵，包括：
18、通过下述公式计算所述数据信息对应的信息熵：
19、
20、其中，b表示数据信息对应的信息熵，b表示数据信息的序列号，q表示数据信息的信息数量，a(b)表示数据信息中第b个信息出现的概率，d(be)表示数据信息中第b个信息的线性值e在数据信息中出现的概率。
21、可选地，所述根据所述当前运行状态和所述数据类别，对所述终端服务器进行筛选，得到运行目标服务器和空闲目标服务器，包括：
22、根据所述当前运行状态，对所述终端服务器进行分类处理，得到空闲服务器和运行服务器；
23、分别提取所述空闲服务器和所述运行服务器对应的标识信息，得到第一标识信息和第二标识信息，计算所述数据类别与所述第一标识信息中每个信息对应的相关系数，得到第一相关系数；
24、计算所述数据类别与所述第二标识信息中每个信息对应的相关系数，得到第二相关系数；
25、根据所述第一相关系数和所述第二相关系数，对所述空闲服务器和所述运行服务器进行筛选处理，得到运行目标服务器和空闲目标服务器。
26、可选地，所述计算所述数据类别与所述第一标识信息中每个信息对应的相关系数，得到第一相关系数，包括：
27、通过下述公式计算所述数据类别与所述第一标识信息中每个信息对应的相关系数：
28、
29、其中，f表示数据类别与第一标识信息中每个信息对应的相关系数，xa表示数据类别中第a个类别对应的向量值，yd表示第一标识信息中第d个信息对应的向量值，a和d分别表示数据类别和第一标识信息对应的序列号，cov(xa，yd)表示数据类别中第a个类别和第一标识信息中第d个信息对应的协方差，std(xa)表示数据类别中第a个类别的对应的标准差，std(yd)表示第一标识信息中第d个信息对应的标准差。
30、可选地，所述计算所述运行目标服务器对应的剩余利用率，包括：
31、识别所述运行目标服务器中的过载服务器和非过载服务器，分别查询所述过载运行服务器和所述非过载服务器对应的任务量，得到过载任务量和非过载任务量；
32、根据所述非过载任务量，计算所述非过载服务器对应的剩余算力值，根据所述剩余算力值；
33、将所述过载任务量分配到所述非过载服务器中，并对所述剩余算力值进行数值更新，得到目标算力值；
34、根据所述目标算力值，计算所述非过载服务器对应的可利用系数，根据所述可利用系数，得到所述运行目标服务器对应的剩余利用率。
35、可选地，所述计算所述施工数据与所述可用服务器中每个服务器对应的网络延迟距离，得到第一延迟距离，包括：
36、通过下述公式计算所述施工数据与所述可用服务器中每个服务器对应的网络延迟距离：
37、
38、其中，e表示施工数据与可用服务器中每个服务器对应的第一延迟距离，li，j表示第i个施工数据和第j个服务器的物理空间距离，α表示可用服务器的拥塞系数，β表示可用服务器的延迟系数，γ表示可用服务器的服务器性能指数，μ表示可用服务器所使用的网络带宽。
39、可选地，所述利用预设的资源调整均衡模型计算所述处理服务器对应的均衡偏离系数，包括：
40、所述预设的资源调整均衡模型计算公式如下：
41、
42、其中，f表示处理服务器对应的均衡偏离系数，k表示处理服务器的序列号，t本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法，其特征在于，所述根据所述数据属性，确定所述施工数据对应的数据类别，包括：
3.如权利要求1所述的基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法，其特征在于，所述分析所述施工数据对应的算力需求容量，包括：
4.如权利要求3所述的基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法，其特征在于，所述计算所述数据信息对应的信息熵，包括：
5.如权利要求1所述的基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法，其特征在于，所述根据所述当前运行状态和所述数据类别，对所述终端服务器进行筛选，得到运行目标服务器和空闲目标服务器，包括：
6.如权利要求5所述的基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法，其特征在于，所述计算所述数据类别与所述第一标识信息中每个信息对应的相关系数，得到第一相关系数，包括：
7.如权利要求1所述的基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法，其特征在于，所述计算所述运行目标服
8.如权利要求1所述的基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法，其特征在于，所述计算所述施工数据与所述可用服务器中每个服务器对应的网络延迟距离，得到第一延迟距离，包括：
9.如权利要求1所述的基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法，其特征在于，所述利用预设的资源调整均衡模型计算所述处理服务器对应的均衡偏离系数，包括：
10.一种基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整装置，其特征在于，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法，其特征在于，所述根据所述数据属性，确定所述施工数据对应的数据类别，包括：
3.如权利要求1所述的基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法，其特征在于，所述分析所述施工数据对应的算力需求容量，包括：
4.如权利要求3所述的基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法，其特征在于，所述计算所述数据信息对应的信息熵，包括：
5.如权利要求1所述的基于云平台实现建筑施工下的计算资源调整方法，其特征在于，所述根据所述当前运行状态和所述数据类别，对所述终端服务器进行筛选，得到运行目标服务器和空闲目标服务器，包括：
6.如权利要求5所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱东烽，杭世杰，黄炳森，黎洪彬，李晨慧，凌锋，苏佩珊，徐永坤，陈华辉，李远东，黄荣所，甘剑彤，
申请(专利权)人：广东筠诚建筑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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