【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据优化分配，更具体地说，本专利技术涉及基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法。
技术介绍
1、在网络数据的处理当中，输入端向云服务器输入项目资源的请求数据，云服务器在接收输入的数据后，需要对请求数据进行处理分析，得到分析结果，同时监测各个子服务器的状态，并将请求数据分配到对应的子服务器中进行处理，为了提高请求数据的处理效率，需要利用无约束优化算法获取请求数据处理时间的最小值，并对请求数据进行优化分配。
2、申请公开号为cn111930514a的中国专利公开了一种资源优化分配方法及系统，根据任务的任务要求数据和任务处理现状数据计算任务目标差值，根据任务目标差值的大小将任务目标差值小的任务对应的多余资源分配给任务目标差值大的任务，从而对资源进行了充分利用，同时提高了任务目标差值大的任务处理数据的效率。
3、现有技术存在以下不足：
4、传统的项目资源优化分配方法通过分析项目资源中请求数据被处理时占用的空间大小，将请求数据分配到剩余空间最大的子服务器中处理，当输入的请求数据被处理时占用的空间都大于子服务器的剩余空间时，会导致请求数据无法全部分配到其中一个子服务器内，从而使得请求数据会被无序分配，而无序分配的请求数据在处理时，不能够确保请求数据都在最短时间内被处理，进而导致请求数据响应处理时长增加，无法实现项目资源有序且优化分配的效果。
5、鉴于此，本专利技术提出基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法以解决上述问题。
技术实现思路>
1、为了克服现有技术的上述缺陷，为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，应用于云服务器，所述方法包括：
2、s1：接收输入端的资源请求，获取资源请求的请求特征数据，根据请求特征数据，生成资源请求的数据空间占用系数；
3、s2：获取个子服务器当前状态下的极速计算引擎空间剩余值和运维特征数据，根据运维特征数据，生成个子服务器空间占用系数；
4、s3：根据数据空间占用系数和个子服务器空间占用系数，获得个极速计算引擎空间占用需求值，将个极速计算引擎空间占用需求值一一与对应的极速计算引擎空间剩余值比较，生成个极速计算引擎空间剩余差值；
5、s4：根据个极速计算引擎空间剩余差值判定个子服务器中是否存在可用子服务器，若存在可用子服务器，则执行s5，若不存在可用子服务器，则执行s6；
6、s5：一一计算个可用子服务器处理资源请求中的全部数据的第一响应处理时间，，筛选出第一响应处理时间的最小值，并将资源请求中的全部数据分配到第一响应处理时间的最小值对应的可用子服务器中；当第一响应处理时间的最小值不唯一时，生成分配优先级，并按分配优先级将资源请求中的数据分配；
7、s6：将资源请求中的部分数据分配到个子服务器中，使得个子服务器成为个可用子服务器，一一计算个可用子服务器的第二响应处理时间，生成第二响应处理时间的升序表，按升序方式将资源请求中的部分数据依次分配到第二响应处理时间对应的可用子服务器中，以此类推，直至资源请求中的全部数据被分配完。
8、进一步的，请求特征数据包括非结构占比率、压缩编码率和数据总量值；
9、数据空间占用系数的表达式为：；
10、式中，为数据空间占用系数，为压缩编码率，为数据总量值，为非结构占比率，、为权重因子。
11、进一步的，极速计算引擎空间剩余值的获取方法包括：
12、通过子服务器的任务管理器获取当前状态下的极速计算引擎空间占用值与极速计算引擎空间总量值，并将当前状态下的极速计算引擎空间占用值与极速计算引擎空间总量值进行差值比较，获得极速计算引擎空间剩余值；
13、极速计算引擎空间剩余值的表达式为：；
14、式中，为第个极速计算引擎空间剩余值，为第个极速计算引擎空间总量值，为第个极速计算引擎空间占用值；
15、运维特征数据包括数据读写速率和并行度，根据数据读写速率和并行度，生成个子服务器空间占用系数；
16、子服务器空间占用系数的表达式为：
17、；
18、式中，为第个子服务器空间占用系数，为第个数据读写速率，为第个并行度，、为权重因子。
19、进一步的，极速计算引擎空间占用需求值的表达式为：
20、*；
21、式中，为第个极速计算引擎空间占用需求值；
22、极速计算引擎空间剩余差值的表达式为：；
23、式中，为第个极速计算引擎空间剩余差值。
24、进一步的，根据个极速计算引擎空间剩余差值判定个子服务器中是否存在可用子服务器的方法包括：
25、当极速计算引擎空间剩余差值大于或等于0时，则个子服务器中存在可用子服务器；
26、当极速计算引擎空间剩余差值小于0时，则个子服务器中不存在可用子服务器。
27、进一步的，影响第一响应处理时间的参数包括极速计算引擎空间占用总值、数据复杂率、带宽和数据处理速率，数据处理速率的获取方法包括：
28、通过网关设备获取子服务器中在时刻的数据输入量和时刻的数据吐出量，获得第一子速率，时刻为时刻的上一时刻；
29、第一子速率的表达式为：；
30、式中，为第一子速率，为时刻的数据输入量，为时刻的数据吐出量；
31、间隔与到相同的时间后，通过网关设备获取子服务器中在时刻的数据输入量和时刻的数据吐出量，获得第二子速率，时刻为时刻的上一时刻；
32、第二子速率的表达式为：；
33、式中，为第二子速率，为时刻的数据输入量，为时刻的数据吐出量；
34、将第一子速率和第二子速率相加后求平均，即为数据处理速率；
35、数据处理速率的表达式为：；
36、式中，为第个数据处理速率。
37、进一步的，第一响应处理时间的表达式为：；
38、式中，为第个第一响应处理时间，为第个带宽，为第个数据复杂率，为第个极速计算引擎空间占用总值，、为权重因子。
39、进一步的，第二响应处理时间的表达式为：；
40、式中，为第个第二响应处理时间，为第个极速计算引擎空间总量值，为第个带宽，为第个数据复杂率，为第个数据处理速率，、为权重因子。
41、进一步的，资源请求中的全部数据被分配完的方法包括：
42、将个第二响应处理时间升序排列，获得第二响应处理时间的升序表，标记第一位的第二响应处理时间对应的可用子服务器，记为第一子服务器；
43、将资源请求中的部分数据分配到第一子服务器中，使得第一子服务器中的极速计算引擎空间剩余值为0，此时资源请求中的剩余数据标记为第一剩余数据；
44、将第一剩余数据分配到第二位的第二响应处理时间对应的第二子服务器中；
45、当第二子服务器中的极速计算引擎空间剩余值本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，应用于云服务器，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，其特征在于，所述请求特征数据包括非结构占比率、压缩编码率和数据总量值；
3.根据权利要求2所述的基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，其特征在于，所述极速计算引擎空间剩余值的获取方法包括：
4.根据权利要求3所述的基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，其特征在于，所述极速计算引擎空间占用需求值的表达式为：
5.根据权利要求4所述的基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，其特征在于，所述根据个极速计算引擎空间剩余差值判定个子服务器中是否存在可用子服务器的方法包括：
6.根据权利要求5所述的基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，其特征在于，影响所述第一响应处理时间的参数包括极速计算引擎空间占用总值、数据复杂率、带宽和数据处理速率，数据处理速率的获取方法包括：
7.根据权利要求6所述的基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，其特征在于，所述第一响
8.根据权利要求7所述的基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，其特征在于，所述第二响应处理时间的表达式为：；
9.根据权利要求8所述的基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，其特征在于，所述资源请求中的全部数据被分配完的方法包括：
10.根据权利要求9所述的基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，其特征在于，分配优先级的生成方法包括：
11.基于无约束优化算法的项目资源优化分配系统，应用于云服务器，用于实现权利要求1-10中任一项所述的基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，其特征在于，包括资源请求采集模块、子服务器采集模块、对比分析模块、第一分配模块和第二分配模块，其中，各个模块之间通过有线和/或无线网络方式连接：
12.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有可擦写的计算机程序；
...【技术特征摘要】
1.基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，应用于云服务器，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，其特征在于，所述请求特征数据包括非结构占比率、压缩编码率和数据总量值；
3.根据权利要求2所述的基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，其特征在于，所述极速计算引擎空间剩余值的获取方法包括：
4.根据权利要求3所述的基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，其特征在于，所述极速计算引擎空间占用需求值的表达式为：
5.根据权利要求4所述的基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，其特征在于，所述根据个极速计算引擎空间剩余差值判定个子服务器中是否存在可用子服务器的方法包括：
6.根据权利要求5所述的基于无约束优化算法的项目资源优化分配方法，其特征在于，影响所述第一响应处理时间的参数包括极速计算引擎空间占用总值、数据复杂率、带宽和数据处理速率，数据处理速率的获取方法包括：
7.根据权利要求6所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晓伟，高硕，李新新，周伟康，程丹丹，苏琳，史艳超，黄寅，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十五研究所，
类型：发明
国别省市：
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