一种集群资源调度方法、装置及电子设备、存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种集群资源调度方法、装置及电子设备、存储介质，该方法包括：采集集群中节点的性能指标和任务数据；根据集群中节点的性能指标和任务数据计算集群负载，提取性能指标的性能特征以及任务数据的任务特征；将集群负载、性能特征和任务特征输入训练完成的性能预测模型中，以预测未来的性能指标；性能预测模型包括三向长短期记忆网络以及与三向长短期记忆网络连接的注意力网络，三向长短期记忆网络包括依次连接的多个三向长短期记忆网络层，三向长短期记忆网络层包括第一前向长短期记忆网络结构、后向长短期记忆网络结构、第二前向长短期记忆网络结构；根据预测得到的未来的性能指标确定集群资源管理策略，提高了集群资源调度的精确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机，更具体地说，涉及一种集群资源调度方法、装置及电子设备、存储介质。

技术介绍

1、随着计算机技术的迅速发展，大数据处理平台中的一个计算需求普遍会被分解为多个计算任务，在快速响应用户请求的同时，需要将大数据深度学习任务调度至合理节点上执行以提高资源利用率，这需要强大的资源调度技术的支持。对不同计算任务在时间和资源两种维度上的调度方式，决定了计算需求的完成时间和整个大数据处理平台的资源使用效率。

2、为了满足计算需求在时间调度的需求，目前普遍采用对任务资源调度策略主要是依赖底层的调度策略来进行的，调度策略的优化目标单一，不能客观准确的反映计算机资源的运行状态，导致集群资源调度的精确性较差，计算机资源利用率低下。

3、因此，如何提高集群资源调度的精确性是本领域技术人员需要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本申请的目的在于提供一种集群资源调度方法、装置及电子设备、存储介质，提高了集群资源调度的精确性。

2、为实现上述目的，本申请提供了一种集群资源调度方法，包括：<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种集群资源调度方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述集群资源调度方法，其特征在于，所述根据集群中节点的性能指标和任务数据计算集群负载，包括：

3.根据权利要求1所述集群资源调度方法，其特征在于，所述提取所述性能指标的性能特征以及所述任务数据的任务特征，包括：

4.根据权利要求1所述集群资源调度方法，其特征在于，还包括：

5.根据权利要求4所述集群资源调度方法，其特征在于，所述性能预测模型的输入数据通过多个所述三向长短期记忆网络层中的第一前向长短期记忆网络结构进行前向处理得到第一处理结果，通过多个所述三向长短期记忆网络层中的反...

【技术特征摘要】

1.一种集群资源调度方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述集群资源调度方法，其特征在于，所述根据集群中节点的性能指标和任务数据计算集群负载，包括：

3.根据权利要求1所述集群资源调度方法，其特征在于，所述提取所述性能指标的性能特征以及所述任务数据的任务特征，包括：

4.根据权利要求1所述集群资源调度方法，其特征在于，还包括：

5.根据权利要求4所述集群资源调度方法，其特征在于，所述性能预测模型的输入数据通过多个所述三向长短期记忆网络层中的第一前向长短期记忆网络结构进行前向处理得到第一处理结果，通过多个所述三向长短期记忆网络层中的反向长短期记忆网络结构进行反向处理得到第二处理结果，通过多个所述三向长短期记忆网络层中的第二前向长短期记忆网络结构进行前向处理得到第三处理结果，拼接所述第一处理结果、所述第二处理结果、所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹云峰，宋凯，徐国振，吴保锡，苏志远，
申请(专利权)人：苏州元脑智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：