【技术实现步骤摘要】
本申请涉及资源分配，具体而言，涉及一种多应用的资源分配方法及装置。
技术介绍
1、随着信息技术的飞速发展，现代计算环境中常需要运行多个应用程序以满足不同的业务需求。无论是云计算平台、大型数据中心还是复杂的分布式系统，资源分配的效率和合理性对于系统的整体性能至关重要。传统的资源分配方法主要是基于静态规则或简单的预测模型，这些方法无法动态地、实时地适应应用程序运行状态的变化。例如，静态规则通常是根据预先定义的应用优先级或资源需求来分配资源，缺乏对运行时动态变化的响应能力；而简单的预测模型可能只能基于历史数据进行单一维度的资源需求估计，无法精准地刻画应用运行时的复杂特征。
2、在多应用架构下，不同应用的资源需求差异巨大，且会随着运行过程中的业务负载、交互模式等因素动态变化。例如，一个视频流应用可能在视频高清播放时需要大量带宽和处理能力，而一个数据备份应用可能主要在夜间低峰时段运行且对资源需求相对稳定。如果资源分配无法精准地适应这些应用的动态特性，就会导致资源浪费或性能瓶颈。
3、因此，如何在多应用架构中实现高效、动态的...
【技术保护点】
1.一种多应用的资源分配方法，其特征在于，应用于资源管控平台中，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述配置的特征选择策略为Q-learning算法选择策略时，采用配置的特征选择策略，对不同应用数据的实时数据特征进行特征选择，得到各应用对应的实时预测特征，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述配置的特征选择策略为多智能体特征选择策略时，采用配置的特征选择策略，对不同应用数据的实时数据特征进行选择，得到各应用对应的实时预测特征，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用训练好的资源预测模...
【技术特征摘要】
1.一种多应用的资源分配方法，其特征在于，应用于资源管控平台中，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述配置的特征选择策略为q-learning算法选择策略时，采用配置的特征选择策略，对不同应用数据的实时数据特征进行特征选择，得到各应用对应的实时预测特征，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述配置的特征选择策略为多智能体特征选择策略时，采用配置的特征选择策略，对不同应用数据的实时数据特征进行选择，得到各应用对应的实时预测特征，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用训练好的资源预测模型，对各应用对应的实时特征进行资源需求的预测，得到预测结果，包括：
5.如权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁波，马志远，郑刚，于大东，
申请(专利权)人：中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心，
类型：发明
国别省市：
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