[發明專利]一種動態資源分區方法有效
| 申請號: | 202011384022.4 | 申請日: | 2020-12-01 |
| 公開(公告)號: | CN112506652B | 公開(公告)日: | 2023-10-20 |
| 發明(設計)人: | 吳嘉澍;王洋;李敏;張錦霞;須成忠 | 申請(專利權)人: | 中國科學院深圳先進技術研究院 |
| 主分類號: | G06F9/50 | 分類號: | G06F9/50;G06N20/00 |
| 代理公司: | 北京市誠輝律師事務所 11430 | 代理人: | 耿慧敏 |
| 地址: | 518055 廣東省深圳*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 動態 資源 分區 方法 | ||
1.一種動態資源分區方法,包括以下步驟:
利用樣本數據集預訓練分區數決策模型,該樣本數據集表征多種場景數據特征與對應的并發性能最優進程分區數之間的關聯關系;
在滿足設定觸發條件的情況下,使用所述預訓練的分區數決策模型預測當前場景的最優分區數;
對于在線形式到達的進程,根據獲得的當前場景的最優分區數和每個進程的資源使用特征通過無監督聚類算法對其進行聚類分區,獲得進程聚類分區策略,該進程聚類分區策略用于指示進程所述的分區;
根據獲得的進程聚類分區策略對資源按需進行分區。
2.根據權利要求1所述的動態資源分區方法,其中,在滿足設定觸發條件的情況下,使用所述預訓練的分區數決策模型預測當前場景的最優分區數包括:
當固定的時間間隔完成或是有新進程到達時,觸發預測當前場景的最優分區數;
如果本次預測的最優分區數較上次的預測發生改變,則聚類算法重新初始化。
3.根據權利要求1所述的動態資源分區方法,其中,所述聚類算法是BIRCH并輸出每個進程所屬的分區號。
4.根據權利要求1所述的動態資源分區方法,其中,所述分區數決策模型是多元多項式回歸模型。
5.根據權利要求1所述的動態資源分區方法,其中,所述多種場景數據特征包括正在運行的進程數、各資源的占用量和各資源的可用量中的一項或多項。
6.根據權利要求1所述的動態資源分區方法,其中,所述根據獲得的進程聚類分區策略對資源按需進行分區包括:計算各個系統資源在每個分區中所有屬于該分區的進程的該資源的需求總量,并將該系統資源按照比例分區。
7.根據權利要求1所述的動態資源分區方法,其中,對于某一進程j的資源使用特征包括:當前進程j所持有的資源i的數量、當前進程j所申請的資源i的數量、當前進程j中正在運行的線程數、當前進程j中正在等待資源分配并將開始運行的線程數、當前進程j中正在等待的線程數、當前進程j中正在等待的線程對資源i的需求總量中的一項或多項。
8.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其中,該程序被處理器執行時實現根據權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。
9.一種計算機設備,包括存儲器和處理器,在所述存儲器上存儲有能夠在處理器上運行的計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述程序時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
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