[發明專利]一種云計算系統中的資源分配方法

在審

• 申請號: 202110323323.4
• 申請日: 2021-03-26
• 公開（公告）號: CN112948122A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 李健
• 申請（專利權）人: 北京藍耘科技股份有限公司
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種云計算系統中的資源分配方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1獲取云計算系統中的各計算節點的節點參數，所述計算節點包括物理計算節點和虛擬計算節點，所述節點參數包括各資源的剩余量；

S2根據用戶發出的任務請求獲取資源需求參數，所述資源需求參數包括所述任務請求對各資源的需求量；

S3利用神經網絡，根據所述資源需求參數以及所述節點參數作出資源分配實時決策，所述資源分配實時決策包括根據所述資源需求參數以及所述節點參數獲取各所述計算節點的匹配度，將各所述計算節點的匹配度按照從高到低排序，將所述任務請求分配給匹配度最高的所述計算節點執行。

2.根據權利要求1所述的云計算系統中的資源分配方法，其特征在于，在S3中，所述計算節點的匹配度根據各資源的子匹配度得到；獲取所述子匹配度時，首先根據資源需求參數確定各資源的權重，然后根據各資源的所述權重得到各資源的所述子匹配度。

3.根據權利要求2所述的云計算系統中的資源分配方法，其特征在于，所述計算節點的匹配度為該計算節點對應的各資源的所述子匹配度之和/或所述子匹配度的平均值。

4.根據權利要求1所述的云計算系統中的資源分配方法，其特征在于，在S1中，所述節點參數還包括運行狀態參數和總體資源參數。

5.根據權利要求1所述的云計算系統中的資源分配方法，其特征在于，在S3之前對所述神經網絡進行部署和訓練。

6.根據權利要求5所述的云計算系統中的資源分配方法，其特征在于，對所述神經網絡進行部署具體包括以下步驟：

S01將云端服務器的每個計算機進程作為一個訓練節點，所述訓練節點為中心節點或模擬執行節點，所述中心節點共有一個，所述中心節點用于收集所有的所述模擬執行節點的模擬執行結果，并以此進行所述神經網絡的參數更新，所述模擬執行節點的數量有多個，所述模擬執行節點用于對實現模擬執行；

S02在每個所述訓練節點上部署一個所述神經網絡，每個所述神經網絡包括一個策略網絡和一個評估網絡。

7.根據權利要求6所述的云計算系統中的資源分配方法，其特征在于，所述策略網絡具有四層，第一層包含一個一維卷積神經網絡和兩個全連接神經網絡；第二層包含一個融合網絡，融合網絡分別把第一層每個網絡的輸出結果展開，并拼接為一個一維向量；第三層包含一個全連接神經網絡；最后一層包含一個概率歸一化函數層，用于生成不同決策動作的執行概率。

8.根據權利要求6所述的云計算系統中的資源分配方法，其特征在于，所述評估網絡具有四層，第一層包含一個一維卷積神經網絡和兩個全連接神經網絡；第二層包含一個融合網絡，融合網絡分別把第一層每個網絡的輸出結果展開，并拼接為一個一維向量；第三層包含一個全連接神經網絡；最后一層是一個全連接神經網絡。