[發明專利]一種基于云計算的策略生成方法及云平臺

有效

• 申請號: 202210906799.5
• 申請日: 2022-07-29
• 公開（公告）號: CN115237570B
• 公開（公告）日: 2023-06-16
• 發明（設計）人: 陳魏煒
• 申請（專利權）人: 上海佑瞻智能科技有限公司
• 主分類號: G06F9/48
• 分類號: G06F9/48;G06F18/214;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 昆明合眾智信知識產權事務所 53113
• 代理人: 史凱

1.一種基于云計算的策略生成方法，應用于Pod集群中，其特征在于，所述方法包括：

在Pod集群中配置有周期運行的資源指標計算任務；

構建Pod集群智能策略生成模型；

根據所述周期運行的資源指標計算任務的計算結果，利用預設訓練方法對所述Pod集群智能策略生成模型進行訓練，得到訓練好的Pod集群智能策略生成模型；

將待執行項目信息輸入所述訓練好的Pod集群智能策略生成模型，得到所述待執行項目的策略生成方式，其中，所述策略生成方式包括動態調整新建Pod的資源分配和/或釋放所述Pod集群中資源利用率低的Pod；

其中，所述在Pod集群中配置有周期運行的資源指標計算任務之后，所述方法還包括：

通過當前運行的Pod節點數量、所述周期運行的資源指標計算任務，獲取當前運行Pod的歷史資源利用率以及所述Pod集群中可用節點的資源利用率，所述資源利用率包括內存資源利用率和CPU資源利用率的其中之一或基于權重的綜合利用率；

其中，所述構建Pod集群智能策略生成模型，包括：

利用所述當前運行Pod的歷史資源利用率以及所述Pod集群中可用節點的資源利用率，得到用于Pod集群智能策略生成的多個訓練模型；

計算所述訓練模型之間的最大均值差異，形成構建函數；

根據所述構建函數對訓練模型進行處理，得到對應的Pod集群智能策略生成模型；其中，所述根據所述周期運行的資源指標計算任務的計算結果，利用預設訓練方法對所述Pod集群智能策略生成模型進行訓練，得到訓練好的Pod集群智能策略生成模型，包括：

獲得基于所述周期運行的資源指標計算任務的計算結果的殘差函數，并輸入至所述Pod集群智能策略生成模型；

根據訓練模型輸出結果，分別計算所述當前運行Pod的歷史資源利用率以及所述Pod集群中可用節點的資源利用率的損失；

根據所述當前運行Pod的歷史資源利用率以及所述Pod集群中可用節點的資源利用率的損失，計算聯合損失，并基于所述聯合損失，優化訓練模型的參數，直至得到訓練好的Pod集群智能策略生成模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將待執行項目信息輸入所述訓練好的Pod集群智能策略生成模型，得到所述待執行項目的策略生成方式，包括：

當所述策略生成方式為動態調整新建Pod的資源分配時，所述訓練好的Pod集群智能策略生成模型通過以下方式運行：

按照HPA功能，并通過資源指標k計算得到新建Pod的數量；

計算所述Pod集群內當前運行Pod的資源指標j的平均利用率H_j，其中，所述所述n為當前運行Pod節點數量，所述M_ij為節點i上資源指標j的實際使用量，所述R_ij為節點i上資源指標j的第一分配量；

判斷所述資源指標j的平均利用率H_j是否小于Pod集群中資源指標j的使用率下限，若是，則當新建Pod時，資源指標k按照所述新建Pod的數量進行對應創建，所述資源指標j按照預設原則進行分配。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設訓練方法包括神經網絡算法。