CN111597085A - 一种计算资源占用计算方法及装置 - Google Patents

一种计算资源占用计算方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111597085A
CN111597085A CN202010255610.1A CN202010255610A CN111597085A CN 111597085 A CN111597085 A CN 111597085A CN 202010255610 A CN202010255610 A CN 202010255610A CN 111597085 A CN111597085 A CN 111597085A
Authority
CN
China
Prior art keywords
occupancy
memory
cpu
instantaneous
recent
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010255610.1A
Other languages
English (en)
Inventor
徐鹏
王智
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing University of Posts and Telecommunications
Original Assignee
Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing University of Posts and Telecommunications filed Critical Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority to CN202010255610.1A priority Critical patent/CN111597085A/zh
Publication of CN111597085A publication Critical patent/CN111597085A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30Monitoring
    • G06F11/3003Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
    • G06F11/3024Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system component is a central processing unit [CPU]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30Monitoring
    • G06F11/3003Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored
    • G06F11/3037Monitoring arrangements specially adapted to the computing system or computing system component being monitored where the computing system component is a memory, e.g. virtual memory, cache

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

本说明书一个或多个实施例提供一种计算资源占用计算方法及装置,包括:获取最近时间段内的一组CPU瞬时占用率;获取最近时间段内的一组内存瞬时占有率;根据所述一组CPU瞬时占用率,计算近期CPU占用率评价值;根据所述一组内存瞬时占有率,计算近期内存占用率评价值;根据所述近期CPU占用率评价值和所述近期内存占用率评价值,确定近期计算资源的占用率。本实施例能够得到较为准确合理的计算资源占用率,为计算资源调度提供合理有效的参考依据。

Description

一种计算资源占用计算方法及装置
技术领域
本说明书一个或多个实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种计算资源占用计算方法及装置。
背景技术
云计算系统包括分布于不同区域的若干云服务器构成,调度平台根据各云服务器的计算资源占用情况等条件统一对各云服务器进行分配调度,准确合理的计算评价服务器的计算资源占用情况十分重要。
服务器计算资源占用情况一般通过CPU利用率和内存占用情况来评价,但是从系统获取的CPU利用率和内存占用情况通常为瞬时值,无法准确反映近期计算资源占用情况。
发明内容
有鉴于此,本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种计算资源占用计算方法及装置,能够得到较为准确合理的计算资源占用率。
基于上述目的,本说明书一个或多个实施例提供了一种计算资源占用计算方法,包括:
获取最近时间段内的一组CPU瞬时占用率;
获取最近时间段内的一组内存瞬时占有率;
根据所述一组CPU瞬时占用率,计算近期CPU占用率评价值;
根据所述一组内存瞬时占有率,计算近期内存占用率评价值;
根据所述近期CPU占用率评价值和所述近期内存占用率评价值,确定近期计算资源的占用率。
可选的,获取最近时间段内的一组CPU瞬时占用率,包括:
定时通过系统命令获取当前的CPU瞬时占用率,保留距离当前时间最近的一定时间段内所记录的一组CPU瞬时占用率。
可选的,获取最近时间段内的一组内存瞬时占有率,包括:
利用特定的系统命令获取内存总量mt、空闲内存量mf、缓存占用的内存量mc和缓冲区占用的内存量mb,计算内存瞬时占用率um
Figure BDA0002437197140000021
保留距离当前时间最近的一段时间内所记录的一组内存瞬时占用率。
可选的,根据所述一组CPU瞬时占用率,计算近期CPU占用率评价值,包括:
根据所述一组CPU瞬时占用率,和预设的与所述一组CPU瞬时占用率对应的一组CPU均值滤波权值,利用均值滤波法计算所述近期CPU占用率评价值。
可选的,利用均值滤波法计算所述近期CPU占用率评价值,计算公式为:
Figure BDA0002437197140000022
其中,
Figure BDA0002437197140000023
为近期CPU占用率评价值,ucpu为CPU瞬时占用率向量,wcpu为CPU均值滤波权值向量。
可选的,根据所述一组内存瞬时占有率,计算近期内存占用率评价值,包括:
根据所述一组内存瞬时占用率,和预设的与所述一组内存瞬时占用率对应的一组内存均值滤波权值,利用均值滤波法计算所述近期内存占用率评价值。
可选的,利用均值滤波法计算所述近期内存占用率评价值,计算公式为:
Figure BDA0002437197140000024
其中,
Figure BDA0002437197140000025
为近期内存占用率评价值,um为内存瞬时占用率向量,wm为内存均值滤波权值向量。
可选的,根据所述近期CPU占用率评价值和所述近期内存占用率评价值,确定近期计算资源的占用率,包括:
将所述近期CPU占用率评价值和所述近期内存占用率评价值中较大的一个作为所述近期计算资源占用率。
可选的,获取最近时间段内的一组CPU瞬时占用率,包括:每隔1秒获取一次当前的CPU瞬时占用率,保留距离当前时间最近的一分钟之内所记录的六十个CPU瞬时占用率;
获取最近时间段内的一组内存瞬时占有率,包括:每隔10秒获取一次当前的内存瞬时占用率,保留距离当前时间最近的一分钟之内所记录的六个内存瞬时占用率。
本说明书还提供一种计算资源占用计算装置,包括:
获取模块,用于获取最近时间段内的一组CPU瞬时占用率,以及获取最近时间段内的一组内存瞬时占有率;
计算模块,用于根据所述一组CPU瞬时占用率,计算近期CPU占用率评价值,以及根据所述一组内存瞬时占有率,计算近期内存占用率评价值;
确定模块,用于根据所述近期CPU占用率评价值和所述近期内存占用率评价值,确定近期计算资源的占用率。
从上面所述可以看出,本说明书一个或多个实施例提供的计算资源占用计算方法及装置,包括:获取最近时间段内的一组CPU瞬时占用率,获取最近时间段内的一组内存瞬时占有率,根据一组CPU瞬时占用率,计算近期CPU占用率评价值,根据一组内存瞬时占有率,计算近期内存占用率评价值,根据近期CPU占用率评价值和近期内存占用率评价值,确定近期计算资源的占用率。本实施例的方法及装置能够得到较为准确合理的计算资源占用率,为计算资源调度提供合理有效的参考依据。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书一个或多个实施例的方法流程示意图;
图2为本说明书一个或多个实施例的装置结构框图;
图3为本说明书一个或多个实施例的电子设备的结构框图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本公开进一步详细说明。
需要说明的是,除非另外定义,本说明书一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书一个或多个实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性,而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同,而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接,而是可以包括电性的连接,不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系,当被描述对象的绝对位置改变后,则该相对位置关系也可能相应地改变。
如图1所示,本说明书一个或多个实施例提供的计算资源占用计算方法,包括:
S101:获取最近时间段内的一组CPU瞬时占用率;
本实施例中,可通过系统命令获取CPU瞬时占用率,定时通过系统命令获取当前的CPU瞬时占用率,记录当前时间点及对应的CPU瞬时占用率,保留距离当前时间最近的一定时间段内所记录的一组CPU瞬时占用率。例如,每隔1秒获取一次当前的CPU瞬时占用率,保留距离当前时间最近的一分钟之内所记录的六十个CPU瞬时占用率,用于后续数据处理。可选的,可通过top命令获取当前的CPU瞬时占用率。
S102:获取最近时间段内的一组内存瞬时占有率;
本实施例中,可通过系统命令获取内存瞬时占用率,定时通过系统命令获取当前的内存瞬时占用率,记录当前时间点及对应的内存瞬时占用率,保留距离当前时间最近的一定时间段内所记录的一组内存瞬时占用率。例如,每隔10秒获取一次当前的内存瞬时占用率,保留距离当前时间最近的一分钟之内所记录的六个内存瞬时占用率,用于后续数据处理。
S103:根据一组CPU瞬时占用率,计算近期CPU占用率评价值;
本实施例中,根据获取的最近时间段内的一组CPU瞬时占用率,和预设的与一组CPU瞬时占用率对应的一组CPU均值滤波权值,利用均值滤波法计算近期CPU占用率评价值。
S104:根据一组内存瞬时占有率,计算近期内存占用率评价值;
本实施例中,根据获取的最近时间段内的一组内存瞬时占用率,和预设的与一组内存瞬时占用率对应的一组内存均值滤波权值,利用均值滤波法计算近期内存占用率评价值。
S105:根据近期CPU占用率评价值和近期内存占用率评价值,确定近期计算资源的占用率。
本实施例中,通过采集获取最近时间段内的一组CPU瞬时占用率和一组内存瞬时占用率,根据获取的一组CPU瞬时占用率计算得到近期CPU占用率评价值,根据获取的一组内存瞬时占用率计算得到近期内存占用率评价值,之后,根据近期CPU占用率评价值和近期内存占用率评价值,确定近期计算资源的占用率。本实施例中,通过最近时间段内的CPU瞬时占用率和内存瞬时占用率,计算确定最近时间段内的计算资源的占用率,能够较为准确合理的评价计算资源的占用情况,为计算资源的调度分配提供参考依据。
以下结合实施例对本说明书的计算资源占用计算方法进行进一步详细的说明。
一些实施例中,利用特定的系统命令定时获取CPU瞬时占用率,保留距离当前时间最近的n个CPU瞬时占用率,得到最近时间段内的一组CPU瞬时占用率,向量表示为Ucpu T={ucpu1,ucpu2,ucpu3,……,ucpun},ucpun为距离当前时间最近一次获取的CPU瞬时占用率。
预设CPU均值滤波权值向量Wcpu T={1,2,3……,n},按照时间顺序,各CPU均值滤波权值分别与各CPU瞬时占用率对应,距离当前时间越近,CPU均值滤波权值越大。
根据CPU瞬时占用率向量和CPU均值滤波权值向量,计算近期CPU占用率评价值,计算公式为:
Figure BDA0002437197140000061
对于内存瞬时占用率,利用特定的系统命令获取内存总量mt,空闲内存量mf、缓存占用的内存量mc和缓冲区占用的内存量mb,根据获取的内存总量、空闲内存量、缓存占用的内存量、缓冲区占用的内存量,计算内存瞬时占用率um
Figure BDA0002437197140000062
保留距离当前时间最近的p个内存瞬时占用率,得到最近时间段内的一组内存瞬时占用率,向量表示为Um T={um1,um2,um3,……,ump},ump为距离当前时间最近一次获取的内存瞬时占用率。
预设内存均值滤波权值向量Wm T={1,2,3,……,p},按照时间顺序,各内存均值滤波权值分别与各CPU瞬时占用率对应,距离当前时间越近,内存均值滤波权值越大。
根据内存占用率向量和内存均值滤波权值向量,计算近期内存占用率评价值,计算公式为:
Figure BDA0002437197140000063
根据近期CPU占用率评价值和近期内存占用率评价值,确定计算资源占用率ur
Figure BDA0002437197140000064
即,将近期CPU占用率评价值和近期内存占用率评价值中较大的一个作为近期计算资源占用率。
需要说明的是,本说明书一个或多个实施例的方法可以由单个设备执行,例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下,由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下,这多台设备中的一台设备可以只执行本说明书一个或多个实施例的方法中的某一个或多个步骤,这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
如图2所示,本说明书实施例还提供一种计算资源占用计算装置,包括:
获取模块,用于获取最近时间段内的一组CPU瞬时占用率,以及获取最近时间段内的一组内存瞬时占有率;
计算模块,用于根据一组CPU瞬时占用率,计算近期CPU占用率评价值,以及根据一组内存瞬时占有率,计算近期内存占用率评价值;
确定模块,用于根据近期CPU占用率评价值和近期内存占用率评价值,确定近期计算资源的占用率。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然,在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
上述实施例的装置用于实现前述实施例中相应的方法,并且具有相应的方法实施例的有益效果,在此不再赘述。
图3示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图,该设备可以包括:处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit,中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现,用于执行相关程序,以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory,只读存储器)、RAM(Random AccessMemory,随机存取存储器)、静态存储设备,动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序,在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时,相关的程序代码保存在存储器1020中,并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块,以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出),也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等,输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出),以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信,也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路,在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是,尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050,但是在具体实施过程中,该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外,本领域的技术人员可以理解的是,上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件,而不必包含图中所示的全部组件。
本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。
所属领域的普通技术人员应当理解:以上任何实施例的讨论仅为示例性的,并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子;在本公开的思路下,以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合,步骤可以以任意顺序实现,并存在如上所述的本说明书一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化,为了简明它们没有在细节中提供。
另外,为简化说明和讨论,并且为了不会使本说明书一个或多个实施例难以理解,在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外,可以以框图的形式示出装置,以便避免使本说明书一个或多个实施例难以理解,并且这也考虑了以下事实,即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本说明书一个或多个实施例的平台的(即,这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如,电路)以描述本公开的示例性实施例的情况下,对本领域技术人员来说显而易见的是,可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本说明书一个或多个实施例。因此,这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本公开的具体实施例对本公开进行了描述,但是根据前面的描述,这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如,其它存储器架构(例如,动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
本说明书一个或多个实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此,凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内,所做的任何省略、修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种计算资源占用计算方法,其特征在于,包括:
获取最近时间段内的一组CPU瞬时占用率;
获取最近时间段内的一组内存瞬时占有率;
根据所述一组CPU瞬时占用率,计算近期CPU占用率评价值;
根据所述一组内存瞬时占有率,计算近期内存占用率评价值;
根据所述近期CPU占用率评价值和所述近期内存占用率评价值,确定近期计算资源的占用率。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取最近时间段内的一组CPU瞬时占用率,包括:
定时通过系统命令获取当前的CPU瞬时占用率,保留距离当前时间最近的一定时间段内所记录的一组CPU瞬时占用率。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取最近时间段内的一组内存瞬时占有率,包括:
利用特定的系统命令获取内存总量mt、空闲内存量mf、缓存占用的内存量mc和缓冲区占用的内存量mb,计算内存瞬时占用率um
Figure FDA0002437197130000011
保留距离当前时间最近的一段时间内所记录的一组内存瞬时占用率。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述一组CPU瞬时占用率,计算近期CPU占用率评价值,包括:
根据所述一组CPU瞬时占用率,和预设的与所述一组CPU瞬时占用率对应的一组CPU均值滤波权值,利用均值滤波法计算所述近期CPU占用率评价值。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,利用均值滤波法计算所述近期CPU占用率评价值,计算公式为:
Figure FDA0002437197130000012
其中,
Figure FDA0002437197130000013
为近期CPU占用率评价值,ucpu为CPU瞬时占用率向量,wcpu为CPU均值滤波权值向量。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述一组内存瞬时占有率,计算近期内存占用率评价值,包括:
根据所述一组内存瞬时占用率,和预设的与所述一组内存瞬时占用率对应的一组内存均值滤波权值,利用均值滤波法计算所述近期内存占用率评价值。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,利用均值滤波法计算所述近期内存占用率评价值,计算公式为:
Figure FDA0002437197130000021
其中,
Figure FDA0002437197130000022
为近期内存占用率评价值,um为内存瞬时占用率向量,wm为内存均值滤波权值向量。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述近期CPU占用率评价值和所述近期内存占用率评价值,确定近期计算资源的占用率,包括:
将所述近期CPU占用率评价值和所述近期内存占用率评价值中较大的一个作为所述近期计算资源占用率。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取最近时间段内的一组CPU瞬时占用率,包括:每隔1秒获取一次当前的CPU瞬时占用率,保留距离当前时间最近的一分钟之内所记录的六十个CPU瞬时占用率;
获取最近时间段内的一组内存瞬时占有率,包括:每隔10秒获取一次当前的内存瞬时占用率,保留距离当前时间最近的一分钟之内所记录的六个内存瞬时占用率。
10.一种计算资源占用计算装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取最近时间段内的一组CPU瞬时占用率,以及获取最近时间段内的一组内存瞬时占有率;
计算模块,用于根据所述一组CPU瞬时占用率,计算近期CPU占用率评价值,以及根据所述一组内存瞬时占有率,计算近期内存占用率评价值;
确定模块,用于根据所述近期CPU占用率评价值和所述近期内存占用率评价值,确定近期计算资源的占用率。
CN202010255610.1A 2020-04-02 2020-04-02 一种计算资源占用计算方法及装置 Pending CN111597085A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010255610.1A CN111597085A (zh) 2020-04-02 2020-04-02 一种计算资源占用计算方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010255610.1A CN111597085A (zh) 2020-04-02 2020-04-02 一种计算资源占用计算方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111597085A true CN111597085A (zh) 2020-08-28

Family

ID=72185453

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010255610.1A Pending CN111597085A (zh) 2020-04-02 2020-04-02 一种计算资源占用计算方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111597085A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112416793A (zh) * 2020-12-01 2021-02-26 新华三人工智能科技有限公司 一种内存泄漏检测方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108280007A (zh) * 2017-01-05 2018-07-13 中国移动通信集团福建有限公司 一种用于评估设备资源利用率的方法和装置
CN108446176A (zh) * 2018-02-07 2018-08-24 平安普惠企业管理有限公司 一种任务分配方法、计算机可读存储介质及终端设备
CN108733493A (zh) * 2018-05-25 2018-11-02 北京车和家信息技术有限公司 资源利用率的计算方法、计算装置及计算机可读存储介质
CN109947558A (zh) * 2018-12-28 2019-06-28 江苏方天电力技术有限公司 主机资源利用率计算方法和资源调度方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108280007A (zh) * 2017-01-05 2018-07-13 中国移动通信集团福建有限公司 一种用于评估设备资源利用率的方法和装置
CN108446176A (zh) * 2018-02-07 2018-08-24 平安普惠企业管理有限公司 一种任务分配方法、计算机可读存储介质及终端设备
CN108733493A (zh) * 2018-05-25 2018-11-02 北京车和家信息技术有限公司 资源利用率的计算方法、计算装置及计算机可读存储介质
CN109947558A (zh) * 2018-12-28 2019-06-28 江苏方天电力技术有限公司 主机资源利用率计算方法和资源调度方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王乐: "《数据流上频繁模式和高效用模式挖掘》", 31 December 2014 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112416793A (zh) * 2020-12-01 2021-02-26 新华三人工智能科技有限公司 一种内存泄漏检测方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9413680B1 (en) Multi-tenant throttling approaches
US11112908B2 (en) Method of determining whether touch data valid, and device and storage medium for the same
CN112491581A (zh) 一种服务性能监控管理方法及装置
CN110020383B (zh) 一种页面数据请求处理方法及装置
US8336058B1 (en) Balancing a load on a multiple consumer queue
CN111126594A (zh) 基于边缘计算的神经网络模型动态切分方法及装置
CN108196995A (zh) 一种确定处理任务平均时长的方法及设备
CN111597085A (zh) 一种计算资源占用计算方法及装置
CN111798263A (zh) 一种交易趋势的预测方法和装置
CN112333294A (zh) 日志归并方法、装置、介质和设备
CN111612158A (zh) 模型部署方法、装置、设备和存储介质
CN110557339B (zh) 一种流量规划方法、装置、计算机设备、存储介质
CN110851327A (zh) 硬件状态信息获取方法、装置、终端及可读存储介质
CN113642638A (zh) 容量调整方法、模型的训练方法、装置、设备、存储介质
CN112437079B (zh) 一种内网访问方法及装置
CN114942833A (zh) 定时任务资源动态调度方法及相关装置
CN109345300B (zh) 数据统计方法及装置
CN109901925B (zh) 一种任务处理方法及系统
CN110874268B (zh) 数据处理方法、装置和设备
CN112000658A (zh) 一种生成凭证的方法、装置、电子设备及存储介质
KR20200077391A (ko) 클라우드 환경 내에서 가상 머신을 위한 마이그레이션을 수행하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법
CN110502551A (zh) 数据读写方法、系统及架构组件
CN116886450B (zh) 多渠道数字化身份认证方法及系统
CN110032488B (zh) 集群中特定节点的监控系统、方法、装置及业务服务器
CN112039714B (zh) 基于sla最小化跨站点数据分析成本的方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200828