CN111967938A - 云资源推荐方法、装置、计算机设备及可读存储介质 - Google Patents

云资源推荐方法、装置、计算机设备及可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供了一种云资源推荐方法、装置、计算机设备及可读存储介质，其中，该方法包括：接收申请云服务器的请求；获取不同云服务器的成本效益值，获取用户选定的云服务器的成本效益值，云服务器的收费数据与性能指数的比值为云服务器的成本效益值；判断选定的云服务器的成本效益值是否大于所有云服务器的成本效益值中的最小值；若是，按照成本效益值由小到大的顺序依次计算当前云服务器完成用户任务所需的数量；根据完成用户任务所需当前云服务器的数量和当前云服务器的收费数据，计算成本数据；判断成本数据是否小于用户的历史成本，若是，响应请求将当前云服务器推荐给用户。该方案可以更精准地向用户推荐所需的云服务器。

Description

云资源推荐方法、装置、计算机设备及可读存储介质
技术领域
本发明涉及云资源技术领域，特别涉及一种云资源推荐方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
背景技术
用户根据自己的需求向云服务商申请资源，但是不同性能的云服务资源的收费标准是不同的。在数量庞大的云计算资源里面，用户挑选出符合要求的云服务器是十分困难的，还可能会选择失误使得挑选出的云服务器不符合要求或无法完成用户的任务，还可能浪费资源或成本，用户无法精准地选择所需的云服务器。
发明内容
本发明实施例提供了一种云资源推荐方法，以解决现有技术中用户无法精准选择云服务器的技术问题。该方法包括：
接收申请云服务器的请求；
获取不同云服务器的成本效益值，获取用户选定的云服务器的成本效益值，其中，云服务器的收费数据与性能指数的比值为云服务器的成本效益值；
判断所述选定的云服务器的成本效益值是否大于所有云服务器的成本效益值中的最小值；
若是，按照成本效益值由小到大的顺序依次计算当前云服务器完成用户任务所需的数量；
根据完成用户任务所需当前云服务器的数量和当前云服务器的收费数据，计算成本数据；
判断成本数据是否小于用户的历史成本，若是，响应所述请求，将当前云服务器推荐给用户。
本发明实施例还提供了一种云资源推荐装置，以解决现有技术中用户无法精准选择云服务器的技术问题。该装置包括：
请求接收模块，用于接收申请云服务器的请求；
数据获取模块，用于获取不同云服务器的成本效益值，获取用户选定的云服务器的成本效益值，其中，云服务器的收费数据与性能指数的比值为云服务器的成本效益值；
判断模块，用于判断所述选定的云服务器的成本效益值是否大于所有云服务器的成本效益值中的最小值；
服务器数量计算模块，用于所述选定的云服务器的成本效益值大于所有云服务器的成本效益值中的最小值时，按照成本效益值由小到大的顺序依次计算当前云服务器完成用户任务所需的数量；
成本数据计算模块，用于根据完成用户任务所需当前云服务器的数量和当前云服务器的收费数据，计算成本数据；
推荐模块，用于判断成本数据是否小于用户的历史成本，若是，响应所述请求，将当前云服务器推荐给用户。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意的云资源推荐方法，以解决现有技术中用户无法精准选择云服务器的技术问题。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述任意的云资源推荐方法的计算机程序，以解决现有技术中用户无法精准选择云服务器的技术问题。
在本发明实施例中，提出了云服务器的成本效益值的概念，该成本效益值的大小可反映出云服务器的性价比，当用户选定的云服务器的成本效益值大于所有云服务器的成本效益值中的最小值时，表明用户选定的云服务器并不是性价比最高的云服务器，此时执行向用户推荐云服务器的过程，按照成本效益值由小到大的顺序依次计算当前云服务器完成用户任务所需的数量，进而根据完成用户任务所需的数量和当前云服务器的收费数据，计算成本数据，判断成本数据是否小于用户的历史成本，若是，则响应请求将当前云服务器推荐给用户。实现了在满足用户任务需求的情况下，向用户推荐相对性价比更高的云服务器，推荐的云服务器既可以满足用户任务需求还可以避免资源或成本浪费，使得可以更精准地向用户推荐所需的云服务器，有利于提高用户体验。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。在附图中：
图1是本发明实施例提供的一种云资源推荐方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种实施上述云资源推荐方法的流程图；
图3是本发明实施例提供的一种计算机设备的结构框图；
图4是本发明实施例提供的一种云资源推荐装置的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本发明做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
在本发明实施例中，提供了一种云资源推荐方法，如图1所示，该方法包括：
步骤102：接收申请云服务器的请求；
步骤104：获取不同云服务器的成本效益值，获取用户选定的云服务器的成本效益值，其中，云服务器的收费数据与性能指数的比值为云服务器的成本效益值；
步骤106：判断所述选定的云服务器的成本效益值是否大于所有云服务器的成本效益值中的最小值；
步骤108：若是，按照成本效益值由小到大的顺序依次计算当前云服务器完成用户任务所需的数量；
步骤110：根据完成用户任务所需当前云服务器的数量和当前云服务器的收费数据，计算成本数据；
步骤112：判断成本数据是否小于用户的历史成本，若是，响应所述请求，将当前云服务器推荐给用户。
由图1所示的流程可知，在本发明实施例中，提出了云服务器的成本效益值的概念，该成本效益值的大小可反映出云服务器的性价比，当用户选定的云服务器的成本效益值大于所有云服务器的成本效益值中的最小值时，表明用户选定的云服务器并不是性价比最高的云服务器，此时执行向用户推荐云服务器的过程，按照成本效益值由小到大的顺序依次计算当前云服务器完成用户任务所需的数量，进而根据完成用户任务所需的数量和当前云服务器的收费数据，计算成本数据，判断成本数据是否小于用户的历史成本，若是，则响应请求将当前云服务器推荐给用户。实现了在满足用户任务需求的情况下，向用户推荐相对性价比更高的云服务器，推荐的云服务器既可以满足用户任务需求还可以避免资源或成本浪费，使得可以更精准地向用户推荐所需的云服务器，有利于提高用户体验。
具体实施时，为了准确、有效地实现云资源推荐，提出了成本效益值的概念，成本效益值是云服务器的收费数据与性能指数的比值，该成本效益值的大小表明了服务器的性价比，即成本效益值越小，性价比越高。
具体实施时，为了进一步体现上述成本效益值的可靠性、可信性，在本实施例中，通过以下方式在同一度量标准下来检测不同云服务器的性能指数，例如，利用不同云服务器运行同一测试程序，运行时长为对应云服务器的性能指数。
具体实施时，判断出用户选定的云服务器的成本效益值大于所有云服务器的成本效益值中的最小值时，执行云服务器推荐步骤，即确定出成本效益值小于用户选定的云服务器的成本效益值的云服务器，组成备选集合，针对备选集合中的云服务器按照成本效益值由小到大的顺序循环执行以下步骤：计算当前云服务器完成用户任务所需的数量，进而根据完成用户任务所需当前云服务器的数量和当前云服务器的收费数据，计算成本数据，再判断成本数据是否小于用户的历史成本，若是，响应请求，将当前云服务器推荐给用户；若否，排除当前云服务，按照成本效益值由小到大的顺序以下一个云服务器为当前服务器，循环以上步骤。
具体实施时，为了确保推荐的云服务器可以完成用户的任务，在本实施例中，通过以下方式计算当前云服务器完成用户任务所需的数量，例如，根据所述选定的云服务器的性能与当前云服务器的性能之间映射关系，计算当前云服务器完成用户任务所需的数量。
具体的，例如，Si表示当前服务器的性能；Sj表示选定的服务器的性能；
Figure BDA0002637535720000041
其中，Wi表示第i台当前服务器的任务量；ni表示当前服务器的总数量；ti表示第i台当前云服务器的使用时长；si表示当前服务器的性能；Wj表示选定的服务器的任务量；nj表示选定的服务器的总数量；tj表示第j台选定的云服务器的使用时长；sj表示选定的的性能。
具体实施时，为了进一步量化、简化上述云资源推荐方法，在本实施例中，可以通过以下公式来判断当前服务器是否适合推荐给用户，若当前云服务器均满足以下条件则可以将当前云服务器推荐给用户：
Figure BDA0002637535720000051
Figure BDA0002637535720000052
max(ti)≤T
其中，ci表示第i台当前云服务器的单位时间的收费数据；ti表示第i台当前云服务器的使用时长；Q表示用户的历史成本；si表示第i台当前云服务器的性能；W(BW)表示用户的总任务量；T表示用户设定的任务截止时间；n表示当前云服务器的总数量。
具体实施时，以下详细介绍实施上述云资源推荐方法的过程，如图2所示，该过程包括以下步骤：
S1：测试不同云服务器的性能指数：不同类型的云服务器的使用费用是不一样的，为了测试不同云服务器的性能指数，使用的方法是在不同的云服务器上运行相同的测试程序，以便根据不同云服务器上的运行时长来确定性能指数；
S2：根据测量的不同云服务器的性能指数和云服务商提供的不同云服务器的价格，计算不同云服务器的成本效益值，并对成本效益值排序；
S3：执行云服务器推荐算法：
a)根据成本效益值排序表，判断用户选择的云服务器成本效益值是否大于所有云服务器的成本效益值中的最小值，若是，则根据成本效益值排序表给用户推荐一个新的云服务器；
b)根据成本效益值排序表，确定出成本效益值小于用户选择的云服务器成本效益值的云服务器组成备选集合，在备选集合中按成本效益值由小到大的顺序依次计算当前云服务器完成用户任务所需的数量；
c)根据完成用户任务所需当前云服务器的数量和当前云服务器的收费数据，计算成本数据；
d)判断成本数据是否小于用户的历史成本，若是，将当前云服务器推荐给用户，若否，排除当前服务器，并继续以下一个云服务器为当前服务器执行步骤b)。
在本实施例中，提供了一种计算机设备，如图3所示，包括存储器302、处理器304及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意的云资源推荐方法。
具体的，该计算机设备可以是计算机终端、服务器或者类似的运算装置。
在本实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述任意的云资源推荐方法的计算机程序。
具体的，计算机可读存储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。计算机可读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。按照本文中的界定，计算机可读存储介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种云资源推荐装置，如下面的实施例所述。由于云资源推荐装置解决问题的原理与云资源推荐方法相似，因此云资源推荐装置的实施可以参见云资源推荐方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图4是本发明实施例的云资源推荐装置的一种结构框图，如图4所示，该装置包括：
请求接收模块402，用于接收申请云服务器的请求；
数据获取模块404，用于获取不同云服务器的成本效益值，获取用户选定的云服务器的成本效益值，其中，云服务器的收费数据与性能指数的比值为云服务器的成本效益值；
判断模块406，用于判断所述选定的云服务器的成本效益值是否大于所有云服务器的成本效益值中的最小值；
服务器数量计算模块408，用于所述选定的云服务器的成本效益值大于所有云服务器的成本效益值中的最小值时，按照成本效益值由小到大的顺序依次计算当前云服务器完成用户任务所需的数量；
成本数据计算模块410，用于根据完成用户任务所需当前云服务器的数量和当前云服务器的收费数据，计算成本数据；
推荐模块412，用于判断成本数据是否小于用户的历史成本，若是，响应所述请求，将当前云服务器推荐给用户。
在一个实施例中，还包括：
性能测试模块，用于利用不同云服务器运行同一测试程序，运行时长为对应云服务器的性能指数。
在一个实施例中，所述服务器数量计算模块，具体用于根据所述选定的云服务器的性能与当前云服务器的性能之间映射关系，计算当前云服务器完成用户任务所需的数量。
在一个实施例中，推荐给用户的当前云服务器符合以下条件：
Figure BDA0002637535720000071
Figure BDA0002637535720000072
max(ti)≤T
其中，ci表示第i台当前云服务器的单位时间的收费数据；ti表示第i台当前云服务器的使用时长；Q表示用户的历史成本；si表示第i台当前云服务器的性能；W(BW)表示用户的总任务量；T表示用户设定的任务截止时间；n表示当前云服务器的总数量。
本发明实施例实现了如下技术效果：提出了云服务器的成本效益值的概念，该成本效益值的大小可反映出云服务器的性价比，当用户选定的云服务器的成本效益值大于所有云服务器的成本效益值中的最小值时，表明用户选定的云服务器并不是性价比最高的云服务器，此时执行向用户推荐云服务器的过程，按照成本效益值由小到大的顺序依次计算当前云服务器完成用户任务所需的数量，进而根据完成用户任务所需的数量和当前云服务器的收费数据，计算成本数据，判断成本数据是否小于用户的历史成本，若是，则响应请求将当前云服务器推荐给用户。实现了在满足用户任务需求的情况下，向用户推荐相对性价比更高的云服务器，推荐的云服务器既可以满足用户任务需求还可以避免资源或成本浪费，使得可以更精准地向用户推荐所需的云服务器，有利于提高用户体验。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明实施例的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种云资源推荐方法，其特征在于，包括：
接收申请云服务器的请求；
获取不同云服务器的成本效益值，获取用户选定的云服务器的成本效益值，其中，云服务器的收费数据与性能指数的比值为云服务器的成本效益值；
判断所述选定的云服务器的成本效益值是否大于所有云服务器的成本效益值中的最小值；
若是，按照成本效益值由小到大的顺序依次计算当前云服务器完成用户任务所需的数量；
根据完成用户任务所需当前云服务器的数量和当前云服务器的收费数据，计算成本数据；
判断成本数据是否小于用户的历史成本，若是，响应所述请求，将当前云服务器推荐给用户。
2.如权利要求1所述的云资源推荐方法，其特征在于，还包括：
利用不同云服务器运行同一测试程序，运行时长为对应云服务器的性能指数。
3.如权利要求1所述的云资源推荐方法，其特征在于，计算当前云服务器完成用户任务所需的数量，包括：
根据所述选定的云服务器的性能与当前云服务器的性能之间映射关系，计算当前云服务器完成用户任务所需的数量。
4.如权利要求1至3中任一项所述的云资源推荐方法，其特征在于，推荐给用户的当前云服务器符合以下条件：
Figure FDA0002637535710000011
Figure FDA0002637535710000012
max(ti)≤T
其中，ci表示第i台当前云服务器的单位时间的收费数据；ti表示第i台当前云服务器的使用时长；Q表示用户的历史成本；si表示第i台当前云服务器的性能；W(BW)表示用户的总任务量；T表示用户设定的任务截止时间；n表示当前云服务器的总数量。
5.一种云资源推荐装置，其特征在于，包括：
请求接收模块，用于接收申请云服务器的请求；
数据获取模块，用于获取不同云服务器的成本效益值，获取用户选定的云服务器的成本效益值，其中，云服务器的收费数据与性能指数的比值为云服务器的成本效益值；
判断模块，用于判断所述选定的云服务器的成本效益值是否大于所有云服务器的成本效益值中的最小值；
服务器数量计算模块，用于所述选定的云服务器的成本效益值大于所有云服务器的成本效益值中的最小值时，按照成本效益值由小到大的顺序依次计算当前云服务器完成用户任务所需的数量；
成本数据计算模块，用于根据完成用户任务所需当前云服务器的数量和当前云服务器的收费数据，计算成本数据；
推荐模块，用于判断成本数据是否小于用户的历史成本，若是，响应所述请求，将当前云服务器推荐给用户。
6.如权利要求5所述的云资源推荐装置，其特征在于，还包括：
性能测试模块，用于利用不同云服务器运行同一测试程序，运行时长为对应云服务器的性能指数。
7.如权利要求5所述的云资源推荐装置，其特征在于，所述服务器数量计算模块，具体用于根据所述选定的云服务器的性能与当前云服务器的性能之间映射关系，计算当前云服务器完成用户任务所需的数量。
8.如权利要求5至7中任一项所述的云资源推荐装置，其特征在于，推荐给用户的当前云服务器符合以下条件：
Figure FDA0002637535710000021
Figure FDA0002637535710000022
max(ti)≤T
其中，ci表示第i台当前云服务器的单位时间的收费数据；ti表示第i台当前云服务器的使用时长；Q表示用户的历史成本；si表示第i台当前云服务器的性能；W(BW)表示用户的总任务量；T表示用户设定的任务截止时间；n表示当前云服务器的总数量。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述的云资源推荐方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至4中任一项所述的云资源推荐方法的计算机程序。
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