CN112286623A - 一种信息处理方法及装置、存储介质 - Google Patents
一种信息处理方法及装置、存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112286623A CN112286623A CN201910673177.0A CN201910673177A CN112286623A CN 112286623 A CN112286623 A CN 112286623A CN 201910673177 A CN201910673177 A CN 201910673177A CN 112286623 A CN112286623 A CN 112286623A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- resource
- virtual machine
- weight
- type
- preset
- 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.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
- G06F9/455—Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
- G06F9/45533—Hypervisors; Virtual machine monitors
- G06F9/45558—Hypervisor-specific management and integration aspects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
- G06F9/455—Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
- G06F9/45533—Hypervisors; Virtual machine monitors
- G06F9/45558—Hypervisor-specific management and integration aspects
- G06F2009/45562—Creating, deleting, cloning virtual machine instances
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
- G06F9/455—Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
- G06F9/45533—Hypervisors; Virtual machine monitors
- G06F9/45558—Hypervisor-specific management and integration aspects
- G06F2009/45595—Network integration; Enabling network access in virtual machine instances
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Stored Programmes (AREA)
Abstract
本发明实施例公开了一种信息处理方法及装置、存储介质,该方法包括:当接收针对至少一个计算节点的虚拟机创建指令时,响应于虚拟机创建指令,判断虚拟机创建指令是否包括预设虚拟机组策略;当虚拟机创建指令包括预设虚拟机组策略时,针对至少一个计算节点中每个计算节点,根据虚拟机创建指令、预设资源数据库和预设权重计算模型,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重;根据至少一种资源类型、以及预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定预设虚拟机组策略对应的策略权重系数;根据策略权重系数、以及至少一个资源权重,得到每个计算节点的总权重;从至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点。该方案降低了计算节点的占用率。
Description
技术领域
本发明涉及云计算领域,尤其涉及一种信息处理方法及装置、存储介质。
背景技术
目前,云平台通过对网络、存储和计算等一系列虚拟资源进行统一管理,可满足各种资源大小的使用需求,以云平台openstack为例,由openstack中的计算组织控制器nova实现资源的管理和调度、以及虚拟机的生命周期管理;例如,在接收到创建虚拟机的请求时,nova从云平台的所有计算节点中选择用于创建每一个虚拟机的目标计算节点,首先,nova根据所有计算节点的至少一种资源类型中每种资源类型的资源使用情况,确定每个计算节点的每种资源类型对应的资源权重,进而得到每个计算节点的所有资源类型对应的总权重;选择总权重最大的计算节点作为目标计算节点,总权重越大表示计算节点的当前可用资源越多,也就是说,在当前可用资源最多的目标计算节点上创建每一个虚拟机,而在创建每一个虚拟机后目标计算节点的可用资源减少,下一次可用资源最多的计算节点发生变化,如此,将虚拟机分配到多个不同的计算节点上。
然而,由于上述创建方法将虚拟机分配到多个不同的计算节点上,增加了计算节点的使用个数,增加了计算节点的占用率。
发明内容
本发明实施例提出一种信息处理方法及装置、存储介质,旨在降低计算节点的占用率。
本发明的技术方案是这样实现的:
本发明实施例提供了一种信息处理方法,所述方法包括:
当接收针对至少一个计算节点的虚拟机创建指令时,响应于所述虚拟机创建指令,判断所述虚拟机创建指令是否包括预设虚拟机组策略;
当所述虚拟机创建指令包括所述预设虚拟机组策略时,针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述虚拟机创建指令、预设资源数据库和预设权重计算模型,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重;所述预设权重计算模型表征资源数据和资源权重的对应关系;所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重包括:虚拟机组对应的虚拟机组权重;
根据所述至少一种资源类型、以及预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定所述预设虚拟机组策略对应的策略权重系数;
根据所述策略权重系数、以及所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,得到所述每个计算节点的总权重;所述策略权重系数使得所述虚拟机组权重最大对应所述总权重最大;
从所述至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点,在所述目标计算节点上创建虚拟机。
上述方案中,所述根据所述至少一种资源类型、以及预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定所述预设虚拟机组策略对应的策略权重系数,包括:
统计所述至少一种资源类型对应的资源类型总个数;
根据所述资源类型总个数、以及所述预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定所述预设虚拟机组策略对应的策略权重系数。
上述方案中,所述根据所述资源类型总个数、以及所述预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定所述预设虚拟机组策略对应的策略权重系数,包括:
从所述预设策略类型和策略权重系数的对应关系中,确定所述预设虚拟机组策略对应的初始策略权重系数;
根据所述资源类型总个数和所述初始策略权重系数,得到所述策略权重系数;所述策略权重系数的绝对值大于所述初始策略权重系数的绝对值。
上述方案中,所述根据所述资源类型总个数和所述初始策略权重系数,得到所述策略权重系数,包括:
将所述资源类型总个数和所述初始策略权重系数相乘,得到所述策略权重系数。
上述方案中,所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重还包括:至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重;
所述根据所述策略权重系数、以及所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,得到所述每个计算节点对应的总权重,包括:
根据所述策略权重系数、以及所述虚拟机组对应的虚拟机组权重,得到所述虚拟机组对应的修改虚拟机组权重;
对所述修改虚拟机组权重、以及所述至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重进行求和,得到所述每个计算节点对应的总权重。
上述方案中,在所述判断所述虚拟机创建指令是否包括预设虚拟机组策略之后,所述方法还包括:
当所述虚拟机创建指令不包括所述预设虚拟机组策略时,确定所述虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式;
当所述虚拟机创建模式属于集中创建模式时,针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述预设资源数据库和所述预设权重计算模型,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重;
根据所述至少一个资源权重,得到所述每个计算节点对应的初始总权重;
对所述每个计算节点对应的初始总权重取负数,得到所述每个计算节点对应的总权重;
从所述至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点,在所述目标计算节点上创建虚拟机。
上述方案中,所述虚拟机创建指令包括硬件类型权重系数;所述虚拟机创建模式包括所述集中创建模式或分布创建模式;
所述确定所述虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式,包括:
从所述虚拟机创建指令中获取所述硬件类型权重系数;
当所述硬件类型权重系数为负数时,将所述集中创建模式作为所述虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式。
上述方案中,所述针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述虚拟机创建指令、预设资源数据库和预设权重计算模型,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,包括:
针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述虚拟机创建指令和所述预设资源数据库,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源数据;
根据所述预设权重计算模型和所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据,确定所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重。
上述方案中,所述虚拟机创建指令包括目标虚拟机组;所述至少一种资源类型包括至少一种硬件类型资源和虚拟机组;
所述针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述虚拟机创建指令和所述预设资源数据库,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源数据,包括:
针对所述每个计算节点,从所述预设资源数据库中确定虚拟机组对应的目标虚拟机的个数;所述目标虚拟机属于所述目标虚拟机组;
针对所述每个计算节点,从所述预设资源数据库中确定至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据;
将所述虚拟机组对应的目标虚拟机的个数、以及所述至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据,作为所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据。
上述方案中,所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据包括:所述至少一种资源类型中每种资源类型对应的一个资源数据;
所述根据所述预设权重计算模型和所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据,确定所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,包括:
根据所述每种资源类型对应的一个资源数据,得到所述至少一个计算节点的每种资源类型对应的总资源数据;
从所述每种资源类型对应的总资源数据中,确定所述至少一个计算节点的每种资源类型对应的最大值和最小值;
根据所述预设权重计算模型、所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据、以及所述每种资源类型对应的最大值和最小值,得到所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重。
本发明实施例提供了一种信息处理装置,所述装置包括:获取单元、计算单元和选择单元;其中,
所述获取单元,用于当接收针对至少一个计算节点的虚拟机创建指令时,响应于所述虚拟机创建指令,判断所述虚拟机创建指令是否包括预设虚拟机组策略;
所述计算单元,用于当所述虚拟机创建指令包括所述预设虚拟机组策略时,针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述虚拟机创建指令、预设资源数据库和预设权重计算模型,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重;所述预设权重计算模型表征资源数据和资源权重的对应关系;所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重包括:虚拟机组对应的虚拟机组权重;
所述获取单元,还用于根据所述至少一种资源类型、以及预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定所述预设虚拟机组策略对应的策略权重系数;
所述计算单元,还用于根据所述策略权重系数、以及所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,得到所述每个计算节点的总权重;所述策略权重系数使得所述虚拟机组权重最大对应所述总权重最大;
所述选择单元,用于从所述至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点,在所述目标计算节点上创建虚拟机。
上述方案中,所述获取单元,具体用于统计所述至少一种资源类型对应的资源类型总个数;以及根据所述资源类型总个数、以及所述预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定所述预设虚拟机组策略对应的策略权重系数。
上述方案中,所述获取单元,具体用于从所述预设策略类型和策略权重系数的对应关系中,确定所述预设虚拟机组策略对应的初始策略权重系数;以及根据所述资源类型总个数和所述初始策略权重系数,得到所述策略权重系数;所述策略权重系数的绝对值大于所述初始策略权重系数的绝对值。
上述方案中,所述获取单元,具体用于将所述资源类型总个数和所述初始策略权重系数相乘,得到所述策略权重系数。
上述方案中,所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重还包括:至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重;
所述计算单元,具体用于根据所述策略权重系数、以及所述虚拟机组对应的虚拟机组权重,得到所述虚拟机组对应的修改虚拟机组权重;以及对所述修改虚拟机组权重、以及所述至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重进行求和,得到所述每个计算节点对应的总权重。
上述方案中,所述获取单元,还用于在所述判断所述虚拟机创建指令是否包括预设虚拟机组策略之后,当所述虚拟机创建指令不包括所述预设虚拟机组策略时,确定所述虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式;
所述计算单元,还用于当所述虚拟机创建模式属于集中创建模式时,针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述预设资源数据库和所述预设权重计算模型,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重;及根据所述至少一个资源权重,得到所述每个计算节点对应的初始总权重;以及对所述每个计算节点对应的初始总权重取负数,得到所述每个计算节点对应的总权重;
所述选择单元,还用于从所述至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点,在所述目标计算节点上创建虚拟机。
上述方案中,所述虚拟机创建指令包括硬件类型权重系数;所述虚拟机创建模式包括所述集中创建模式或分布创建模式;
所述获取单元,具体用于从所述虚拟机创建指令中获取所述硬件类型权重系数;以及当所述硬件类型权重系数为负数时,将所述集中创建模式作为所述虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式。
上述方案中,所述计算单元,具体用于针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述虚拟机创建指令和所述预设资源数据库,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源数据;以及根据所述预设权重计算模型和所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据,确定所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重。
上述方案中,所述虚拟机创建指令包括目标虚拟机组;所述至少一种资源类型包括至少一种硬件类型资源和虚拟机组;
所述计算单元,具体用于针对所述每个计算节点,从所述预设资源数据库中确定虚拟机组对应的目标虚拟机的个数;所述目标虚拟机属于所述目标虚拟机组;及针对所述每个计算节点,从所述预设资源数据库中确定至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据;以及将所述虚拟机组对应的目标虚拟机的个数、以及所述至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据,作为所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据。
上述方案中,所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据包括:所述至少一种资源类型中每种资源类型对应的一个资源数据;
所述计算单元,具体用于根据所述每种资源类型对应的一个资源数据,得到所述至少一个计算节点的每种资源类型对应的总资源数据;及从所述每种资源类型对应的总资源数据中,确定所述至少一个计算节点的每种资源类型对应的最大值和最小值;以及根据所述预设权重计算模型、所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据、以及所述每种资源类型对应的最大值和最小值,得到所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重。
本发明实施例提供了一种信息处理装置,所述装置包括:处理器、存储器和通信总线,所述存储器通过所述通信总线与所述处理器进行通信,所述存储器存储所述处理器可执行的一个或者多个程序,当所述一个或者多个程序被执行时,通过所述处理器执行如上述任一项信息处理方法的步骤。
本发明实施例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程序,当所述程序被至少一个处理器执行时,实现如上述任一项信息处理方法的步骤。
本发明实施例提供一种信息处理方法及装置、存储介质,采用上述技术实现方案,当虚拟机创建指令包括预设虚拟机组策略时,确定策略权重系数和至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,再根据策略权重系数和至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,得到每个计算节点的总权重,从至少一个计算节点中选出总权重最大的目标计算节点;由于策略权重系数使得虚拟机组权重最大对应总权重最大,目标计算节点就是虚拟机组权重最大的计算节点,也就是说,目标计算节点的选取取决于虚拟机组权重,目标计算节点的选取也符合与虚拟机组对应的预设虚拟机组策略,那么,利用将虚拟机尽可能创建到同一个计算节点的预设虚拟机组策略,就能够减少计算节点的使用个数,进而降低计算节点的占用率。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种计算组织控制器nova的结构示意图;
图2为本发明实施例提供的一种信息处理方法的流程图一;
图3为本发明实施例提供的一种信息处理方法的流程图二;
图4为本发明实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图一;
图5为本发明实施例提供的一种信息处理装置的结构示意图二。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
在后续的描述中,使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明,其本身没有特定的意义。因此,“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
如图1所示,其为实现本发明各个实施例的计算组织控制器nova的结构示意图,nova1包括:应用程序编程接口(API,Application Programming Interface)服务器11(nova-api)、消息队列12(RabbitMQ)、数据库访问代理13(nova-conductor)、调度器14(nova-scheduler)和运算工作站15(nova-compute);其中,nova1通过API服务器11来对外提供处理接口,API服务器11提供了云平台与外界交互的API接口;消息队列12记录信息顺序的列表;数据库访问代理13代替某些不允许直接访问数据库的服务去访问数据库;调度器14根据调度策略选择虚拟机示例的落点;运算工作站15管理虚拟机实例的整个生命周期,通过消息队列12接收请求并对虚拟机实例执行所请求的操作。
示例性地,以nova1创建虚拟机为例,用户向API服务器11发送一个创建虚拟机的请求,API服务器11将创建虚拟机的请求发送到消息队列12中;数据库访问代理13从消息队列12中获取待创建的虚拟机的实例信息;调度器14从预设资源数据库中获取所有计算节点的资源使用情况,将所有计算节点中没有可用资源的计算节点进行删除,得到存在可用资源的计算节点,再根据预设调度策略和计算节点的资源使用情况,从存在可用资源的计算节点中选择目标计算节点,并返回给消息队列12,预设调度策略为将可用资源最多的计算节点作为目标计算节点;运算工作站15从消息队列12中获取目标计算节点,并在目标计算节点上创建虚拟机。
需要说明的是,任意一个计算节点定时向运算工作站15上报资源使用情况,或者,当任意一个计算节点上发生虚拟机的创建、迁移或删除时,向运算工作站15上报资源使用情况;运算工作站15将计算节点的资源使用情况,存储至预设资源数据库中,以使得调度器14从预设资源数据库中获取资源使用情况,作为选择目标计算节点的依据;其中,计算节点的至少一种资源类型包括至少一种硬件类型资源,至少一种硬件类型资源包括CPU、内存、磁盘、io负载和网络等。
在本发明实施例中,调度器14从所有计算节点中确定存在可用资源的至少一个计算节点;当接收到针对至少一个计算节点的虚拟机创建指令时,响应于虚拟机创建指令,针对至少一个计算节点中每个计算节点,从预设资源数据库中获取每个计算节点的至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据,至少一个硬件类型资源数据包括:CPU资源数据、内存资源数据、磁盘资源数据、io负载资源数据和网络资源数据;根据至少一个计算节点的所有CPU资源数据、以及每个计算节点的CPU资源数据,得到每个计算节点的CPU资源权重,同理,得到每个计算节点的内存资源权重、磁盘资源权重、io负载资源权重和网络资源权重;对每个计算节点的CPU资源权重、内存资源权重、磁盘资源权重、io负载资源权重和网络资源权重进行求和,得到每个计算节点的总权重;按照预设调度策略从至少一个计算节点中选出目标计算节点;其中,至少一个硬件类型资源数据中每个硬件类型资源数据为计算节点的可用资源数据,则总权重越高表示计算节点中的可用资源越多,目标计算节点为至少一个计算节点中总权重最大的计算节点。
可以知道,按照预设调度策略,在当前可用资源最多的目标计算节点上创建一个虚拟机,创建一个虚拟机后目标计算节点的总权重减小,用于创建下一个虚拟机的目标计算节点可能发生变化,如此,将待创建的虚拟机分布创建到多个计算节点上,实现了负载均衡,但是同时增加了计算节点的占用率,而有些情况下需要降低计算节点的占用率,例如,对云平台进行运维时,需要将待创建的虚拟机集中创建在一个计算节点上,当占用完这个计算节点的资源后再在其他计算节点上创建虚拟机,从而减少云平台中被使用的计算节点,即降低计算节点的占用率,以保证云平台的高可用性,而按照预设调度策略将虚拟机分布创建到多个计算节点上增加了计算节点的占用率,进而导致运维效率和运维时云平台的可用性被降低。
在本发明实施例中,为了能够按照不同的场景需求,对待创建的虚拟机进行集中创建或分布创建,可以为待创建的虚拟机指定同一个虚拟机组,并设定同一个虚拟机组对应弱亲和性策略或弱反亲和性策略,其中,弱亲和性策略表征将属于同一个虚拟机组的虚拟机尽可能创建到同一个计算节点上,弱反亲和性策略表征将属于同一个虚拟机组的虚拟机尽可能创建到不同的计算节点上;此时,至少一种资源类型还包括虚拟机组,至少一种资源类型对应的至少一个资源数据还包括:虚拟机组数据,虚拟机组数据表征每个计算节点中属于同一个虚拟机组的虚拟机个数;调度器14根据至少一个计算节点的所有虚拟机组数据、以及每个计算节点的虚拟机组数据,得到每个计算节点的虚拟机组权重;根据每个计算节点的CPU资源权重、内存资源权重、磁盘资源权重、io负载资源权重、网络资源权重、以及虚拟机组权重,得到每个计算节点的总权重;按照预设调度策略,从至少一个计算节点中选出总权重最大的目标计算节点。
需要说明的是,在设定弱亲和性策略或弱反亲和策略后,调度器14还获得初始策略权重系数,弱亲和性策略对应的初始策略权重系数为1,弱反亲和策略对应的初始策略权重系数为-1,通过将初始策略权重系数作用于虚拟机组权重,以使得策略生效;具体地,由于虚拟机组数据表征每个计算节点中属于目标虚拟机组的虚拟机的个数,虚拟机组数据越大表示每个计算节点中已创建的虚拟机越多,即每个计算节点的可用资源越少,也就是说,虚拟机组数据对应的虚拟机组权重越大表示每个计算节点的可用资源越少,因此,设定弱亲和性策略时给虚拟机组权重乘以1,再按照预设调度策略,选择虚拟机组权重最大的计算节点,就是可用资源最少的计算节点,创建每一个虚拟机后该计算节点的虚拟机组权重更大,如此,实现了对待创建的虚拟机进行集中创建;同理,设定弱反亲和性策略时给虚拟机组权重乘以-1,再按照预设调度策略,选择虚拟机组权重最大的计算节点,就是可用资源最多的计算节点,创建每一个虚拟机后该计算节点的虚拟机组权重减小,虚拟机组权重最大的计算节点可能发生变化,如此,实现了对待创建的虚拟机进行分布创建。
但是,由于总权重是CPU资源权重、内存资源权重、磁盘资源权重、io负载资源权重、网络资源权重、以及虚拟机组权重的总和,并且,由于每个资源权重表示每个计算节点的资源数据相较于至少一个计算节点的总资源数据的占比,所有资源类型对应的资源权重的数值范围一致,也就是说,按照预设调度策略选择总权重最大的目标计算节点,目标计算节点的虚拟机组权重不一定是最大的,则弱亲和性策略不一定生效,不能实现对待创建的虚拟机进行集中创建,进而,不能降低计算节点的占用率,更不能有效降低运维效率和运维时云平台的可用性。
本领域技术人员可以理解,图1中示出的nova结构并不构成对nova的限定,nova可以包括比图示更多或更少的部件、图示的某些部件的组合、或者与图示的部件不同的部件。
需要说明的是,本发明实施例可以基于图1所示的nova所实现,信息处理装置可以为调度器14。
实施例一
本发明实施例提供一种信息处理方法,如图2所示,该方法包括:
S201、当接收针对至少一个计算节点的虚拟机创建指令时,响应于虚拟机创建指令,判断虚拟机创建指令是否包括预设虚拟机组策略;
信息处理装置通过nova-api接收到虚拟机创建指令时,响应于虚拟机创建指令,从预设资源数据库中获取所有计算节点的资源数据,将所有计算节点中没有可用资源的计算节点进行删除,得到存在可用资源的至少一个计算节点;其中,预设资源数据库包括每个计算节点的至少一种资源类型对应的至少一个资源数据。
在一些实施例中,计算节点的至少一种资源类型包括虚拟机组和至少一种硬件类型资源,至少一种硬件类型资源包括CPU、内存、磁盘、io负载和网络等;至少一种资源类型对应的至少一个资源数据包括:虚拟机组数据和至少一个硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据,至少一个硬件类型资源数据中每个硬件类型资源数据为计算节点的可用资源数据。
示例性地,计算节点的CPU资源数据包括可用的虚拟处理器(VCPU,Virtual CPU)核数,VCPU核数的单位为个数;计算节点的内存资源数据包括可用的内存存储空间,内存存储空间的单位为GB;计算节点的磁盘资源数据包括可用的磁盘存储空间,磁盘存储空间的单位为GB;计算节点的io负载资源数据包括:当前虚拟机创建过程中已被创建到计算节点上的虚拟机个数,当前虚拟机创建过程是指接收虚拟机创建指令之后的虚拟机创建过程;计算节点的网络资源数据包括可用的网卡带宽,网卡带宽的单位为MB;计算节点的虚拟机组数据表征计算节点中属于目标虚拟机组的目标虚拟机的个数,目标虚拟机组为虚拟机创建指令所指示的虚拟机组。
在一些实施例中,虚拟机创建指令包括待创建的虚拟机,还可以包括目标虚拟机组、以及目标虚拟机组对应的预设虚拟机组策略,其中,预设虚拟机组策略包括弱亲和性策略和弱反亲和性策略。
示例性地,当虚拟机创建指令包括预设虚拟机组策略时,至少一种资源类型包括虚拟机组和至少一种硬件类型资源;虚拟机创建指令包括目标虚拟机组。
示例性地,当虚拟机创建指令不包括预设虚拟机组策略时,至少一种资源类型包括至少一种硬件类型资源。
S202、当虚拟机创建指令包括预设虚拟机组策略时,针对至少一个计算节点中每个计算节点,根据虚拟机创建指令、预设资源数据库和预设权重计算模型,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重;预设权重计算模型表征资源数据和资源权重的对应关系;至少一种资源类型对应的至少一个资源权重包括:虚拟机组对应的虚拟机组权重;
信息处理装置确定虚拟机创建指令包括弱亲和性策略或弱反亲和性策略时,针对每个计算节点,根据虚拟机创建指令,从预设资源数据库中确定至少一种资源类型中每种资源类型对应的一个资源数据,再根据预设权重计算模型、以及每种资源类型对应的一个资源数据,计算出每种资源类型对应的一个资源权重。
示例性地,预设资源数据库表征每个计算节点的节点信息、已创建的节点虚拟机、节点虚拟机中每个虚拟机所属的虚拟机组、以及初始资源数据的对应关系;其中,节点信息包括节点标识,初始资源数据包括以下至少一项:可用的VCPU核数、可用的内存存储空间、可用的磁盘存储空间、已创建的节点虚拟机的个数、以及可用的网卡带宽。
在一些实施例中,信息处理装置针对至少一个计算节点中每个计算节点,根据虚拟机创建指令和预设资源数据库,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源数据;根据预设权重计算模型和至少一种资源类型对应的至少一个资源数据,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重。
信息处理装置确定虚拟机创建指令包括预设虚拟机组策略时,根据每个计算节点的节点信息,从预设资源数据库中获取至少一种硬件类型资源各自对应的硬件类型资源数据;根据每个计算节点的节点信息、预设资源数据库、以及虚拟机创建指令中的目标虚拟机组,确定虚拟机组对应的虚拟机组数据;将虚拟机组对应的虚拟机组数据、以及至少一种硬件类型资源各自对应的硬件类型资源数据,作为至少一种资源类型对应的至少一个资源数据;再利用预设权重计算模型,确定至少一个资源权重。
在一些实施例中,虚拟机创建指令包括目标虚拟机组;至少一种资源类型包括至少一种硬件类型资源和虚拟机组;信息处理装置针对每个计算节点,从预设资源数据库中确定虚拟机组对应的目标虚拟机的个数;目标虚拟机属于目标虚拟机组;针对每个计算节点,从预设资源数据库中确定至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据;将虚拟机组对应的目标虚拟机的个数、以及至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据,作为至少一种资源类型对应的至少一个资源数据。
信息处理装置对于包括预设虚拟机组策略的虚拟机创建指令,确定虚拟机创建指令包括目标虚拟机组;从预设资源数据库中获取每个计算节点的已创建的节点虚拟机,将每个计算节点的已创建的节点虚拟机中属于目标虚拟机组的虚拟机作为目标虚拟机;统计目标虚拟机的个数,将目标虚拟机的个数作为每个计算节点的虚拟机组对应的虚拟机组数据;从预设资源数据库中确定至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据;将虚拟机组对应的虚拟机组数据、以及至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据,作为至少一种资源类型对应的至少一个资源数据。
示例性地,至少一种硬件类型资源各自对应的硬件类型资源数据包括:CPU资源数据、内存资源数据、磁盘资源数据、io负载资源数据和网络资源数据;信息处理装置从预设资源数据库中获取每个计算节点的可用的VCPU核数,将每个计算节点的可用的VCPU核数作为每个计算节点的CPU资源数据;从预设资源数据库中获取每个计算节点的可用的内存存储空间,将每个计算节点的可用的内存存储空间作为每个计算节点的内存资源数据;从预设资源数据库中获取每个计算节点的可用的磁盘存储空间,将每个计算节点的可用的磁盘存储空间作为每个计算节点的磁盘资源数据;从预设资源数据库中获取每个计算节点的已创建的虚拟机的个数,将每个计算节点的已创建的节点虚拟机的个数作为每个计算节点的io负载资源数据;从预设资源数据库中获取每个计算节点的可用的网卡带宽,将每个计算节点的可用的网卡带宽作为每个计算节点的网络资源数据。
在一些实施例中,至少一种资源类型对应的至少一个资源数据包括:至少一种资源类型中每种资源类型对应的一个资源数据;信息处理模块根据每种资源类型对应的一个资源数据,得到至少一个计算节点的每种资源类型对应的总资源数据;从每种资源类型对应的总资源数据中,确定至少一个计算节点的每种资源类型对应的最大值和最小值;根据预设权重计算模型、至少一种资源类型对应的至少一个资源数据、以及每种资源类型对应的最大值和最小值,得到至少一种资源类型对应的至少一个资源权重。
信息处理模块对至少一个计算节点的每种资源类型对应的资源数据进行汇总,得到每种资源类型对应的总资源数据;从每种资源类型对应的总资源数据中,确定每种资源类型对应的最大值和最小值;利用预设权重计算模型,对每种资源类型对应的最大值和最小值、以及每个计算节点的每种资源类型对应的一个资源数据进行计算,得到每个计算节点的每种资源类型对应的一个资源权重。
示例性地,预设权重计算模型如下式(1)所示:
weight=(val-valmin)/(valmax-valmin) (1)
其中,valmax为每种资源类型对应的最大值,valmin为每种资源类型对应的最小值,val为每个计算节点的每种资源类型对应的一个资源数据,weight为每个计算节点的每种资源类型对应的一个资源权重。
S203、根据至少一种资源类型、以及预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定预设虚拟机组策略对应的策略权重系数;
信息处理装置从预设策略类型和策略权重系数的对应关系中,确定弱亲和性策略或弱反亲和性策略对应的初始策略权重系数,再根据至少一种资源类型,修改初始策略权重系数,得到弱亲和性策略或弱反亲和性策略对应的策略权重系数。
示例性地,预设策略类型和策略权重系数的对应关系包括:弱反亲和性策略对应的初始策略权重系数为-1、以及弱亲和性策略对应的初始策略权重系数为1。
在一些实施例中,信息处理装置统计至少一种资源类型对应的资源类型总个数;根据资源类型总个数、以及预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定预设虚拟机组策略对应的策略权重系数。
至少一种资源类型包括虚拟机组和至少一种硬件类型资源,信息处理装置将虚拟机组对应的资源类型个数、以及至少一种硬件类型资源对应的资源类型个数相加,得到资源类型总个数;再根据资源类型总个数、以及预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定预设虚拟机组策略对应的策略权重系数;其中,虚拟机组对应的资源类型个数为1。
示例性地,至少一种硬件类型资源包括CPU、内存、磁盘、io负载和网络,至少一种硬件类型资源对应的资源类型个数等于5。
在一些实施例中,信息处理装置从预设策略类型和策略权重系数的对应关系中,确定预设虚拟机组策略对应的初始策略权重系数;根据资源类型总个数和初始策略权重系数,得到策略权重系数;策略权重系数的绝对值大于初始策略权重系数的绝对值。
信息处理装置利用资源类型总个数,对初始策略权重系数进行数值放大,得到策略权重系数,以使得策略权重系数的绝对值大于初始策略权重系数的绝对值。
示例性地,信息处理装置将资源类型总个数和初始策略权重系数相乘,得到策略权重系数;策略权重系数的绝对值等于资源类型总个数。
示例性地,信息处理装置将资源类型总个数和初始策略权重系数的绝对值相加,得到策略权重系数;策略权重系数的绝对值大于资源类型总个数。
S204、根据策略权重系数、以及至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,得到每个计算节点的总权重;策略权重系数使得虚拟机组权重最大对应总权重最大;
信息处理装置根据策略权重系数、以及至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,计算得到每个计算节点的总权重。
在一些实施例中,至少一种资源类型对应的至少一个资源权重还包括:至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重;信息处理装置根据策略权重系数、以及虚拟机组对应的虚拟机组权重,得到虚拟机组对应的修改虚拟机组权重;对修改虚拟机组权重、以及至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重进行求和,得到每个计算节点对应的总权重。
信息处理装置将虚拟机组权重和策略权重系数进行相乘,得到虚拟机组对应的修改虚拟机组权重;对修改虚拟机组权重、以及至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重进行相加,得到每个计算节点对应的总权重。
示例性地,策略权重系数的绝对值大于或等于资源类型总个数时,修改虚拟机组权重的绝对值大于至少一个硬件类型资源权重的和。
S205、从至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点,在目标计算节点上创建虚拟机。
信息处理装置将至少一个计算节点中总权重最大的计算节点,作为目标计算节点,在目标计算节点上创建虚拟机。
需要说明的是,由于策略权重系数使得虚拟机组权重最大对应总权重最大,目标计算节点就是虚拟机组权重最大的计算节点,预设虚拟机组策略生效;当需要降低计算节点的占用率时,将预设虚拟机组策略设置为弱亲和性策略,通过策略权重系数使得弱亲和性策略生效,实现对待创建的虚拟机进行集中创建,进而降低计算节点的占用率;当需要实现负载均衡时,将预设虚拟机组策略设置为弱反亲和性策略,通过策略权重系数使得弱反亲和性策略生效,实现对待创建的虚拟机进行分布创建,即实现负载均衡。
在一些实施例中,如图3所示的一种信息处理方法,在步骤S201之后,该方法还包括:
S302、当虚拟机创建指令不包括预设虚拟机组策略时,确定虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式;
信息处理装置判断虚拟机创建指令不包括预设虚拟机组策略时,确定虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式,并确定至少一种资源类型包括至少一种硬件类型资源、不包括虚拟机组;其中,虚拟机创建模式包括集中创建模式和分布创建模式。
示例性地,信息处理装置提供集中创建模式对应的功能模块,功能模块为对总权重取负数的功能;当用户开启功能模块时,确定虚拟创建指令对应的虚拟机创建模式为集中创建模式;当用户未开启功能模块时,确定虚拟创建指令对应的虚拟机创建模式为分布创建模式。
示例性地,当虚拟机创建模式为分布创建模式时,信息处理装置针对至少一个计算节点中每个计算节点,根据预设资源数据库和预设权重计算模型,确定至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重;将至少一个硬件类型资源权重相加,得到每个计算节点对应的总权重;从至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点,在目标计算节点上创建虚拟机。
在一些实施例中,虚拟机创建指令包括硬件类型权重系数;虚拟机创建模式包括集中创建模式或分布创建模式;信息处理装置从虚拟机创建指令中获取硬件类型权重系数;当硬件类型权重系数为负数时,将集中创建模式作为虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式。
示例性地,功能模块为对设置硬件类型权重系数为-1的功能,当用户开启功能模块时,虚拟创建指令包括硬件类型权重系数等于-1。
S303、当虚拟机创建模式为集中创建模式时,针对至少一个计算节点中每个计算节点,根据预设资源数据库和预设权重计算模型,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重;
信息处理装置从预设资源数据库中获取至少一种硬件类型资源各自对应的资源数据;再利用预设权重计算模型,确定至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重;将至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重,作为至少一种资源类型对应的至少一个资源权重。
S304、根据至少一个资源权重,得到每个计算节点对应的初始总权重;
信息处理装置将至少一个硬件类型资源权重进行相加,得到初始总权重。
S305、对每个计算节点对应的初始总权重取负数,得到每个计算节点对应的总权重;
信息处理装置对每个计算节点对应的初始总权重取负数,得到总权重。
S306、从至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点,在目标计算节点上创建虚拟机。
信息处理装置将至少一个计算节点中总权重最大的计算节点,作为目标计算节点。
示例性地,以至少一个计算节点包括计算节点com1,计算节点com2和计算节点com3,至少一种硬件类型资源包括CPU和内存为例,一种信息处理方法包括:
A1、当接收到虚拟机创建指令时,信息处理装置响应于虚拟机创建指令,判断虚拟机创建指令是否包括弱亲和性策略或弱反亲和性策略;
A2、当虚拟机创建指令包括弱亲和性策略时,信息处理装置确定弱亲和性策略对应的初始策略权重系数为1,并确定至少一种资源类型包括虚拟机组和至少一种硬件类型资源,至少一种硬件类型资源CPU和内存;
A3、信息处理装置统计至少一种资源类型对应的资源类型总个数为3;
A4、信息处理装置将资源类型总个数和弱亲和性策略对应的初始策略权重系数进行相乘,得到资源权重系数为3;
A5、信息处理装置根据虚拟机创建指令和预设资源数据库,确定每个计算节点的至少一种资源类型对应的至少一个资源数据;
示例性地,从预设资源数据库中分别获取3个计算节点中每个计算节点的至少一个硬件类型资源数据;其中,com1的至少一个硬件类型资源数据包括:可用的vcpu核数为60个、可用的内存存储空间为30GB;com2的至少一个硬件类型资源数据包括:可用的vcpu核数为40个、可用的内存存储空间为60GB;com3的至少一个硬件类型资源数据包括:可用的vcpu核数为45个、可用的内存存储空间为80GB。
示例性地,确定虚拟机创建指令中的目标虚拟机组,从预设资源库中确定每个计算节点的属于目标虚拟机组的目标虚拟机的个数;其中,com1的虚拟机组数据包括:目标虚拟机的个数为4个;com2的虚拟机组数据包括:目标虚拟机的个数为4个;com3的虚拟机组数据包括:目标虚拟机的个数为5个。
A6、信息处理装置根据预设权重计算模型和至少一种资源类型对应的至少一个资源数据,确定每个计算节点的至少一种资源类型对应的至少一个资源权重;
示例性地,3个计算节点的CPU对应的最大值为60、最小值为40,com1的CPU资源权重weightCPU-1等于1,weightCPU-1的计算公式如式(2);com2的CPU资源权重weightCPU-2等于0,weightCPU-2的计算公式如式(3);com3的CPU资源权重weightCPU-3等于0.25,weightCPU-3的计算公式如式(4):
weightCPU-1=(60-40)/(60-40) (2)
weightCPU-2=(40-40)/(60-40) (3)
weightCPU-3=(45-40)/(60-40) (4)
示例性地,3个计算节点的内存对应的最大值为80、最小值为30,com1的内存资源权重weightNC-1等于0,weightNC-1的计算公式如式(5);com2的内存资源权重weightNC-2等于0.6,weightNC-2的计算公式如式(6);com3的内存资源权重weightNC-3等于1,weightNC-3的计算公式如式(7):
weightNC-1=(30-30)/(80-30) (5)
weightNC-2=(60-30)/(80-30) (6)
weightNC-3=(80-30)/(80-30) (7)
示例性地,3个计算节点的虚拟机组对应的最大值为5、最小值为4,com1的虚拟机组资源权重weightNVM-1等于0,weightNVM-1的计算公式如式(8);com2的虚拟机组资源权重weightNVM-2等于0,weightNVM-2的计算公式如式(9):com3的虚拟机组资源权重weightNVM-3等于1,weightNVM-3的计算公式如式(10):
weightNVM-1=(4-4)/(5-4) (8)
weightNVM-2=(4-4)/(5-4) (9)
weightNVM-3=(5-4)/(5-4) (10)
A7、信息处理装置根据策略权重系数、至少一种资源类型对应的至少一个资源权,得到每个计算节点对应的总权重;
示例性地,com1对应的总权重weightZ-1等于1,weightZ-1的计算公式如式(11)所示;com2对应的总权重weightZ-2等于0.6,weightZ-1的计算公式如式(12)所示;com3对应的总权重weightZ-3等于4.25,weightZ-1的计算公式如式(13)所示。
WeightZ-1=1+0+3*0 (11)
weightZ-2=0+0.6+3*0 (12)
weightZ-3=0.25+1+3*1 (13)
A8、信息处理装置从至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点,在目标计算节点上创建虚拟机。
示例性地,将总权重最大的com3作为目标计算节点,在com3上创建一个待创建的虚拟机。
可以知道,com3的虚拟机个数大于com1和com2,在com3上创建一个待创建的虚拟机之后,com3的虚拟机个数加1,com3的虚拟机个数仍大于com1和com2,com3仍然是总权重最大的计算节点,继续在com3上创建下一个待创建的虚拟机,直至com3的可用资源被使用完,而弱亲和性策略是指对属于同一虚拟机组的虚拟机尽可能创建到同一个计算节点上,可以知道弱亲和性策略生效,实现了对待创建的虚拟机进行集中创建,进而,降低了计算节点的占用率。
需要说明的是,步骤A2-A4和步骤A5-A6可以被同时执行或被调换先后顺序后执行。
需要说明的是,在步骤A1之后,该信息处理方法还包括:
B2、当虚拟机创建指令不包括弱亲和性策略和弱反亲和性策略时,信息处理装置确定虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式,并确定至少一种资源类型包括至少一种硬件类型资源,至少一种硬件类型资源CPU和内存;
B3、当虚拟机创建模式为集中创建模式时,信息处理装置从预设资源数据库中确定每个计算节点的至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据,并确定集中创建模式对应的硬件类型权重系数;
示例性地,确定集中创建模式对应的硬件类型权重系数为-1。
B4、信息处理装置根据预设权重计算模型和至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据,确定每个计算节点的至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重;
示例性地,com1的CPU资源权重weightCPU-1等于1、内存资源权重weightNC-1等于0;com2的CPU资源权重weightCPU-2等于0、内存资源权重weightNC-2等于0.6;com3的CPU资源权重weightCPU-3等于0.25、内存资源权重weightNC-3等于1。
B5、信息处理装置将至少一个硬件类型资源权重进行相加,得到初始总权重;
示例性地,将每个计算节点的CPU资源权重和内存资源权重相加,得到每个计算节点的初始总权重;其中,com1对应的初始总权重weightZ-1等于1;com2对应的初始总权重weightZ-2等于0.6;com3对应的初始总权重weightZ-3等于1.25。
B6、信息处理装置将硬件类型权重系数和初始总权重进行相乘,得到每个计算节点对应的总权重;
示例性地,com1对应的总权重weightX-1等于-1;com2对应的总权重weightX-2等于-0.6;com3对应的总权重weightX-3等于-1.25。
B7、信息处理装置从至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点,在目标计算节点上创建虚拟机。
示例性地,将总权重最大的com2作为目标计算节点,在com2上创建一个待创建的虚拟机。
可以知道,通过硬件类型权重系数,使得总权重越大表征计算节点的可用资源越少,在com2上创建一个待创建的虚拟机之后,com2的可用资源减少,com2的总权重增大,则com2的总权重仍大于com1和com3,com2仍然是总权重最大的计算节点,继续在com2上创建下一个待创建的虚拟机,直至com2的可用资源被使用完,实现了对待创建的虚拟机进行集中创建,进而,降低了计算节点的占用率。
可以理解的是,当虚拟机创建指令包括预设虚拟机组策略时,信息处理装置确定策略权重系数和至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,再根据策略权重系数和至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,得到每个计算节点的总权重,从至少一个计算节点中选出总权重最大的目标计算节点;由于策略权重系数使得虚拟机组权重最大对应总权重最大,目标计算节点就是虚拟机组权重最大的计算节点,也就是说,目标计算节点的选取取决于虚拟机组权重,目标计算节点的选取也符合与虚拟机组对应的预设虚拟机组策略,那么,利用将虚拟机尽可能创建到同一个计算节点的预设虚拟机组策略,就能够减少计算节点的使用个数,进而降低计算节点的占用率。
实施例二
基于实施例一的同一发明构思,进行进一步的说明。
本发明实施例提供一种信息处理装置4,如图4所示,该装置4包括:获取单元41、计算单元42和选择单元43;其中,
获取单元41,用于当接收针对至少一个计算节点的虚拟机创建指令时,响应于虚拟机创建指令,判断虚拟机创建指令是否包括预设虚拟机组策略;
计算单元42,用于当虚拟机创建指令包括预设虚拟机组策略时,针对至少一个计算节点中每个计算节点,根据虚拟机创建指令、预设资源数据库和预设权重计算模型,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重;预设权重计算模型表征资源数据和资源权重的对应关系;至少一种资源类型对应的至少一个资源权重包括:虚拟机组对应的虚拟机组权重;
获取单元41,还用于根据至少一种资源类型、以及预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定预设虚拟机组策略对应的策略权重系数;
计算单元42,还用于根据策略权重系数、以及至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,得到每个计算节点的总权重;策略权重系数使得虚拟机组权重最大对应总权重最大;
选择单元43,用于从至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点,在目标计算节点上创建虚拟机。
在一些实施例中,获取单元41,具体用于统计至少一种资源类型对应的资源类型总个数;以及根据资源类型总个数、以及预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定预设虚拟机组策略对应的策略权重系数。
在一些实施例中,获取单元41,具体用于从预设策略类型和策略权重系数的对应关系中,确定预设虚拟机组策略对应的初始策略权重系数;以及根据资源类型总个数和初始策略权重系数,得到策略权重系数;策略权重系数的绝对值大于初始策略权重系数的绝对值。
在一些实施例中,获取单元41,具体用于将资源类型总个数和初始策略权重系数相乘,得到策略权重系数。
在一些实施例中,至少一种资源类型对应的至少一个资源权重还包括:至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重;
计算单元42,具体用于根据策略权重系数、以及虚拟机组对应的虚拟机组权重,得到虚拟机组对应的修改虚拟机组权重;以及对修改虚拟机组权重、以及至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重进行求和,得到每个计算节点对应的总权重。
在一些实施例中,获取单元41,还用于在判断虚拟机创建指令是否包括预设虚拟机组策略之后,当虚拟机创建指令不包括预设虚拟机组策略时,确定虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式;
计算单元42,还用于当虚拟机创建模式属于集中创建模式时,针对至少一个计算节点中每个计算节点,根据预设资源数据库和预设权重计算模型,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重;及根据至少一个资源权重,得到每个计算节点对应的初始总权重;以及对每个计算节点对应的初始总权重取负数,得到每个计算节点对应的总权重;
选择单元43,还用于从至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点,在目标计算节点上创建虚拟机。
在一些实施例中,虚拟机创建指令包括硬件类型权重系数;虚拟机创建模式包括集中创建模式或分布创建模式;
获取单元41,具体用于从虚拟机创建指令中获取硬件类型权重系数;以及当硬件类型权重系数为负数时,将集中创建模式作为虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式。
在一些实施例中,计算单元42,具体用于针对至少一个计算节点中每个计算节点,根据虚拟机创建指令和预设资源数据库,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源数据;以及根据预设权重计算模型和至少一种资源类型对应的至少一个资源数据,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重。
在一些实施例中,虚拟机创建指令包括目标虚拟机组;至少一种资源类型包括至少一种硬件类型资源和虚拟机组;
计算单元42,具体用于针对每个计算节点,从预设资源数据库中确定虚拟机组对应的目标虚拟机的个数;目标虚拟机属于目标虚拟机组;及针对每个计算节点,从预设资源数据库中确定至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据;以及将虚拟机组对应的目标虚拟机的个数、以及至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据,作为至少一种资源类型对应的至少一个资源数据。
在一些实施例中,至少一种资源类型对应的至少一个资源数据包括:至少一种资源类型中每种资源类型对应的一个资源数据;
计算单元42,具体用于根据每种资源类型对应的一个资源数据,得到至少一个计算节点的每种资源类型对应的总资源数据;及从每种资源类型对应的总资源数据中,确定至少一个计算节点的每种资源类型对应的最大值和最小值;以及根据预设权重计算模型、至少一种资源类型对应的至少一个资源数据、以及每种资源类型对应的最大值和最小值,得到至少一种资源类型对应的至少一个资源权重。
需要说明的是,在实际应用中,上述获取单元41、计算单元42和选择单元43,可由位于信息处理装置4上的处理器44实现,具体为CPU(Central Processing Unit,中央处理器)、MPU(Microprocessor Unit,微处理器)、DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理器)或现场可编程门阵列(FPGA,Field Programmable Gate Array)等实现。
本发明实施例还提供了一种信息处理装置4,如图5所示,该装置4包括:处理器44、存储器45和通信总线46,存储器45通过通信总线46与处理器44进行通信,存储器45存储处理器44可执行的一个或者多个程序,当一个或者多个程序被执行时,通过处理器44执行如前述实施例所述的任意一种信息处理方法。
在实际应用中,存储器45可以是易失性第一存储器(volatile memory),例如随机存取第一存储器(Random-Access Memory,RAM);或者非易失性第一存储器(non-volatilememory),例如只读第一存储器(Read-Only Memory,ROM),快闪第一存储器(flashmemory),硬盘(Hard Disk Drive,HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive,SSD);或者上述种类的第一存储器的组合,并向处理器44提供程序和数据。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序,一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,所述程序被处理器44执行时实现如前述实施例所述的任意一种信息处理方法。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述,仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。
Claims (22)
1.一种信息处理方法,其特征在于,所述方法包括:
当接收针对至少一个计算节点的虚拟机创建指令时,响应于所述虚拟机创建指令,判断所述虚拟机创建指令是否包括预设虚拟机组策略;
当所述虚拟机创建指令包括所述预设虚拟机组策略时,针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述虚拟机创建指令、预设资源数据库和预设权重计算模型,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重;所述预设权重计算模型表征资源数据和资源权重的对应关系;所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重包括:虚拟机组对应的虚拟机组权重;
根据所述至少一种资源类型、以及预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定所述预设虚拟机组策略对应的策略权重系数;
根据所述策略权重系数、以及所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,得到所述每个计算节点的总权重;所述策略权重系数使得所述虚拟机组权重最大对应所述总权重最大;
从所述至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点,在所述目标计算节点上创建虚拟机。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述至少一种资源类型、以及预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定所述预设虚拟机组策略对应的策略权重系数,包括:
统计所述至少一种资源类型对应的资源类型总个数;
根据所述资源类型总个数、以及所述预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定所述预设虚拟机组策略对应的策略权重系数。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述资源类型总个数、以及所述预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定所述预设虚拟机组策略对应的策略权重系数,包括:
从所述预设策略类型和策略权重系数的对应关系中,确定所述预设虚拟机组策略对应的初始策略权重系数;
根据所述资源类型总个数和所述初始策略权重系数,得到所述策略权重系数;所述策略权重系数的绝对值大于所述初始策略权重系数的绝对值。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述资源类型总个数和所述初始策略权重系数,得到所述策略权重系数,包括:
将所述资源类型总个数和所述初始策略权重系数相乘,得到所述策略权重系数。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重还包括:至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重;
所述根据所述策略权重系数、以及所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,得到所述每个计算节点对应的总权重,包括:
根据所述策略权重系数、以及所述虚拟机组对应的虚拟机组权重,得到所述虚拟机组对应的修改虚拟机组权重;
对所述修改虚拟机组权重、以及所述至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重进行求和,得到所述每个计算节点对应的总权重。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述判断所述虚拟机创建指令是否包括预设虚拟机组策略之后,所述方法还包括:
当所述虚拟机创建指令不包括所述预设虚拟机组策略时,确定所述虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式;
当所述虚拟机创建模式属于集中创建模式时,针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述预设资源数据库和所述预设权重计算模型,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重;
根据所述至少一个资源权重,得到所述每个计算节点对应的初始总权重;
对所述每个计算节点对应的初始总权重取负数,得到所述每个计算节点对应的总权重;
从所述至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点,在所述目标计算节点上创建虚拟机。
7.根据权利要求6中所述的方法,其特征在于,所述虚拟机创建指令包括硬件类型权重系数;所述虚拟机创建模式包括所述集中创建模式或分布创建模式;
所述确定所述虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式,包括:
从所述虚拟机创建指令中获取所述硬件类型权重系数;
当所述硬件类型权重系数为负数时,将所述集中创建模式作为所述虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述虚拟机创建指令、预设资源数据库和预设权重计算模型,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,包括:
针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述虚拟机创建指令和所述预设资源数据库,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源数据;
根据所述预设权重计算模型和所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据,确定所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述虚拟机创建指令包括目标虚拟机组;所述至少一种资源类型包括至少一种硬件类型资源和虚拟机组;
所述针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述虚拟机创建指令和所述预设资源数据库,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源数据,包括:
针对所述每个计算节点,从所述预设资源数据库中确定虚拟机组对应的目标虚拟机的个数;所述目标虚拟机属于所述目标虚拟机组;
针对所述每个计算节点,从所述预设资源数据库中确定至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据;
将所述虚拟机组对应的目标虚拟机的个数、以及所述至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据,作为所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据。
10.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据包括:所述至少一种资源类型中每种资源类型对应的一个资源数据;
所述根据所述预设权重计算模型和所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据,确定所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,包括:
根据所述每种资源类型对应的一个资源数据,得到所述至少一个计算节点的每种资源类型对应的总资源数据;
从所述每种资源类型对应的总资源数据中,确定所述至少一个计算节点的每种资源类型对应的最大值和最小值;
根据所述预设权重计算模型、所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据、以及所述每种资源类型对应的最大值和最小值,得到所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重。
11.一种信息处理装置,其特征在于,所述装置包括:获取单元、计算单元和选择单元;其中,
所述获取单元,用于当接收针对至少一个计算节点的虚拟机创建指令时,响应于所述虚拟机创建指令,判断所述虚拟机创建指令是否包括预设虚拟机组策略;
所述计算单元,用于当所述虚拟机创建指令包括所述预设虚拟机组策略时,针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述虚拟机创建指令、预设资源数据库和预设权重计算模型,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重;所述预设权重计算模型表征资源数据和资源权重的对应关系;所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重包括:虚拟机组对应的虚拟机组权重;
所述获取单元,还用于根据所述至少一种资源类型、以及预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定所述预设虚拟机组策略对应的策略权重系数;
所述计算单元,还用于根据所述策略权重系数、以及所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重,得到所述每个计算节点的总权重;所述策略权重系数使得所述虚拟机组权重最大对应所述总权重最大;
所述选择单元,用于从所述至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点,在所述目标计算节点上创建虚拟机。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,
所述获取单元,具体用于统计所述至少一种资源类型对应的资源类型总个数;以及根据所述资源类型总个数、以及所述预设策略类型和策略权重系数的对应关系,确定所述预设虚拟机组策略对应的策略权重系数。
13.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,
所述获取单元,具体用于从所述预设策略类型和策略权重系数的对应关系中,确定所述预设虚拟机组策略对应的初始策略权重系数;以及根据所述资源类型总个数和所述初始策略权重系数,得到所述策略权重系数;所述策略权重系数的绝对值大于所述初始策略权重系数的绝对值。
14.根据权利要求13所述的装置,其特征在于,
所述获取单元,具体用于将所述资源类型总个数和所述初始策略权重系数相乘,得到所述策略权重系数。
15.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重还包括:至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重;
所述计算单元,具体用于根据所述策略权重系数、以及所述虚拟机组对应的虚拟机组权重,得到所述虚拟机组对应的修改虚拟机组权重;以及对所述修改虚拟机组权重、以及所述至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源权重进行求和,得到所述每个计算节点对应的总权重。
16.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,
所述获取单元,还用于在所述判断所述虚拟机创建指令是否包括预设虚拟机组策略之后,当所述虚拟机创建指令不包括所述预设虚拟机组策略时,确定所述虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式;
所述计算单元,还用于当所述虚拟机创建模式属于集中创建模式时,针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述预设资源数据库和所述预设权重计算模型,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源权重;及根据所述至少一个资源权重,得到所述每个计算节点对应的初始总权重;以及对所述每个计算节点对应的初始总权重取负数,得到所述每个计算节点对应的总权重;
所述选择单元,还用于从所述至少一个计算节点中确定总权重最大的目标计算节点,在所述目标计算节点上创建虚拟机。
17.根据权利要求16中所述的装置,其特征在于,所述虚拟机创建指令包括硬件类型权重系数;所述虚拟机创建模式包括所述集中创建模式或分布创建模式;
所述获取单元,具体用于从所述虚拟机创建指令中获取所述硬件类型权重系数;以及当所述硬件类型权重系数为负数时,将所述集中创建模式作为所述虚拟机创建指令对应的虚拟机创建模式。
18.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,
所述计算单元,具体用于针对所述至少一个计算节点中每个计算节点,根据所述虚拟机创建指令和所述预设资源数据库,确定至少一种资源类型对应的至少一个资源数据;以及根据所述预设权重计算模型和所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据,确定所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重。
19.根据权利要求18所述的装置,其特征在于,所述虚拟机创建指令包括目标虚拟机组;所述至少一种资源类型包括至少一种硬件类型资源和虚拟机组;
所述计算单元,具体用于针对所述每个计算节点,从所述预设资源数据库中确定虚拟机组对应的目标虚拟机的个数;所述目标虚拟机属于所述目标虚拟机组;及针对所述每个计算节点,从所述预设资源数据库中确定至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据;以及将所述虚拟机组对应的目标虚拟机的个数、以及所述至少一种硬件类型资源对应的至少一个硬件类型资源数据,作为所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据。
20.根据权利要求18所述的装置,其特征在于,所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据包括:所述至少一种资源类型中每种资源类型对应的一个资源数据;
所述计算单元,具体用于根据所述每种资源类型对应的一个资源数据,得到所述至少一个计算节点的每种资源类型对应的总资源数据;及从所述每种资源类型对应的总资源数据中,确定所述至少一个计算节点的每种资源类型对应的最大值和最小值;以及根据所述预设权重计算模型、所述至少一种资源类型对应的至少一个资源数据、以及所述每种资源类型对应的最大值和最小值,得到所述至少一种资源类型对应的至少一个资源权重。
21.一种信息处理装置,其特征在于,所述装置包括:处理器、存储器和通信总线,所述存储器通过所述通信总线与所述处理器进行通信,所述存储器存储所述处理器可执行的一个或者多个程序,当所述一个或者多个程序被执行时,通过所述处理器执行如权利要求1-10任一项所述的方法。
22.一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程序,当所述程序被至少一个处理器执行时,实现如权利要求1-10任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910673177.0A CN112286623B (zh) | 2019-07-24 | 2019-07-24 | 一种信息处理方法及装置、存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910673177.0A CN112286623B (zh) | 2019-07-24 | 2019-07-24 | 一种信息处理方法及装置、存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112286623A true CN112286623A (zh) | 2021-01-29 |
CN112286623B CN112286623B (zh) | 2022-12-13 |
Family
ID=74419606
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910673177.0A Active CN112286623B (zh) | 2019-07-24 | 2019-07-24 | 一种信息处理方法及装置、存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112286623B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023029763A1 (en) * | 2021-08-31 | 2023-03-09 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Method and apparatus for vm scheduling |
CN116405391A (zh) * | 2023-04-10 | 2023-07-07 | 长扬科技(北京)股份有限公司 | 基于OpenStack的虚拟机节点筛选方法、系统和存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103399799A (zh) * | 2013-07-30 | 2013-11-20 | 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 | 云操作系统中计算物理资源节点负载评价的方法及装置 |
CN108255580A (zh) * | 2018-01-11 | 2018-07-06 | 上海有云信息技术有限公司 | 一种云平台构建虚拟机的方法及装置 |
CN108268301A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 中国移动通信集团上海有限公司 | 虚拟网络功能的虚拟机部署方法及装置 |
CN109062685A (zh) * | 2018-07-09 | 2018-12-21 | 郑州云海信息技术有限公司 | 云数据系统中资源的管理方法和装置 |
-
2019
- 2019-07-24 CN CN201910673177.0A patent/CN112286623B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103399799A (zh) * | 2013-07-30 | 2013-11-20 | 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 | 云操作系统中计算物理资源节点负载评价的方法及装置 |
CN108268301A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 中国移动通信集团上海有限公司 | 虚拟网络功能的虚拟机部署方法及装置 |
CN108255580A (zh) * | 2018-01-11 | 2018-07-06 | 上海有云信息技术有限公司 | 一种云平台构建虚拟机的方法及装置 |
CN109062685A (zh) * | 2018-07-09 | 2018-12-21 | 郑州云海信息技术有限公司 | 云数据系统中资源的管理方法和装置 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023029763A1 (en) * | 2021-08-31 | 2023-03-09 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Method and apparatus for vm scheduling |
CN116405391A (zh) * | 2023-04-10 | 2023-07-07 | 长扬科技(北京)股份有限公司 | 基于OpenStack的虚拟机节点筛选方法、系统和存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112286623B (zh) | 2022-12-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107659433B (zh) | 一种云资源调度方法及设备 | |
CN107239336B (zh) | 一种实现任务调度的方法及装置 | |
CN109062658A (zh) | 实现计算资源服务化的调度方法、装置、介质、设备及系统 | |
CN110347515B (zh) | 一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法 | |
CN108900626B (zh) | 一种云环境下数据存储方法、装置及系统 | |
CN111131486B (zh) | 执行节点的负载调节方法、装置、服务器及存储介质 | |
US20190332328A1 (en) | Storage Controller and IO Request Processing Method | |
CN111124687A (zh) | 一种cpu资源预留方法、装置及其相关设备 | |
CN112286623B (zh) | 一种信息处理方法及装置、存储介质 | |
CN115237580B (zh) | 面向智能计算的流水并行训练自适应调整系统、方法 | |
CN111798113A (zh) | 资源分配方法、装置、存储介质和电子设备 | |
CN111796933B (zh) | 资源调度方法、装置、存储介质和电子设备 | |
CN116467082A (zh) | 一种基于大数据的资源分配方法及系统 | |
CN110167031B (zh) | 一种面向集中式基站的资源分配方法、设备及存储介质 | |
CN106933673B (zh) | 调整组件逻辑线程数量的方法及装置 | |
WO2020076393A1 (en) | Stream allocation using stream credits | |
CN110073321B (zh) | 一种存储控制器及io请求处理方法 | |
CN115269118A (zh) | 一种虚拟机的调度方法、装置及设备 | |
CN114936089A (zh) | 资源调度方法、系统、设备及存储介质 | |
CN110750330A (zh) | 一种虚拟机创建方法、系统、电子设备及存储介质 | |
CN114035940A (zh) | 资源分配方法以及装置 | |
CN112395058A (zh) | 任务调控装置、方法和系统 | |
CN115951988B (zh) | 一种作业调度方法、计算设备及存储介质 | |
CN114968493B (zh) | 虚拟机调度方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
CN116755866B (zh) | 一种资源调度方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |