CN113867966A - 一种混合云模式的云资源调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种混合云模式的云资源调度方法，涉及云资源调度技术领域；解决了现有技术中无法确定云资源调度的准确性的技术问题，根据储存单元的实时状态对储存单元进行分析，提高了资源调度的准确性，从而有效防止资源调度出现路径错误，导致资源调度的成本增高；对任务指令进行分析采集到各个任务指令的处理系数，从而根据任务指令的处理系数进行划分，提高了任务指令的处理高效性，同时根据任务指令进行云资源平台内的数据调度；将各个服务器的数据进行汇总，同时将数据进行分布式储存，随后根据服务器发送至的任务指令进行分析，判断任务指令对应的服务器，并将对应服务器进行数据传输，提高了云资源调度的高效性和准确性。

Description

一种混合云模式的云资源调度方法

技术领域

本发明涉及云资源调度技术领域，具体为一种混合云模式的云资源调度方法。

背景技术

云计算是一种新型的服务模式，它将存储在数据中心集群上的大量计算资源，以资源池的方式进行统一管理，按需给提供给用户使用，在云计算的环境下，用户无需花费大量的人力、财力去购买、维护数据储存设备进行数据采集，便可以方便地使用计算存储等资源，而且能够获得更强的处理能力，存储空间和更好的专业服务；目前，云计算在各行各业都得到了广泛的应用，不仅提升了企业IT运维的水平，也悄然推动了各行各业发展。

现有技术中，云资源平台进行资源调度的过程中无法对确定资源调度的准确性，不能够确保资源调度的路径准确，无法控制资源调度的成本。

发明内容

本发明的目的就在于提出一种混合云模式的云资源调度方法，对储存单元进行分析，根据储存单元的实时状态对储存单元进行分析，提高了资源调度的准确性，从而有效防止资源调度出现路径错误，导致资源调度的成本增高；对任务指令进行分析采集到各个任务指令的处理系数，从而根据任务指令的处理系数进行划分，提高了任务指令的处理高效性，同时根据任务指令进行云资源平台内的数据调度；将各个服务器的数据进行汇总，同时将数据进行分布式储存，随后根据服务器发送至的任务指令进行分析，判断任务指令对应的服务器，并将对应服务器进行数据传输，提高了云资源调度的高效性和准确性。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种混合云模式的云资源调度方法，具体云资源调度方法步骤如下：

步骤一、云资源平台搭建，设置局域网并将局域网连接的服务器节点进行连接，通过服务器节点将服务器内数据进行传输，并将传输的数据储存至云资源平台，同时云资源平台设置若干个储存单元，并将传输的数据按照时间顺序进行分布式储存；

步骤二、储存分析，通过内监管单元对云资源平台内储存单元进行分析，并通过储存单元分析将储存单元进行划分；

步骤三、任务分析，云资源平台实时接收到任一服务器节点发送的任务指令，并对云资源平台接收的实时任务指令进行采集，将采集到的实时任务指令进行分析，并根据实时任务指令的分析结果将实时任务指令进行划分；

步骤四、将分析后的储存单元与实时任务指令进行合理匹配，将储存单元内储存的数据进行准确调度，且数据调度与实时任务指令相匹配；

步骤五、对云资源平台运行进行分析，采集到云资源平台内服务器数据接收的错误频率和数据传输的错误频率，并将云资源平台内服务器数据接收的错误频率和数据传输的错误频率分别与数据接收错误频率阈值和数据传输错误频率阈值进行比较：若云资源平台内服务器数据接收的错误频率和数据传输的错误频率任一数值大于对应阈值，则将对应服务器标记为问题服务器，并将问题服务器的编号发送至管理人员的手机终端；若云资源平台内服务器数据接收的错误频率和数据传输的错误频率均小于对应阈值，则将对应服务器标记为正常服务器。

进一步地，步骤二中内监管平台用于对储存单元进行分析，根据储存单元的实时状态对储存单元进行分析，具体分析过程如下：

步骤S1：采集到云资源平台内各个储存单元，并将储存单元标记为i，i为大于1的自然数；

步骤S2：采集到各个储存单元的剩余数据储存容量、剩余数据储存容量与总数量的比值以及储存单元内数据存储最长时长，并将储存单元的剩余数据储存容量、剩余数据储存容量与总数量的比值以及储存单元内数据存储最长时长分别标记为SCi、BZi以及ZCi；通过分析公式获取到储存单元的分析系数Xi；

步骤S3：将储存单元的分析系数Xi与分析系数阈值进行比较。

进一步地，分析公式为

其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0，β为误差修正因子，取值为1.023。

进一步地，储存单元的分析系数的比较过程如下：

若储存单元的分析系数Xi≥分析系数阈值，则将对应储存单元标记为任务接收单元，并将任务接收单元发送至云资源平台；若储存单元的分析系数Xi＜分析系数阈值，则将对应储存单元标记为任务拒绝单元，并将任务拒绝单元发送至云资源平台。

进一步地，步骤三中对任务指令进行分析采集到各个任务指令的处理系数，具体任务分析步骤如下：

步骤SS1：对云资源平台进行实时监测，采集到云资源平台内实时接收到的任务指令，并将实时接收到的任务指令标记为o，o为大于1的自然数；并任务指令发送至的服务器实时接收到的任务指令进行一一标记；

步骤SS2：采集到实时接收到的任务指令对应处理需求时长和任务指令发送时刻与当前时刻的间隔时长，并将实时接收到的任务指令对应处理需求时长和任务指令发送时刻与当前时刻的间隔时长分别标记为XQo和JGo；通过处理公式获取到实时任务指令的处理系数Zo；

步骤SS3：将实时任务指令的处理系数Zo按照数值从大到小的顺序进行排序，并将实时任务指令按照顺序发送至云资源平台。

进一步地，处理公式为

其中，f1和f2均为预设比例系数，且f1＞f2＞0，e为自然常数。

进一步地，步骤四中资源调度的步骤如下：

将云资源平台内的任务接收单元进行采集，同时将实时任务指令对应的服务器标记为任务服务器，将任务服务器与任务接收单元进行分析，将任务服务器与需求数据对应的任务接收单元进行配对，将需求数据一致的任务接收单元与任务服务器通过节点进行数据传输，将任务接收单元内的数据调度至任务服务器内。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明对储存单元进行分析，根据储存单元的实时状态对储存单元进行分析，提高了资源调度的准确性，从而有效防止资源调度出现路径错误和导致资源调度的成本增高；

2、本发明对任务指令进行分析采集到各个任务指令的处理系数，从而根据任务指令的处理系数进行划分，提高了任务指令的处理高效性，同时根据任务指令进行云资源平台内的数据调度；

3、本发明将各个服务器的数据进行汇总，同时将数据进行分布式储存，随后根据服务器发送至的任务指令进行分析，判断任务指令对应的服务器，并将对应服务器进行数据传输，提高了云资源调度的高效性和准确性。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明一种混合云模式的云资源调度方法的流程图；

图2为本发明中储存分析的方法流程图；

图3为本发明中任务分析的方法流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1-3所示，一种混合云模式的云资源调度方法，具体云资源调度方法步骤如下：

步骤一、云资源平台搭建，设置局域网并将局域网连接的服务器节点进行连接，通过服务器节点将服务器内数据进行传输，并将传输的数据储存至云资源平台，同时云资源平台设置若干个储存单元，并将传输的数据按照时间顺序进行分布式储存；

步骤二、储存分析，通过内监管单元对云资源平台内储存单元进行分析，并通过储存单元分析将储存单元进行划分；

步骤三、任务分析，云资源平台实时接收到任一服务器节点发送的任务指令，并对云资源平台接收的实时任务指令进行采集，将采集到的实时任务指令进行分析，并根据实时任务指令的分析结果将实时任务指令进行划分；

步骤四、将分析后的储存单元与实时任务指令进行合理匹配，将储存单元内储存的数据进行准确调度，且数据调度与实时任务指令相匹配，以最合格的储存单元内数据完成实时任务指令，提高了云资源调度的工作效率；

步骤五、对云资源平台运行进行分析，采集到云资源平台内服务器数据接收的错误频率和数据传输的错误频率，并将云资源平台内服务器数据接收的错误频率和数据传输的错误频率分别与数据接收错误频率阈值和数据传输错误频率阈值进行比较：若云资源平台内服务器数据接收的错误频率和数据传输的错误频率任一数值大于对应阈值，则将对应服务器标记为问题服务器，并将问题服务器的编号发送至管理人员的手机终端；若云资源平台内服务器数据接收的错误频率和数据传输的错误频率均小于对应阈值，则将对应服务器标记为正常服务器；

步骤二中内监管平台用于对储存单元进行分析，根据储存单元的实时状态对储存单元进行分析，提高了资源调度的准确性，从而有效防止资源调度出现路径错误，导致资源调度的成本增高，具体分析过程如下：

步骤S1：采集到云资源平台内各个储存单元，并将储存单元标记为i，i为大于1的自然数；

步骤S2：采集到各个储存单元的剩余数据储存容量、剩余数据储存容量与总数量的比值以及储存单元内数据存储最长时长，并将储存单元的剩余数据储存容量、剩余数据储存容量与总数量的比值以及储存单元内数据存储最长时长分别标记为SCi、BZi以及ZCi；通过分析公式

获取到储存单元的分析系数Xi，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0，β为误差修正因子，取值为1.023；储存单元的分析系数是将储存单元的参数进行归一化处理得到一个用于评定储存单元能够接收任务概率的数值；通过公式可得储存单元内数据存储最长时长，并将储存单元的剩余数据储存容量、剩余数据储存容量与总数量的比值以及储存单元内数据存储最长时长越大，储存单元的分析系数越大，表示储存单元能够接收任务的概率越大；

步骤S3：将储存单元的分析系数Xi与分析系数阈值进行比较：

若储存单元的分析系数Xi≥分析系数阈值，则将对应储存单元标记为任务接收单元，并将任务接收单元发送至云资源平台；若储存单元的分析系数Xi＜分析系数阈值，则将对应储存单元标记为任务拒绝单元，并将任务拒绝单元发送至云资源平台；

步骤三中对任务指令进行分析采集到各个任务指令的处理系数，从而根据任务指令的处理系数进行划分，提高了任务指令的处理高效性，同时根据任务指令进行云资源平台内的数据调度，具体任务分析步骤如下：

步骤SS1：对云资源平台进行实时监测，采集到云资源平台内实时接收到的任务指令，并将实时接收到的任务指令标记为o，o为大于1的自然数；并任务指令发送至的服务器实时接收到的任务指令进行一一标记；

步骤SS2：采集到实时接收到的任务指令对应处理需求时长和任务指令发送时刻与当前时刻的间隔时长，并将实时接收到的任务指令对应处理需求时长和任务指令发送时刻与当前时刻的间隔时长分别标记为XQo和JGo；通过处理公式

获取到实时任务指令的处理系数Zo，其中，f1和f2均为预设比例系数，且f1＞f2＞0，e为自然常数；实时任务指令的处理系数是将实时任务指令的参数进行归一化处理得到一个用于分析实时任务指令处理顺序的数值；通过公式可得实时接收到的任务指令对应处理需求时长和任务指令发送时刻与当前时刻的间隔时长越大，实时任务指令的处理系数越大，表示实时任务指令处理顺序越靠前；

步骤SS3：将实时任务指令的处理系数Zo按照数值从大到小的顺序进行排序，并将实时任务指令按照顺序发送至云资源平台；

步骤四中资源调度的步骤如下：

将云资源平台内的任务接收单元进行采集，同时将实时任务指令对应的服务器标记为任务服务器，将任务服务器与任务接收单元进行分析，将任务服务器与需求数据对应的任务接收单元进行配对，将需求数据一致的任务接收单元与任务服务器通过节点进行数据传输，将任务接收单元内的数据调度至任务服务器内。

本发明工作原理：一种混合云模式的云资源调度方法，在工作时，云资源平台搭建，设置局域网并将局域网连接的服务器节点进行连接，通过服务器节点将服务器内数据进行传输，并将传输的数据储存至云资源平台，同时云资源平台设置若干个储存单元，并将传输的数据按照时间顺序进行分布式储存；通过内监管单元对云资源平台内储存单元进行分析，并通过储存单元分析将储存单元进行划分；任务分析，云资源平台实时接收到任一服务器节点发送的任务指令，并对云资源平台接收的实时任务指令进行采集，将采集到的实时任务指令进行分析，并根据实时任务指令的分析结果将实时任务指令进行划分；将分析后的储存单元与实时任务指令进行合理匹配，将储存单元内储存的数据进行准确调度，且数据调度与实时任务指令相匹配；对云资源平台运行进行分析，采集到云资源平台内服务器数据接收的错误频率和数据传输的错误频率，并将云资源平台内服务器数据接收的错误频率和数据传输的错误频率分别与数据接收错误频率阈值和数据传输错误频率阈值进行比较。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种混合云模式的云资源调度方法，其特征在于，云资源调度方法具体如下：

步骤一、云资源平台搭建，设置局域网并将局域网连接的服务器节点进行连接，通过服务器节点将服务器内数据进行传输，并将传输的数据储存至云资源平台，同时云资源平台设置若干个储存单元，并将传输的数据按照时间顺序进行分布式储存；

步骤二、储存分析，通过内监管单元对云资源平台内储存单元进行分析，并通过储存单元分析将储存单元进行划分；

步骤三、任务分析，云资源平台实时接收到任一服务器节点发送的任务指令，并对云资源平台接收的实时任务指令进行采集，将采集到的实时任务指令进行分析，并根据实时任务指令的分析结果将实时任务指令进行划分；

步骤四、将分析后的储存单元与实时任务指令进行合理匹配，将储存单元内储存的数据进行准确调度，且数据调度与实时任务指令相匹配；

步骤五、对云资源平台运行进行分析，采集到云资源平台内服务器数据接收的错误频率和数据传输的错误频率，并将云资源平台内服务器数据接收的错误频率和数据传输的错误频率分别与数据接收错误频率阈值和数据传输错误频率阈值进行比较：若云资源平台内服务器数据接收的错误频率和数据传输的错误频率任一数值大于对应阈值，则将对应服务器标记为问题服务器，并将问题服务器的编号发送至管理人员的手机终端；若云资源平台内服务器数据接收的错误频率和数据传输的错误频率均小于对应阈值，则将对应服务器标记为正常服务器。

2.根据权利要求1所述的一种混合云模式的云资源调度方法，其特征在于，步骤二中内监管平台用于对储存单元进行分析，根据储存单元的实时状态对储存单元进行分析，分析过程具体如下：

步骤S1：采集到云资源平台内各个储存单元，并将储存单元标记为i，i为大于1的自然数；

步骤S2：采集到各个储存单元的剩余数据储存容量、剩余数据储存容量与总数量的比值以及储存单元内数据存储最长时长，并将储存单元的剩余数据储存容量、剩余数据储存容量与总数量的比值以及储存单元内数据存储最长时长分别标记为SCi、BZi以及ZCi；通过分析公式获取到储存单元的分析系数Xi；

步骤S3：将储存单元的分析系数Xi与分析系数阈值进行比较。

3.根据权利要求2所述的一种混合云模式的云资源调度方法，其特征在于，分析公式为

其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0，β为误差修正因子，取值为1.023。

4.根据权利要求2所述的一种混合云模式的云资源调度方法，其特征在于，储存单元的分析系数的比较过程如下：

若储存单元的分析系数Xi≥分析系数阈值，则将对应储存单元标记为任务接收单元，并将任务接收单元发送至云资源平台；若储存单元的分析系数Xi＜分析系数阈值，则将对应储存单元标记为任务拒绝单元，并将任务拒绝单元发送至云资源平台。

5.根据权利要求1所述的一种混合云模式的云资源调度方法，其特征在于，步骤三中对任务指令进行分析采集到各个任务指令的处理系数，任务分析步骤具体如下：

步骤SS1：对云资源平台进行实时监测，采集到云资源平台内实时接收到的任务指令，并将实时接收到的任务指令标记为o，o为大于1的自然数；并任务指令发送至的服务器实时接收到的任务指令进行一一标记；

步骤SS2：采集到实时接收到的任务指令对应处理需求时长和任务指令发送时刻与当前时刻的间隔时长，并将实时接收到的任务指令对应处理需求时长和任务指令发送时刻与当前时刻的间隔时长分别标记为XQo和JGo；通过处理公式获取到实时任务指令的处理系数Zo；

步骤SS3：将实时任务指令的处理系数Zo按照数值从大到小的顺序进行排序，并将实时任务指令按照顺序发送至云资源平台。

6.根据权利要求4所述的一种混合云模式的云资源调度方法，其特征在于，处理公式为

其中，f1和f2均为预设比例系数，且f1＞f2＞0，e为自然常数。

7.根据权利要求1所述的一种混合云模式的云资源调度方法，其特征在于，

步骤四中资源调度的步骤如下：

将云资源平台内的任务接收单元进行采集，同时将实时任务指令对应的服务器标记为任务服务器，将任务服务器与任务接收单元进行分析，将任务服务器与需求数据对应的任务接收单元进行配对，将需求数据一致的任务接收单元与任务服务器通过节点进行数据传输，将任务接收单元内的数据调度至任务服务器内。

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