CN114090271A - 云计算资源分配方法、装置、计算设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种云计算资源分配方法、装置、计算设备及存储介质,方法包括:预测所服务的每一个租户在未来的目标时间段内分别所需的计算资源;确定在所述目标时间段内可用的服务器,以及每一个可用的服务器分别对应的物理资源;根据每一个租户在所述目标时间段内分别所需的计算资源,以及根据每一个可用的服务器分别对应的物理资源,建立租户与服务器的服务关系;针对建立有所述服务关系的每一个服务器,根据该服务器对应的物理资源以及该服务器服务的各租户分别所需的计算资源,在所述目标时间段内为各租户分配计算资源。本方案,能够降低分配与所需的计算资源严重不匹配的问题,提高租户体验。
Description
技术领域
本发明实施例涉及云服务器技术领域,特别涉及一种云计算资源分配方法、装置、计算设备及存储介质。
背景技术
虚拟化技术的普及推动了云计算技术的发展。云数据中心可以根据租户需求向租户分配计算资源。现有技术中,云数据中心针对不同租户设定有对应的分配阈值,并利用该分配阈值为租户分配对应的计算资源,其中,分配的计算资源不大于该分配阈值。但是,对于电商业务等用户,其所需的计算资源在不同时间段可能是不断变化的,按照设定的分配阈值进行计算资源的分配,可能会造成资源分配过低或资源浪费的问题,造成分配与所需的计算资源严重不匹配的问题,影响租户体验。
发明内容
本发明实施例提供了一种云计算资源分配方法、装置、计算设备及存储介质。
第一方面,本发明实施例提供了一种云计算资源分配方法,包括:
预测所服务的每一个租户在未来的目标时间段内分别所需的计算资源;
确定在所述目标时间段内可用的服务器,以及每一个可用的服务器分别对应的物理资源;
根据每一个租户在所述目标时间段内分别所需的计算资源,以及根据每一个可用的服务器分别对应的物理资源,建立租户与服务器的服务关系;
针对建立有所述服务关系的每一个服务器,根据该服务器对应的物理资源以及该服务器服务的各租户分别所需的计算资源,在所述目标时间段内为各租户分配计算资源。
优选地,所述计算资源对应若干个类型;
所述预测所服务的每一个租户在未来的目标时间段内分别所需的计算资源,包括:通过如下方式预测每一个租户在所述目标时间段内所需各类型的计算资源:
根据所述目标时间段在所处运行周期内的位置,确定若干个历史时间段;其中,该若干个历史时间段分别处于不同的运行周期内,且每一个历史时间段在对应运行周期内的位置均与所述目标时间段在所处运行周期内的位置相同;
获取该租户在每一个历史时间段内分别对该类型计算资源的实际使用量;
根据该租户在每一个历史时间段内分别对该类型计算资源的实际使用量,生成自相关矩阵和自相关转置矩阵;
利用所述自相关矩阵和所述自相关转置矩阵,计算每一个历史时间段分别对应的关联值;
将每一个历史时间段对应的实际使用量与对应关联值相乘,并将得到的若干个乘积之和确定为该租户在所述目标时间段内所需的该类型的计算资源。
优选地,所述物理资源和所述计算资源均对应若干个类型;
所述建立租户与服务器的服务关系,包括:
从未建立服务关系的服务器中选择一个服务器;
确定该服务器剩余的物理资源对应各类型的第一比例;所述第一比例是将若干个类型按照设定顺序排列后得到的;
从未建立服务关系的租户中确定出与该服务器相匹配的租户,针对每一个与该服务器相匹配的租户,确定该租户所需的计算资源对应各类型的第二比例;所述第二比例是将若干个类型按照所述设定顺序排列后得到的;
根据所述第一比例和各个第二比例,从与该服务器相匹配的租户中选择一个租户与该服务器建立服务关系,并判断该服务器是否存在剩余的物理资源;
若存在,则返回执行所述确定该服务器剩余的物理资源对应各类型的第一比例步骤;
若不存在,则判断是否存在未建立服务关系的服务器,若存在,则返回执行所述从未建立服务关系的服务器中选择一个服务器步骤,直到不存在未建立服务关系的服务器或租户为止。
优选地,所述从未建立服务关系的服务器中选择一个服务器,包括:
从未建立服务关系的服务器中选择剩余的物理资源最少的服务器。
优选地,还包括:当确定触发所述建立租户与服务器的服务关系停止的因素是不存在未建立服务关系的服务器时,确定是否存在未建立服务关系的租户;若存在未建立服务关系的租户,则将该未建立服务关系的租户与各服务器建立服务关系。
优选地,所述在所述目标时间段内为各租户分配计算资源,包括:
针对建立有所述服务关系的每一个服务器,均执行:
确定该服务器服务的租户所需的总计算资源;
确定该服务器的物理资源是否大于所述总计算资源,若否,则将物理资源按比例分配给该服务器服务的各租户。
优选地,所述物理资源和所述计算资源均对应若干个类型;
所述将物理资源按比例分配给该服务器服务的各租户,包括:
根据该服务器服务的各租户分别所需的计算资源,构建资源需求矩阵;
根据该服务器的物理资源,对所述资源需求矩阵进行归一化处理;
根据归一化处理后的资源需求矩阵,计算每一个租户分别对应各类型计算资源的分配比例;
根据计算得到的分配比例以及该服务器对应各类型的物理资源,为每一个租户分配对应类型的物理资源。
第二方面,本发明实施例还提供了一种云计算资源分配装置,包括:
预测单元,用于预测所服务的每一个租户在未来的目标时间段内分别所需的计算资源;
确定单元,用于确定在所述目标时间段内可用的服务器,以及每一个可用的服务器分别对应的物理资源;
关系建立单元,用于根据每一个租户在所述目标时间段内分别所需的计算资源,以及根据每一个可用的服务器分别对应的物理资源,建立租户与服务器的服务关系;
资源分配单元,用于针对建立有所述服务关系的每一个服务器,根据该服务器对应的物理资源以及该服务器服务的各租户分别所需的计算资源,在所述目标时间段内为各租户分配计算资源。
第三方面,本发明实施例还提供了一种计算设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时,实现本说明书任一实施例所述的方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算机中执行时,令计算机执行本说明书任一实施例所述的方法。
本发明实施例提供了一种云计算资源分配方法、装置、计算设备及存储介质,通过预测各租户在目标时间段内所需的计算资源,然后将可用的服务器与租户建立服务关系,形成不同服务器为建立服务关系的租户提供计算资源的关系,利用租户在目标时间段所需的计算资源,为各租户分配计算资源。可见,不同时间段内分配的计算资源是发生变化的,且该变化是基于租户在该时间段内所需的计算资源进行分配的,从而可以降低分配与所需的计算资源严重不匹配的问题,提高租户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,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是本发明一实施例提供的一种云计算资源分配方法流程图;
图2是本发明一实施例提供的一种预测方法流程图;
图3是本发明一实施例提供的一种服务关系建立方法流程图;
图4是本发明一实施例提供的一种资源比例分配方法流程图;
图5是本发明一实施例提供的一种计算设备的硬件架构图;
图6是本发明一实施例提供的一种云计算资源分配装置结构图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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,显然,所描述的实施例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的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参考图1,本发明实施例提供了一种云计算资源分配方法,该方法包括:
步骤100,预测所服务的每一个租户在未来的目标时间段内分别所需的计算资源;
步骤102,确定在该目标时间段内可用的服务器,以及每一个可用的服务器分别对应的物理资源;
步骤104,根据每一个租户在该目标时间段内分别所需的计算资源,以及根据每一个可用的服务器分别对应的物理资源,建立租户与服务器的服务关系;
步骤106,针对建立有该服务关系的每一个服务器,根据该服务器对应的物理资源以及该服务器服务的各租户分别所需的计算资源,在该目标时间段内为各租户分配计算资源。
在本发明实施例中,通过预测各租户在目标时间段内所需的计算资源,然后将可用的服务器与租户建立服务关系,形成不同服务器为建立服务关系的租户提供计算资源的关系,利用租户在目标时间段所需的计算资源,为各租户分配计算资源。可见,不同时间段内分配的计算资源是发生变化的,且该变化是基于租户在该时间段内所需的计算资源进行分配的,从而可以降低分配与所需的计算资源严重不匹配的问题,提高租户体验。
下面描述图1所示的各个步骤的执行方式。
首先针对步骤100,预测所服务的每一个租户在未来的目标时间段内分别所需的计算资源。
同一个租户在不同时间段实际使用的计算资源存在其特定的发展规律。比如,针对电商业务的租户,其在一天内的不同时间段所需使用的计算资源不同,在8-12点、12-18点、18-24点、24-8点之间由于业务量不同,因此使用的计算资源不同,并且受其发展影响,每一个运行周期(比如一天为一个运行周期或者一周为一个运行周期)的相同时间段所使用的计算资源也会存在变化,比如该变化是处于稳态上升阶段。
基于此,本发明一个实施例中,可以使用租户对计算资源的历史使用情况,对各租户在未来的目标时间段内所需的计算资源进行预测。其中,计算资源对应若干个类型,比如,该计算资源可以包括:CPU量、内存量、硬盘量等。对于不同租户在目标时间段内所需不同类型的计算资源的预测方式均相同,下面对一个租户在目标时间段内所需一种类型的计算的预测方式进行说明。具体地,请参考图2,至少可以通过如下一种方式实现:
步骤200,根据该目标时间段在所处运行周期内的位置,确定若干个历史时间段;其中,该若干个历史时间段分别处于不同的运行周期内,且每一个历史时间段在对应运行周期内的位置均与该目标时间段在所处运行周期内的位置相同。
在本发明一个实施例中,该目标时间段可以是位于下一个运行周期,也可以是位于未来的某一个运行周期,优选地,该目标时间段是位于下一个运行周期的时间段,如此对目标时间段内租户所需各类型计算资源的预测会更加准确。
以一个运行周期为一天,且该目标时间段为下一个运行周期的8-12点为例,在当前运行周期的8-12点运行结束后,可以对下一个运行周期的8-12点所需各类型的计算资源进行预测。
由于同一个运行周期内不同时间段所使用的计算资源不同,因此,在对目标时间段进行预测时,每一个历史时间段在对应运行周期内的位置需要与目标时间段在所处运行周期内的位置相同,如此才能保证对目标时间段的预测结果的准确性。其中,该目标时间段在该运行周期内的位置为8-12点的位置处,那么确定的若干个历史时间段均为各个运行周期的8-12点。
各个历史时间段所对应的运行周期可以是相邻的,比如运行周期1~N;也可以是间隔的,但各间隔相等,比如运行周期1、3、5、…、N。优选地,各历史时间段所对应的运行周期相邻。
步骤202,获取该租户在每一个历史时间段内分别对该类型计算资源的实际使用量。
该租户在每一个历史时间段内分别对该类型计算资源的实际使用量可以由租户采集并上报,也可以由云数据中心记录该租户在各个历史时间段内请求的计算资源量。
本说明书的一个实施例中,以计算资源的类型为CPU为例进行说明,比如该租户在每一个历史时间段内对CPU的实际使用量为a1、a2、…、aN。其中,目标时间段为运行周期N+1内的时间段,即预测aN+1的值。
步骤204,根据该租户在每一个历史时间段内分别对该类型计算资源的实际使用量,生成自相关矩阵和自相关转置矩阵。
在本发明一个实施例中,可以利用如下公式计算自相关矩阵中的各个值:
其中,
该自相关矩阵为:
该自相关转置矩阵为:
步骤206,利用该自相关矩阵和该自相关转置矩阵,计算每一个历史时间段分别对应的关联值。
在本说明书的一个实施例中,可以利用该自相关矩阵和自相关转置矩阵计算得到如下关联矩阵,关联矩阵中的各个值即为每一个历史时间段分别对应的关联值:
其中,c1、c2,…cN的值分别为第N个历史时间段、第N-1个历史时间段…第1个历史时间段的关联值。
步骤208,将每一个历史时间段对应的实际使用量与对应关联值相乘,并将得到的若干个乘积之和确定为该租户在该目标时间段内所需的该类型的计算资源。
其中,该租户在目标时间段内所需的该类型的计算资源可以通过如下公式得到:
以上通过将该租户在每一个历史时间段内分别对该类型计算资源的实际使用量,生成自相关矩阵和自相关转置矩阵,以此来计算每一个历史时间段分别对应的关联值,利用关联值与对应历史时间段的实际使用量的乘积相加,得到该租户在目标时间段内所需的计算资源。由于自相关是一个信号在其自身在不同时间点的互相关,是两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数,因此利用该方式得到的预测结果更加准确。
需要说明的是,本步骤中在预测每一个租户在目标时间段内所需各类型的计算资源时,除上述方式以外,还可以使用其它方式,比如,利用若干个历史时间段内的实际使用量,计算该实际使用量的变化率,然后利用第N个历史时间段内的实际使用量与该变化率的乘积,确定为该目标时间段内的该租户对该类型所需的计算资源。再比如,可以使用神经网络模型对目标时间段内该租户对该类型所需的计算资源进行预测。
然后针对步骤102,确定在该目标时间段内可用的服务器,以及每一个可用的服务器分别对应的物理资源。
服务器是云数据中心为各租户提供物理资源的物理服务器,通过在服务器上创建多个虚拟机,由不同的虚拟机为不同租户提供服务。
举例来说,在该目标时间段可用的服务器为两台,分别为服务器1和服务器2,若物理资源类型为CPU量、内存量和硬盘量,那么服务器1的物理资源可以为CPU量为A1、内存量为B1、硬盘量为C1,服务器2的物理资源可以为CPU量为A2、内存量为B2、硬盘量为C2。
接下来针对步骤104,根据每一个租户在该目标时间段内分别所需的计算资源,以及根据每一个可用的服务器分别对应的物理资源,建立租户与服务器的服务关系。
在本说明书的一个实施例中,在为租户分配计算资源之前,可以先建立租户与服务器的服务关系,表明是由建立服务关系的服务器为租户提供计算资源,在建立服务关系之后服务器可以根据与其建立服务关系的各租户所需的计算资源的实际情况为各租户分配计算资源,从而可以为租户均衡分配计算资源,以及充分利用服务器的物理资源,降低物理资源的浪费。
具体地,请参考图3,本步骤104至少可以通过如下一种方式建立租户与服务器的服务关系:
步骤300,从未建立服务关系的服务器中选择一个服务器。
在初次选择服务器时,服务器1和服务器2均未建立服务关系,在从该服务器1和服务器2中选择一个服务器时,可以进行随机选择,也可以选择剩余的物理资源最少的服务器。
考虑到云数据中心中的服务器较多,服务的租户也比较多,若所有的服务器均提供资源进行服务,那么云数据中心的资源耗费的成本较高,比如,2台服务器分别服务一个租户,且两台服务器中在服务对应租户之后剩余有大量的物理资源,如此,则会造成资源浪费以及维护成本较高。若一台服务器能够同时为两个租户提供服务,那么相对于两台服务器分别为一个租户提供服务,可以降低维护成本。因此,本步骤300中,优选地,选择剩余的物理资源最少的服务器。
步骤302,确定该服务器剩余的物理资源对应各类型的第一比例;该第一比例是将若干个类型按照设定顺序排列后得到的。
比如选择的为服务器1,假设该设定顺序为CPU量、内存量、硬盘量,那么服务器1剩余的物理资源对应各类型的第一比例为:A1:B1:C1。
步骤304,从未建立服务关系的租户中确定出与该服务器相匹配的租户,针对每一个与该服务器相匹配的租户,确定该租户所需的计算资源对应各类型的第二比例;该第二比例是将若干个类型按照该设定顺序排列后得到的。
假设云数据平台提供服务的租户为租户1、租户2和租户3,那么在初始建立服务关系时,三个租户均未建立服务关系。其中,与服务器相匹配的租户可以是该服务器剩余的物理资源能够满足所需计算资源的租户,比如,服务器剩余的物理资源为A1、B1、C1,租户所需的CPU量小于A1、所需的内存量小于B1、所需的硬盘量小于C1,那么则称该租户与该服务器相匹配。与服务器相匹配的租户还可以是有一半以上类型的物理资源能够满足租户所需对应类型的计算资源。
对于与该服务器1相匹配的每一个租户,均需要确定该租户所需的计算资源对应各类型的第二比例,该第二比例同样将若干个类型按照设定排列后得到的,以此保证租户所需的计算资源能够与服务器的物理资源进行比较。
需要说明的是,若本步骤304中不存在未建立服务关系的租户时,那么服务关系建立完成,结束该建立过程。
还需要说明的是,若本步骤304中从未建立服务关系的租户中不存在与该服务器相匹配的租户,那么将该服务器确定为已经建立服务关系的服务器,并返回执行步骤300。
步骤306,根据第一比例和各个第二比例,从与该服务器相匹配的租户中选择一个租户与该服务器建立服务关系,并判断该服务器是否存在剩余的物理资源,若存在,则返回执行步骤302;若不存在,则执行步骤308。
本步骤306从与该服务器相匹配的租户中选择一个租户与该服务器建立服务关系,一种可能实现的方式中,将与该第一比例最接近的第二比例所对应的租户与该服务器建立服务关系。在物理资源和计算资源均对应两个类型时,比如为CPU量和内存量,第一比例为A1:B1,第二比例分别为A2:B2、A3:B3、A4:B4,那么将计算A2/B2、A3/B3、A4/B4的值哪个值与A1/B1的值最接近,则确定该值对应的第二比例与第一比例最接近。在另一种可能实现的方式中,在物理资源和计算资源均对应三个以上类型时,由于多个参数的比例之间无法精确的比较大小,也就是无法通过除的关系确定哪一个第二比例与第一比例最接近,那么可以按照如下方式确定哪个第二比例与第一比例最接近:将第一比例中的目标位置上的参数与第二比例中的目标位置上的参数相除得到商值,然后计算各位置对应的商值的平均值,将平均值最小的第二比例确定为与第一比例最接近的比例。举例来说,物理资源和计算资源均对应三个类型,比如为CPU量、内存量和硬盘量,其中,第一比例为A1:B1:C1,第二比例分别为A2:B2:C2、A3:B3:C3、A4:B4:C4,以计算A2:B2:C2这个第二比例与第一比例的平均值为例,该平均值为:[(A1/A2)+(B1/B2)+(C1/C2)]/3,其它两个第二比例的计算方式相同,将平均值最小的第二比例确定为与第一比例最接近的比例。
通过将与第一比例最接近的第二比例的租户与该服务器建立服务关系,由该服务器为与其建立服务关系的租户提供资源,由于组合所需计算资源与服务器物理资源最接近,那么当服务器剩余资源不足时,比如其中一个类型或多个类型无剩余资源时,该服务器有剩余资源的类型所剩余的资源会较小,如此可以降低剩余资源的浪费,提高服务器中物理资源的利用率,且该方式可以最大化的对服务器中的物理资源进行利用。
当建立服务关系之后,比如选择了租户1,在将该租户1与服务器1建立服务关系之后,将服务器1的各类型的物理资源减去租户1所需对应类型的计算资源之后,确定该服务器是否还存在剩余的物理资源,若存在,则继续为该服务器1建立与租户的服务关系。
步骤308,判断是否存在未建立服务关系的服务器,若存在,则返回执行步骤300,直到不存在未建立服务关系的服务器或租户为止。
若该服务器不存在剩余的物理资源,表明无法更好的为租户提供物理资源,那么可以继续为下一个服务器建立服务关系。此时判断是否还存在未建立服务关系的服务器,比如存在服务器2,那么返回步骤300时,选择服务器2,以为服务器2建立与租户的服务关系。若可用的服务器均建立了服务关系,或者在步骤304中确定已经不存在未建立服务关系的租户(即所有租户均已经与服务器建立了服务关系),那么建立租户与服务器的服务关系停止,即结束本过程。
需要说明的是,当确定触发该建立租户与服务器的服务关系停止的因素是不存在未建立服务关系的服务器时,还需要确定此时是否存在未建立服务关系的租户,若存在,虽然各服务器剩余的物理资源均不能匹配未建立服务关系的各租户,但依然需要为这些未建立服务关系的租户提供物理资源,即将该未建立服务关系的租户与各服务器建立服务关系,由服务器为各租户提供物理资源。
在将该未建立服务关系的租户与各服务器建立服务关系时,比如剩余两个租户未建立服务关系,那么可以是将该两个租户随机与各服务器建立服务关系,比如剩余的一个租户与其中一个服务器建立服务关系,另一个租户与其它一个服务器建立服务关系,也可以是与同一个服务器建立服务关系。从而保证所有租户都能够被提供服务。
最后针对步骤106,针对建立有该服务关系的每一个服务器,根据该服务器对应的物理资源以及该服务器服务的各租户分别所需的计算资源,在该目标时间段内为各租户分配计算资源。
在本说明书的一个实施例中,在为各租户分配计算资源时,至少可以通过如下一种方式进行分配:针对建立有所述服务关系的每一个服务器,均执行:确定该服务器服务的租户所需的总计算资源;确定该服务器的物理资源是否大于所述总计算资源,若否,则将物理资源按比例分配给该服务器服务的各租户。
比如针对服务器1,若与服务器1建立服务关系的租户为租户1和租户2和租户3,那么该服务器1服务的租户所需的总计算资源为三个租户所需的CPU总量、内存总量和硬盘总量,若该服务器的物理资源中其CPU量大于该CPU总量,其内存量大于该内存总量,且其硬盘量大于该硬盘总量,那么确定该服务器的物理资源大于该总计算资源,此时可以在目标时间段为各租户分配其所需计算资源相等的物理资源。若确定该服务器的物理资源不大于该总计算资源,那么需要将服务器1的物理资源按比例分配给该服务器服务的各租户。
在本发明一个实施例中,在将物理资源按比例分配给该服务器服务的各租户时,请参考图4,至少可以通过如下一种方式来实现:
步骤400,根据该服务器服务的各租户分别所需的计算资源,构建资源需求矩阵。
其中,该资源需求矩阵可以为:
其中,p为该服务器服务的租户数量,q为计算资源、物理资源所对应的类型数量,为第p个租户在目标时间段内对q类型所需的计算资源,为第i(i∈[1,p],为正整数)个租户在目标时间段内对j(j∈[1,q],为正整数)类型所需的计算资源。
步骤402,根据该服务器的物理资源,对该资源需求矩阵进行归一化处理。
本说明书的一个实施例中,归一化处理后的资源需求矩阵可以为:
其中,R1、R2、…、Rq分别为该服务器剩余的类型1、类型2、…、类型q的物理资源。
步骤404,根据归一化处理后的资源需求矩阵,计算每一个租户分别对应各类型计算资源的分配比例。
在本说明书的一个实施例中,为每一个租户分别对应各类型计算资源的分配比例通过如下公式计算:
其中,为租户i对应类型j计算资源的分配比例,为租户i对应类型j计算资源的归一化请求比例,为归一化处理后的资源需求矩阵中对应租户i对应类型j计算资源的值,为归一化处理后的资源需求矩阵中对应租户i的计算资源中所需计算资源最大的值,为各租户中对应归一化请求比例最大的值的和,为中间值。
举例来说,服务器的物理资源为(4,10,80),资源请求矩阵为:
归一化后的资源请求矩阵为:
那么可以得到d11=1,d12=4/5,d13=1/2,d21=1,d22=2/5,d23=1/2,d31=1,d32=2/5,d33=1/4。
如此可以利用该中间值计算出为各租户分别对应各类型计算资源的分配比例。
步骤406,根据计算得到的分配比例以及该服务器对应各类型的物理资源,为每一个租户分配对应类型的物理资源。
通过图4所示的方式,可以按照计算得出的比例为各租户分配对应的物理资源,从而可以使得各租户得到的物理资源更加均衡,为租户提供服务。
如图5、图6所示,本发明实施例提供了一种云计算资源分配装置。装置实施例可以通过软件实现,也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。从硬件层面而言,如图5所示,为本发明实施例提供的一种云计算资源分配装置所在计算设备的一种硬件架构图,除了图5所示的处理器、内存、网络接口、以及非易失性存储器之外,实施例中装置所在的计算设备通常还可以包括其他硬件,如负责处理报文的转发芯片等等。以软件实现为例,如图6所示,作为一个逻辑意义上的装置,是通过其所在计算设备的CPU将非易失性存储器中对应的计算机程序读取到内存中运行形成的。本实施例提供的一种云计算资源分配装置,包括:
预测单元601,用于预测所服务的每一个租户在未来的目标时间段内分别所需的计算资源;
确定单元602,用于确定在所述目标时间段内可用的服务器,以及每一个可用的服务器分别对应的物理资源;
关系建立单元603,用于根据每一个租户在所述目标时间段内分别所需的计算资源,以及根据每一个可用的服务器分别对应的物理资源,建立租户与服务器的服务关系;
资源分配单元604,用于针对建立有所述服务关系的每一个服务器,根据该服务器对应的物理资源以及该服务器服务的各租户分别所需的计算资源,在所述目标时间段内为各租户分配计算资源。
在本发明一个实施例中,所述计算资源对应若干个类型;
所述预测单元601,具体通过如下方式预测每一个租户在所述目标时间段内所需各类型的计算资源:
根据所述目标时间段在所处运行周期内的位置,确定若干个历史时间段;其中,该若干个历史时间段分别处于不同的运行周期内,且每一个历史时间段在对应运行周期内的位置均与所述目标时间段在所处运行周期内的位置相同;
获取该租户在每一个历史时间段内分别对该类型计算资源的实际使用量;
根据该租户在每一个历史时间段内分别对该类型计算资源的实际使用量,生成自相关矩阵和自相关转置矩阵;
利用所述自相关矩阵和所述自相关转置矩阵,计算每一个历史时间段分别对应的关联值;
将每一个历史时间段对应的实际使用量与对应关联值相乘,并将得到的若干个乘积之和确定为该租户在所述目标时间段内所需的该类型的计算资源。
在本发明一个实施例中,所述物理资源和所述计算资源均对应若干个类型;
所述关系建立单元603,具体用于从未建立服务关系的服务器中选择一个服务器;确定该服务器剩余的物理资源对应各类型的第一比例;所述第一比例是将若干个类型按照设定顺序排列后得到的;从未建立服务关系的租户中确定出与该服务器相匹配的租户,针对每一个与该服务器相匹配的租户,确定该租户所需的计算资源对应各类型的第二比例;所述第二比例是将若干个类型按照所述设定顺序排列后得到的;根据所述第一比例和各个第二比例,从与该服务器相匹配的租户中选择一个租户与该服务器建立服务关系,并判断该服务器是否存在剩余的物理资源;若存在,则返回执行所述确定该服务器剩余的物理资源对应各类型的第一比例步骤;若不存在,则判断是否存在未建立服务关系的服务器,若存在,则返回执行所述从未建立服务关系的服务器中选择一个服务器步骤,直到不存在未建立服务关系的服务器或租户为止。
在本发明一个实施例中,所述关系建立单元603在执行从未建立服务关系的服务器中选择一个服务器时,具体用于从未建立服务关系的服务器中选择剩余的物理资源最少的服务器。
在本发明一个实施例中,所述关系建立单元603还可以用于当确定触发所述建立租户与服务器的服务关系停止的因素是不存在未建立服务关系的服务器时,确定是否存在未建立服务关系的租户;若存在未建立服务关系的租户,则将该未建立服务关系的租户与各服务器建立服务关系。
在本发明一个实施例中,所述资源分配单元604具体用于针对建立有所述服务关系的每一个服务器,均执行:确定该服务器服务的租户所需的总计算资源;确定该服务器的物理资源是否大于所述总计算资源,若否,则将物理资源按比例分配给该服务器服务的各租户。
在本发明一个实施例中,所述物理资源和所述计算资源均对应若干个类型;
所述资源分配单元604在执行所述将物理资源按比例分配给该服务器服务的各租户时,具体用于根据该服务器服务的各租户分别所需的计算资源,构建资源需求矩阵;根据该服务器的物理资源,对所述资源需求矩阵进行归一化处理;根据归一化处理后的资源需求矩阵,计算每一个租户分别对应各类型计算资源的分配比例;根据计算得到的分配比例以及该服务器对应各类型的物理资源,为每一个租户分配对应类型的物理资源。
可以理解的是,本发明实施例示意的结构并不构成对一种云计算资源分配装置的具体限定。在本发明的另一些实施例中,一种云计算资源分配装置可以包括比图示更多或者更少的部件,或者组合某些部件,或者拆分某些部件,或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件、软件或者软件和硬件的组合来实现。
上述装置内的各模块之间的信息交互、执行过程等内容,由于与本发明方法实施例基于同一构思,具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述,此处不再赘述。
本发明实施例还提供了一种计算设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时,实现本发明任一实施例中的一种云计算资源分配方法。
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上存储有计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时,使所述处理器执行本发明任一实施例中的一种云计算资源分配方法。
具体地,可以提供配有存储介质的系统或者装置,在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码,且使该系统或者装置的计算机(或CPU或MPU)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。
在这种情况下,从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能,因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本发明的一部分。
用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如CD-ROM、CD-R、CD-RW、DVD-ROM、DVD-RAM、DVD-RW、DVD+RW)、磁带、非易失性存储卡和ROM。可选择地,可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。
此外,应该清楚的是,不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码,而且可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作系统等来完成部分或者全部的实际操作,从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。
此外,可以理解的是,将由存储介质读出的程序代码写到插入计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展模块中设置的存储器中,随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展模块上的CPU等来执行部分和全部实际操作,从而实现上述实施例中任一实施例的功能。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个…”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同因素。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成,前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中,该程序在执行时,执行包括上述方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质中。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种云计算资源分配方法,其特征在于,包括:
预测所服务的每一个租户在未来的目标时间段内分别所需的计算资源;
确定在所述目标时间段内可用的服务器,以及每一个可用的服务器分别对应的物理资源;
根据每一个租户在所述目标时间段内分别所需的计算资源,以及根据每一个可用的服务器分别对应的物理资源,建立租户与服务器的服务关系;
针对建立有所述服务关系的每一个服务器,根据该服务器对应的物理资源以及该服务器服务的各租户分别所需的计算资源,在所述目标时间段内为各租户分配计算资源。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算资源对应若干个类型;
所述预测所服务的每一个租户在未来的目标时间段内分别所需的计算资源,包括:通过如下方式预测每一个租户在所述目标时间段内所需各类型的计算资源:
根据所述目标时间段在所处运行周期内的位置,确定若干个历史时间段;其中,该若干个历史时间段分别处于不同的运行周期内,且每一个历史时间段在对应运行周期内的位置均与所述目标时间段在所处运行周期内的位置相同;
获取该租户在每一个历史时间段内分别对该类型计算资源的实际使用量;
根据该租户在每一个历史时间段内分别对该类型计算资源的实际使用量,生成自相关矩阵和自相关转置矩阵;
利用所述自相关矩阵和所述自相关转置矩阵,计算每一个历史时间段分别对应的关联值;
将每一个历史时间段对应的实际使用量与对应关联值相乘,并将得到的若干个乘积之和确定为该租户在所述目标时间段内所需的该类型的计算资源。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述物理资源和所述计算资源均对应若干个类型;
所述建立租户与服务器的服务关系,包括:
从未建立服务关系的服务器中选择一个服务器;
确定该服务器剩余的物理资源对应各类型的第一比例;所述第一比例是将若干个类型按照设定顺序排列后得到的;
从未建立服务关系的租户中确定出与该服务器相匹配的租户,针对每一个与该服务器相匹配的租户,确定该租户所需的计算资源对应各类型的第二比例;所述第二比例是将若干个类型按照所述设定顺序排列后得到的;
根据所述第一比例和各个第二比例,从与该服务器相匹配的租户中选择一个租户与该服务器建立服务关系,并判断该服务器是否存在剩余的物理资源;
若存在,则返回执行所述确定该服务器剩余的物理资源对应各类型的第一比例步骤;
若不存在,则判断是否存在未建立服务关系的服务器,若存在,则返回执行所述从未建立服务关系的服务器中选择一个服务器步骤,直到不存在未建立服务关系的服务器或租户为止。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述从未建立服务关系的服务器中选择一个服务器,包括:
从未建立服务关系的服务器中选择剩余的物理资源最少的服务器。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括:当确定触发所述建立租户与服务器的服务关系停止的因素是不存在未建立服务关系的服务器时,确定是否存在未建立服务关系的租户;若存在未建立服务关系的租户,则将该未建立服务关系的租户与各服务器建立服务关系。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所述目标时间段内为各租户分配计算资源,包括:
针对建立有所述服务关系的每一个服务器,均执行:
确定该服务器服务的租户所需的总计算资源;
确定该服务器的物理资源是否大于所述总计算资源,若否,则将物理资源按比例分配给该服务器服务的各租户。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述物理资源和所述计算资源均对应若干个类型;
所述将物理资源按比例分配给该服务器服务的各租户,包括:
根据该服务器服务的各租户分别所需的计算资源,构建资源需求矩阵;
根据该服务器的物理资源,对所述资源需求矩阵进行归一化处理;
根据归一化处理后的资源需求矩阵,计算每一个租户分别对应各类型计算资源的分配比例;
根据计算得到的分配比例以及该服务器对应各类型的物理资源,为每一个租户分配对应类型的物理资源。
8.一种云计算资源分配装置,其特征在于,包括:
预测单元,用于预测所服务的每一个租户在未来的目标时间段内分别所需的计算资源;
确定单元,用于确定在所述目标时间段内可用的服务器,以及每一个可用的服务器分别对应的物理资源;
关系建立单元,用于根据每一个租户在所述目标时间段内分别所需的计算资源,以及根据每一个可用的服务器分别对应的物理资源,建立租户与服务器的服务关系;
资源分配单元,用于针对建立有所述服务关系的每一个服务器,根据该服务器对应的物理资源以及该服务器服务的各租户分别所需的计算资源,在所述目标时间段内为各租户分配计算资源。
9.一种计算设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时,实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算机中执行时,令计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114706689A (zh) * | 2022-05-17 | 2022-07-05 | 中诚华隆计算机技术有限公司 | 一种基于子任务特性的多核处理器任务调度方法及系统 |
CN114721833A (zh) * | 2022-05-17 | 2022-07-08 | 中诚华隆计算机技术有限公司 | 一种基于平台业务类型的智能云端协调方法和装置 |
CN114969209A (zh) * | 2022-06-15 | 2022-08-30 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 训练方法及装置、预测资源消耗量的方法及装置 |
CN116560859A (zh) * | 2023-07-11 | 2023-08-08 | 恒辉信达技术有限公司 | 一种基于云计算的访问设备资源分配方法及相关装置 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103136055A (zh) * | 2011-11-25 | 2013-06-05 | 国际商业机器公司 | 用于在数据库服务中控制对计算资源的使用的方法和装置 |
CN103699445A (zh) * | 2013-12-19 | 2014-04-02 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种任务调度方法、装置及系统 |
US20140207740A1 (en) * | 2013-01-23 | 2014-07-24 | Microsoft Corporation | Isolating Resources and Performance in a Database Management System |
US20140379924A1 (en) * | 2013-06-21 | 2014-12-25 | Microsoft Corporation | Dynamic allocation of resources while considering resource reservations |
CN106095581A (zh) * | 2016-06-18 | 2016-11-09 | 南京采薇且歌信息科技有限公司 | 一种私有云条件下的网络存储虚拟化调度方法 |
CN107534583A (zh) * | 2015-04-30 | 2018-01-02 | 华为技术有限公司 | 具有多资源可调度单元(mrsu)的数据中心的应用驱动和自适应统一资源管理 |
CN110858161A (zh) * | 2018-08-24 | 2020-03-03 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 资源分配方法、装置、系统、设备和介质 |
CN113176944A (zh) * | 2021-04-29 | 2021-07-27 | 中国工商银行股份有限公司 | 集群计算存储资源分配方法和装置 |
CN113268350A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-08-17 | 上海数禾信息科技有限公司 | 基于云的服务构建的资源分配方法、装置、计算机设备 |
CN113568754A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-10-29 | 安天科技集团股份有限公司 | 资源分配方法、装置、计算设备及存储介质 |
-
2022
- 2022-01-24 CN CN202210076237.2A patent/CN114090271B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103136055A (zh) * | 2011-11-25 | 2013-06-05 | 国际商业机器公司 | 用于在数据库服务中控制对计算资源的使用的方法和装置 |
US20140207740A1 (en) * | 2013-01-23 | 2014-07-24 | Microsoft Corporation | Isolating Resources and Performance in a Database Management System |
US20140379924A1 (en) * | 2013-06-21 | 2014-12-25 | Microsoft Corporation | Dynamic allocation of resources while considering resource reservations |
CN103699445A (zh) * | 2013-12-19 | 2014-04-02 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 一种任务调度方法、装置及系统 |
CN107534583A (zh) * | 2015-04-30 | 2018-01-02 | 华为技术有限公司 | 具有多资源可调度单元(mrsu)的数据中心的应用驱动和自适应统一资源管理 |
CN106095581A (zh) * | 2016-06-18 | 2016-11-09 | 南京采薇且歌信息科技有限公司 | 一种私有云条件下的网络存储虚拟化调度方法 |
CN110858161A (zh) * | 2018-08-24 | 2020-03-03 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 资源分配方法、装置、系统、设备和介质 |
CN113176944A (zh) * | 2021-04-29 | 2021-07-27 | 中国工商银行股份有限公司 | 集群计算存储资源分配方法和装置 |
CN113268350A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-08-17 | 上海数禾信息科技有限公司 | 基于云的服务构建的资源分配方法、装置、计算机设备 |
CN113568754A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-10-29 | 安天科技集团股份有限公司 | 资源分配方法、装置、计算设备及存储介质 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114706689A (zh) * | 2022-05-17 | 2022-07-05 | 中诚华隆计算机技术有限公司 | 一种基于子任务特性的多核处理器任务调度方法及系统 |
CN114721833A (zh) * | 2022-05-17 | 2022-07-08 | 中诚华隆计算机技术有限公司 | 一种基于平台业务类型的智能云端协调方法和装置 |
CN114969209A (zh) * | 2022-06-15 | 2022-08-30 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 训练方法及装置、预测资源消耗量的方法及装置 |
CN116560859A (zh) * | 2023-07-11 | 2023-08-08 | 恒辉信达技术有限公司 | 一种基于云计算的访问设备资源分配方法及相关装置 |
CN116560859B (zh) * | 2023-07-11 | 2023-09-22 | 恒辉信达技术有限公司 | 一种基于云计算的访问设备资源分配方法及相关装置 |
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