CN115051997B - 分布式资源调度的方法及装置、存储介质、电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开属于分布式系统技术领域，涉及一种分布式资源调度的方法及装置、存储介质、电子设备。该方法包括：获取目标服务器的本地资源负载信息，并接收与目标服务器关联的其他服务器的其他资源负载信息；当本地资源负载信息满足第一预设条件时，确定对其他服务器的调度方式；基于调度方式，根据其他资源负载信息对其他服务器进行调度，以支持目标服务器。本公开实现了对本地资源负载信息的实时监控，有效替代了人工值守，降低了运维成本，还能够为调度其他服务器提供理论支持和数据基础，提供了一种自动化且智能化的分布式资源的动态调度方式，在综合资源充足的情况下，更好的实现了对目标服务器和其他服务器的闲置资源和计算资源的利用。

Description

分布式资源调度的方法及装置、存储介质、电子设备

技术领域

本公开涉及分布式系统技术领域，尤其涉及一种分布式资源调度的方法与分布式资源调度的装置、计算机可读存储介质及电子设备。

背景技术

针对大型的系统需要分布式部署时，每个服务部署的服务器为了服务的稳定运营，会按一定的资源并发需求配置资源。在服务实际应用中，不同的服务请求量不尽相同，这就导致部分服务器资源负荷高，部分服务器资源空闲率高。

而现有的解决方案是通过对物理设备调整或者人工监控调配资源来解决，这就意味着会有大量的闲置资源被浪费或者需要高额的人工维护成本。

鉴于此，本领域亟需开发一种新的分布式资源调度的方法及装置。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种分布式资源调度的方法、分布式资源调度的装置、计算机可读存储介质及电子设备，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制而导致的资源浪费和成本高的技术问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本发明实施例的第一个方面，提供一种分布式资源调度的方法，所述方法包括：

获取目标服务器的本地资源负载信息，并接收与所述目标服务器关联的其他服务器的其他资源负载信息；

当所述本地资源负载信息满足第一预设条件时，确定对所述其他服务器的调度方式；

基于所述调度方式，根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器进行调度，以支持所述目标服务器。

在本发明的一种示例性实施例中，在所述获取目标服务器的本地资源负载信息之后，所述方法还包括：

获取与所述目标服务器对应的公告规则；

当所述公告规则满足第二预设条件时，向所述其他服务器发布所述本地资源负载信息，以支持所述其他服务器进行调度。

在本发明的一种示例性实施例中，所述本地资源负载信息，包括：资源溃缩区空间和服务器性能信息。

在本发明的一种示例性实施例中，所述当所述本地资源负载信息满足第一预设条件时，确定对所述其他服务器的调度方式，包括：

获取与所述资源溃缩区空间对应的资源阈值，并对所述资源溃缩区空间和所述资源阈值进行比较得到第一比较结果；

当所述第一比较结果为所述资源溃缩区空间小于所述资源阈值时，确定对所述其他服务器的调度方式为任务调度。

在本发明的一种示例性实施例中，所述基于所述调度方式，根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器进行调度，包括：

向所述其他服务器发起任务调度请求，以根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器进行任务调度。

在本发明的一种示例性实施例中，所述当所述本地资源负载信息满足第一预设条件时，确定对所述其他服务器的调度方式，包括：

获取与所述服务器性能信息对应的性能阈值，并对所述服务器性能信息和所述性能阈值进行比较得到第二比较结果；

当所述第二比较结果为所述服务器性能信息大于所述性能阈值时，确定对所述其他服务器的调度方式为算力调度。

在本发明的一种示例性实施例中，所述基于所述调度方式，根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器进行调度，包括：

向所述其他服务器发起算力支援请求，以根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器请求算力协助。

根据本发明实施例的第二个方面，提供一种分布式资源调度的装置，包括：

信息获取模块，被配置为获取目标服务器的本地资源负载信息，并接收与所述目标服务器关联的其他服务器的其他资源负载信息；

方式确定模块，被配置为当所述本地资源负载信息满足第一预设条件时，确定对所述其他服务器的调度方式；

服务调度模块，被配置为基于所述调度方式，根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器进行调度，以支持所述目标服务器。

根据本发明实施例的第三个方面，提供一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中，存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现上述任意示例性实施例中的分布式资源调度的方法。

根据本发明实施例的第四个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意示例性实施例中的分布式资源调度的方法。

由上述技术方案可知，本公开示例性实施例中的分布式资源调度的方法、分布式资源调度的装置、计算机存储介质及电子设备至少具备以下优点和积极效果：

在本公开的示例性实施例提供的方法及装置中，通过本地资源负载信息与第一预设条件的判断能够确定对其他服务器的调度方式，不仅实现了对本地资源负载信息的实时监控，有效替代了人工值守，降低了运维成本，还能够为调度其他服务器提供理论支持和数据基础。进一步的，根据调度方式和其他资源负载信息对其他服务器进行调度，提供了一种自动化且智能化的分布式资源的动态调度方式，在综合资源充足的情况下，更好的实现了对目标服务器和其他服务器的闲置资源和计算资源的利用。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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示意性示出了相关技术中的资源机扩容方法的界面示意图；

图2示意性示出了相关技术中的人工调度资源方法的界面示意图；

图3示意性示出了本公开示例性实施例中一种分布式资源调度的方法的流程示意图；

图4示意性示出了本公开示例性实施例中公告本地资源负载信息的方法的流程示意图；

图5示意性示出了本公开示例性实施例中一种确定调度方式的方法的流程示意图；

图6示意性示出了本公开示例性实施例中另一种确定调度方式的方法的流程示意图；

图7示意性示出了本公开示例性实施例中应用场景下分布式调度系统的结构示意图；

图8示意性示出了本公开示例性实施例中应用场景下的分布式资源调度的流程示意图；

图9示意性示出了本公开示例性实施例中应用场景下的任务调度的方法的流程示意图；

图10示意性示出了本公开示例性实施例中应用场景下的算力调度的方法的流程示意图；

图11示意性示出本公开示例性实施例中一种分布式资源调度的装置的结构示意图；

图12意性示出本公开示例性实施例中一种用于实现分布式资源调度的方法的电子设备；

图13意性示出本公开示例性实施例中一种用于实现分布式资源调度的方法的计算机可读存储介质。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。

本说明书中使用用语“一个”、“一”、“该”和“所述”用以表示存在一个或多个要素/组成部分/等；用语“包括”和“具有”用以表示开放式的包括在内的意思并且是指除了列出的要素/组成部分/等之外还可存在另外的要素/组成部分/等；用语“第一”和“第二”等仅作为标记使用，不是对其对象的数量限制。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。

针对大型的系统需要分布式部署时，每个服务部署的服务器为了服务的稳定运营，会按一定的资源并发需求配置资源。在服务实际应用中，不同的服务请求量不尽相同，这就导致部分服务器资源负荷高，部分服务器资源空闲率高。

举例而言，当系统分为服务a、服务b、服务c、服务d四个服务，并分别部署在云服务器A、云服务器B、云服务器C和云服务器D上时，分别对云服务器A、云服务器B、云服务器C和云服务器D分配800、1000、500、800的并发资源。

在投入实际生产运营中，服务a、服务b、服务c、服务d分别700、600、300、400并发。其中，服务a长期并发量占分配资源的90％以上，通常的解决方案为拓展云服务器A的并发资源，提升至1200并发资源；或者通过人工24小时监控，实时调配资源分担云服务器A的负荷。但是，若出现突发事件，云服务器A突发的并发量，将容易导致云服务器A超载，甚至宕机。

当前针对资源负载率高的应对方法有资源机扩容和人工调度资源两种方法。

图1示出了相关技术中的资源机扩容方法的界面示意图，如图1所示，当n+n个客户同时访问中台服务时，中台资源超出可承受的并发服务请求，通过对中台资源机进行扩容至n+n并发，实现对最大并发量承载。

图2示出了相关技术中的人工调度资源方法的界面示意图，如图2所示，当n+n个客户同时访问中台服务时，中台资源超出可承受的并发服务请求时及时通知技术人员。进而，通过人工操作，例如临时购买资源、通过人工操作调度资源等，以解决服务请求溢出问题。

而现有的解决方案是通过对物理设备调整或者人工监控调配资源来解决，这就意味着会有大量的闲置资源被浪费或者需要高额的人工维护成本。

针对相关技术中存在的问题，本公开提出了一种分布式资源调度的方法。图3示出了分布式资源调度的方法的流程图，如图3所示，分布式资源调度的方法至少包括以下步骤：

步骤S310.获取目标服务器的本地资源负载信息，并接收与目标服务器关联的其他服务器的其他资源负载信息。

步骤S320.当本地资源负载信息满足第一预设条件时，确定对其他服务器的调度方式。

步骤S330.基于调度方式，根据其他资源负载信息对其他服务器进行调度，以支持目标服务器。

在本公开的示例性实施例中，通过本地资源负载信息与第一预设条件的判断能够确定对其他服务器的调度方式，不仅实现了对本地资源负载信息的实时监控，有效替代了人工值守，降低了运维成本，还能够为调度其他服务器提供理论支持和数据基础。进一步的，根据调度方式和其他资源负载信息对其他服务器进行调度，提供了一种自动化且智能化的分布式资源的动态调度方式，在综合资源充足的情况下，更好的实现了对目标服务器和其他服务器的闲置资源和计算资源的利用。

下面对分布式资源调度的方法的各个步骤进行详细说明。

在步骤S310中，获取目标服务器的本地资源负载信息，并接收与目标服务器关联的其他服务器的其他资源负载信息。

在本公开的示例性实施例中，通过实时监控的方式可以获取反映目标服务器的本地资源负载情况的本地资源负载信息。其中，该目标服务器可以是中台服务器，也可以是云服务器等，本示例性实施例对此不做特殊限定。

在获取到本地资源负载信息之后，可以向除目标服务器的其他服务器发布本地资源负载信息。

在可选的实施例中，图4示出了公告本地资源负载信息的方法的流程示意图，如图4所示，该方法至少可以包括以下步骤：在步骤S410中，获取与目标服务器对应的公告规则。

该公告规则可以是提前配置好的。举例而言，公告规则可以是对目标服务器对接其他服务器的数量进行限定，也可以是对其他条件进行限定，本示例性实施例对此不做特殊限定。

在步骤S420中，当公告规则满足第二预设条件时，向其他服务器发布本地资源负载信息，以支持其他服务器进行调度。

当对目标服务器对接其他服务器的数量进行限定时，可以限定只有当目标服务器对接两个及两个以上的其他服务器的情况下，亦即第二预设条件为目标服务器对接至少两个其他服务器时，才可以通过发布本地资源负载信息的方式对其他服务器的调度进行支持。

在本示例性实施例中，通过对本地资源负载信息实时监控和公告的方式，能够有效代替人工值守，降低运维成本。

除了目标服务器能够对本地资源负载信息进行公告之外，与目标服务器对接的其他服务器也可以将监控到的自身的其他资源负载信息公告出来，以便于目标服务器等进行调度。

因此，目标服务器可以接收到与目标服务器对接的其他服务器的其他资源负载信息。

在步骤S320中，当本地资源负载信息满足第一预设条件时，确定对其他服务器的调度方式。

在本公开的示例性实施例中，在获取到本地资源负载信息之后，可以对本地资源负载信息是否满足对应的第一预设条件的方式确定目标服务器对其他服务器的调度方式。

在可选的实施例中，本地资源负载信息，包括：资源溃缩区空间和服务器性能信息。

其中，资源溃缩区空间可以是目标服务器闲置的空间，能够实时调整；服务器性能信息可以是目标服务器的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)信息或者是其他性能数据，本示例性实施例对此不做特殊限定。

在可选的实施例中，图5示出了一种确定调度方式的方法的流程示意图，如图5所示，该方法至少可以包括以下步骤：在步骤S510中，获取与资源溃缩区空间对应的资源阈值，并对资源溃缩区空间和资源阈值进行比较得到第一比较结果。

该资源阈值可以是资源溃缩区空间的90％等，可以根据实际情况设定，本示例性实施例对此不做特殊限定。

在获取到资源阈值之后，可以将资源溃缩区空间和资源阈值进行比较，以得到第一比较结果。

在步骤S520中，当第一比较结果为资源溃缩区空间小于资源阈值时，确定对其他服务器的调度方式为任务调度。

在比较出第一比较结果之后，可以确定在第一比较结果为资源溃缩区空间小于资源阈值的情况下，目标服务器对对接的其他服务器的调度方式为任务调度。

在可选的实施例中，图6示出了另一种确定调度方式的方法的流程示意图，如图6所示，该方法至少可以包括以下步骤：在步骤S610中，获取与服务器性能信息对应的性能阈值，并对服务器性能信息和性能阈值进行比较得到第二比较结果。

该性能阈值可以是服务器性能信息的80％等，可以根据实际情况设定，本示例性实施例对此不做特殊限定。

在获取到性能阈值之后，可以将服务器性能信息和性能阈值进行比较，以得到第二比较结果。

在步骤S620中，当第二比较结果为服务器性能信息大于性能阈值时，确定对其他服务器的调度方式为算力调度。

在比较出第二比较结果之后，可以确定在第二比较结果为服务器性能信息大于性能阈值的情况下，目标服务器对对接的其他服务器的调度方式为算力调度。

在本示例性实施例中，通过对资源溃缩区空间和服务器性能信息的比较能够确定对其他服务器的调度方式，有利于利用多服务器的空闲空间实现本地资源的动态缩容和扩容，有效解决分布式部署在综合资源充足情况下的目标服务器突发的超载或宕机问题。

在步骤S330中，基于调度方式，根据其他资源负载信息对其他服务器进行调度，以支持目标服务器。

在本公开的示例性实施例中，在确定目标服务器对其他服务器的调度方式之后，可以根据其他服务器的其他资源负载信息对其他服务器进行调度。

在可选的实施例中，向其他服务器发起任务调度请求，以根据其他资源负载信息对其他服务器进行任务调度。

在确定确定目标服务器对其他服务器的调度方式为任务调度的情况下，可以向中台其他服务器发起任务调度请求，并向其他服务器发送服务并发超限公告。

进一步的，根据其他资源负载信息将服务对应的任务调度至其他服务器，以使其他服务器执行任务，并将执行结果推送给请求服务的客户。

在可选的实施例中，向其他服务器发起算力支援请求，以根据其他资源负载信息对其他服务器请求算力协助。

在确定确定目标服务器对其他服务器的调度方式为算力调度的情况下，向其他服务器发起算力支援请求，并向其他服务器发送资源超限公告。

进一步的，根据其他资源负载信息和预设配置好的分布式算力规则，调度其他服务器协助处理对应任务。通过算法支援缓解本地超载问题，并执行服务，以将执行结果推送给请求服务的客户。

下面结合一应用场景对本公开实施例中的分布式资源调度的方法做出详细说明。

图7示出了应用场景下分布式调度系统的结构示意图，如图7所示，该分布式调度系统可以包括规则配置模块、负载均衡模块、公告模块、信息处理模块和资源调度模块。

其中，配置模块用于存储负载均衡阈值配置信息，公告发布路径信息，资源调度规则信息；负载均衡模块可以实时监控云资源负荷情况，并预测一定时间段内云资源负荷变化，动态调整资源溃缩，同时，根据本地资源负荷情况调用资源调度模块，以应用其他云提供的资源处理溢出服务请求；公告模块可以根据负载均衡模块调整的动态资源溃缩信息，定向发布云可用资源情况；信息处理模块可以实时接收其他云发布的动态资源情况信息，并根据本地资源适用情况向负载均衡模块传递信息；资源调度模块可以根据负载均衡模块指令，调度其他云提供的资源空间处理溢出的服务请求。

针对系统或中台服务器需要进行分布式部署，通过在云服务器和服务器管理模块中增加分布式资源动态调度系统，可实现根据资源负荷情况调度可用的服务资源、算力资源应对云服务器或服务器的偶发性资源超载。

具体的，通过在规则配置模块中配置资源负荷阈值，资源负荷预测规则、分布式部署拓扑、任务调度方法等，各云服务器或服务器中的装置负载均衡模块根据规则实时监控本地资源(包括处理单元、存储单元等)负荷情况，并根据预测规则判断资源负荷趋势，以动态调整本地资源溃缩区。

同时，通过公告模块向分布式部署拓扑内的其他云服务器或服务器发布本地可用资源信息，信息处理模块实时监听其他云或服务器发布的可用资源公告并缓存到本地。

当负载均衡模块监测到服务并发溢出或处理能力超载时，向资源调度模块推送调度请求。资源调度模块通过信息处理模块缓存的可用资源索引，结合调度规则、负载均衡模块的调度请求，向拓扑内的云或服务器执行任务调度或请求算法支持。

图8示出了应用场景下的分布式资源调度的流程示意图，如图8所示，首先，通过规则配置模块配置负载均衡的资源负载阈值、溃缩区阈值、监测频率、负载预测时间维度和资源调度策略等。

然后，识别目标服务器的本地资源负载情况，并根据负载预测结果动调调整服务器资源溃缩区空间，以向公告模块发布闲置资源信息或发布资源满载、过载信息。

若服务过载，根据信息处理模块反馈的其他服务器闲置资源信息，向资源调度模块发布资源调度指令。

进而，根据负载均衡模块反馈的信息向其他服务器资源发布资源空闲或资源满载公告。

进一步的，实时接收其他服务器资源负载信息，并反馈给本地负载均衡模块。

更进一步的，当并发超载时，根据负载均衡模块指令向其他服务器执行任务调度；当处理能力超载，根据负载均衡模块指令向其他服务器请求算力支持。

最后，负载均衡模块根据实时的服务资源负荷情况、配置的规则，实时调整调度策略，并动态调整资源配置与溃缩区空间。

图9示出了应用场景下的任务调度的方法的流程示意图，如图9所示，负载均衡模块实时监控中台服务器资源负荷情况，并按照10分钟或者1小时的频率实时调整服务器的资源溃缩区空间。

公告模块根据负载均衡反馈的资源溃缩区可用信息，根据配置的公告规则向其他服务器发布可用资源公告。

信息处理模块收到公告后，可以进一步反馈给负载均衡模块。

当发生n+n客户并发访问导致服务a所在的服务器并发处理超限时，负载均衡模块向资源调度模块及公告模块发布指令。

资源调度模块向中台其他服务器发起任务调度请求。同时，公告模块向其他服务器发送服务并发超限公告。

资源调度模块将服务a的任务调度至中台服务器2和服务器3。同时，将中台服务器1溢出的客户请求调度至中台服务器2和服务器3执行。

通过中台服务器2和服务器3执行任务后，输出执行结果推送给请求服务a的客户。

图10示出了应用场景下的算力调度的方法的流程示意图，如图10所示，负载均衡模块实时监控中台服务器资源负荷情况，并按照10分钟或者1小时的频率实时调整服务器的资源溃缩区空间。

公告模块根据负载均衡反馈的可用资源信息和处理单元空闲信息，以及配置的规则向其他服务器发布空闲资源公告。

信息处理模块收到公告后，可以进一步反馈给负载均衡模块。

当发生n+n客户并发访问导致服务a所在的服务器处理单元超载时，负载均衡模块向资源调度模块和公告模块发送指令。

资源调度模块首先触发本地服务管理模块调节处理能力和算力。但是，仍然无法满足处理需求时，可以向其他服务器发起算力支援请求。具体的，可以由公告模块向其他服务器发送资源超限公告。

通过规则配置模块的分布式算力规则，调度中台服务器2和服务器3的处理单元协助处理本地任务。

其中，分布式算力规则可以是在存在两个中台服务器的情况下，将本地任务分成三个步骤，分别由目标服务器和其他的两个中台服务器分别对三个步骤进行执行。

通过算法支援可以缓解本地处理单元超载问题，并执行服务a，进而输出执行结果推送给请求服务a的客户。

该算法支援可以是支援分布式算力规则中对本地任务的拆分和对多个服务器的执行结果的组合，本示例性实施例都此不做特殊限定。

在该应用场景下的分布式资源调度的方法，通过本地资源负载信息与第一预设条件的判断能够确定对其他服务器的调度方式，不仅实现了对本地资源负载信息的实时监控，有效替代了人工值守，降低了运维成本，还能够为调度其他服务器提供理论支持和数据基础。进一步的，根据调度方式和其他资源负载信息对其他服务器进行调度，提供了一种自动化且智能化的分布式资源的动态调度方式，无需通过物理扩容方式对服务器进行扩容来实现动态调度，在综合资源充足的情况下，更好的实现了对目标服务器和其他服务器的闲置资源和计算资源的利用。除此之外，该方法并不仅仅局限于单一系统的使用，能够对多云服务器、多系统提供资源负载平衡。

图11示出了分布式资源调度的装置的结构示意图，如图11所示，分布式资源调度的装置1100，可以包括：信息获取模块1110、方式确定模块1120和服务调度模块1130。其中：

信息获取模块1110，被配置为获取目标服务器的本地资源负载信息，并接收与所述目标服务器关联的其他服务器的其他资源负载信息；

方式确定模块1120，被配置为当所述本地资源负载信息满足第一预设条件时，确定对所述其他服务器的调度方式；

服务调度模块1130，被配置为基于所述调度方式，根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器进行调度，以支持所述目标服务器。

在本发明的一种示例性实施例中，在所述获取目标服务器的本地资源负载信息之后，所述方法还包括：

获取与所述目标服务器对应的公告规则；

当所述公告规则满足第二预设条件时，向所述其他服务器发布所述本地资源负载信息，以支持所述其他服务器进行调度。

在本发明的一种示例性实施例中，所述本地资源负载信息，包括：资源溃缩区空间和服务器性能信息。

在本发明的一种示例性实施例中，所述当所述本地资源负载信息满足第一预设条件时，确定对所述其他服务器的调度方式，包括：

获取与所述资源溃缩区空间对应的资源阈值，并对所述资源溃缩区空间和所述资源阈值进行比较得到第一比较结果；

当所述第一比较结果为所述资源溃缩区空间小于所述资源阈值时，确定对所述其他服务器的调度方式为任务调度。

在本发明的一种示例性实施例中，所述基于所述调度方式，根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器进行调度，包括：

向所述其他服务器发起任务调度请求，以根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器进行任务调度。

在本发明的一种示例性实施例中，所述当所述本地资源负载信息满足第一预设条件时，确定对所述其他服务器的调度方式，包括：

获取与所述服务器性能信息对应的性能阈值，并对所述服务器性能信息和所述性能阈值进行比较得到第二比较结果；

当所述第二比较结果为所述服务器性能信息大于所述性能阈值时，确定对所述其他服务器的调度方式为算力调度。

在本发明的一种示例性实施例中，所述基于所述调度方式，根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器进行调度，包括：

向所述其他服务器发起算力支援请求，以根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器请求算力协助。

上述分布式资源调度的装置1100的具体细节已经在对应的分布式资源调度的方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了分布式资源调度的装置1100的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。

下面参照图12来描述根据本发明的这种实施例的电子设备1200。图12显示的电子设备1200仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图12所示，电子设备1200以通用计算设备的形式表现。电子设备1200的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元1210、上述至少一个存储单元1220、连接不同系统组件(包括存储单元1220和处理单元1210)的总线1230、显示单元1240。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元1210执行，使得所述处理单元1210执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。

存储单元1220可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)1221和/或高速缓存存储单元1222，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)1223。

存储单元1220还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1225的程序/实用工具1224，这样的程序模块1225包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线1230可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备1200也可以与一个或多个外部设备1400(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备1200交互的设备通信，和/或与使得该电子设备1200能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口1250进行。并且，电子设备1200还可以通过网络适配器1260与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器1260通过总线1230与电子设备1200的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备1200使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施例中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。

参考图13所示，描述了根据本发明的实施例的用于实现上述方法的程序产品1300，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。

Claims (9)

1.一种分布式资源调度的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标服务器的本地资源负载信息，并接收与所述目标服务器关联的其他服务器的其他资源负载信息；所述目标服务器和所述其他服务器均将自身的资源负载信息进行公告；其中，公告所述目标服务器的本地资源负载信息包括：获取与所述目标服务器对应的公告规则；当所述公告规则满足第二预设条件时，向所述其他服务器发布所述本地资源负载信息，以支持所述其他服务器进行调度；

当所述本地资源负载信息满足第一预设条件时，确定对所述其他服务器的调度方式；其中，若基于所述本地资源负载信息确定并发过载时，确定对所述其他服务器的调度方式为任务调度，若基于所述本地资源负载信息确定处理能力超载时，则确定对所述其他服务器的调度方式为算力调度；

基于所述调度方式，根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器进行调度，以支持所述目标服务器；

其中，当调度方式为任务调度时，将服务对应的任务调度至所述其他服务器，以使所述其他服务器执行任务，并将执行结果推送至请求服务的客户；当调度方式为算力调度时，基于分布式算力规则将本地任务拆分为多个步骤，分别由所述目标服务器和所述其他服务器对拆分的步骤进行执行，并基于所述分布式算力规则将多个服务器的执行结果进行组合，以将执行结果推送至请求服务的客户。

2.根据权利要求1所述的分布式资源调度的方法，其特征在于，所述本地资源负载信息，包括：资源溃缩区空间和服务器性能信息。

3.根据权利要求2所述的分布式资源调度的方法，其特征在于，所述当所述本地资源负载信息满足第一预设条件时，确定对所述其他服务器的调度方式；其中，若基于所述本地资源负载信息确定并发过载时，确定对所述其他服务器的调度方式为任务调度，包括：

获取与所述资源溃缩区空间对应的资源阈值，并对所述资源溃缩区空间和所述资源阈值进行比较得到第一比较结果；

当所述第一比较结果为所述资源溃缩区空间小于所述资源阈值时，确定对所述其他服务器的调度方式为任务调度。

4.根据权利要求3所述的分布式资源调度的方法，其特征在于，所述基于所述调度方式，根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器进行调度，包括：

向所述其他服务器发起任务调度请求，以根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器进行任务调度。

5.根据权利要求2所述的分布式资源调度的方法，其特征在于，所述当所述本地资源负载信息满足第一预设条件时，确定对所述其他服务器的调度方式；其中，若基于所述本地资源负载信息确定处理能力超载时，则确定对所述其他服务器的调度方式为算力调度，包括：

获取与所述服务器性能信息对应的性能阈值，并对所述服务器性能信息和所述性能阈值进行比较得到第二比较结果；

当所述第二比较结果为所述服务器性能信息大于所述性能阈值时，确定对所述其他服务器的调度方式为算力调度。

6.根据权利要求5所述的分布式资源调度的方法，其特征在于，所述基于所述调度方式，根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器进行调度，包括：

向所述其他服务器发起算力支援请求，以根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器请求算力协助。

7.一种分布式资源调度的装置，其特征在于，包括：

信息获取模块，被配置为获取目标服务器的本地资源负载信息，并接收与所述目标服务器关联的其他服务器的其他资源负载信息；所述目标服务器和所述其他服务器均将自身的资源负载信息进行公告；其中，公告所述目标服务器的本地资源负载信息包括：获取与所述目标服务器对应的公告规则；当所述公告规则满足第二预设条件时，向所述其他服务器发布所述本地资源负载信息，以支持所述其他服务器进行调度；

方式确定模块，被配置为当所述本地资源负载信息满足第一预设条件时，确定对所述其他服务器的调度方式；其中，若基于所述本地资源负载信息确定并发过载时，确定对所述其他服务器的调度方式为任务调度，若基于所述本地资源负载信息确定处理能力超载时，则确定对所述其他服务器的调度方式为算力调度；

服务调度模块，被配置为基于所述调度方式，根据所述其他资源负载信息对所述其他服务器进行调度，以支持所述目标服务器；

其中，当调度方式为任务调度时，将服务对应的任务调度至所述其他服务器，以使所述其他服务器执行任务，并将执行结果推送至请求服务的客户；当调度方式为算力调度时，基于分布式算力规则将本地任务拆分为多个步骤，分别由所述目标服务器和所述其他服务器对拆分的步骤进行执行，并基于所述分布式算力规则将多个服务器的执行结果进行组合，以将执行结果推送至请求服务的客户。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任意一项所述的分布式资源调度的方法。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器被配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-6中任意一项所述的分布式资源调度的方法。