CN116016537A - 优化对算力网络资源的选择的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种优化对算力网络资源的选择的方法，该方法包括：步骤S1，根据以下公式获取算力网络中各节点的能效评分V_m：

E_m为耗能率，L_m为损耗率，P_m为非故障率，其中a+b+c＝1，其中a，b，c为常数；步骤S2，综合各节点的能效评分V_m和非能效评分W_m，以得到各节点的综合评分F_m；以及步骤S3，根据各节点的综合评分F_m选择最优节点，以实现算力网络中节点的选择优化。本发明还提供了一种优化对算力网络资源的选择的装置。

Description

优化对算力网络资源的选择的方法和装置

技术领域

本发明涉及一种对算力网络资源进行评价的方法和装置，具体地涉及一种优化对算力网络资源的选择的方法和装置。

背景技术

运营商拥有丰富的算力资源，其核心是数据中心、云资源(公有云、私有云或混合云)以及边缘节点，可通过业务编排系统，实现资源池的管理与业务编排。传统方法选择资源节点提供服务的时候，仅考虑网络需求和计算需求，即节点需要提供多少算力，服务带宽，服务时延等因素。但是设备的能耗也尤为重要。如负载率的增加，会使得设备发热，长时间运作的情况，使得能效率降低，同时会增加设备故障概率，影响用户业务和体验。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种优化对算力网络资源的选择的方法和装置，该方法和该装置能够实现算力网络中节点选择的优化。

本发明提供一种优化对算力网络资源的选择的方法，所述方法包括：步骤S1，根据以下公式获取算力网络中各节点的能效评分V_m：

E_m为耗能率，L_m为损耗率，P_m为非故障率，其中a+b+c＝1，其中a，b，c为常数；步骤S2，综合各节点的能效评分V_m和非能效评分W_m，以得到各节点的综合评分F_m；以及步骤S3，根据各节点的综合评分F_m选择最优节点，以实现算力网络中节点的选择优化。

根据本发明的方法，其中通过以下公式获取耗能率E_m：

其中K是大于1的常数，l_n是负载率，t_n是运行时长。

根据本发明的方法，其中通过以下公式获取损耗率L_m：

其中分段损耗率L_n＝log_a(l_n+1)，常数a>1，l_n是负载率，t_n是运行时长，T_总为节点原始可提供服务功能的时间。

根据本发明的方法，其中通过以下公式获取非故障率P_m：P_m＝设备正常运行的时间/设备工作运行时间*出厂非故障率；设备工作运行时间＝设备正常运行时间+故障造成的停机时间。

根据本发明的方法，其中通过以下公式获得综合评分F_m：

其中V_m是能效评分，W_m是非能效评分，其中e+g＝1，其中e，g为常数。

本发明提供一种优化对算力网络资源的选择的装置，所述装置包括：能效评分获取模块，根据以下公式获取算力网络中各节点的能效评分V_m：

E_m为耗能率，L_m为损耗率，P_m为非故障率，其中a+b+c＝1，其中a，b，c为常数；综合评分获取模块，综合各节点的能效评分V_m和非能效评分W_m，以得到各节点的综合评分F_m；以及算力节点优化模块，根据各节点的综合评分F_m选择最优节点，以实现算力网络中节点的选择优化。

根据本发明的装置，其中所述能效评分获取模块构造成通过以下公式获取耗能率E_m：

其中K是大于1的常数，l_n是负载率，t_n是运行时长。

根据本发明的装置，其中所述能效评分获取模块构造成通过以下公式获取损耗率L_m：

其中分段损耗率L_n＝log_a(l_n+1)，常数a>1，l_n是负载率，t_n是运行时长，T_总为节点原始可提供服务功能的时间。

根据本发明的装置，其中所述能效评分获取模块构造成通过以下公式获取非故障率P_m：P_m＝设备正常运行的时间/设备工作运行时间*出厂非故障率；设备工作运行时间＝设备正常运行时间+故障造成的停机时间。

根据本发明的装置，其中所述综合评分获取模块通过以下公式获得综合评分F_m：

其中V_m是能效评分，W_m是非能效评分，其中e+g＝1，其中e，g为常数。

本发明提供一种计算机设备，所述计算机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，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行本发明的优化对算力网络资源的选择的方法。

本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行本发明的优化对算力网络资源的选择的方法。

本申请提供一种优化对算力网络资源的选择的方法和装置，通过在增加能效评分指标，依据节点评分及能效评分综合评判来选择合适的节点，这样能实现算力网络中节点选择优化。

附图说明

下面，结合下列附图对本发明的各个实施例进行描述，其中：

图1示出了现有技术中常规的业务编排系统的结构示意图。

图2是示出根据本申请的一种优化对算力网络资源的选择的方法的处理步骤的流程图。

图3是示出根据本申请的一种优化对算力网络资源的选择的装置的组成部分的结构图。

具体实施方式

一个算力节点可以是指运营商的数据中心，边缘节点或者端侧节点，可以由单台高性能服务器组成，也可以由多台普通服务器组成。

运营商拥有丰富的算力资源，其核心是数据中心、云资源(公有云、私有云或混合云)以及边缘节点，运营商可通过业务编排系统，实现资源池的管理与业务编排，为用户提供服务。

如图1所示，常规的业务编排系统中核心模块包含需求分析模块，资源选择模块，业务配置模块，故障管理模块；

需求分析模块获取用户业务需求，并将各需求拆分作为资源选择的依据；

资源选择模块基于需求分析模块的需求信息，选择合适的节点资源；

业务配置模块基于资源选择模块的选择结果，生成业务链接，完成业务配置，提供服务；

故障管理模块，对节点及业务进行监督，当出现故障的情况，进行节点维护或业务调整。

本文中创新地将影响能效的因素作为资源选择的一个指标，以此来优化能耗。即在资源选择模块中增加能效评分，依据节点评分及能效评分综合评判来选择合适的节点，这样能实现算力网络中节点选择优化。

下面，参照附图对本发明的优化对算力网络资源的选择的方法和装置的实施例作具体描述。

第一实施例

如图2所示，本申请提供一种优化对算力网络资源的选择的方法，该方法包括：

步骤S1，根据以下公式获取算力网络中各节点的能效评分V_m：

E_m为耗能率，L_m为损耗率，P_m为非故障率，其中a+b+c＝1，其中a，b，c为常数；

其中，同一型号的设备，其初始耗能率、损耗率、非故障率都是相同。

步骤S2，综合各节点的能效评分V_m和非能效评分W_m，以得到各节点的综合评分F_m；以及

步骤S3，根据各节点的综合评分F_m选择最优节点，以实现算力网络中节点的选择优化。

(1)耗能率(E_m)计算方式

负载率对耗能的影响：负载率的增加，会使得设备发热，长时间运作的情况，使得能效率降低；

示例如图：

(0,20％]	(20％,40％]	(40％,60％]	(60％,80％]	(80％,100％]
					<![CDATA[K<sub>1</sub>]]>	<![CDATA[K<sub>2</sub>]]>	<![CDATA[K<sub>3</sub>]]>	<![CDATA[K<sub>4</sub>]]>	<![CDATA[K<sub>5</sub>]]>

K为常数且大于1，且K₁<K₂<K₃<K₄<K₅，其值与负载率l_n有关，根据以往情况获取相关数值，本文中为了举例方便，假设K₁－K₅的上述取值分别为1、1.2、1.4、1.6、1.8；

耗能率E_m计算的方法：

负载率＝已承载任务所需要的算力资源/算力节点的算力能力，一个节点中可能包含多台设备，这里在计算的时候，是按照所有设备的算力能力，以及所有设备已承载任务所需要的算力资源；如果执行过程中有多个任务进行，且运行时长不一致，则分段计算，每种负载率下的工作时长，以此累积估算。

即

l_n是负载率，t_n是运行时长。

(2)损耗率(L_m)计算方式

节点的损耗是指节点长时间提供服务，会导致节点可提供服务时长减少，如果高负载运行时间越长，节点可提供服务时长越短。

负载率为l_n时，分段损耗率为L_n＝log_a(l_n+1)，其中a>1,根据以往情况获取相关数值。于是，通过以下公式计算损耗率L_m：

其中T_总为节点原始可提供服务功能的时间。

(3)非故障率(P_m)计算方式

m为该节点内算力设备的个数，节点内算力设备为全连接方式，故该节点内连接各设备间的链路个数为

利用以往数据进行大数据分析，每个设备的非故障率为d_n1,d_n2,......d_nm，每条链路的非故障率为

因此该节点的非故障率为

初始的非故障率为设备的出厂非故障率，使用中的设备非故障率P_m计算方式为：

P_m＝设备正常运行的时间/设备工作运行时间*出厂非故障率；

设备工作运行时间＝设备正常运行时间+故障造成的停机时间。

假设基于传统方式，在不考虑能效损耗(耗能率、损耗率、非故障率等参数)的情况下获取的各节点的非能效评分记为W。如果评分为大于1的数，则将评分记为

max(W_n)是指W₁，W₂,……W_n之间最大的值；这样可以得到(0,1]的非能效评分值W_m。

然后可以用上述综合评价法，将两个指标进行综合，可以得出节点的综合评分

其中V_m是能效评分，W_m是非能效评分，其中e+g＝1，其中e，g为常数。

在本申请中，根据耗能率、损耗率、非故障率计算算力网络中各节点的能效评分，并且综合能效评分和非能效评分，计算各节点的综合评分。在对算力网络资源进行选择时，选择综合评分最高的最优网络计算节点，能够实现算力网络资源中节点选择的优化。

第二实施例

如图3所示，本申请还提供一种优化对算力网络资源的选择的装置，该装置包括：

能效评分获取模块1，根据以下公式获取算力网络中各节点的能效评分V_m：

E_m为耗能率，L_m为损耗率，P_m为非故障率，其中a+b+c＝1，其中a，b，c为常数；

综合评分获取模块2，综合各节点的能效评分V_m和非能效评分W_m，以得到各节点的综合评分F_m；以及

算力节点优化模块3，根据各节点的综合评分F_m选择最优节点，以实现算力网络中节点的选择优化。

在本实施例中，能效评分获取模块1构造成通过以下公式获取耗能率E_m：

其中K是大于1的常数，l_n是负载率，t_n是运行时长。

在本实施例中，能效评分获取模块1构造成通过以下公式获取损耗率L_m：

其中分段损耗率为L_n＝log_a(l_n+1)，其中a>1,l_n是负载率，t_n是运行时长，T_总为节点原始可提供服务功能的时间。

在本实施例中，能效评分获取模块1构造成通过以下公式获取非故障率P_m：P_m＝设备正常运行的时间/设备工作运行时间*出厂非故障率；设备工作运行时间＝设备正常运行时间+故障造成的停机时间。

在本实施例中，综合评分获取模块2构造成通过以下公式获得综合评分F_m：

其中V_m是能效评分，W_m是非能效评分，其中e+g＝1，其中e，g为常数。

在本申请中，根据耗能率、损耗率、非故障率计算算力网络中各节点的能效评分，并且综合能效评分和非能效评分，计算各节点的综合评分。在对算力网络资源进行选择时，选择综合评分最高的最优网络计算节点，能够实现算力网络资源中节点选择的优化。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

因此，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行本发明的优化对算力网络资源的选择的方法。

因此，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行本发明的优化对算力网络资源的选择的方法。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围。本发明的范围也应当涵盖这些修改和变化。

Claims (12)

1.一种优化对算力网络资源的选择的方法，包括：

步骤S1，根据以下公式获取算力网络中各节点的能效评分V_m：

E_m为耗能率，L_m为损耗率，P_m为非故障率，其中a+b+c＝1，其中a，b，c为常数；

步骤S2，综合各节点的能效评分V_m和非能效评分W_m，以得到各节点的综合评分F_m；以及

步骤S3，根据各节点的综合评分F_m选择最优节点，以实现算力网络中节点的选择优化。

2.根据权利要求1所述的方法，其中通过以下公式获取耗能率E_m：

其中K是大于1的常数，l_n是负载率，t_n是运行时长。

3.根据权利要求1所述的方法，其中通过以下公式获取损耗率L_m：

其中分段损耗率L_n＝log_a(l_n+1)，常数a>1，l_n是负载率，t_n是运行时长，T_总为节点原始可提供服务功能的时间。

4.根据权利要求1所述的方法，其中通过以下公式获取非故障率P_m：P_m＝设备正常运行的时间/设备工作运行时间*出厂非故障率；设备工作运行时间＝设备正常运行时间+故障造成的停机时间。

5.根据权利要求1所述的方法，其中通过以下公式获得综合评分F_m：

其中V_m是能效评分，W_m是非能效评分，其中e+g＝1，其中e，g为常数。

6.一种优化对算力网络资源的选择的装置，包括：

能效评分获取模块，根据以下公式获取算力网络中各节点的能效评分V_m：

E_m为耗能率，L_m为损耗率，P_m为非故障率，其中a+b+c＝1，其中a，b，c为常数；

综合评分获取模块，综合各节点的能效评分V_m和非能效评分W_m，以得到各节点的综合评分F_m；以及

算力节点优化模块，根据各节点的综合评分F_m选择最优节点，以实现算力网络中节点的选择优化。

7.根据权利要求6所述的装置，其中所述能效评分获取模块构造成通过以下公式获取耗能率E_m：

其中K是大于1的常数，l_n是负载率，t_n是运行时长。

8.根据权利要求6所述的装置，其中所述能效评分获取模块构造成通过以下公式获取损耗率L_m：

其中分段损耗率L_n＝log_a(l_n+1)，常数a>1，l_n是负载率，t_n是运行时长，T_总为节点原始可提供服务功能的时间。

9.根据权利要求6所述的装置，其中所述能效评分获取模块构造成通过以下公式获取非故障率P_m：P_m＝设备正常运行的时间/设备工作运行时间*出厂非故障率；设备工作运行时间＝设备正常运行时间+故障造成的停机时间。

10.根据权利要求6所述的装置，其中所述综合评分获取模块通过以下公式获得综合评分F_m：

其中V_m是能效评分，W_m是非能效评分，其中e+g＝1，其中e，g为常数。

11.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行根据权利要求1至5中任一项所述的方法。

12.一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，当所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行根据权利要求1至5中任一项所述的方法。

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