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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)

摘要：本公开提供了基于资源使用率预测的作业超量分配调度方法及系统，涉及高性能计算的作业调度技术领域，若目标作业为长作业，则将长作业注册到资源使用率预测模块的工作队列中，获取实时的各节点的资源使用率数据，并输入至资源使用率预测模块预测所有运行长作业的节点未来设定时间各类资源的使用率情况，并使用调度算法根据资源使用率预测模型输出的预测数据确定最优运行节点；若目标作业为短作业，则根据其总体资源使用率的估计值在所有运行长作业的节点中进行匹配，并分配到最佳匹配节点；本公开有效解决了集群中的资源闲置问题。

主权项：1.基于资源使用率预测的作业超量分配调度方法，其特征在于，包括：获取历史作业，通过相似度匹配获取对历史作业的总体资源使用率和运行时间的估计值，根据运行时间将历史作业划分为长作业和短作业；对长作业使用动态时间归整算法衡量其资源使用率曲线的相似度，对短作业使用欧式距离度量其各类资源的总体使用率数值的相似度；接收新目标作业，将新目标作业的基本信息与预先分类的历史作业进行相似度匹配，给出新作业的类别，并将新作业加入此类别中；接收新目标作业，包括：接收新作业，将新作业的基本信息与预先分类的历史作业进行相似度匹配，遍历历史作业集合，依次对历史作业集合中的每一个作业执行相似度匹配步骤，最终找到与当前作业最相似的作业；相似度匹配包括：模板相似度匹配、数值相似度匹配以及目录相似度匹配，所述模板相似度匹配包括以新目标作业所属用户和资源池为模板匹配历史作业中具有相同属性的作业，数值相似度匹配为使用K最邻近分类算法以新作业请求的节点数、核心数以及运行时长为目标找出相似作业集合，目录相似度匹配为计算新目标作业与其相似作业集合中所有作业的工作路径的字符串距离，获得其中距离最短的作业，以该作业的类别作为新目标作业类别；若新目标作业为长作业，则在调度时按照用户提出的资源需求为其分配充足的资源，并将调度的目标节点加入资源使用率预测模型的工作队列，预测工作队列中的节点在未来一段时间内的资源使用率数据；若新目标作业为短作业，则统计所有相似作业的资源使用率数据作为当前作业的资源使用率预测值，并对其执行超量分配调度。

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百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于资源使用率预测的作业超量分配调度方法及系统