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申请/专利权人：四川川西数据产业有限公司

摘要：本发明公开了云计算环境中云主机资源的评估与调度方法、装置及存储介质，涉及云计算技术领域。其中，该方法包括：收集云计算环境中云主机的历史资源数据集合；确定与历史资源数据集合对应的业务需求信息；基于与业务需求信息对应的评估指标，对历史资源数据集合进行评估，以得到针对历史资源数据集合的评估结果数据；获取当前任务集合，其中，当前任务集合包括在第二预设时间段运行的应用程序以及任务，其中，第二预设时间段的起始时间点早于第一预设时间段的结束时间点；基于评估结果数据，采用量子深度学习网络模型将当前云主机资源分配给当前任务集合中的各个应用程序以及各个任务。本申请实现了提高云主机的资源利用率。

主权项：1.云计算环境中云主机资源的评估与调度方法，其特征在于，包括：收集云计算环境中云主机的历史资源数据集合，其中，所述历史资源数据集合包括第一预设时间段内的计算类资源使用率数据、存储类资源使用率数据、网络类资源使用率数据、磁盘读写性能数据、云主机所在计算节点数据以及资源所针对的任务数据；确定与所述历史资源数据集合对应的业务需求信息；基于与所述业务需求信息对应的评估指标，对所述历史资源数据集合进行评估，以得到针对所述历史资源数据集合的评估结果数据；获取当前任务集合，其中，所述当前任务集合包括在第二预设时间段运行的应用程序以及任务，其中，所述第二预设时间段的起始时间点早于所述第一预设时间段的结束时间点；根据任务特点，将所述当前任务集合中的各个应用程序以及各个任务划分在不同的任务队列中，其中，所述各个应用程序以及所述各个任务根据第一任务优先级信息在同一任务队列中顺序排列；基于所述评估结果数据，采用量子深度学习网络模型将当前云主机资源分配给所述当前任务集合中的各个应用程序以及各个任务；其中，所述当前云主机资源包括量子芯片的多个量子比特；所述量子深度学习网络模型包括第一量子神经网络层、第二量子神经网络层以及第三量子神经网络层；其中，所述第一量子神经网络层包括输入的所述评估结果数据以及所述量子芯片的所述多个量子比特；所述第二量子神经网络层包括对所述评估结果数据以及所述多个量子比特进行操作的多个量子逻辑门；所述第三量子神经网络层用于对所述多个量子比特包括的目标量子比特进行测量操作，以获取训练后的所述量子深度学习网络模型输出的对所述多个量子比特针对的所述各个应用程序以及所述各个任务的分配结果；所述基于所述评估结果数据，采用量子深度学习网络模型将当前云主机资源分配给所述当前任务集合中的各个应用程序以及各个任务，包括：所述第二量子神经网络层包括的所述多个量子逻辑门根据所述量子芯片中所述多个量子比特的状态以及所述各个应用程序以及所述各个任务的所述第一任务优先级信息，将所述各个应用程序以及所述各个任务划分到多个候选比特区域，其中，所述多个候选比特区域对应第二优先级信息，所述第二优先级信息与所述第一任务优先级信息呈正相关；针对每个候选比特区域中的候选应用程序和或候选任务，将与所述候选应用程序和或所述候选任务对应的第一部分的量子比特确定为辅助量子比特，并将与所述候选应用程序和或所述候选任务对应的第二部分的量子比特确定为候选量子比特；其中，所述辅助量子比特用于存储临时数据信息；所述第三量子神经网络层将每个候选比特区域按照所述第二优先级信息的顺序依次作为当前比特区域，执行以下操作：将与所述候选量子比特对应的第一局域量子电路作用到所述候选量子比特上，得到第一测量结果，其中，所述第一测量结果用于表示作用所述第一局域量子电路后的所述候选量子比特的第一状态信息；将与所述辅助量子比特对应的第二局域量子电路作用到所述辅助量子比特上，得到第二测量结果，其中，所述第二测量结果用于表示作用所述第二局域量子电路后的所述辅助量子比特的第二状态信息；基于所述第一状态信息对所述第二测量结果进行修正；基于修正后得到的第二测量结果从所述候选量子比特中筛选出所述目标量子比特；对所述多个量子比特包括的所述目标量子比特进行测量操作，以获取训练后的所述量子深度学习网络模型输出的对所述多个量子比特针对的所述各个应用程序以及所述各个任务的分配结果。

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百度查询： 四川川西数据产业有限公司 云计算环境中云主机资源的评估与调度方法、装置及存储介质