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申请/专利权人:广州华多网络科技有限公司
摘要:本申请公开一种运行资源调度方法及其装置、设备、介质、产品,所述方法包括:获取服务集群各服务进程分别包含新运行任务及其当前运行任务在内的运行特征数据及该服务进程所在计算机设备的设备标识;针对各个设备标识所指向的计算机设备,采用拟合模型为所述运行特征数据匹配所述设备标识相对应的权重向量,计算出每个服务进程加载新运行任务之后对运行资源的拟合占用量;针对每个设备标识指向的计算机设备,根据其中各个服务进程相应的拟合占用量计算其加载所述新运行任务后计算机设备运行资源的预估使用总量,将所述新运行任务分配至预估使用总量最优的计算机设备的服务进程中运行。本申请能够实现对新运行任务的自适应调度。
主权项:1.一种运行资源调度方法,其特征在于,包括如下步骤:响应服务集群内新运行任务的创建事件,获取各服务进程分别包含该新运行任务及其当前运行任务在内的运行特征数据及该服务进程所在计算机设备的设备标识;针对各个设备标识所指向的计算机设备,采用预训练至收敛的拟合模型为所述运行特征数据匹配所述设备标识相对应的权重向量,计算出每个服务进程加载新运行任务之后对运行资源的拟合占用量;针对每个设备标识指向的计算机设备,根据其中各个服务进程相应的拟合占用量计算其加载所述新运行任务后计算机设备运行资源的预估使用总量,将所述新运行任务分配至预估使用总量最优的计算机设备的服务进程中运行;还包括训练所述拟合模型的步骤:获取服务集群中各服务进程相对应的测试集,该测试集包括服务进程的所有当前运行任务相对应的运行特征数据、服务进程对运行资源的实际占用量及服务进程所在计算机设备的设备标识;利用拟合模型对一个测试集中的运行特征数据匹配权重向量进行数据拟合,获得相应的服务进程占用所述设备标识所指向的计算机设备的运行资源的拟合占用量;根据所述实际占用量与所述拟合占用量的差值梯度更新所述的权重向量以促进拟合模型收敛,在拟合模型未收敛时对拟合模型继续迭代训练。
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