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申请/专利权人：宝略科技(浙江)有限公司;中图智能科技(浙江)有限公司;宝略数字科技(杭州)有限公司

摘要：本发明涉及一种算力受限下的服务编排方法及计算机可读存储介质，其中服务编排方法包括：获取N个服务器设备组成的算力受限集群，并从算力受限集群中采集每个服务器设备的资源信息以及每个服务器设备中各个服务资源配置使用信息，将上述信息和待编排服务队列中各个服务的资源需求信息组成训练集；构建服务编排模型，并使用训练集对构建的服务编排模型进行训练，得到训练完成后的服务编排模型；将训练完成后的服务编排模型迁移到调度中心；构建待分配服务队列，并将构建的待分配服务队列输入到调度中心，即得到服务编排结果。该方法能够反应服务对资源的利用情况；并且确保了服务调度分配的均衡性，提高了集群服务器设备的利用率。

主权项：1.一种算力受限下的服务编排方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1、获取N个服务器设备组成的算力受限集群，N为正整数，并从算力受限集群中采集每个服务器设备的资源信息以及每个服务器设备中各个服务资源配置使用信息，将上述每个服务器设备的资源信息、每个服务器设备中各个服务资源配置使用信息和待编排服务队列中各个服务的资源需求信息组成训练集；上述的待编排服务队列由算力受限集群中待编排的服务组成；步骤2、构建服务编排模型，并使用步骤1中的训练集对构建的服务编排模型进行训练，得到训练完成后的服务编排模型；其中对构建的服务编排模型进行训练的过程为：步骤2-1、构建DQN强化学习网络，将构建的服务编排模型作为该DQN强化学习网络的评估网络和目标网络；步骤2-2、对训练集进行归一化，将每个服务器设备归一化后的资源信息、每个服务器设备中归一化后的各个服务资源配置使用信息和待编排服务队列中各个服务归一化后的资源需求信息输入到DQN强化学习网络，计算奖励函数r，并使用奖励函数r对DQN强化学习网络的网络参数进行更新，得到训练完成后的目标网络，该训练完成后的目标网络即上述训练完成后的服务编排模型；步骤3、将训练完成后的服务编排模型迁移到调度中心；步骤4、构建待分配服务队列，并将构建的待分配服务队列输入到调度中心，即：调度中心从算力受限集群中采集每个服务器设备的资源信息以及每个服务器设备中各个服务资源配置使用信息，并对每个服务器设备的资源信息、每个服务器设备中各个服务资源配置使用信息和待分配服务队列中各个服务的资源需求信息输入到训练完成后的服务编排模型中，得到服务编排结果。

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