算力潮汐场景下的资源分级预留与状态调控方法与流程

本发明涉及云计算资源调度与控制技术，尤其是涉及一种算力潮汐场景下的资源分级预留与状态调控方法。

背景技术：

1、在现代分布式计算与微服务架构中，算力资源的需求通常表现出显著的周期性与突发性潮汐特征。为了应对高并发业务负载的冲击，需要提前启动物理服务器、分配存储配额或初始化容器环境。资源准备的时效性直接决定了底层基础设施能否在负载波峰到来前提供足量的吞吐能力，对于实现大规模算力集群的高可用性、降低响应延迟以及维持服务等级协议（sla）具有关键的技术意义。

2、现有的资源调度方案通常依赖于整体启动耗时前移或设置独立暖池来实现算力的预测式扩容。在具体执行时，多采用固定的经验提前量将整个扩容动作向前平移，或者分别计算不同资源层的单点统计分位数来指导资源配置。

3、在复杂的多阶段依赖环境下，由于潮汐高峰的实际到达时刻与各项异步准备任务的耗时均存在较大幅度的动态波动，现有单向平移机制在执行过程中难以维持多个阶段在时间轴上的联合匹配，容易导致部分组件就绪过早而长时间空转，或部分组件延误而阻断整体投产；同时，面对业务预测指标的频繁波动修正，现有控制逻辑在试图撤销已触发的预留操作时，往往缺乏对物理恢复开销的精确度量，容易引发计算槽位和系统状态的反复重建与释放冲突。

4、综上所述，现有方法在处理多层级异步资源准备时，难以兼顾按时就绪与避免过早锁定配额之间的平衡，且在面对预测偏差时的防抖动和状态管控能力依然不足。

5、因此，有必要研究一种能够在多阶段复杂约束环境下提升资源配置时序严密性与调度安全性的控制方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种算力潮汐场景下的资源分级预留与状态调控方法，以期解决现有技术存在的上述问题。

2、为了解决现有技术存在的上述问题，本发明提供如下技术方案，一种算力潮汐场景下的资源分级预留与状态调控方法，包括：

3、获取联合预测场景数据，所述联合预测场景数据包括预测高峰到达时刻、阶段准备耗时、回退耗时及重建耗时；

4、基于所述联合预测场景数据确定资源批次的分级承诺时序；

5、当控制时刻到达所述分级承诺时序中当前准备状态对应的承诺时刻时，向资源节点下发正向迁移指令；

6、响应于状态回退需求，利用所述分级承诺时序中的下一状态恢复边界，结合所述回退耗时与所述重建耗时，确定候选回退状态的实际可用释放时长；

7、当所述实际可用释放时长满足预配置的门控条件时，向所述资源节点下发回退释放指令，否则保持所述资源节点当前准备状态不变。

8、其中，在向资源节点下发正向迁移指令并使所述资源节点达到待激活状态之后，还包括：

9、实时获取实际业务负载；

10、当所述实际业务负载超过现有服务容量的预设安全比例，或实际时间进入预配置的预测高峰激活区间时，向处于所述待激活状态且健康检查通过的所述资源节点下发业务流量接入指令。

11、资源批次对应的算力规模通过以下方式确定，具体为：

12、基于预配置的目标需求覆盖比例，提取预测高峰附加算力需求的分布代表值；

13、利用所述分布代表值除以预配置的单批次可服务容量，并向上取整，得到所需的资源批次总数。

14、有益效果：本发明能够平衡多阶段资源按时就绪与过早占用之间的矛盾，利用物理耗时约束，能够抑制预测修正引发的状态振荡，提升了算力调度系统的整体稳定性与资源利用率。

1.一种算力潮汐场景下的资源分级预留与状态调控方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述联合预测场景数据确定资源批次的分级承诺时序，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述联合预测场景数据反推各阶段在每个预测场景中的场景级最迟开始边界，具体为：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述场景级最迟开始边界确定共同偏移量，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，向资源节点下发正向迁移指令，具体包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述响应于状态回退需求之前，还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，利用所述分级承诺时序中的下一状态恢复边界，结合所述回退耗时与所述重建耗时，确定候选回退状态的实际可用释放时长，具体为：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，当所述实际可用释放时长满足预配置的门控条件时，向所述资源节点下发回退释放指令，包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，联合预测场景数据通过对预存储的历史观测样本集进行提取获得；所述历史观测样本集通过以下方式进行闭环更新：

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，通过对预存储的历史观测样本集进行提取获得对应的所述阶段准备耗时、所述回退耗时与所述重建耗时，具体包括：