数据调度方法、装置及电子设备与流程

1.本技术涉及数据库技术领域，具体而言，本技术涉及一种数据调度方 法、装置及电子设备。


背景技术：

2.在数据库领域，经常需要在数据库的存储节点(store)之间调度数据， 例如分布式数据库。为了提升数据调度效率，相关技术中，通常根据预测 模型预测出存储节点在后续时间内的负载情况，然后根据预测负载执行数 据调度。然而，预测模型通常基于大数据训练，例如采用机器学习等方式， 其模型精度依赖于模型本身精度以及所训练的数据量，导致预测结果存在 一定的不确定性，由此导致数据调度对模型本身精度以及所训练的数据量 也具有较高的依赖程度。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供了一种数据调度方法、装置及电子设备，以解决现 有技术中，在数据库调度数据的过程中，对于模型本身精度以及所训练的 数据量的依赖程度较高的问题。
4.相应的，本技术实施例还提供了一种数据调度装置、一种电子设备以 及一种存储介质，用以保证上述方法的实现及应用。
5.为了解决上述问题，本技术实施例公开了一种数据调度方法，所述方 法包括：
6.获取存储节点在第一调度周期的调度参数；其中，所述调度参数为根 据所述第一调度周期的预测负载数据确定的；所述预测负载数据为根据历 史数据预测得到的；所述历史数据包括所述第一调度周期之前的历史调度 周期的数据；
7.根据所述调度参数，调度所述存储节点的数据。
8.可选地，所述获取存储节点在第一调度周期的调度参数之前，所述方 法进一步包括：
9.获取第一预设数目个所述历史调度周期的所述历史数据；
10.根据所述历史数据，预测得到第二预设数目个预测调度周期的所述预 测负载数据；所述预测调度周期包括所述第一调度周期；
11.根据所述预测负载数据，确定所述预测调度周期的所述调度参数。
12.可选地，所述根据所述历史数据，预测得到第二预设数目个预测调度 周期的所述预测负载数据，包括：
13.获取所述历史数据中的热点区域的热点分布矩阵；
14.根据所述热点分布矩阵，确定负载分布矩阵；
15.根据所述负载分布矩阵，确定每个所述存储节点的所述预测负载数据。
16.可选地，所述根据所述热点分布矩阵，确定负载分布矩阵，包括；
17.确定所述热点分布矩阵中的优选副本矩阵；
18.获取所述优选副本矩阵的负载矩阵；
19.确定所述负载矩阵的每个存储节点的负载分布矩阵。
20.可选地，所述根据所述预测负载数据，确定所述预测调度周期的所述 调度参数，包括：
21.根据所述预测负载数据，确定备选调度参数的系统评估参数；所述系 统评估参数包括负载均衡指标参数以及迁移代价参数；
22.根据所述系统评估参数，确定所述备选调度参数中的调度参数。
23.可选地，所述根据所述系统评估参数，确定所述备选调度参数中的调 度参数，包括：
24.根据第一数据关系，确定所述负载均衡指标参数以及迁移代价参数之 和的最小值，所述最小值对应的所述备选调度参数为所述调度参数，所述 第一数据关系包括：
[0025][0026]
其中，j(u)表示所述系统评估参数，ui表示第i个所述预测调度周期 的输入序列，k表示所述第二预设数目；yi表示第i个所述预测调度周期 的所述负载均衡指标参数，q表示所述负载均衡指标参数的第一权重；w 表示所述迁移代价参数的第二权重。
[0027]
可选地，所述调度参数包括数据调度操作对应的原始存储节点以及目 标存储节点；
[0028]
所述根据所述调度参数，调度所述存储节点的数据，包括：
[0029]
将所述原始存储节点的数据，迁移至所述目标存储节点。
[0030]
本技术实施例还公开了一种数据调度装置，所述装置包括：
[0031]
参数获取模块，用于获取存储节点在第一调度周期的调度参数；
[0032]
其中，所述调度参数为根据所述第一调度周期的预测负载数据确定的； 所述预测负载数据为根据历史数据预测得到的；所述历史数据包括所述第 一调度周期之前的历史调度周期的数据；
[0033]
数据调度模块，用于根据所述调度参数，调度所述存储节点的数据。
[0034]
本技术实施例还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在 存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现本申 请第一方面所示的数据调度方法。
[0035]
本技术实施例还公开了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储 介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本技术实 施例中一个或多个所述的方法。
[0036]
本技术实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
[0037]
本技术实施例中，获取存储节点在第一调度周期的调度参数；根据所 述调度参数，调度所述存储节点的数据；所述调度参数为根据所述第一调 度周期的预测负载数据确定的，实现将控制过程与预测过程结合，充分考 虑调度操作对数据库系统的影响，提高系统的鲁棒性。
[0038]
本技术实施例附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将 从下面的
描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
[0039]
本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描 述中将变得明显和容易理解，其中：
[0040]
图1为本技术实施例提供的数据调度方法的流程图之一；
[0041]
图2为本技术实施例提供的数据调度方法的流程图之二；
[0042]
图3为本技术实施例提供的数据调度方法的流程图之三；
[0043]
图4为本技术实施例提供的数据调度装置的结构示意图；
[0044]
图5为本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0045]
下面结合本技术中的附图描述本技术的实施例。应理解，下面结合附 图所阐述的实施方式，是用于解释本技术实施例的技术方案的示例性描述， 对本技术实施例的技术方案不构成限制。
[0046]
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式
ꢀ“
一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理 解的是，本技术实施例所使用的术语“包括”以及“包含”是指相应特征 可以实现为所呈现的特征、信息、数据、步骤、操作、元件和/或组件， 但不排除实现为本技术领域所支持其他特征、信息、数据、步骤、操作、 元件、组件和/或它们的组合等。应该理解，当我们称一个元件被“连接
”ꢀ
或“耦接”到另一元件时，该一个元件可以直接连接或耦接到另一元件， 也可以指该一个元件和另一元件通过中间元件建立连接关系。此外，这里 使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的术 语“和/或”指示该术语所限定的项目中的至少一个，例如“a和/或b
”ꢀ
可以实现为“a”，或者实现为“b”，或者实现为“a和b”。
[0047]
为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本 申请实施方式作进一步地详细描述。
[0048]
参见图1，本技术实施例提供了一种数据调度方法，可选地，所述方 法应用于分布式数据库，该方法可以包括以下步骤：
[0049]
步骤101，获取存储节点在第一调度周期的调度参数；
[0050]
其中，所述调度参数为根据所述第一调度周期的预测负载数据确定的； 所述预测负载数据为根据历史数据预测得到的；所述历史数据包括所述第 一调度周期之前的历史调度周期的数据。
[0051]
其中，第一调度周期即当前时刻即将执行数据调度的周期，数据调度 例如将第一存储节点(store1)的数据迁移到第二存储节点(store2)。调 度参数例如每个调度周期所调度的数据量。
[0052]
调度参数为根据第一调度周期的预测负载数据确定的，例如，在第一 调度周期之前的时刻预测得到第一调度周期的预测负载数据，然后根据预 测负载数据得出第一调度周期的调度参数，选择造成系统控制误差的最小 调度参数，使得调度对数据库系统造成的影响最小；例如，选择造成负载 变动最小或迁移代价最小的调度参数，以减小数据调度对
数据库系统带来 的震荡，影响数据库系统的性能。
[0053]
所述历史数据包括所述第一调度周期之前的历史调度周期的数据，例 如第一调度周期之前的c个历史调度周期的数据，c可以为较小的正整 数，例如不大于10的数值，不需要较大训练数据进行调整，使得预测过 程与调度过程的结合度较高，有较高的可解释性。
[0054]
步骤102，根据所述调度参数，调度所述存储节点的数据。
[0055]
根据调度参数，调度存储节点的数据，实现结合调度参数控制系统的 误差；调度参数为根据预测负载数据确定的，实现将控制过程与预测过程 结合，充分考虑调度操作对数据库系统的影响，提高系统的鲁棒性。
[0056]
这样，在数据调度的过程中，降低对预测模型的依赖程度，进而降低 对模型本身精度以及所训练的数据量的依赖程度。
[0057]
可选地，本技术实施例中，所述获取存储节点在第一调度周期的调度 参数之前，所述方法进一步包括第一步至第三步：
[0058]
第一步，获取第一预设数目个所述历史调度周期的所述历史数据；
[0059]
第二步，根据所述历史数据，预测得到第二预设数目个预测调度周期 的所述预测负载数据；所述预测调度周期包括所述第一调度周期；
[0060]
第三步，根据所述预测负载数据，确定所述预测调度周期的所述调度 参数。
[0061]
在根据调度参数调度数据之前，首先根据历史数据预测未来的调度周 期的负载数据，并根据预测负载数据，生成调度参数。考虑分布式数据库 热点具备随机性，基于历史数据，预测出未来的第二预设数目个周期的数 据，并计算出误差，使得总体误差最小；根据调度参数确定预测调度周期 的输入，将下一个调度周期的输入作为控制变量对系统进行调整，从而提 高预测的精度以及控制响应效果。
[0062]
此外，一次数据调度操作通常具备一定的长尾影响，会影响多个调度 周期的系统性能，因此导致对系统的控制存在震荡效果，响应系统性能。 本技术实施例中，通过预测多个周期的数据，考虑数据调度操作对多个调 度周期的影响，以减少不必要求的调度，提高系统的快速响应性能。
[0063]
可选地，第二步进一步包括：
[0064]
获取所述历史数据中的热点区域的热点分布矩阵；例如，分布式存储 节点通过grpc协议上报本节点的top100的区域(region)和当前store 热点指标到元数据管理节点，从元数据管理节点中获取热点分布矩阵；可 选地，元数据管理节点还可以对元数据进行过滤，减少检测误差；
[0065]
根据所述热点分布矩阵，确定负载分布矩阵，负载分布矩阵记录每个 store上region负载分布；
[0066]
根据所述负载分布矩阵，确定每个所述存储节点的所述预测负载数据， 即所有store上region负载总和。
[0067]
可选地，本技术实施例中，所述根据所述热点分布矩阵，确定负载分 布矩阵，包括；
[0068]
确定所述热点分布矩阵中的优选副本矩阵；通常情况下，每个热点分 布矩阵包括至少两个副本矩阵，因此，需要选择副本矩阵中的优选副本矩 阵region leader；例如，通
过raft协议会选出一个leader，并通过leader矩 阵记录每个region的leader分布情况；
[0069]
获取所述优选副本矩阵的负载矩阵；负载矩阵记录每个region读取流 量参数；
[0070]
确定所述负载矩阵的每个存储节点的负载分布矩阵，负载分布矩阵记 录每个store上region负载分布。
[0071]
可选地，下面以一具体示例，介绍本技术实施例提供的数据调度方法， 主要包括两个阶段：预测阶段和控制阶段。
[0072]
参见图2，预测阶段，包括步骤201至步骤205。
[0073]
步骤201，获取所述历史数据中的热点区域的分布矩阵a
mn
，其中， a
mn
如矩阵1所示：
[0074][0075]
矩阵1中，m表示行，n表示列，矩阵中每一个元素代表一个存储 节点；其中，1表示该存储节点上有热点，0表示该存储节点上没有热点。
[0076]
步骤202，确定所述分布矩阵a
mn
中的优选副本矩阵region leader。
[0077]
选取region leader的分布矩阵l
mn
，l
mn
记录每个region的leader分 布情况，l
mn
如矩阵2所示：
[0078][0079]
其中，副本矩阵满足如下约束条件1：
[0080][0081]
p表示默认副本数，例如p可以为3。
[0082]
leader满足约束条件2：j∈m，其中，xnor表 示“同或”运算。
[0083]
步骤203，获取所述region leader中，每个region的读取流量参数， 得到负载矩阵region
query
。
[0084]
记录每个region的读取流量参数；由于读流量只会在region leader上 进行，因此region
query
为对角矩阵，如矩阵3所示：
[0085][0086]
其中，diag表示对角矩阵。
[0087]
步骤204，根据所述负载矩阵region
query
，确定所述region leader的每 个存储节点store的负载矩阵记录每个store上region负载分 布，得到负载矩阵如以下矩阵4所示：
[0088][0089]
其中，dot表示点乘。
[0090]
步骤205，统计所述负载矩阵中，每个所述store的所述预 测负载数据store
query
，store
query
如以下矩阵5所示：
[0091][0092]
可选地，本技术实施例中，所述根据所述预测负载数据，确定所述预 测调度周期的所述调度参数，包括：
[0093]
根据所述预测负载数据，确定备选调度参数的系统评估参数；所述系 统评估参数包括负载均衡指标参数以及迁移代价参数；
[0094]
根据所述系统评估参数，确定所述备选调度参数中的调度参数。
[0095]
负载均衡指标参数例如系统误差，迁移代价参数例如数据调度操作所 占用的cpu利用率以及网络带宽等；根据所述负载均衡指标参数以及迁 移代价参数，充分考虑调度操作对数据库系统的影响。对于分布式存储节 点，可以预设多种调度参数(即多种调度操作对应的参数)，然后分别计 算每个(或每组)调度参数对应的系统评估参数。系统评估参数包括负载 均衡指标参数以及迁移代价参数，通常情况下，系统评估参数的值越小越 稳定，因而可选择系统评估参数较小的备选调度参数作为最终的调度参数。
[0096]
进一步地，所述根据所述系统评估参数，确定所述备选调度参数中的 调度参数，包括：
[0097]
根据第一数据关系，确定所述负载均衡指标参数以及迁移代价参数之 和的最小值，所述最小值对应的所述备选调度参数为所述调度参数，所述 第一数据关系包括：
[0098][0099]
其中，j(u)表示所述系统评估参数，ui表示第i个所述预测调度周期 的输入序列，k表示所述第二预设数目；yi表示第i个所述预测调度周期 的所述负载均衡指标参数，
表示所述迁移代价参数，q表示所 述负载均衡指标参数的第一权重；w表示所述迁移代价参数的第二权重。
[0100]
下面首先介绍第一数据关系的推导过程：
[0101]
第一步，基于负载均方差最小公式：
[0102][0103]
其中，x(t)表示第t个调度周期的分布矩阵l
mn
；x(t 1)表示第 t 1个调度周期的分布矩阵l
mn
；y(k)表示负载均衡指标参数；
[0104]
a、b分别表示单位矩阵e；
[0105]
u表示调度参数，调度参数可以是由数据调度操作产生的迁移矩阵；
[0106]
c表示预设算子dot(ones(1，n)，region_query)。
[0107]
d预设为0；
[0108]
m表示调度时延。
[0109]
第二步，基于公式1，得到公式2：
[0110][0111]
第三步，进而得到新的预测region leader的公式，如以下公式3所示：
[0112]
x(t)＝[x(t 1|t)]
t
，[x(t 2|t)]
t
，
……
，[x(t k|t)]
t
ꢀꢀꢀꢀ
(公式 3)
[0113]
其中，k表示第二预设数目，即预测调度周期的个数，例如为3；t表 示转置矩阵。
[0114]
第四步，根据预设的调度参数公式(公式4)，得到调度参数u(t)：
[0115]
u(t)＝[u(t|t)]
t
，[u(t 1|t)]
t
，
……
，[u(t k-1|t)]
t
ꢀꢀꢀꢀ
(公式4)
[0116]
将u(t)带入到x(t)的公式中，得到：
[0117][0118][0119][0120]
其中，调度参数u(t)满足如下约束条件3以及约束条件4：
[0121]
约束条件3：j∈m，
[0122]
约束条件4：j∈m，
[0123]
其中，scheduler_limit表示同一时刻的调度并发数，用于防止同一时刻调 度并发数太高，影响分布式数据库的前台业务；store_limit表示单个store上的 调度数目，用
于防止某一个store上的调度太多，导致单个数据库压力过高。
[0124]
第五步，基于前述步骤，得到第一数据关系：
[0125][0126]
其中，j(u)表示所述系统评估参数，ui表示第i个所述预测调度周期 的输入序列，k表示所述第二预设数目；
[0127]
yi表示第i个所述预测调度周期的所述负载均衡指标参数，q表示所述 负载均衡指标参数的第一权重；w表示所述迁移代价参数的第二权重。
[0128]
其中，使得负载均方差最小，即集群各个节点 负载尽可能平衡；代表迁移代价，例如region从store1迁移 到store2需要占用cpu和网络带宽。
[0129]
参考前述示例，参见图3，前述控制阶段，包括步骤301至步骤302。
[0130]
步骤301，根据所述预测负载数据，确定负载均衡指标参数。
[0131]
步骤302，根据所述系统评估参数，确定所述备选调度参数中的调度 参数；可选地，可采用启发式算法进行求解第一数据关系，获取调度参数 指示的控制输入序列u＝u(t),u(t 1),u(t 2)。
[0132]
后续使用第一个输入作为控制变量进行调度，如此重复对分布式数据 库的热点分布进行预测和控制。
[0133]
具体地，下面以一具体示例，介绍本技术实施例提供的数据调度方法， 例如热点区域的分布矩阵a
mn
为；
[0134][0135]
则
[0136]
且负载矩阵
[0137]
进而得到负载分布矩阵阵
[0138]
store上的统计计
[0139]
对于多组备选调度参数中的每一组，分别按照下述方式计算系统评估 参数：
[0140]
以调度参数为由store1迁移到store2为例，假设前m＝5个调度周期 没有任何调度，上报数据都相同，且调度时延m＝5，预测时域k＝3，同时 q、w权重设置为单位矩阵，则有：
[0141]
1.迁移代价参数：c(u)＝dot(abs(u)，ones(n，1))；其中，abs(u)表 示取绝对值运算。
[0142]
2.第一数据关系：
[0143]
此时，需要计算后面3个预测调度时周期(t 1，t 2，t 3)的调度参 数。
[0144]
假设后三次计划如下：t 1调度周期调度，t 2、t 3这两个调度周期 不产生调度，考虑调度延时1个周期完成，则可以计算出后三个时段的热 点分布leader分布：
[0145][0146][0147]
与相同；由于没有产生调度，因此其值和相同。
[0148]
由于store
query
仅与l
mn
相关，因此，仅需要计算变动时刻(t 1延时1 个周期后的时刻，即t 2预测调度周期)的负载分布矩阵即t 2预测调度周期)的负载分布矩阵同理，统计store对应的总负载
[0149]
与相同不再计算，与相同不再 计算，于是可以计算出t到t 3时段，第一数据关系的前一项：
[0150][0151]
由于调度延时k＝1，所以只有t 1有计算迁移代价，t 2和t 3都没 有；则
[0152]
基于第一数据关系的第二项，整个时段迁移代价：
[0153][0154]
于是，第一数据关系(整体期望曲线)的最小值如下j(u)＝21 4＝ 25，即在t 2的调度周期内，调度参数为由store1迁移到store2。
[0155]
可选地，本技术实施例中，所述调度参数包括数据调度操作对应的原 始存储节点以及目标存储节点；
[0156]
所述根据所述调度参数，调度所述存储节点的数据，包括：
[0157]
将所述原始存储节点的数据，迁移至所述目标存储节点，可选地，调 度参数可携带在调度指令中，调度指令主要包括需要调度的region(调度 目标)、调度参数(指示从哪个节点迁移到哪个节点，即调度方向)。可 选地，调度指令(可能有多个具体的调度步骤)可通过grpc的心跳方式 下发到调度目标，调度目标会按照调度指令被迁移至所述目标存储
节点， 同时上报到数据库的元信息节点。
[0158]
本技术实施例中，获取存储节点在第一调度周期的调度参数；根据所 述调度参数，调度所述存储节点的数据；所述调度参数为根据所述第一调 度周期的预测负载数据确定的，实现将控制过程与预测过程结合，充分考 虑调度操作对数据库系统的影响，提高系统的鲁棒性。
[0159]
基于与本技术实施例所提供的方法相同的原理，本技术实施例还提供 了一种数据调度装置，如图4所示，该装置包括：
[0160]
参数获取模块401，用于获取存储节点在第一调度周期的调度参数；
[0161]
其中，所述调度参数为根据所述第一调度周期的预测负载数据确定的； 所述预测负载数据为根据历史数据预测得到的；所述历史数据包括所述第 一调度周期之前的历史调度周期的数据。
[0162]
其中，第一调度周期即当前时刻即将执行数据调度的周期，数据调度 例如将第一存储节点(store1)的数据迁移到第二存储节点(store2)。调 度参数例如每个调度周期所调度的数据量。
[0163]
调度参数为根据第一调度周期的预测负载数据确定的，例如，在第一 调度周期之前的时刻预测得到第一调度周期的预测负载数据，然后根据预 测负载数据得出第一调度周期的调度参数，选择造成系统控制误差的最小 调度参数，使得调度对数据库系统造成的影响最小；例如，选择造成负载 变动最小或迁移代价最小的调度参数，以减小数据调度对数据库系统带来 的震荡，影响数据库系统的性能。
[0164]
所述历史数据包括所述第一调度周期之前的历史调度周期的数据，例 如第一调度周期之前的c个历史调度周期的数据，c可以为较小的正整 数，例如不大于10的数值，不需要较大训练数据进行调整，使得预测过 程与调度过程的结合度较高，有较高的可解释性。
[0165]
数据调度模块402，用于根据所述调度参数，调度所述存储节点的数 据。
[0166]
根据调度参数，调度存储节点的数据，实现结合调度参数控制系统的 误差；调度参数为根据预测负载数据确定的，实现将控制过程与预测过程 结合，充分考虑调度操作对数据库系统的影响，提高系统的鲁棒性。
[0167]
这样，在数据调度的过程中，降低对预测模型的依赖程度，进而降低 对模型本身精度以及所训练的数据量的依赖程度。
[0168]
在一个可选实施例中，所述装置包括：
[0169]
数据获取模块，用于在所述参数获取模块401获取存储节点在第一调 度周期的调度参数之前，获取第一预设数目个所述历史调度周期的所述历 史数据；
[0170]
数据预测模块，用于根据所述历史数据，预测得到第二预设数目个预 测调度周期的所述预测负载数据；所述预测调度周期包括所述第一调度周 期；
[0171]
参数生成模块，用于根据所述预测负载数据，确定所述预测调度周期 的所述调度参数。
[0172]
在一个可选实施例中，所述数据预测模块包括：
[0173]
第一获取子模块，用于获取所述历史数据中的热点区域的热点分布矩 阵；
[0174]
第一确定子模块，用于根据所述热点分布矩阵，确定负载分布矩阵；
[0175]
统计子模块，用于根据所述负载分布矩阵，确定每个所述存储节点的 所述预测负载数据。
[0176]
在一个可选实施例中，所述第一确定子模块，用于：
[0177]
确定所述热点分布矩阵中的优选副本矩阵；
[0178]
获取所述优选副本矩阵的负载矩阵；
[0179]
确定所述负载矩阵的每个存储节点的负载分布矩阵。
[0180]
在一个可选实施例中，所述参数生成模块包括：
[0181]
第二确定子模块，用于根据所述预测负载数据，确定备选调度参数的 系统评估参数；所述系统评估参数包括负载均衡指标参数以及迁移代价参 数；
[0182]
生成子模块，用于根据所述系统评估参数，确定所述备选调度参数中 的调度参数。
[0183]
在一个可选实施例中，所述生成子模块用于：
[0184]
根据第一数据关系，确定所述负载均衡指标参数以及迁移代价参数之 和的最小值，所述最小值对应的所述备选调度参数为所述调度参数，所述 第一数据关系包括：
[0185][0186]
其中，j(u)表示所述系统评估参数，ui表示第i个所述预测调度周期 的输入序列，k表示所述第二预设数目；yi表示第i个所述预测调度周期 的所述负载均衡指标参数，q表示所述负载均衡指标参数的第一权重；w 表示所述迁移代价参数的第二权重。
[0187]
在一个可选实施例中，所述调度参数包括数据调度操作对应的原始存 储节点以及目标存储节点；
[0188]
所述数据调度模块402用于：
[0189]
将所述原始存储节点的数据，迁移至所述目标存储节点。
[0190]
本技术实施例提供的数据调度装置能够实现图1至图3的方法实施例 中实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
[0191]
本技术提供的数据调度装置，参数获取模块401获取存储节点在第一 调度周期的调度参数；数据调度模块402根据所述调度参数，调度所述存 储节点的数据；所述调度参数为根据所述第一调度周期的预测负载数据确 定的，实现将控制过程与预测过程结合，充分考虑调度操作对数据库系统 的影响，提高系统的鲁棒性。
[0192]
本技术实施例的数据调度装置可执行本技术实施例所提供的数据调 度方法，其实现原理相类似，本技术各实施例中的数据调度装置中的各模 块、单元所执行的动作是与本技术各实施例中的数据调度方法中的步骤相 对应的，对于数据调度装置的各模块的详细功能描述具体可以参见前文中 所示的对应的数据调度方法中的描述，此处不再赘述。
[0193]
基于与本技术的实施例中所示的方法相同的原理，本技术实施例还提 供了一种电子设备，该电子设备可以包括但不限于：处理器和存储器；存 储器，用于存储计算机程序；处理器，用于通过调用计算机程序执行本申 请任一可选实施例所示的数据调度方法。
[0194]
在一个可选实施例中，还提供了一种电子设备，如图5所示，图5所 示的电子设备5000包括：处理器5001和存储器5003。其中，处理器5001 和存储器5003相连，如通过总线5002相连。可选地，电子设备5000还 可以包括收发器5004，收发器5004可以用于该电子设备与其他电子设备 之间的数据交互，如数据的发送和/或数据的接收等。需要说明的是，实
际 应用中收发器5004不限于一个，该电子设备5000的结构并不构成对本申 请实施例的限定。
[0195]
处理器5001可以是cpu(central processing unit，中央处理器)，通 用处理器，dsp(digital signal processor，数据信号处理器)，asic (application specific integrated circuit，专用集成电路)，fpga(fieldprogrammable gate array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、 晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申 请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器5001也 可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，dsp和 微处理器的组合等。
[0196]
总线5002可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线5002可以 是pci(peripheral component interconnect，外设部件互连标准)总线或 eisa(extended industry standard architecture，扩展工业标准结构)总线 等。总线5002可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示， 图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0197]
存储器5003可以是rom(read only memory，只读存储器)或可存 储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，ram(random accessmemory，随机存取存储器)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储 设备，也可以是eeprom(electrically erasable programmable read onlymemory，电可擦可编程只读存储器)、cd-rom(compact disc read onlymemory，只读光盘)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、 光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质、其他磁存储设备、 或者能够用于携带或存储计算机程序并能够由计算机读取的任何其他介 质，在此不做限定。
[0198]
存储器5003用于存储执行本技术实施例的计算机程序，并由处理器 5001来控制执行。处理器5001用于执行存储器5003中存储的计算机程 序，以实现前述方法实施例所示的步骤。
[0199]
其中，电子设备包括但不限于：移动电话、笔记本电脑、数字广播接 收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体 播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字 tv、台式计算机等等的固定终端。图5示出的电子设备仅仅是一个示例， 不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0200]
本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介 质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时可实现前述方法实施 例的步骤及相应内容。
[0201]
本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算 机程序被处理器执行时可实现前述方法实施例的步骤及相应内容。
[0202]
本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、
ꢀ“
第三”、“第四”、“1”、“2”等(如果存在)是用于区别类似的对 象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在 适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除图示或文 字描述以外的顺序实施。
[0203]
应该理解的是，虽然本技术实施例的流程图中通过箭头指示各个操作 步骤，但是这些步骤的实施顺序并不受限于箭头所指示的顺序。除非本文 中有明确的说明，否则在本技术实施例的一些实施场景中，各流程图中的 实施步骤可以按照需求以其他的顺序执行。
此外，各流程图中的部分或全 部步骤基于实际的实施场景，可以包括多个子步骤或者多个阶段。这些子 步骤或者阶段中的部分或全部可以在同一时刻被执行，这些子步骤或者阶 段中的每个子步骤或者阶段也可以分别在不同的时刻被执行。在执行时刻 不同的场景下，这些子步骤或者阶段的执行顺序可以根据需求灵活配置， 本技术实施例对此不限制。
[0204]
以上所述仅是本技术部分实施场景的可选实施方式，应当指出，对于 本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术的方案技术构思的前提 下，采用基于本技术技术思想的其他类似实施手段，同样属于本技术实施 例的保护范畴。