跨平台资源调度与优化控制方法与流程

技术特征：
1.一种跨平台资源调度与优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：采用基于k-means 聚类的服务资源分类方法对服务资源分类处理；其步骤为：(1)从服务资源的数据集中选择一个样本作为初始聚类中心；(2)计算每个样本x与当前聚类中心之间的最短距离，用d(x)表示,接着计算每个样本被选为下一个聚类中心的概率最后，按照轮盘法选出下一个聚类中心；(3)重复步骤(2)，直到得到预设的k个初始中心；采用基于多粒度的资源相似度匹配方法对服务资源调度匹配及优化；采用多粒度的资源动态调度方法对服务资源进行动态调度和分配。2.根据权利要求1所述的一种跨平台资源调度与优化控制方法，其特征在于，所述基于k-means 聚类的服务资源分类方法，将资源池内的杂乱的资源进行分类，采用k-means 聚类的方法，形成各种资源簇，为提高资源分配效率做准备。3.根据权利要求1所述的一种跨平台资源调度与优化控制方法，其特征在于，在采用基于k-means 聚类的服务资源分类方法对服务资源的分类处理中，增加文本相似度计算的方法来计算步骤(2)中的“距离”，从而形成最终的资源簇；对服务资源簇中的资源进行如下建模：r＝(i,fr,f,s,o)；其中r表示资源，i表示该资源的id信息，fr表示该资源所属的资源簇，f表示资源的功能，s表示资源的状态，o表示与该资源关联的资源的信息。4.根据权利要求3所述的一种跨平台资源调度与优化控制方法，其特征在于，在对各服务资源文本进行相似度计算时，采用基于doc2vec的方法进行文本相似度的计算。5.根据权利要求1所述的一种跨平台资源调度与优化控制方法，其特征在于，所述基于多粒度的资源相似度匹配方法中，通过对资源进行多粒度模型建模，对资源匹配，通过更加细致的信息，提高资源匹配效率，使资源匹配更准确；对所述资源进行如下多粒度模型建模：r＝(d,f,o,s)；其中r表示资源，d表示资源所属的领域范围，f表示该资源的功能信息，o表示与该资源关联的资源的信息，s表示记录服务资源簇中匹配到的资源的状态；根据上述建模，将服务资源分为多个粒度，在进行资源匹配时，通过计算相似度来记录d、f、o、s的内容，进而判断资源是否匹配成功，其中s作为资源调度的一个粒度依据，来判断是否有匹配成功的服务资源。6.根据权利要求5所述的一种跨平台资源调度与优化控制方法，其特征在于，还依据每一个资源需求量以及服务资源持续时间来调度分配服务资源。7.根据权利要求1所述的一种跨平台资源调度与优化控制方法，其特征在于，所述基于多粒度的资源相似度匹配方法中，将匹配的资源分为可压缩资源和不可压缩资源，在负载均衡的情况下，对于可压缩的资源进行压缩，从而提高资源利用率和负载性能，提高任务的并行量，提高每一次资源的调度效率；如果当某一时段服务资源的需求量(r
r
)大于分配到的资源(r
a
)，任务可以通过延长执行时间也不影响当前资源时序，这类资源称为可压缩资源，通过计算资源压缩率并调整使其最大来使在可接受范围内延长使用资源的任务的完成时间，从而换取更高的资源利用率和任务并行数量来提高整体性能。8.根据权利要求1所述的一种跨平台资源调度与优化控制方法，其特征在于，在采用多粒度的资源动态调度方法对服务资源进行动态调度和分配时，在基于多粒度的资源相似度
匹配方法对服务资源调度匹配及优化的基础上，采用资源分阶段的调度策略，按服务资源量和服务时间分阶段进行调度。9.根据权利要求1所述的一种跨平台资源调度与优化控制方法，其特征在于，基于多粒度的资源调度方法策略如下：首先，在服务资源被按类别分类为可压缩资源和不可压缩资源的基础上，按基本时间单元划分成不同的子任务，对于可压缩的资源，在不超过最大资源压缩率的条件下进行资源的压缩工作，使得多个任务可并行工作，减少资源释放和申请分配的时间。10.根据权利要求1所述的一种跨平台资源调度与优化控制方法，其特征在于，对于每一个父任务和其子任务都设置相应的优先级，通过引入决策向量来表示每一个任务的优先级顺序，不同的决策向量分别表示不同的资源调度方案。

技术总结
本发明提供了一种跨平台资源调度与优化控制方法，本发明包含采用基于k-means 聚类的服务资源分类方法对服务资源的分类处理、采用基于多粒度的资源相似度匹配方法对服务资源的调度匹配及优化和采用基于多粒度的资源动态调度方法对服务资源进行动态调度和分配。通过上述技术，加快异构平台间的资源调度效率，实现资源的调度匹配组合和优化，提高资源的共享水平。的共享水平。的共享水平。


技术研发人员：林志坚 傅源坤 蔡耀中 金少军 许丹海 王涛 童业诚 崔银江 储晓露 柳先辉 吴巧玲
受保护的技术使用者：浙江省科技信息研究院
技术研发日：2021.12.30
技术公布日：2022/4/29