一种资源调度方法、装置、设备及可读存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113886006A(43)申请公布日2022.01.04(21)申请号202111070249.6(22)申请日2021.09.13(71)申请人中铁信弘远（北京）软件科技有限责任公司地址100089北京市海淀区复兴路10号(72)发明人郭刚饶伟王敏红张毅刘彦宁赵龙边静(74)专利代理机构北京集智东方知识产权代理有限公司11578代理人陈亚斌关兆辉(51)Int.Cl.G06F9/455(2006.01)G06F9/50(2006.01)权利要求书3页说明书12页附图3页(54)发明名称一种资源调度方法、装置、设备及可读存储介质(57)摘要本发明提供了一种资源调度方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：获取监控数据和云资源节点，所述监控数据包括一统计周期内每个云虚拟机上每类资源的每种指标的监控数据，所述云资源节点为承载所述云虚拟机的云资源节点；根据所述监控数据，得到每个所述云虚拟机上每类所述资源的使用度量值；根据所述使用度量值，得到至少一个云虚拟机组合；根据所述云虚拟机组合和所述云资源节点，为所述云虚拟机组合分配目标资源节点，形成资源调度方案。本发明通过组合资源失衡的云虚拟机实现资源重平衡，再根据所述云虚拟机组合进行云虚拟机调度，可以实现云平台资源优化调度，提高云平台资源利用率。CN113886006ACN113886006A权利要求书1/3页1.一种资源调度方法，其特征在于，包括：获取监控数据和云资源节点，所述监控数据包括一统计周期内每个云虚拟机上每类资源的每种指标的监控数据，所述云资源节点为承载所述云虚拟机的云资源节点；根据所述监控数据，得到每个所述云虚拟机上每类所述资源的使用度量值；根据所述使用度量值，得到至少一个云虚拟机组合；根据所述云虚拟机组合和所述云资源节点，为所述云虚拟机组合分配目标资源节点，形成资源调度方案。2.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，所述根据所述监控数据，得到每个所述云虚拟机上每类所述资源的使用度量值，包括：按照时间顺序对所述每个云虚拟机上每类资源的每种指标的监控数据进行排序，得到每个云虚拟机上每类资源的每种指标的历史时间序列；使用STL模型对所述每个云虚拟机上每类资源的每种指标的历史时间序列进行分解，得到分解后的序列，基于所述分解后的序列，得到每个云虚拟机上每类资源的每种指标的预测时间序列；基于所述每个云虚拟机上每类资源的每种指标的历史时间序列和所述每个云虚拟机上每类资源的每种指标的预测时间序列得到每个云虚拟机上每类所述资源的使用度量值。3.根据权利要求2所述的资源调度方法，其特征在于，所述使用STL模型对所述每个云虚拟机上每类资源的每种指标的历史时间序列进行分解，得到分解后的序列，基于所述分解后的序列，得到每个云虚拟机上每类资源的每种指标的预测时间序列，包括：使用所述STL模型对所述每个云虚拟机上每类资源的每种指标的历史时间序列进行分解，得到每个云虚拟机上每类资源的每种指标的趋势性序列和周期性序列；利用线性回归模型对每个云虚拟机上每类资源的每种指标的趋势性序列进行预测分析，得到第一预测序列，利用GRU模型对每个云虚拟机上每类资源的每种指标的周期性序列进行预测分析，得到第二预测序列；将所述第一预测序列和所述第二预测序列进行相加操作，得到每个云虚拟机上每类资源的每种指标的预测时间序列。4.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，所述根据所述使用度量值，得到至少一个云虚拟机组合，包括：根据所述每个所述云虚拟机上每类所述资源的使用度量值，得到所述每个所述云虚拟机上每类所述资源无量纲化处理后的使用度量值；分析每个所述云虚拟机上每类所述资源无量纲化处理后的使用度量值，选取其中的绝对值最大值作为每个所述云虚拟机的排序值；基于每个所述云虚拟机的排序值，对全部的所述云虚拟机进行组合分析，所述组合分析包括将每个所述云虚拟机的排序值进行比较，得到排序值最大的所述云虚拟机，将所述排序值最大的所述云虚拟机与其它所述云虚拟机进行组合，得到多个初始云虚拟机组合，将每个所述初始云虚拟机组合的每类所述资源无量纲化处理后的使用度量值的绝对值相加，得到每个所述初始云虚拟机组合的使用度量绝对值之和，选取所述使用度量绝对值之和最小的所述初始云虚拟机组合作为新的虚拟机；将所述新的虚拟机与未组合的所述云虚拟机再次进行组合分析，最终得到至少一个云2CN113886006A权利要求书2/3页虚拟机组合。5.一种资源调度装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取监控数据和云资源节点，所述监控数据包括一统计周期内每个云虚拟机上每类资源的每种指标的监控数据，所述云资源节点为承载所述云虚拟机的云资源节点；第一计算模块，用于根据所述监控数据，得到每个所述云