一种资源调度方法、装置、电子设备及可读存储介质与流程

本发明涉及人工智能，尤其涉及一种资源调度方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术：

1、随着用户任务数量的持续增多，云计算资源节点完成相应任务的时长也随之显著增加，从而严重影响到用户的服务质量。

2、在云计算资源节点尚未完成旧任务，用户又提交了新任务的情况下，现有的资源节点调度方案通常是等待所有的云计算资源节点完成了所有的旧任务之后，才执行新任务的资源节点调度方案，由于旧任务的在云计算资源节点上完成的结束时长不同，因此会存在部分云计算资源节点提前完成了旧任务，而又未分配新任务给该云计算资源节点的情况。

3、由于未采用合理的资源节点调度方案充分利用资源节点，导致现有技术中存在资源节点完成任务的总时长较长的问题。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种资源调度方法、装置、电子设备及可读存储介质，以解决现有技术中存在资源节点完成任务的总时长较长的问题。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种资源节点调度方法，包括：

3、获取目标任务的类型以及资源节点的运行状态信息；

4、在所述目标任务的类型为预设类型的情况下，根据所述目标任务和所述运行状态信息，确定第一函数，其中，所述预设类型表示所述目标任务为n个待完成任务中的第2个待完成任务至第n个待完成任务中的任一个待完成任务，所述n个待完成任务依次排列，n为大于1的整数；

5、根据目标算法对所述第一函数进行计算，得到目标解；

6、根据基于所述目标解确定的目标资源调度方案，调度所述资源节点处理所述目标任务。

7、可选地，所述目标算法包括遗传算法和贪心算法中的至少一项。

8、可选地，在所述目标算法包括遗传算法和贪心算法的情况下，所述根据目标算法对所述第一函数进行计算，得到目标解包括：

9、根据所述贪心算法和第一个体的需求资源类型，在资源列表中确定所述第一个体的目标资源节点，所述第一个体为不满足预设约束条件的个体，所述个体基于所述遗传算法确定；

10、根据所述第一个体的目标资源节点，确定第一种群，所述第一种群包括所述第一个体的目标资源节点；

11、根据所述遗传算法，对所述第一种群进行迭代计算并记录迭代次数；

12、在所述第一种群的迭代次数达到预设迭代次数的情况下，将当前种群中适应度最高的个体确定为所述第一函数的目标解，所述当前种群为所述第一种群经过预设迭代次数的迭代计算得到的种群。

13、可选地，所述根据所述遗传算法，对所述第一种群进行迭代计算包括：

14、根据遗传算法，计算所述第一种群内个体的适应度；

15、根据所述遗传算法、所述第一种群内个体的适应度和预设适应度阈值，确定第二种群并进行迭代计算。

16、可选地，所述根据所述遗传算法、所述交叉概率和所述变异概率，对所述第一种群进行迭代计算包括：

17、计算所述第一种群的m个个体的适应度和所述m个个体的适应度的总和，m为正整数；

18、根据目标个体的适应度和所述m个个体的适应度的总和，确定所述目标个体的第一概率，所述目标个体为任一所述m个个体，所述第一概率为所述目标个体被挑选到第二种群内的概率；

19、根据所述目标个体的第一概率，确定所述第二种群，所述第二种群为所述第一种群经过一次迭代后的种群。

20、可选地，在第一时长小于预设时长的情况下，所述第一函数为：

21、；

22、其中，表示在第一时长小于预设时长的情况下完成所述n个待完成任务所需的时间，表示在第一时长小于预设时长的情况下完成所述n个待完成任务所需花费的成本，的取值范围0到1，的取值范围为0到1，且，所述运行状态信息包括每一所述资源节点的第一时刻，所述第一时刻为所述资源节点将所述目标任务之前的所述待完成任务处理完成的时刻，第一时长为第二时刻与当前时刻之间的差值，所述第二时刻为所述第一时刻中最晚的时刻。

23、可选地，在第一时长大于预设时长的情况下，所述第一函数为：

24、；

25、其中，表示在第一时长大于预设时长的情况下完成所述n个待完成任务所需的时间，表示在第一时长大于预设时长的情况下完成所述n个待完成任务所需花费的成本， 的取值范围0到1，的取值范围为0到1，且，所述运行状态信息包括每一所述资源节点的第一时刻，所述第一时刻为所述资源节点将所述目标任务之前的所述待完成任务处理完成的时刻，第一时长为第二时刻与当前时刻之间的差值，所述第二时刻为所述第一时刻中最晚的时刻。

26、第二方面，本发明实施例还提供一种资源调度装置，所述资源调度装置包括：

27、监测模块，用于获取目标任务的类型以及资源节点的运行状态信息；

28、确定模块，用于在所述目标任务的类型为预设类型的情况下，根据所述目标任务和所述运行状态信息，确定第一函数，其中，所述预设类型表示所述目标任务为n个待完成任务中的第2个待完成任务至第n个待完成任务中的任一个待完成任务，所述n个待完成任务依次排列，n为大于1的整数；

29、得到模块，用于根据目标算法对所述第一函数进行计算，得到目标解；

30、调度模块，用于根据基于所述目标解确定的目标资源调度方案，调度所述资源节点处理所述目标任务。

31、第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的资源调度方法中的步骤。

32、第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的资源调度方法中的步骤。

33、在本发明实施例中，通过获取目标任务的类型以及资源节点的运行状态信息；在所述目标任务的类型为预设类型的情况下，根据所述目标任务和所述运行状态信息，确定第一函数，其中，所述预设类型表示所述目标任务为n个待完成任务中的第2个待完成任务至第n个待完成任务中的任一个待完成任务，所述n个待完成任务依次排列，n为大于1的整数；根据目标算法对所述第一函数进行计算，得到目标解；根据基于所述目标解确定的目标资源调度方案，调度所述资源节点处理所述目标任务。可以在资源节点上存在尚未完成的任务时，往其他已经完成任务的资源节点上分配任务，从而使得总的任务执行时长缩短。

技术特征：

1.一种资源调度方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，所述目标算法包括遗传算法和贪心算法中的至少一项。

3.根据权利要求2所述的资源调度方法，其特征在于，在所述目标算法包括遗传算法和贪心算法的情况下，所述根据目标算法对所述第一函数进行计算，得到目标解包括：

4.根据权利要求3所述的资源调度方法，其特征在于，所述根据所述遗传算法，对所述第一种群进行迭代计算包括：

5.根据权利要求3所述的资源调度方法，其特征在于，所述根据所述遗传算法、交叉概率和变异概率，对所述第一种群进行迭代计算包括：

6.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，在第一时长小于预设时长的情况下，所述第一函数为：

7.根据权利要求1所述的资源调度方法，其特征在于，在第一时长大于预设时长的情况下，所述第一函数为：

8.一种资源调度装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，包括：收发机、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；其特征在于，所述处理器，用于读取存储器中的程序实现如权利要求1至7中任一项所述的方法中的步骤。

10.一种可读存储介质，用于存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法中的步骤。

技术总结
本发明公开了一种资源调度方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及计算机技术领域，通过获取目标任务的类型以及资源节点的运行状态信息；在目标任务的类型为预设类型的情况下，根据目标任务和运行状态信息，确定第一函数，其中，预设类型表示目标任务为N个待完成任务中的第2个待完成任务至第N个待完成任务中的任一个待完成任务，N个待完成任务依次排列，N为大于1的整数；根据目标算法对第一函数进行计算，得到目标解；根据基于目标解确定的目标资源调度方案，调度资源节点处理目标任务。可以在资源节点上存在尚未完成的任务时，往其他已经完成任务的资源节点上分配任务，从而使得总的任务执行时长缩短。

技术研发人员：祝志超
受保护的技术使用者：中移（苏州）软件技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15