一种算力网络资源调度系统及方法与流程

本发明属于算力网络，具体涉及一种算力网络资源调度方法系统及方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、当前的算力网络资源调度方案主要有分布式方案和集中式方案,其中，所述分布式方案是通过对边界网关协议(bordergateway protocol，bgp)和内部网关协议(interiorgateway protocol，igp)等路由协议进行扩展，将算力资源作为路由信息发布到网络，而所述集中式方案主要基于集中式控制器对算力资源进行调度。但上述调度方案往往难以实现算力网络资源系统的负载均衡及高有效性，无法使得调度系统解决方案达到全局最优解，上述问题目前还缺乏有效的技术方案，是本领域技术人员亟需研究的课题。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提出了一种算力网络资源调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2、s1.历史记录构建，根据历史记录数据构建算力网络资源调度分配表，所述算力网络资源调度分配表包括至少以下信息：算力节点标号，算力节点当前负载率，算力网络资源整体负载率，算力节点处理周期，已处理任务的系统损耗值，算力节点处理反馈值，所述算力节点处理反馈值分为-2、-1、1三个等级，负数表示负反馈、正数表示正反馈，-2表示对算力节点当前负载率及算力网络资源整体负载率都较高；-1表示对算力节点当前负载率较高，但对算力网络资源整体负载率无实质影响；1表示对算力节点当前负载率无实质影响，且对算力网络资源整体负载率无实质影响；所述已处理任务的系统损耗值表示所述已处理任务的处理过程中对整个系统的资源占用情况，损耗值越大，代表资源占用越多；损耗值越小，代表资源占用越小；

3、s2.信息获取步骤，获取当前各个算力节点的当前负载率、算力网络资源整体负载率以及待处理任务的系统损耗预估值；

4、s3.任务分配步骤，根据所述s2中获取的信息进行任务分配；所述任务分配方式为基于正反馈的临近节点选择方法或深度神经网络；

5、s4.数据更新记录步骤，根据实际处理情况更新修复后的系统损耗实际值；并且当任务处理完成之后，形成新的记录，加入算力网络资源调度分配表。

6、作为一种实施例，所述s1中所述算力节点周期指当前处理任务从接受到完全处理完成所需要的时长，单位为毫秒。

7、作为一种实施例，所述s2中所述待处理任务的系统损耗预估值按照由低到高顺序分成1至10共十个等级，第1等级表示系统损耗预估值最小，第10等级表示系统损耗预估值最大。

8、作为一种实施例，所述基于反馈的相似度信息拟合方式为计算分配至每个算力节点的影响值，具体的，首先比较当前待处理任务的系统损耗预估值与所述历史记录中的系统损耗值，选取与所述前待处理任务的系统损耗预估值临近的所述历史记录中的系统损耗值，所述临近指二者的等级差少于n,n<4，且所述算力节点的处理反馈值为1。

9、作为一种实施例，选取算力节点的处理反馈值为1，且临近值为0的算力节点，当未找到临近值为0的算力节点时，则寻找临近值为1的算力节点，如果仍未找到临近值为1的算力节点，则继续寻找临近值为2的节点；如果仍未找到临近值为2的算力节点，则继续寻找临近值为3的算力节点；如果仍未找到临近值为3的算力节点，则选择当前负载率最低的算力节点；如果存在多个临近值相同，且处理反馈值为1的算力节点，则在上述节点中选择当前负载率最低的算力节点进行处理；如果仍然存在多个负载率最低的算力节点，则选择所述处理周期最短的算力节点。

10、本技术还对应提出了一种算力网络资源调度系统，其特征在于，包括以下模块：

11、历史记录构建模块，用于根据历史记录数据构建算力网络资源调度分配表，所述算力网络资源调度分配表包括至少以下信息：算力节点标号，算力节点当前负载率，算力网络资源整体负载率，算力节点处理周期，已处理任务的系统损耗值，算力节点处理反馈值，所述算力节点处理反馈值分为-2、-1、1三个等级，负数表示负反馈、正数表示正反馈，-2表示对算力节点当前负载率及算力网络资源整体负载率都较高；-1表示对算力节点当前负载率较高，但对算力网络资源整体负载率无实质影响；1表示对算力节点当前负载率无实质影响，且对算力网络资源整体负载率无实质影响；所述已处理任务的系统损耗值表示所述已处理任务的处理过程中对整个系统的资源占用情况，损耗值越大，代表资源占用越多；损耗值越小，代表资源占用越小；

12、信息获取模块，用于获取当前各个算力节点的当前负载率、算力网络资源整体负载率以及待处理任务的系统损耗预估值；

13、任务分配模块，用于根据所述信息获取模块中获取的信息进行任务分配；所述任务分配方式为基于反馈的相似度信息拟合或深度神经网络；

14、数据更新记录模块，用于根据实际处理情况更新修复后的系统损耗实际值；并且当任务处理完成之后，形成新的记录，加入算力网络资源调度分配表。

15、作为一种实施例，所述历史记录构建模块中所述算力节点周期指当前处理任务从接受到完全处理完成所需要的时长，单位为毫秒。

16、作为一种实施例，所述信息获取模块中所述待处理任务的系统损耗预估值按照由低到高顺序分成1至10共十个等级，第1等级表示系统损耗预估值最小，第10等级表示系统损耗预估值最大。

17、作为一种实施例，所述基于反馈的相似度信息拟合方式为计算分配至每个算力节点的影响值，具体的，首先比较当前待处理任务的系统损耗预估值与所述历史记录中的系统损耗值，选取与所述前待处理任务的系统损耗预估值临近的所述历史记录中的系统损耗值，所述临近指二者的等级差少于n,n<4，且所述算力节点的处理反馈值为1。

18、作为一种实施例，选取算力节点的处理反馈值为1，且临近值为0的算力节点，当未找到临近值为0的算力节点时，则寻找临近值为1的算力节点，如果仍未找到临近值为1的算力节点，则继续寻找临近值为2的节点；如果仍未找到临近值为2的算力节点，则继续寻找临近值为3的算力节点；如果仍未找到临近值为3的算力节点，则选择当前负载率最低的算力节点；如果存在多个临近值相同，且处理反馈值为1的算力节点，则在上述节点中选择当前负载率最低的算力节点进行处理；如果仍然存在多个负载率最低的算力节点，则选择所述处理周期最短的算力节点。

19、此外，本发明提供了一种计算机设备，包括有依次通信连接的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行上述任意一种方法。

20、本发明提供了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有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行上述任意一种方法。

21、本发明的有益效果：

22、本发明提出了一种算力网络资源调度方法及系统，其特征在于，包括以下步骤：s1.历史记录构建，根据历史记录数据构建算力网络资源调度分配表，所述算力网络资源调度分配表包括至少以下信息：算力节点标号，算力节点当前负载率，算力网络资源整体负载率，算力节点处理周期，已处理任务的系统损耗值，算力节点处理反馈值，所述算力节点处理反馈值分为-2、-1、1三个等级，负数表示负反馈、正数表示正反馈，-2表示对算力节点当前负载率及算力网络资源整体负载率都较高；-1表示对算力节点当前负载率较高，但对算力网络资源整体负载率无实质影响；1表示对算力节点当前负载率无实质影响，且对算力网络资源整体负载率无实质影响；所述已处理任务的系统损耗值表示所述已处理任务的处理过程中对整个系统的资源占用情况，损耗值越大，代表资源占用越多；损耗值越小，代表资源占用越小；s2.信息获取步骤，获取当前各个算力节点的当前负载率、算力网络资源整体负载率以及待处理任务的系统损耗预估值；s3.任务分配步骤，根据所述s2中获取的信息进行任务分配；所述任务分配方式为基于正反馈的临近节点选择方法或深度神经网络；s4.数据更新记录步骤，根据实际处理情况更新修复后的系统损耗实际值；并且当任务处理完成之后，形成新的记录，加入算力网络资源调度分配表。本技术实现了算力网络资源系统的负载均衡及高有效性，使得调度系统解决方案达到最优解。