【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術涉及算力艙集群調(diào)度，具體地說，涉及一種基于算力艙的集群調(diào)度控制方法。
技術介紹
1、通過將算力艙部署在能源豐富的地區(qū)，如使用可再生能源的西部地區(qū)，能夠顯著降低能源傳輸損耗并提高能效。
2、目前，企業(yè)在進行大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和業(yè)務處理時，借助算力艙集群來提高數(shù)據(jù)處理速度和決策效率，即算力艙的資源是由多個算力艙（a到n個艙）互聯(lián)組成集群的資源，但是，算力艙資源分配不夠靈活，往往不能根據(jù)實際任務需求和用戶情況進行動態(tài)調(diào)整，導致部分節(jié)點資源閑置而其他節(jié)點負載過高，影響了整體計算效率，其次，在任務調(diào)度方面，缺乏智能化的分類和自適應策略，可能會將不合適的任務分配到不合適的節(jié)點上，增加任務執(zhí)行時間，當出現(xiàn)節(jié)點故障或負載不均衡時，不能及時有效地進行調(diào)整，可能導致系統(tǒng)性能下降甚至崩潰，因此，提出一種基于算力艙的集群調(diào)度控制方法。
技術實現(xiàn)思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于算力艙的集群調(diào)度控制方法，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為實現(xiàn)上述目的，提供了一種基于算力艙的集群調(diào)度控制方法，包括以下步驟：
3、s1、獲取算力艙的性能數(shù)據(jù)，然后進行資源虛擬化，形成資源池；
4、s2、收集服務用戶的歷史運行數(shù)據(jù)和實時運行數(shù)據(jù)，同時對服務用戶的資源需求進行預測，獲取預測資源需求；
5、s3、將預測資源需求結合實時運行數(shù)據(jù)進行預測波動率分析，設定隔離波動閾值，然后將預測波動率與隔離波動閾值進行比對，當預測波動率小于隔離波動閾值，自動啟動
6、s4、將預測資源需求結合用戶對應的節(jié)點進行負載分析，當顯示節(jié)點無法負載時，利用資源池的空閑資源對該節(jié)點進行計算增加；
7、s5、將節(jié)點內(nèi)對應的預測資源需求結合節(jié)點進行資源碎片整理，同時將實時運行數(shù)據(jù)結合節(jié)點進行實時負載占比率計算，然后將空閑資源根據(jù)占比率優(yōu)先級進行健康節(jié)點生成。
8、作為本技術方案的進一步改進，所述s1通過在算力艙部署監(jiān)控控制端，從而獲取算力艙的信息監(jiān)控權限和計算資源控制權限，同時利用信息監(jiān)控權限和計算資源控制權限獲取算力艙的性能數(shù)據(jù)和算力艙分配的計算節(jié)點，以及每個節(jié)點的運行狀態(tài)。
9、作為本技術方案的進一步改進，所述s1通過將算力艙中計算、存儲和網(wǎng)絡資源虛擬化，形成統(tǒng)一的資源池，然后在資源池中增加和調(diào)整資源實例，完成對節(jié)點的配置增加和數(shù)量調(diào)整。
10、作為本技術方案的進一步改進，所述s2的步驟如下：
11、s2.1、在算力艙中提取歷史運行數(shù)據(jù)和實時運行數(shù)據(jù)，并將歷史運行數(shù)據(jù)和實時運行數(shù)據(jù)根據(jù)服務用戶進行分類，獲取每個用戶對應的歷史運行數(shù)據(jù)和實時運行數(shù)據(jù)；
12、s2.2、根據(jù)歷史運行數(shù)據(jù)進行波動幅度計算，獲取每個用戶對應的波動幅度，然后將利用機器學習算法結合波動幅度以及每個用戶對應的歷史運行數(shù)據(jù)和實時運行數(shù)據(jù)進行資源需求預測，獲取用戶對應的預測資源需求。
13、作為本技術方案的進一步改進，所述s2.2中波動幅度越大，則截取的歷史運行數(shù)據(jù)越多，反之，當波動幅度越小，則截取的歷史運行數(shù)據(jù)越少。
14、作為本技術方案的進一步改進，所述s3的步驟如下：
15、s3.1、預測資源需求結合實時運行數(shù)據(jù)進行預測波動率分析，獲取用戶對應的預測波動率；
16、s3.2、設定隔離波動閾值，然后將預測波動率與隔離波動閾值進行比對，當預測波動率小于隔離波動閾值，自動啟動資源實例將該用戶進行節(jié)點隔離，反之，當預測波動率大于隔離波動閾值，保持多用戶共享節(jié)點，不進行節(jié)點隔離。
17、作為本技術方案的進一步改進，所述s4的步驟如下：
18、s4.1、獲取每個用戶預測資源需求中的需求最大值，同時獲取每個節(jié)點的負載最大值；
19、s4.2、根據(jù)用戶名單結合每個用戶對應需求最大值對需求總值進行計算，然后將每個節(jié)點的需求總值結合負載最大值負載分析，當顯示節(jié)點無法負載時，利用資源池的空閑資源對該節(jié)點進行計算增加，反之，當顯示節(jié)點足夠負載時，保持繼續(xù)監(jiān)測。
20、作為本技術方案的進一步改進，所述s4.2還包括如下步驟：
21、s4.2.1、設定節(jié)點的配置上限；
22、s4.2.2、當需求總值大于節(jié)點配置上限時，利用資源池的空閑資源增加資源實例，并將原節(jié)點中最大工作負載的用戶進行遷移。
23、作為本技術方案的進一步改進，所述s5的步驟如下：
24、s5.1、將節(jié)點內(nèi)對應的需求總值結合節(jié)點配置進行資源碎片整理，當節(jié)點配置大于需求總值時，將溢出的計算資源整理進入空閑資源；
25、s5.2、設置負載緩沖比率，同時將實時運行數(shù)據(jù)結合節(jié)點進行負載實時占比計算，獲取每個節(jié)點的負載占比率，然后將空閑資源根據(jù)負載占比率優(yōu)先級進行健康節(jié)點生成，負載占比率越高，優(yōu)先級越高。
26、作為本技術方案的進一步改進，所述s5.2中的健康節(jié)點由原節(jié)點的配置結合負載緩沖比率進行配置增加，從而生成高于原節(jié)點負載性能的健康節(jié)點。
27、與現(xiàn)有技術相比，本專利技術的有益效果：
28、1、該基于算力艙的集群調(diào)度控制方法中，實現(xiàn)對算力資源的實時監(jiān)控和動態(tài)分配，根據(jù)任務需求靈活調(diào)整資源分配策略，從而優(yōu)化性能和降低成本。。
29、2、該基于算力艙的集群調(diào)度控制方法中，通過利用歷史運行數(shù)據(jù)和實時運行數(shù)據(jù)進行資源需求預測，能夠更加準確地為用戶分配資源，當預測波動率小于隔離波動閾值時，自動啟動資源實例將用戶進行節(jié)點隔離，保證了資源分配的穩(wěn)定性，當預測波動率大于隔離波動閾值時，保持多用戶共享節(jié)點，提高了資源的共享效率，同時，將節(jié)點內(nèi)對應的需求總值結合節(jié)點配置進行資源碎片整理，將溢出的計算資源整理進入空閑資源，進一步提高了資源的利用效率。
30、3、該基于算力艙的集群調(diào)度控制方法中，通過結合實時運行數(shù)據(jù)進行負載實時占比計算，獲取每個節(jié)點的負載占比率，同時根據(jù)負載占比率優(yōu)先級進行健康節(jié)點生成，能夠在系統(tǒng)負載較高時及時生成高于原節(jié)點負載性能的健康節(jié)點，提高了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術保護點】
1.一種基于算力艙的集群調(diào)度控制方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的基于算力艙的集群調(diào)度控制方法，其特征在于：所述S1通過在算力艙部署監(jiān)控控制端，從而獲取算力艙的信息監(jiān)控權限和計算資源控制權限，同時利用信息監(jiān)控權限和計算資源控制權限獲取算力艙的性能數(shù)據(jù)和算力艙分配的計算節(jié)點，以及每個節(jié)點的運行狀態(tài)。
3.根據(jù)權利要求1所述的基于算力艙的集群調(diào)度控制方法，其特征在于：所述S1通過將算力艙中計算、存儲和網(wǎng)絡資源虛擬化，形成統(tǒng)一的資源池，然后在資源池中增加和調(diào)整資源實例，完成對節(jié)點的配置增加和數(shù)量調(diào)整。
4.根據(jù)權利要求1所述的基于算力艙的集群調(diào)度控制方法，其特征在于：所述S2的步驟如下：
5.根據(jù)權利要求4所述的基于算力艙的集群調(diào)度控制方法，其特征在于：所述S2.2中波動幅度越大，則截取的歷史運行數(shù)據(jù)越多，反之，當波動幅度越小，則截取的歷史運行數(shù)據(jù)越少。
6.根據(jù)權利要求1所述的基于算力艙的集群調(diào)度控制方法，其特征在于：所述S3的步驟如下：
7.根據(jù)權利要求1所述的基于算力艙的集群調(diào)度控制方
8.根據(jù)權利要求7所述的基于算力艙的集群調(diào)度控制方法，其特征在于：所述S4.2還包括如下步驟：
9.根據(jù)權利要求1所述的基于算力艙的集群調(diào)度控制方法，其特征在于：所述S5的步驟如下：
10.根據(jù)權利要求9所述的基于算力艙的集群調(diào)度控制方法，其特征在于：所述S5.2中的健康節(jié)點由原節(jié)點的配置結合負載緩沖比率進行配置增加，從而生成高于原節(jié)點負載性能的健康節(jié)點。
...【技術特征摘要】
1.一種基于算力艙的集群調(diào)度控制方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的基于算力艙的集群調(diào)度控制方法，其特征在于：所述s1通過在算力艙部署監(jiān)控控制端，從而獲取算力艙的信息監(jiān)控權限和計算資源控制權限，同時利用信息監(jiān)控權限和計算資源控制權限獲取算力艙的性能數(shù)據(jù)和算力艙分配的計算節(jié)點，以及每個節(jié)點的運行狀態(tài)。
3.根據(jù)權利要求1所述的基于算力艙的集群調(diào)度控制方法，其特征在于：所述s1通過將算力艙中計算、存儲和網(wǎng)絡資源虛擬化，形成統(tǒng)一的資源池，然后在資源池中增加和調(diào)整資源實例，完成對節(jié)點的配置增加和數(shù)量調(diào)整。
4.根據(jù)權利要求1所述的基于算力艙的集群調(diào)度控制方法，其特征在于：所述s2的步驟如下：
5.根據(jù)權利要求4所述的基于算力艙的集群調(diào)度控制方法...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：傅曉樂，
申請(專利權)人：廣州匯晟節(jié)能科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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