【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及計算機算力資源，尤其是涉及一種基于可編程網絡的協同資源調度方法及系統。
技術介紹
1、隨著云計算、邊緣計算和網絡通信技術的飛速發展，傳統的算力資源調度方式在面對多云、跨區域的大規模計算場景時，仍然存在明顯的局限性。
2、現有的算力資源調度系統在面對動態變化的業務需求時，通常依賴預先設定的調度策略，缺乏靈活性和實時響應能力。當業務需求迅速變化或出現突發計算負載時，這些系統往往難以及時調整算力分配，導致資源利用率降低。
3、由此可見，如何在廣域網絡中提升對算力資源的利用率，已經成為本領域技術人員所要亟待解決的技術問題。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種基于可編程網絡的協同資源調度方法及系統，以解決算力資源利用率低的技術問題，以實現提升對算力資源的利用率，動態生成算力調度策略的效果。
2、為了解決上述技術問題，本專利技術實施例提供了一種基于可編程網絡的協同資源調度方法，包括：
3、獲取計算機集群的所有計算資源數據，對所有所述計算資源數據中異構計算資源數據進行性能建模得到統一資源性能指標；
4、定義多維度資源需求業務所需要的各個目標計算資源數據，基于由當前所述計算機集群中的不同的所述目標計算資源數據之間的線性關系，確定每一所述多維度資源需求業務與當前所述計算機集群之間的匹配關系信息；
5、在部署過程中，根據所有所述匹配關系信息，將對應選定的所述多維度資源需求業務分別部署至每一所述計算機集群中；以及，在
6、在實際調度過程中，執行由所述部署過程生成的算力編排方案。
7、作為其中一種優選方案，所述計算機集群中的不同的所述目標計算資源數據之間的線性關系表示為：
8、score(clusteri)＝αcpuxcpu+αgpuxgpu+αmemxmem+αioxio
9、其中，score(clusteri)表示所述多維度資源需求業務與當前所述計算機集群之間的匹配關系信息，其數值范圍為[0,4]，αx是不同所述目標計算資源數據占所有所述計算資源數據的權重，x類型包括cpu資源、gpu資源、內存資源和io資源，內存資源以mem來表示，xx表示所述多維度資源需求業務在不同目標計算資源數據類型與當前所述計算機集群之間的匹配關系；
10、所述多維度資源需求業務在不同目標計算資源數據類型與當前所述計算機集群之間的匹配關系表示為：
11、
12、其中，clusteri(x)表示第i個計算機集群的x類型計算資源數據的權重系數，xmax表示x類型資源在當前所有計算機集群中的最高權重系數。
13、作為其中一種優選方案，所述在實際調度過程中，執行由所述部署過程生成的算力編排方案，包括：
14、構建sdn架構，在所述sdn架構上建立基于所述多維度資源的網絡拓撲結構，采用基于srv6執行由所述部署過程生成的算力編排方案。
15、作為其中一種優選方案，所述sdn架構包括sdn控制器、南向接口、軟路由設備和sdn控制平面；
16、所述sdn控制平面位于所述sdn控制器上，所述sdn控制平面基于網絡編程與路徑管理技術實現路由管理與路徑編排；
17、所述軟路由設備通過南向接口與所述sdn控制器連接，其用于執行所述sdn控制器下發的指令。
18、作為其中一種優選方案，所述采用基于srv6執行由所述部署過程生成的算力編排方案包括：
19、采用sid作為網絡節點標識符，生成sid列表，以網絡狀態和流量動態分配和調整所述sid；
20、采用所述floyd算法進行最短路徑計算，得到路由路徑；
21、在數據從源節點發出時，將所述sid列表與srv6結合，當所述數據從所述路由路徑到達中間節點時，解析所述srv6的內容，識別當前需要處理的調整后的所述sid，并將處理后的所述sid發送到其對應的下一個路由節點，執行完成所述算力編排方案。
22、本專利技術另一實施例提供了一種基于可編程網絡的協同資源調度系統，包括：
23、資源感知模塊，用于獲取計算機集群的所有計算資源數據，對所有所述計算資源數據中異構計算資源數據進行性能建模得到統一資源性能指標；
24、集群分配模塊，用于定義多維度資源需求業務所需要的各個目標計算資源數據，基于由當前所述計算機集群中的不同的所述目標計算資源數據之間的線性關系，確定每一所述多維度資源需求業務與當前所述計算機集群之間的匹配關系信息；
25、跨云路由控制模塊，用于在部署過程中，根據所有所述匹配關系信息，將對應選定的所述多維度資源需求業務分別部署至每一所述計算機集群中；以及，在所述部署過程中，基于floyd算法確定每一所述計算機集群內的各個路由節點之間的最短部署路徑；
26、云內算力編排模塊，用于在實際調度過程中，執行由所述部署過程生成的算力編排方案。
27、作為其中一種優選方案，所述計算機集群中的不同的所述目標計算資源數據之間的線性關系表示為：
28、score(clusteri)＝αcpuxcpu+αgpuxgpu+αmemxmem+αioxio
29、其中，score(clusteri)表示所述多維度資源需求業務與當前所述計算機集群之間的匹配關系信息，其數值范圍為[0,4]，αx是不同所述目標計算資源數據占所有所述計算資源數據的權重，x類型包括cpu資源、gpu資源、內存資源和io資源，內存資源以mem來表示，xx表示所述多維度資源需求業務在不同目標計算資源數據類型與當前所述計算機集群之間的匹配關系；
30、所述多維度資源需求業務在不同目標計算資源數據類型與當前所述計算機集群之間的匹配關系表示為：
31、
32、其中，clusteri(x)表示第i個計算機集群的x類型計算資源數據的權重系數，xmax表示x類型資源在當前所有計算機集群中的最高權重系數。
33、作為其中一種優選方案，所述在實際調度過程中，執行由所述部署過程生成的算力編排方案，包括
34、構建sdn架構，在所述sdn架構上建立基于所述多維度資源的網絡拓撲結構，采用基于srv6執行由所述部署過程生成的算力編排方案。
35、作為其中一種優選方案，所述sdn架構包括sdn控制器、南向接口、軟路由設備和sdn控制平面；
36、所述sdn控制平面位于所述sdn控制器上，所述sdn控制平面基于網絡編程與路徑管理技術實現路由管理與路徑編排；
37、所述軟路由設備通過南向接口與所述sdn控制器連接，其用于執行所述sdn控制器下發的指令。
38、作為其中一種優選方案，所述采用基于srv6執行由所述部署過程生成的算力編排方案包括：
39、采用si本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于可編程網絡的協同資源調度方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于可編程網絡的協同資源調度方法，其特征在于，所述計算機集群中的不同的所述目標計算資源數據之間的線性關系表示為：
3.如權利要求1所述的基于可編程網絡的協同資源調度方法，其特征在于，所述在實際調度過程中，執行由所述部署過程生成的算力編排方案，包括：
4.如權利要求3所述的基于可編程網絡的協同資源調度方法，其特征在于，所述SDN架構包括SDN控制器、南向接口、軟路由設備和SDN控制平面；
5.如權利要求3所述的基于可編程網絡的協同資源調度方法，其特征在于，所述采用基于SRV6執行由所述部署過程生成的算力編排方案包括：
6.一種基于可編程網絡的協同資源調度系統，其特征在于，包括：
7.如權利要求6所述的基于可編程網絡的協同資源調度系統，其特征在于，所述計算機集群中的不同的所述目標計算資源數據之間的線性關系表示為：
8.如權利要求6所述的基于可編程網絡的協同資源調度系統，其特征在于，所述在實際調度過程中，執行由所述部署過
9.如權利要求8所述的基于可編程網絡的協同資源調度系統，其特征在于，所述SDN架構包括SDN控制器、南向接口、軟路由設備和SDN控制平面；
10.如權利要求8所述的基于可編程網絡的協同資源調度系統，其特征在于，所述采用基于SRV6執行由所述部署過程生成的算力編排方案包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于可編程網絡的協同資源調度方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于可編程網絡的協同資源調度方法，其特征在于，所述計算機集群中的不同的所述目標計算資源數據之間的線性關系表示為：
3.如權利要求1所述的基于可編程網絡的協同資源調度方法，其特征在于，所述在實際調度過程中，執行由所述部署過程生成的算力編排方案，包括：
4.如權利要求3所述的基于可編程網絡的協同資源調度方法，其特征在于，所述sdn架構包括sdn控制器、南向接口、軟路由設備和sdn控制平面；
5.如權利要求3所述的基于可編程網絡的協同資源調度方法，其特征在于，所述采用基于srv6執行由所述部署過程生成的算力編排方案包括：
...【專利技術屬性】
技術研發人員：毛冬，陳祖歌，饒涵宇，王嘉琦，張辰，彭梁英，俞陽，楊波威，
申請(專利權)人：國網浙江省電力有限公司信息通信分公司，
類型：發明
國別省市：
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