CN113535378A - 一种资源调配方法、存储介质及终端设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种资源调配方法、存储介质及终端设备,所述方法通过获取请求资源的若干服务进程,以及终端设备配置的可用资源数据确定各服务进程预设数量的候选资源分配策略,在根据每个服务进程对应资源策略集确定终端设备对应的目标资源分配策略,并按照所述目标资源分配策略进行资源分配。这样可以在实现服务进程局部资源利用率最优的基础,实现各服务进程在终端设备下的全局最优,从而提高了终端设备中资源的利用率,避免因某个服务进程占用大量资源,而造成的其他服务进程卡顿的问题。
Description
技术领域
本发明涉及终端设备技术领域,特别涉及一种资源调配方法、存储介质及终端设备。
背景技术
随着终端设备的不断发展,终端设备的功能也在不断强大。与此同时,对终端设备的硬件要求也在不断增加,例如,对内存和CPU的要求,特别是嵌入式设备往往存在硬件资源不足的问题(例如内存和CPU性能比较低下)。当多个任务同时向终端设备请求资源时,会出现终端设备自身的可用资源无法满足所有任务的所需资源,会将资源集中分配给某个的任务,而影响其他人员使用而导致用户操作卡顿。例如,当同时向终端设备获取多张图片时,终端设备将大量CPU和内存资源分配给图片下载任务,影响其他后台程序使用以导致用户操作卡顿。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于,针对现有技术的不足,提供一种资源调配方法、存储介质及终端设备。
为了解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案如下:
一种资源调配方法,其中,所述方法包括:
获取请求资源的若干服务进程,以及终端设备配置的可用资源数据,其中,若干服务进程中的每个服务进程包括请求资源数据;
对于每个服务进程,根据所述可用资源数据以及该服务进程对应的请求资源数据,确定该服务进程对应的资源分配策略集;
在每个服务进程对应的资源分配策略集中,选取预设数量的候选资源分配策略,以形成各服务进程对应的资源策略集;
根据每个服务进程对应资源策略集确定终端设备对应的目标资源分配策略,并按照所述目标资源分配策略进行资源分配。
所述资源调配方法,其中,所述请求资源数据包括若干请求资源类型以及各请求资源类型对应的请求数量,所述可用资源数据包括若干可用资源类型以及各可用资源类型对应的可用数量,其中,所述若干可用资源类型包括所述若干请求资源类型。
所述资源调配方法,其中,所述对于每个服务进程,根据所述可用资源数据以及该服务进程对应的请求资源数据,确定该服务进程对应的资源分配策略集具体包括:
对于每个服务进程中的每种请求资源类型,根据该请求资源类型对应的请求数量与该目标可用资源类型对应的可用数量确定资源数量阈值,其中,所述目标可用资源类型与该请求资源类型相同;
为每种请求资源类型选取若干资源分配数量,其中,若干资源分配数量中的各资源分配数量互不相同,并且每个资源分数据均小于或等于该请求资源类型对应的资源数量阈值;
对各请求资源类型对应的若干资源分配数量进行组合,以得到该服务进程对应的资源分配策略集,其中,所述资源分配策略集中包括若干资源分配策略,并且若干资源分配策略中各资源分配策略互不相同。
所述资源调配方法,其中,所述资源分配策略集中包括若干资源分配策略,若干资源分配策略中的每个资源分配策略均至少存在一个请求资源类型对应的资源分类数量不为零。
所述资源调配方法,其中,所述在每个服务进程对应的资源分配策略集中,选取预设数量的候选资源分配策略,以形成各服务进程对应的资源策略集具体包括:
对于每个服务进程,计算该服务进程对应的资源分配策略集中的每个资源分配策略对应的资源利用率;
按照各资源利用率由大到小的顺序,在该服务进程对应的资源分配策略集中选取预设数量的资源分配策略,以形成该服务进程对应的资源策略集。
所述资源调配方法,其中,所述根据每个服务进程对应资源策略集确定终端设备对应的目标资源分配策略,并按照所述目标资源分配策略进行资源分配具体包括:
在每个服务进程对应的资源策略集中选取一候选分配策略,以形成若干候选分配策略组合;
分别计算各候选分配策略组合的资源收益,并根据所有资源收益确定目标资源分配策略;
按照所述目标资源分配策略进行资源分配。
所述资源调配方法,其中,所述目标资源分配策略为资源收益最高的资源分配策略。
所述资源调配方法,其中,所述在每个服务进程对应的资源策略集中选取一候选分配策略,以形成若干候选分配策略组合具体包括:
对于每个服务进程,在该服务进程对应的资源策略集中选取一候选分配策略;
将各服务进程选取到的候选分配策略进行组合,以得到一候选分配策略组合;
重复在对于每个服务进程,在该服务进程对应的资源策略集中选取一候选分配策略的步骤,直至获取到各服务进程中的候选分配策略的所有组合,以得到若干候选分配策略组合,其中,若干候选分配策略组合中各候选分配策略组合互不相同。
一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序,所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现如上任一所述的资源调配方法中的步骤。
一种终端设备,其包括:处理器、存储器及通信总线;所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序;
所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信;
所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上任一所述的资源调配方法中的步骤。
有益效果:与现有技术相比,本发明提供了一种资源调配方法、存储介质及终端设备,所述方法通过获取请求资源的若干服务进程,以及终端设备配置的可用资源数据确定各服务进程预设数量的候选资源分配策略,再根据每个服务进程对应资源策略集确定终端设备对应的目标资源分配策略,并按照所述目标资源分配策略进行资源分配。这样可以在实现服务进程局部资源利用率最优的基础,实现各服务进程在终端设备下的全局最优,从而提高了终端设备中资源的利用率,避免因某个服务进程占用大量资源,而造成的其他服务进程卡顿的问题。
附图说明
图1为本发明提供的资源调配方法的流程图。
图2为本发明提供的终端设备的结构原理图。
具体实施方式
本发明提供一种资源调配方法、存储介质及终端设备,为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确,以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本技术领域技术人员可以理解,除非特意声明,这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是,本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解,当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时,它可以直接连接或耦接到其他元件,或者也可以存在中间元件。此外,这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解,除非另外定义,这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语),具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是,诸如通用字典中定义的那些术语,应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义,并且除非像这里一样被特定定义,否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本实施例提供了一种资源调配方法,该方法可以应用具有前置摄像或者后置摄像功能的电子设备,所述电子设备可以以各种形式来实现。例如,PC机、服务器、手机、平板电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal DigitalAssistant,PDA)等。另外,该方法所实现的功能可以通过电子设备中的处理器调用程序代码来实现,当然程序代码可以保存在计算机存储介质中,可见,该电子设备至少包括处理器和存储介质。
如图1所示,本实施提供了一种资源调配方法,所述方法可以包括以下步骤:
S10、获取请求资源的若干服务进程,以及终端设备配置的可用资源数据,其中,若干服务进程中的每个服务进程包括请求资源数据。
具体地,所述若干服务进程为所述终端设备中运行的,需要获取向所述终端设备获取资源的服务进程。其中,若干服务进程中的每个服务进程为所述终端设备需要执行的一个任务。所述请求资源数据包括若干请求资源类型以及每个请求资源类型对应的请求数量,也就是说,所述请求资源数据包括服务进程需要请求的所有资源的资源类型以及每个资源类型对应的数量。例如,服务进程A对应的请求资源数据为内存3、CPU2以及带宽1,则服务进程A需要请求的请求资源类型分别为内存、CPU以及带宽,其中,内存对应的请求数量为3,CPU对应的请求数据为2,带宽对应的请求数据为1。
所述可用资源数据包括若干可用资源类型以及每个可用资源类型对应的可用数量,其中,若干可用资源类型包括若干请求资源类型。可以理解的是,每个服务进程均向终端设备请求终端设备可以提供的资源。例如,所述若干可用资源类型可以包括内存、CPU以及带宽,服务进程B的对应的请求资源类型包括内存和CPU。当然,值得说明的是,所述可用资源数据内包括的若干可用资源类型为终端设备可以提供的所有可用资源类型,终端设备通过读取自身的配置信息可以获取到该可用资源数据。
S20、对于每个服务进程,根据所述可用资源数据以及该服务进程对应的请求资源数据,确定该服务进程对应的资源分配策略集。
具体地,所述资源分配策略集包括若干资源分配策略,若干资源分配策略中的每个资源分配策略均是终端设备为该服务进程分配资源的一种方式,资源分配策略包括终端设备为每个请求资源类型对应的资源分配的资源数量,这里记为分配资源数量。可以理解的是,每个资源分配策略包括各请求资源类型对应的分配资源数量,根据该资源分配策略可以确定终端设备需要分配给该服务进程的各请求资源类型对应的资源数量。例如,服务进程A的请求资源类型分别为内存、CPU和带宽,服务进程对应的资源分配策略包括内存对应的分配资源数量A、CPU对应的分配资源数量B以及带宽对应的分配资源数量C。
在本实施例的一个实现方式中,所述对于每个服务进程,根据所述可用资源数据以及该服务进程对应的请求资源数据,确定该服务进程对应的资源分配策略集具体包括:
S21、对于每个服务进程中的每种请求资源类型,根据该请求资源类型对应的请求数量与该目标可用资源类型对应的可用数量确定资源数量阈值,其中,所述目标可用资源类型与该请求资源类型相同;
S22、为每种请求资源类型选取若干资源分配数量,其中,若干资源分配数量中的各资源分配数量互不相同,并且每个资源分数据均小于或等于该请求资源类型对应的资源数量阈值;
S23、对各请求资源类型对应的若干资源分配数量进行组合,以得到该服务进程对应的资源分配策略集,其中,所述资源分配策略集中包括若干资源分配策略,并且若干资源分配策略中各资源分配策略互不相同。
具体地,在所述步骤S21中,资源数量阈值为终端设备可以为该请求资源类型分配资源的最大数量,例如,服务进A中内存对应的资源数据阈值为5,那么终端设备最多可以为服务进程A分配5个内存。在本实施例的中,所述资源数量阈值是根据请求资源类型对应的请求数量与目标可用资源类型对应的可用数量确定,其中,所述目标可用资源类型为若干可用资源类型中与该请求资源类型相同的可用资源类型。例如,请求资源类型为内存,那么目标可用资源类型也为内存。
进一步,在根据请求数量与可用数量确定资源数量阈值时,可以将请求数量作为资源数量阈值,也可以将可用数据作为资源数据阈值,还可以将请求数量与可用数量中的最小值作为资源数据阈值。在本实施例的一个实现方式中,将请求数量与可用数量中的最小值作为资源数据阈值。由此,在获取到该请求资源类型对应的请求数量以及目标可用资源类型对应的可用数量后,可以将获取到的请求数量与获取到的可用数量进行比较,选取两者中较小的作为资源数据阈值。例如,当请求数量大于或等于可用数量时,将可用数量作为资源数量阈值;反之,当请求数量小于可用数量时,将请求数量作为资源数量阈值。
进一步,在所述步骤S22中,所述资源分配数量为终端设备为该请求资源请求分配的资源数量,若干资源分配数量中的每个资源分配数量均大于或等于0,且小于或等于所述资源数量阈值,并且各资源分配数量之间互不相同。可以理解的是,每个资源分配数量在0到资源数量阈值之间的一个数量,例如,资源数量阈值为3,那么资源分配数量可以为1,2等。此外,所述若干资源分配数量的个数可以小于0到资源数量阈值之间的所有整数的个数,也可以等于0到资源数量阈值之间的所有整数的个数,其中,所述0到资源数量阈值之间的所有整数包括0和资源数量阈值。
在本实施例的一个实现方式中,若干资源分配数量的个数等于0到资源数量阈值之间的所有整数的个数,也就是说,若干资源分配数量可以为0,1,...,N,其中,N为资源数量阈值。由此,对于服务进程的每个请求资源类型,均可以获取到若干资源分配数据,例如,服务进程A请求资源类型包括内存和CPU,内存对应的资源数量阈值为2,CPU对应的资源数量阈值为3,那么内存对应的若干资源分配数量分别为0,1和2,CPU对应的若干资源分配数量分别为0,1,2和3。
进一步,在所述步骤S23中,在获取到各请求资源类型对应的若干资源分配数量后,将每个请求资源对应的若干资源分配数量作为一个分配数量集合,然后,在每个分配数量集合中随机选取一个资源分配数量进行组合,以得到若干资源分配策略,得到的若干资源分配策略构成该服务进程的资源分配策略集,其中,资源分配策略集中的各资源分配策略互不相同。当然,值得说明的是,若干资源分配策略中的每个资源分配策略均至少存在一个请求资源类型对应的资源分类数量不为零,也就是说,该资源分配策略集中不包括各请求资源类型对应的资源分配数量均为0的资源分配策略,即资源分配策略中至少存在一个请求资源类型对应的资源分配数量不为0。
举例说明:服务进程A请求资源类型包括内存和CPU,内存对应的分配数量集为{0,1,2},CPU对应的分配数量集为{0,1,2,3};那么服务进程A对应的资源分配策略可以表示为(内存数量,CPU数量)的形式,那么服务进程对应的各资源分配策略分别为(0,1),(0,2),(0,3),(1,0),(1,1),(1,2),(1,3),(2,0),(2,1),(2,2)以及(2,3);那么所述服务进程A对应的资源分配策略集为{(0,1),(0,2),(0,3),(1,0),(1,1),(1,2),(1,3),(2,0),(2,1),(2,2),(2,3)}。
S30、在每个服务进程对应的资源分配策略集中,选取预设数量的候选资源分配策略,以形成各服务进程对应的资源策略集。
具体地,所述预设数量可以为预先设置,也可以是根据资源分配策略集中的资源分配策略的数量确定,例如,预设数量为资源分配策略的二分之一等。此外,预设数量的候选资源分配资源可以是在资源分配策略集中随机选取的,也可是按照预设条件选取,例如,按照资源分配策略对应的资源利用率选取的等。
在本实施例的一个实现方式中,所述在每个服务进程对应的资源分配策略集中,选取预设数量的候选资源分配策略,以形成各服务进程对应的资源策略集具体包括:
S31、对于每个服务进程,计算该服务进程对应的资源分配策略集中的每个资源分配策略对应的资源利用率;
S32、按照各资源利用率由大到小的顺序,在该服务进程对应的资源分配策略集中选取预设数量的资源分配策略,以形成该服务进程对应的资源策略集。
具体地,在所述步骤S31中,所述资源利用率为服务进程中各请求资源类型对应的第一资源利用率中的最小值,每个请求资源类型对应的第一资源利用率根据该资源请求类型对应的可用资源类型的可用数量以及资源分配策略中该请求资源类型对应的分配资源数量计算得到。由此,在计算该服务进程对应的资源分配策略集中的每个资源分配策略对应的资源利用率的过程可以包括:对于服务进程每个资源分配策略,获取给资源分配策略中每个请求资源类型对应的资源分配数量,该服务进程中对该请求资源类型的实际使用数量、以及该请求类型对应的可用数量;根据所述资源分配数量、实际使用数量以及可用数量计算该请求类型对应的第一资源利用率。其中,所述实际使用数量指的是服务进程为其自身对应的各请求任务分配的使用数量之和。可用理解的是,每个服务进程均对应多个任务,每个任务均向该服务进程请求资源,而该使用数量为服务进程为每个任务分配的资源数量,而实际使用数量为服务进程中所有任务分配到的该请求资源类型对应的使用数量的和。
在本实施例的一个实现方式中,第一资源利用率的计算公式可以为:
其中,表示服务进程mi的请求资源类型K的第一资源利用率,Rk(mi)表示服务进程mi的请求资源类型K的资源分配数量,表示服务进程mi为任务t分配的请求资源类型K的使用数量,PMk(mi)表示请求资源类型K对应的可用数量。
进一步,对于每个资源分配策略,各请求资源类型对应的第一资源利用率后,选取各第一资源利用率中的最小第一资源利用率,并将该最小第一资源利用率作为该资源分配策略对应的资源利用率。由此,资源分配策略的资源利用率表达式可以为:
其中,表示服务进程mi的请求资源类型k的第一资源利用率,Rk(mi)表示服务进程mi的请求资源类型k的资源分配数量,表示服务进程mi为任务t分配的请求资源类型k的使用数量,PMk(mi)表示请求资源类型K对应的可用数量。
进一步,在所述步骤S32中,在获取到各资源分配策略对应的资源利用率后,在资源分配策略集中,按照各资源分配策略对应的资源利用率按照由大到小的顺序选取预设数量的资源分配策略,并根据选取得到预设数量的资源分配策略形成资源策略集,其中,所述资源策略集包括选取到的预设数量的资源分配策略。其中,所述预设数量为预先设置的正整数,例如,3、4等。当然,在实际应用中,所述预设数量可以根据实际使用中的服务进程数量确定,当服务进程数量较多时,预设数量可以较小;反之,当服务进程数量较少时,预设数量可以较大。
S40、根据每个服务进程对应资源策略集确定终端设备对应的目标资源分配策略,并按照所述目标资源分配策略进行资源分配。
具体地,所述目标资源分配策略指的是终端设备最后确定的为各服务进程分配资源的策略,也就是说,该目标资源分配策略包括各服务进程中各请求资源类型对应的分配数量,并且终端设备会按照该分配数量为服务进程分配各请求资源类型对应的资源。
在本实施例的一个实现方式中,所述根据每个服务进程对应资源策略集确定终端设备对应的目标资源分配策略,并按照所述目标资源分配策略进行资源分配具体包括:
在每个服务进程对应的资源策略集中选取一候选分配策略,以形成若干候选分配策略组合;
分别计算各候选分配策略组合的资源收益,并根据所有资源收益确定目标资源分配策略;
按照所述目标资源分配策略进行资源分配。
具体地,所述若干候选分配策略组合中的每个分配策略组合中包括每个服务进程的候选分配策略,该候选分配策略为服务进程对应的资源策略集中的一个资源分配策略,并且若干候选分配策略组合中的任意两个候选分配策略组合中至少存在一个服务进程对应的资源分配策略不同。例如,服务进程分为服务进程A和服务进程B,服务进程A对应的资源策略集包括资源分配策略A1、资源分配策略B1以及资源分配策略C1;服务进程B对应的资源策略集包括资源分配策略A2、资源分配策略B2以及资源分配策略C2;那么当若干候选分配策略组合中候选分配策略组合A为由资源分配策略A1和资源分配策略A2构成时,若干候选分配策略组合中其他候选分配策略组合均不可以由资源分配策略A1和资源分配策略A2构成,如,若干候选分配策略组合中的候选分配策略组合B,候选分配策略组合B不可以有由资源分配策略A1和资源分配策略A2构成,其可以为由资源分配策略A1和资源分配策略B2构成,可以为由资源分配策略A1和资源分配策略C2构成等。
进一步,所述候选分配策略组合资源收益的计算公式可以为:
其中,A表示资源分配策略组合,mi表示第i个服务进程,rik表示服务进程mi中任务t对请求资源类型k的需求资源数量;Rk(mi)表示服务进程mi的请求资源类型k的资源分配数量;RTi为服务进程mi对应的最大响应时长,ERTi为服务进程mi对应的响应时长,Costi为服务进程mi对应的最大成本;为服务进程mi的资源收益,其表达式为:
其中,β表示公平性和资源利用率之间的权重关系参数,β∈[0,1);v(A)是公平性偏差值,ske(mi)是终端设备上资源类型的利用率偏度,A表示资源分配策略,mi表示第i个服务进程,表示服务进程mi的请求资源类型k的第一资源利用率,为服务进程mi对应的所有请求资源类型的第一资源利用率的平均值;K为服务进程mi对应的所有请求资源类型的数量;Rk(mi)表示服务进程mi的请求资源类型k的资源分配数量;λ,α为调配系数。
进一步,在本实施例的一个实现方式中,所述在每个服务进程对应的资源策略集中选取一候选分配策略,以形成若干候选分配策略组合具体包括:
将各服务进程选取到的候选分配策略进行组合,以得到一候选分配策略组合;
重复在对于每个服务进程,在该服务进程对应的资源策略集中选取一候选分配策略的步骤,直至获取到各服务进程中的候选分配策略的所有组合,以得到若干候选分配策略组合,其中,若干候选分配策略组合中各候选分配策略组合互不相同。
具体地,在各服务进程对应的资源策略集后,在每个资源策略集中随机选取一个资源策略进行组合,以得到若干资源策略组合。例如,若干服务进程包括服务进程A和服务进程B;服务进程A和服务进程B对应的请求资源类型均为内存和CPU,服务进程A和服务进程B对应的资源分配策略均可以表示为(内存数量,CPU数量)的形式。假设服务进程A对应的资源策略集为{(0,1),(1,2)},服务进程B对应的资源策略集为{(1,1),(2,2)},那么服务进程A和服务进程B对应的候选分配策略进行组合为{(0,1),(1,1)},{(0,1),(2,2)},{(1,2),(1,1)}以及{(1,2),(2,2)}。
基于上述资源调配方法,本实施例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存储有一个或者多个程序,所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现如上述实施例所述的资源调配方法、存储介质及终端设备中的步骤。
基于上述资源调配方法,本发明还提供了一种终端设备,如图2所示,其包括至少一个处理器(processor)20;显示屏21;以及存储器(memory)22,还可以包括通信接口(Communications Interface)23和总线24。其中,处理器20、显示屏21、存储器22和通信接口23可以通过总线24完成相互间的通信。显示屏21设置为显示初始设置模式中预设的用户引导界面。通信接口23可以传输信息。处理器20可以调用存储器22中的逻辑指令,以执行上述实施例中的方法。
此外,上述的存储器22中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
存储器22作为一种计算机可读存储介质,可设置为存储软件程序、计算机可执行程序,如本公开实施例中的方法对应的程序指令或模块。处理器20通过运行存储在存储器22中的软件程序、指令或模块,从而执行功能应用以及数据处理,即实现上述实施例中的方法。
存储器22可包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外,存储器22可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器。例如,U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质,也可以是暂态存储介质。
此外,上述存储介质以及终端设备中的多条指令处理器加载并执行的具体过程在上述方法中已经详细说明,在这里就不再一一陈述。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种资源调配方法,其特征在于,所述方法包括:
获取请求资源的若干服务进程,以及终端设备配置的可用资源数据,其中,若干服务进程中的每个服务进程包括请求资源数据;
对于每个服务进程,根据所述可用资源数据以及该服务进程对应的请求资源数据,确定该服务进程对应的资源分配策略集;
在每个服务进程对应的资源分配策略集中,选取预设数量的候选资源分配策略,以形成各服务进程对应的资源策略集;
根据每个服务进程对应资源策略集确定终端设备对应的目标资源分配策略,并按照所述目标资源分配策略进行资源分配。
2.根据权利要求1所述资源调配方法,其特征在于,所述请求资源数据包括若干请求资源类型以及各请求资源类型对应的请求数量,所述可用资源数据包括若干可用资源类型以及各可用资源类型对应的可用数量,其中,所述若干可用资源类型包括所述若干请求资源类型。
3.根据权利要求2所述资源调配方法,其特征在于,所述对于每个服务进程,根据所述可用资源数据以及该服务进程对应的请求资源数据,确定该服务进程对应的资源分配策略集具体包括:
对于每个服务进程中的每种请求资源类型,根据该请求资源类型对应的请求数量与该目标可用资源类型对应的可用数量确定资源数量阈值,其中,所述目标可用资源类型与该请求资源类型相同;
为每种请求资源类型选取若干资源分配数量,其中,若干资源分配数量中的各资源分配数量互不相同,并且每个资源分数据均小于或等于该请求资源类型对应的资源数量阈值;
对各请求资源类型对应的若干资源分配数量进行组合,以得到该服务进程对应的资源分配策略集,其中,所述资源分配策略集中包括若干资源分配策略,并且若干资源分配策略中各资源分配策略互不相同。
4.根据权利要求3所述资源调配方法,其特征在于,所述资源分配策略集中包括若干资源分配策略,若干资源分配策略中的每个资源分配策略均至少存在一个请求资源类型对应的资源分类数量不为零。
5.根据权利要求3所述资源调配方法,其特征在于,所述在每个服务进程对应的资源分配策略集中,选取预设数量的候选资源分配策略,以形成各服务进程对应的资源策略集具体包括:
对于每个服务进程,计算该服务进程对应的资源分配策略集中的每个资源分配策略对应的资源利用率;
按照各资源利用率由大到小的顺序,在该服务进程对应的资源分配策略集中选取预设数量的资源分配策略,以形成该服务进程对应的资源策略集。
6.根据权利要求1所述资源调配方法,其特征在于,所述根据每个服务进程对应资源策略集确定终端设备对应的目标资源分配策略,并按照所述目标资源分配策略进行资源分配具体包括:
在每个服务进程对应的资源策略集中选取一候选分配策略,以形成若干候选分配策略组合;
分别计算各候选分配策略组合的资源收益,并根据所有资源收益确定目标资源分配策略;
按照所述目标资源分配策略进行资源分配。
7.根据权利要求6所述资源调配方法,其特征在于,所述目标资源分配策略为资源收益最高的资源分配策略。
8.根据权利要求6所述资源调配方法,其特征在于,所述在每个服务进程对应的资源策略集中选取一候选分配策略,以形成若干候选分配策略组合具体包括:
对于每个服务进程,在该服务进程对应的资源策略集中选取一候选分配策略;
将各服务进程选取到的候选分配策略进行组合,以得到一候选分配策略组合;
重复在对于每个服务进程,在该服务进程对应的资源策略集中选取一候选分配策略的步骤,直至获取到各服务进程中的候选分配策略的所有组合,以得到若干候选分配策略组合,其中,若干候选分配策略组合中各候选分配策略组合互不相同。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序,所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现如权利要求1~8任意一项所述的资源调配方法中的步骤。
10.一种终端设备,其特征在于,包括:处理器、存储器及通信总线;所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序;
所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信;
所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1-8任意一项所述的资源调配方法中的步骤。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116245344A (zh) * | 2023-05-11 | 2023-06-09 | 成都愚创科技有限公司 | 一种基于大数据的科研资源管理方法、***及可读介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102567113A (zh) * | 2010-12-13 | 2012-07-11 | 盛乐信息技术(上海)有限公司 | 前台程序的调配***及实现方法 |
WO2013139037A1 (zh) * | 2012-03-23 | 2013-09-26 | 华为技术有限公司 | 用于调度资源的方法及装置 |
CN104331321A (zh) * | 2014-10-09 | 2015-02-04 | 冷明 | 基于禁忌搜索和负载均衡的云计算任务调度方法 |
CN105988872A (zh) * | 2015-02-03 | 2016-10-05 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种cpu资源分配的方法、装置及电子设备 |
CN106776025A (zh) * | 2016-12-16 | 2017-05-31 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种计算机集群作业调度方法及其装置 |
WO2017138909A1 (en) * | 2016-02-08 | 2017-08-17 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Comparative advantage resource allocator |
CN107391259A (zh) * | 2017-07-25 | 2017-11-24 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 资源处理方法和装置、计算机可读存储介质、移动终端 |
CN108566424A (zh) * | 2018-04-11 | 2018-09-21 | 深圳市腾讯网络信息技术有限公司 | 基于服务器资源消耗预测的调度方法、装置和*** |
-
2020
- 2020-04-20 CN CN202010313629.7A patent/CN113535378A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102567113A (zh) * | 2010-12-13 | 2012-07-11 | 盛乐信息技术(上海)有限公司 | 前台程序的调配***及实现方法 |
WO2013139037A1 (zh) * | 2012-03-23 | 2013-09-26 | 华为技术有限公司 | 用于调度资源的方法及装置 |
CN104331321A (zh) * | 2014-10-09 | 2015-02-04 | 冷明 | 基于禁忌搜索和负载均衡的云计算任务调度方法 |
CN105988872A (zh) * | 2015-02-03 | 2016-10-05 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种cpu资源分配的方法、装置及电子设备 |
WO2017138909A1 (en) * | 2016-02-08 | 2017-08-17 | Hewlett Packard Enterprise Development Lp | Comparative advantage resource allocator |
CN106776025A (zh) * | 2016-12-16 | 2017-05-31 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种计算机集群作业调度方法及其装置 |
CN107391259A (zh) * | 2017-07-25 | 2017-11-24 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 资源处理方法和装置、计算机可读存储介质、移动终端 |
CN108566424A (zh) * | 2018-04-11 | 2018-09-21 | 深圳市腾讯网络信息技术有限公司 | 基于服务器资源消耗预测的调度方法、装置和*** |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116245344A (zh) * | 2023-05-11 | 2023-06-09 | 成都愚创科技有限公司 | 一种基于大数据的科研资源管理方法、***及可读介质 |
CN116245344B (zh) * | 2023-05-11 | 2023-07-14 | 成都愚创科技有限公司 | 一种基于大数据的科研资源管理方法、***及可读介质 |
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