本技術(shù)涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種資源調(diào)度方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品.

背景技術(shù)：

1、目前，在企業(yè)中，已經(jīng)廣泛將能夠使用的服務(wù)器，存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)都作為一個(gè)虛擬的資源池，需要的資源可以在資源池里抓取，這樣能夠提高企業(yè)的計(jì)算機(jī)資源的利用率。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，虛擬資源動(dòng)態(tài)調(diào)度和優(yōu)化主要基于虛擬機(jī)消耗的cpu、內(nèi)存和磁盤空間等指標(biāo)。但虛擬資源之間存在相互作用的關(guān)系，所依賴節(jié)點(diǎn)主機(jī)狀態(tài)隨時(shí)變化，存在復(fù)雜的非線性依賴關(guān)系，虛擬資源的各個(gè)特性之間互相作用、互相影響導(dǎo)致其所運(yùn)行的負(fù)載具備復(fù)雜性、動(dòng)態(tài)性以及不確定性，使得調(diào)度優(yōu)化閾值難以確定。而且，不同虛擬資源的負(fù)載的運(yùn)行情況會(huì)隨著時(shí)間運(yùn)行而改變，應(yīng)用之間所需的資源大小不確定，都會(huì)導(dǎo)致固定資源特征分配下虛擬資源產(chǎn)生波動(dòng)，難以精準(zhǔn)的對(duì)虛擬資源進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例提供一種在資源調(diào)度方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，能夠精準(zhǔn)的對(duì)虛擬資源進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化。

2、第一方面，本技術(shù)提供一種資源調(diào)度方法，其特征在于，所述方法包括：

3、采集第一時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)不同時(shí)刻下的虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)中的虛擬資源負(fù)載數(shù)據(jù)和虛擬資源配置數(shù)據(jù)，得到負(fù)載數(shù)據(jù)序列和配置數(shù)據(jù)序列；

4、根據(jù)自回歸積分移動(dòng)平均法、所述負(fù)載數(shù)據(jù)序列和所述配置數(shù)據(jù)序列，預(yù)測(cè)第二時(shí)間段內(nèi)的負(fù)載數(shù)據(jù)集；

5、根據(jù)負(fù)載數(shù)據(jù)序列中的各個(gè)虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載數(shù)據(jù)以及當(dāng)前負(fù)載閾值，將所述虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)分為第一類型節(jié)點(diǎn)和第二類型節(jié)點(diǎn)；

6、在第一類型節(jié)點(diǎn)的占比在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)且第二類型節(jié)點(diǎn)的占比在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的情況下，根據(jù)所述第一類型節(jié)點(diǎn)的占比、所述第二類型節(jié)點(diǎn)的占比和閾值計(jì)算公式，更新所述當(dāng)前負(fù)載閾值；

7、根據(jù)所述第二時(shí)間段內(nèi)的負(fù)載數(shù)據(jù)集以及更新后的當(dāng)前負(fù)載閾值，對(duì)虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的資源進(jìn)行調(diào)度。

8、在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在所述根據(jù)自回歸積分移動(dòng)平均法、所述負(fù)載數(shù)據(jù)序列和所述配置數(shù)據(jù)序列，預(yù)測(cè)第二時(shí)間段內(nèi)的負(fù)載數(shù)據(jù)集之后，所述方法還包括：

9、將所述負(fù)載數(shù)據(jù)序列中的子序列分別與所述配置數(shù)據(jù)序列中對(duì)應(yīng)的子序列進(jìn)行匹配，得到相互匹配的目標(biāo)子序列對(duì)；

10、根據(jù)相似性度量函數(shù)以及所述目標(biāo)子序列對(duì)中子序列的均值和方差，確定調(diào)整參數(shù)；

11、根據(jù)調(diào)整參數(shù)對(duì)所述第二時(shí)間段內(nèi)的負(fù)載數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)整，得到調(diào)整后的第二時(shí)間段內(nèi)負(fù)載數(shù)據(jù)集；

12、所述根據(jù)所述第二時(shí)間段內(nèi)的負(fù)載數(shù)據(jù)集以及更新后的當(dāng)前負(fù)載閾值，對(duì)虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的資源進(jìn)行調(diào)度，包括：

13、根據(jù)調(diào)整后的第二時(shí)間段內(nèi)負(fù)載數(shù)據(jù)集以及更新后的當(dāng)前負(fù)載閾值，對(duì)虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的資源進(jìn)行調(diào)度。

14、在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述將所述負(fù)載數(shù)據(jù)序列中的子序列分別與所述配置數(shù)據(jù)序列中對(duì)應(yīng)的子序列進(jìn)行匹配，得到相互匹配的目標(biāo)子序列對(duì)，包括：

15、按照子序列時(shí)間順序，確定所述負(fù)載數(shù)據(jù)序列中的子序列的第一起始位置以及所述配置數(shù)據(jù)序列中的子序列的第二起始位置；

16、在所述第一起始位置與第二起始位置的距離大于預(yù)設(shè)值的情況下，按照子序列時(shí)間順序，依次計(jì)算所述負(fù)載數(shù)據(jù)序列中的子序列與所述配置數(shù)據(jù)序列中對(duì)應(yīng)的子序列的距離；

17、在所述距離大于子序列初始距離的情況下，將對(duì)應(yīng)的所述負(fù)載數(shù)據(jù)序列中的子序列和所述配置數(shù)據(jù)序列中對(duì)應(yīng)的子序列加入空位點(diǎn)集合，并將所述距離作為新的子序列初始距離；

18、在所述距離小于子序列初始距離的情況下，去除所述空位點(diǎn)集合中的子序列，將未被去除的所述負(fù)載數(shù)據(jù)序列中的子序列和所述配置數(shù)據(jù)序列中的子序列作為目標(biāo)子序列對(duì)。

19、在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)相似性度量函數(shù)以及所述目標(biāo)子序列對(duì)中子序列的均值和方差，確定調(diào)整參數(shù)，包括：

20、計(jì)算所述目標(biāo)子序列對(duì)中子序列的均值和方差；

21、計(jì)算所述均值與所述方差的平方和，根據(jù)所述平方和的平方根，得到調(diào)優(yōu)參數(shù)。

22、在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述在第一類型節(jié)點(diǎn)的占比在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)且第二類型節(jié)點(diǎn)的占比在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的情況下，根據(jù)所述第一類型節(jié)點(diǎn)的占比、所述第二類型節(jié)點(diǎn)的占比和閾值計(jì)算公式，更新所述當(dāng)前負(fù)載閾值，包括：

23、在第一類型節(jié)點(diǎn)的占比在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)且第二類型節(jié)點(diǎn)的占比在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的情況下，獲取各個(gè)所述虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的負(fù)載數(shù)據(jù)，計(jì)算各個(gè)所述虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的平均負(fù)載度；

24、累加各個(gè)所述平均負(fù)載度與對(duì)應(yīng)權(quán)重的乘積，得到全局負(fù)載度；

25、根據(jù)所述第一類型節(jié)點(diǎn)的占比以及所述第二類型節(jié)點(diǎn)的占比，按照所述全局負(fù)載度進(jìn)行閾值計(jì)算公式的計(jì)算；

26、根據(jù)所述閾值計(jì)算公式的計(jì)算結(jié)果，更新所述當(dāng)前負(fù)載閾值。

27、在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在所述累加各個(gè)所述平均負(fù)載度與對(duì)應(yīng)權(quán)重的乘積，得到全局負(fù)載度之前，所述方法還包括：

28、去除各個(gè)所述虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的平均負(fù)載度中的孤立負(fù)載度，所述孤立負(fù)載度為所述虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的平均負(fù)載度中與其他平均負(fù)載度特征不一致的平均負(fù)載度。

29、在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在所述根據(jù)所述閾值計(jì)算公式的計(jì)算結(jié)果，更新所述當(dāng)前負(fù)載閾值之前，所述方法還包括：

30、在所述全局負(fù)載度不在預(yù)設(shè)負(fù)載范圍內(nèi)且所述第一類型節(jié)點(diǎn)占比大于預(yù)設(shè)最大值的情況下，啟用預(yù)備虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)；

31、在所述全局負(fù)載度不在預(yù)設(shè)負(fù)載范圍內(nèi)且所述第二類型節(jié)點(diǎn)占比小于預(yù)設(shè)最小值的情況下，關(guān)閉各個(gè)所述虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)中的部分虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)。

32、在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述第二時(shí)間段內(nèi)的負(fù)載數(shù)據(jù)集以及更新后的當(dāng)前負(fù)載閾值，對(duì)虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的資源進(jìn)行調(diào)度，包括：

33、根據(jù)所述第二時(shí)間段內(nèi)的負(fù)載數(shù)據(jù)集以及更新后的當(dāng)前負(fù)載閾值，確定所述第二時(shí)間段內(nèi)的負(fù)載數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)高于所述當(dāng)前負(fù)載閾值的未來(lái)第一類型節(jié)點(diǎn)，以及所述第二時(shí)間段內(nèi)的負(fù)載數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)低于所述當(dāng)前負(fù)載閾值的未來(lái)第二類型節(jié)點(diǎn)；

34、基于所述未來(lái)第二類型節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的所述第二時(shí)間段內(nèi)的負(fù)載數(shù)據(jù)集，確定所述未來(lái)第二類型節(jié)點(diǎn)的虛擬機(jī)資源占用情況；

35、根據(jù)所述虛擬機(jī)資源占用情況，將所述未來(lái)第二類型節(jié)點(diǎn)的虛擬機(jī)資源調(diào)度至對(duì)應(yīng)的未來(lái)第一類型節(jié)點(diǎn)。

36、在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在所述根據(jù)負(fù)載數(shù)據(jù)序列中的各個(gè)虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載數(shù)據(jù)以及當(dāng)前負(fù)載閾值，將所述虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)分為第一類型節(jié)點(diǎn)和第二類型節(jié)點(diǎn)之前，所述方法還包括：

37、獲取預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的資源配置信息；

38、分別計(jì)算各個(gè)所述節(jié)點(diǎn)虛擬機(jī)的資源配置信息與所述預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)信息節(jié)點(diǎn)的資源配置信息的比值，得到各個(gè)所述虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前負(fù)載閾值。

39、在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述采集第一時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)不同時(shí)刻下的虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)中的虛擬資源負(fù)載數(shù)據(jù)和虛擬資源配置數(shù)據(jù)，得到負(fù)載數(shù)據(jù)序列和配置數(shù)據(jù)序列，包括：

40、根據(jù)虛擬資源負(fù)載數(shù)據(jù)和虛擬資源配置數(shù)據(jù)，確定自回歸積分移動(dòng)平均模型的模型參數(shù)，所述模型參數(shù)包括自回歸階數(shù)、差分次數(shù)和移動(dòng)平均階數(shù)中的一項(xiàng)或多項(xiàng)；

41、根據(jù)所述自回歸積分移動(dòng)平均模型的模型參數(shù)，基于所述虛擬資源負(fù)載數(shù)據(jù)和所述虛擬資源配置數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到負(fù)載預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集。

42、第二方面，本技術(shù)還提供一種資源調(diào)度裝置，其特征在于，所述裝置包括：

43、采集模塊，用于采集第一時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)不同時(shí)刻下的虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)中的虛擬資源負(fù)載數(shù)據(jù)和虛擬資源配置數(shù)據(jù)，得到負(fù)載數(shù)據(jù)序列和配置數(shù)據(jù)序列；

44、預(yù)測(cè)模塊，用于根據(jù)自回歸積分移動(dòng)平均法、所述負(fù)載數(shù)據(jù)序列和所述配置數(shù)據(jù)序列，預(yù)測(cè)第二時(shí)間段內(nèi)的負(fù)載數(shù)據(jù)集；

45、分類模塊，用于根據(jù)負(fù)載數(shù)據(jù)序列中的各個(gè)虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載數(shù)據(jù)以及當(dāng)前負(fù)載閾值，將所述虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)分為第一類型節(jié)點(diǎn)和第二類型節(jié)點(diǎn)；

46、更新模塊，用于在第一類型節(jié)點(diǎn)的占比在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)且第二類型節(jié)點(diǎn)的占比在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的情況下，根據(jù)所述第一類型節(jié)點(diǎn)的占比、所述第二類型節(jié)點(diǎn)的占比和閾值計(jì)算公式，更新所述當(dāng)前負(fù)載閾值；

47、調(diào)度模塊，用于根據(jù)所述第二時(shí)間段內(nèi)的負(fù)載數(shù)據(jù)集以及更新后的當(dāng)前負(fù)載閾值，對(duì)虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的資源進(jìn)行調(diào)度。

48、第三方面，本技術(shù)還提供一種資源調(diào)度設(shè)備，所述設(shè)備包括：處理器，以及存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令的存儲(chǔ)器；所述處理器讀取并執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序指令，以實(shí)現(xiàn)如上文描述的資源調(diào)度方法。

49、第四方面，本技術(shù)還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令，所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上文描述的資源調(diào)度方法。

50、第五方面，本技術(shù)還提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品中的指令由電子設(shè)備的處理器執(zhí)行時(shí)，使得所述電子設(shè)備執(zhí)行如上文描述的資源調(diào)度方法。

51、本技術(shù)的提供的資源調(diào)度方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品，通過采集第一時(shí)間段內(nèi)的多個(gè)不同時(shí)刻下的虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)中的虛擬資源負(fù)載數(shù)據(jù)和虛擬資源配置數(shù)據(jù)，得到負(fù)載數(shù)據(jù)序列和配置數(shù)據(jù)序列對(duì)各個(gè)所述節(jié)點(diǎn)進(jìn)行負(fù)載預(yù)測(cè)，得到預(yù)測(cè)的第二時(shí)間段內(nèi)的負(fù)載數(shù)據(jù)集，根據(jù)負(fù)載數(shù)據(jù)序列中的各個(gè)虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載數(shù)據(jù)以及當(dāng)前負(fù)載閾值，將所述虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)分為第一類型節(jié)點(diǎn)和第二類型節(jié)點(diǎn)，在第一類型節(jié)點(diǎn)的占比在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)且第二類型節(jié)點(diǎn)的占比在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的情況下，根據(jù)所述第一類型節(jié)點(diǎn)的占比、所述第二類型節(jié)點(diǎn)的占比和閾值計(jì)算公式，更新所述當(dāng)前負(fù)載閾值，進(jìn)而基于上面得到的信息，對(duì)虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)的資源進(jìn)行調(diào)度。本實(shí)施方式能夠據(jù)此閾值和節(jié)點(diǎn)的負(fù)載預(yù)測(cè)情況，確定需要資源調(diào)度遷移的節(jié)點(diǎn)，從而精準(zhǔn)的對(duì)虛擬資源進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化。