[发明专利]对等资源分配方法、对等资源分配系统及计算机装置

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体而言，涉及一种对等资源分配方法、对等资源分配系统、计算机装置及计算机可读存储介质。

背景技术

由于信息化技术的迅速发展，网络上的数据逐渐复杂庞大，传统的并行技术已经不能满足人类日益增长的办公和科研发展的需要。云计算作为一种新型的并行计算技术应运而生，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。云计算的资源是动态易扩展且虚拟化的，通过互联网提供的云计算是基于互联网的超级计算模式，通过架构一个分布的、可全球访问的资源结构，使数据中心在类似互联网的环境下运行计算，即把存储于个人电脑、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起协同工作。云计算主要包括三种层次的服务：基础设施即服务(IaaS，Infrastructure-as-a-Service)、平台即服务(PaaS,Platform-as-a-Service)和软件即服务(SaaS,Software-as-a-Service)。虚拟化作为云计算的基石，也是炙手可热的研究领域，虚拟化的浪潮正在席卷服务器、存储、网络、PC机等各个领域，虚拟化最突出的优势就是节省资金、整合服务器以及最大化的资源利用率。

在任何共享的计算机系统中，资源分配都是一个关键的构建模块，已经提出的最通用的分配策略是max-min fairness(最大最小公平算法)，这种策略会最大化系统中一个用户收到的最小分配，而加权max-min fairness的优势在于它的一般性和提供性能隔离的能力，比如加权max-min fairness模型可以支撑许多其他资源分配策略，包括优先级、界限、分配等。鉴于这些特征，在单资源类型的环境下，一般使用不同精确度的加权或非加权max-min fairness算法，而在多资源类型的环境下，当用户有异质资源请求时，典型的资源分配做法是使用单资源类型抽象，比如hadoop(海杜普)和Dryad(微软并行软件平台)的公平调度器，它们通过使用集群计算框架，在资源分配时使用插槽，而插槽就是对节点资源按照固定大小进行划分而产生的分区。但是，集群中不同的作业队CPU、内存和IO资源有着不同的需求，所以在多资源类型的环境下，主流算法如DRF(dominant resource fairness，主导份额资源公平算法)，DRF试图最大化所有用户中最小的主导份额的资源，具体地，DRF在多环境下用户的资源分配由用户的主导份额的资源决定，而主导份额的资源是在所有已经分配给用户的多种资源中占据最大份额的一种资源。

现今，虽然涌现出了许多资源分配的算法，但是找出一种能够在分布式环境中的多个对等节点间决定资源分配，能够有效解决因为集中式资源分配导致的业务整体瘫痪的方法仍然是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本发明的一个方面在于提出了一种对等资源分配方法。

本发明的另一个方面在于提出了一种对等资源分配系统。

本发明的再一个方面在于提出了一种计算机装置。

本发明的又一个方面在于提出了一种计算机可读存储介质。

有鉴于此，根据本发明的一个方面，提出了一种对等资源分配方法，包括：接收资源请求，并获取资源池共享的全局节点列表；遍历资源池列表内的节点；当遍历到资源池列表内的任一节点时，判断节点是否满足资源请求；当满足资源请求的节点的数量达到容忍上限时，在满足资源请求的节点中选取匹配度最高的节点作为资源请求的资源分配节点；将资源分配节点上的资源分配至资源请求的请求方。