[发明专利]资源调度的方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种资源调度的方法、装置、设备及存储介质。具体方案包括：获取预设第一时间段的待预测的目标业务服务的第一每秒查询率QPS；根据第一QPS，利用预设负载预测模型，确定预设预测时间段的第二QPS；根据第二QPS，利用预设容量模型，确定第二QPS对应的第一Pod数，预设容量模型是根据业务服务的样本数据训练确定的；根据第一Pod数和预设资源使用条件，调度目标业务服务的资源。根据本申请实施例，能够使资源调度更加合理和简便，提高了资源调度效率，进而提升服务整体的资源利用率。

技术领域

本申请属于计算机技术领域，尤其涉及一种资源调度的方法、装置、设备及计算机存储介质。

背景技术

随着云计算技术的发展和云服务能力的提升，将业务系统部署到云数据中心或云平台上，可以帮助运营商更好的整合管理业务服务资源。

通常，云数据中心借助虚拟机和容器等虚拟化技术将不同的服务整合在一起。通过对容器资源的调度管理，可以一定程度上保证云数据中心的资源利用率。但是，相关技术中的资源调度的方式，存在着一些缺陷，如任务调度方式较复杂，调度执行有一定的滞后性等，进而导致无法有效地调度和管理各类业务服务资源，对整体的资源利用率有不利影响。

发明内容

本申请实施例提供一种资源调度的方法、装置、设备及计算机存储介质，能够使资源调度更加合理和简便，提高了资源调度效率，进而提升服务整体的资源利用率。

第一方面，本申请实施例提供一种资源调度的方法，包括：

获取预设第一时间段的待预测的目标业务服务的第一每秒查询率QPS；

根据所述第一QPS，利用预设负载预测模型，确定预设预测时间段的第二QPS；

根据所述第二QPS，利用预设容量模型，确定所述第二QPS对应的第一Pod数，所述预设容量模型是根据业务服务的样本数据训练确定的；

根据所述第一Pod数和预设资源使用条件，调度所述目标业务服务的资源。

可选的，在所述根据所述第一QPS，利用预设负载预测模型，确定预测时间段的第二QPS之前，所述方法还包括：

当检测存储设备未存储所述目标业务服务时，获取所述目标业务服务的预设第二时间段的第三QPS，所述预设第二时间段包括所述预设第一时间段；

根据所述第三QPS和预设负载预测算法，训练负载预测模型作为所述预设负载预测模型。

可选的，所述预设容量模型包括第一特征识别模型和第二特征识别模型；所述根据所述第二QPS，利用预设容量模型，确定所述第二QPS对应的第一Pod数，包括：

将所述第二QPS输入预设容量模型的第一特征识别模型，得到所述第二QPS的第一特征信息；

将所述第二QPS输入预设容量模型的第二特征识别模型，得到所述第二QPS的第二特征信息；

根据所述第一特征信息和第二特征信息，确定所述第二QPS对应的资源使用量；

根据所述资源使用量和预设容器资源配额信息，计算得到所述第二QPS对应的第一Pod数。

可选的，第一特征识别模型包括神经网络模型；所述第二特征识别模型包括线性回归模型。

可选的，所述预设资源使用条件包括预设的目标资源使用量对应的Pod数量上限阈值和下限阈值，所述根据所述第一Pod数和预设资源使用条件，调度所述目标业务服务的资源，包括：

当所述第一Pod数大于等于所述Pod数量上限阈值时，对所述目标业务服务的资源扩容；

当所述第一Pod数小于所述Pod数量下限阈值时，对所述目标业务服务的资源缩容。