[发明专利]资源预测方法和装置

说明书

本公开披露了一种资源预测方法和装置。所述方法包括：接收集群的待处理任务；从预设的多种资源预测方式中选择与所述待处理任务对应的资源预测方式；根据所述待处理任务对应的资源预测方式，对所述待处理任务所需的目标资源进行预测；其中，所述多种资源预测方式包括第一资源预测方式和第二资源预测方式，所述第一资源预测方式基于预先训练的机器学习模型对所述目标资源进行预测，所述第二资源预测方式基于所述集群在滑动窗口期内的任务的资源使用数据对所述目标资源进行预测。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及一种资源预测方法和装置。

背景技术

随着计算需求的增大，越来越多的计算中心向用户提供集群服务。当用户有待处理的任务，并希望利用集群资源执行该任务时，用户可以向该集群提交该任务，并从集群获取任务的执行结果。

由于不同种类的任务对集群的资源需求存在较大差异，因此，集群通常要求用户在提交任务时，为该任务指定资源限制(或称资源上限)。在接收到任务之后，集群会根据用户指定的资源限制，为该待处理任务配置相应的资源。但是，用户对执行任务所需的资源往往没有清晰认识，导致集群为任务分配的资源不准确。

发明内容

有鉴于此，本公开致力于提供一种资源预测方法和装置，以提高资源预测的准确性。

第一方面，本公开提供一种资源预测方法，包括：接收集群的待处理任务；从预设的多种资源预测方式中选择与所述待处理任务对应的资源预测方式；根据所述待处理任务对应的资源预测方式，对所述待处理任务所需的目标资源进行预测；其中，所述多种资源预测方式包括第一资源预测方式和第二资源预测方式，所述第一资源预测方式基于预先训练的机器学习模型对所述目标资源进行预测，所述第二资源预测方式基于所述集群在滑动窗口期内的任务的资源使用数据对所述目标资源进行预测。

第二方面，本公开提供一种资源预测装置，包括：接收单元，被配置为接收集群的待处理任务；选择单元，被配置为从预设的多种资源预测方式中选择与所述待处理任务对应的资源预测方式；预测单元，被配置为根据所述待处理任务对应的资源预测方式，对所述待处理任务所需的目标资源进行预测；其中，所述多种资源预测方式包括第一资源预测方式和第二资源预测方式，所述第一资源预测方式基于预先训练的机器学习模型对所述目标资源进行预测，所述第二资源预测方式基于所述集群在滑动窗口期内的任务的资源使用数据对所述目标资源进行预测。

第三方面，本公开提供一种资源预测装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器被配置为执行所述可执行代码，以实现如第一方面所述的方法。

第四方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被执行时，能够实现如第一方面所述的方法。

第五方面，本公开提供一种计算机程序产品，包括可执行代码，当所述可执行代码被执行时，能够实现如第一方面所述的方法。

本公开实施例提出的资源预测方法，能够同时支持基于机器学习模型的预测方式和基于滑动窗口的资源预测方式，两种资源预测方式相互补充，能够提高资源预测的灵活性和准确性。

附图说明

图1所示为可应用于本公开实施例的系统框架示例图。

图2所示为本公开实施例提供的资源预测方法的流程示意图。

图3所示为本公开实施例提供的选择资源预测方法的流程示意图。

图4所示为本公开一实施例提供的资源预测装置的结构示意图。

图5所示为本公开另一实施例提供的资源预测装置的结构示意图。

具体实施方式