[发明专利]算力任务跨区域调度方法、系统及设备

权利要求书

1.一种算力任务跨区域调度方法，其特征在于，所述方法包括:

步骤1、定期获取区域集群资源信息，并存储；所述区域集群资源信息至少包括资源属性；

步骤2、配置各个资源属性的权重比例；配置各分中心的优先因子；

步骤3、基于步骤1中的区域集群资源的最新记录及步骤2中的优先因子，确定算力任务的资源要求与分中心的区域集群资源的最新记录是否匹配，当匹配时，获取算力任务中的资源配置要求，结合匹配的区域集群资源对应的权重比例，计算算力任务在各区域中的综合权重值；

步骤4、基于所述综合权重值，确定与所述算力任务对应的最佳匹配分中心；

所述步骤1中，定期获取通过以下方式：

按照一可配置的执行频率，调用区域的资源集群的查询接口；将集群资源信息根据更新时间进行排序，获取最新的集群资源信息；

查询接口返回集群资源信息；

将所述集群资源信息存储在数据库中的集群资源信息表；

所述集群资源信息数据格式为：

{payload:{resouces:{nodeName:nodeName,ip:ip,status:status,capacity:{cpu,memory},allocated:{cpu,memory}}}}

其中，capacity表示资源总容量，allocated为已使用资源容量，nodeName为节点名称，status为节点状态，payload表示一种用json格式进行数据传输的方式，resources表示集群资源信息的集合，memory表示内存大小；

所述权重比例及优先因子的配置依据为：各个属性在算力任务中依赖程度的评估，以及分中心重要程度和访问频率的评估；所述权重比例及优先因子的配置均为静态配置；

所述步骤3中，所述综合权重值的计算方式为：

（cpu_weight+gpu_weight+shm_weight+memory_weight）*优先因子

其中，cpu_weight 表示cpu的权重比例，gpu_weight表示gpu的权重比例，shm_weight表示共享内存权重，memory_weight表示内存权重；

所述权重比例包括cpu权重比例，所述cpu权重比例的计算方式为：

（capacity_cpu–requeset_cpu * 10 / capacity_cpu） * weight_cpu

其中，capacity_cpu表示cpu的分中心资源总量，requeset_cpu表示当前已经被占用的资源数，weight_cpu表示cpu的权重值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，所述集群资源信息表中记录的资源信息，以区域中心id和资源属性编码作为联合主键。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4进一步包括：

以获取到的综合权重值最高的区域作为最佳匹配区域；或者

当多个区域对应的综合权重值相等时，以随机方式确定最佳匹配区域。