本申请提供一种资源分配方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，方法包括：响应针对于目标任务的执行请求，获取各个Jenkins节点的资源利用率；基于各Jenkins节点的资源利用率，分析各Jenkins节点与目标任务之间的贴合度信息；根据各贴合度信息，筛选出各Jenkins节点中的目标节点，以将目标节点携带的资源分配至目标任务用于执行任务。采用本方法，能够通过高资源使用率提升任务执行效率。能够通过高资源使用率提升任务执行效率。能够通过高资源使用率提升任务执行效率。
【技术实现步骤摘要】
资源分配方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种资源分配方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]Jenkins是基于Java开发的一种持续集成开源工具，持续集成系统常用Jenkins作为后台持续集成工具。持续集成系统通过Webhook等方式监听代码管理工具，并将代码信息发送给后台Jenkins持续集成工具，Jenkins通过pipeline脚本实现研发测试过程中的自动化构建、代码扫描、测试等。
[0003]然而，使用Jenkins作为持续集成工具，后台Jenkins节点之间没有负载均衡策略，容易导致Jenkins节点资源分配不均，不仅影响资源利用率，且调度应用任务参考的资源指标不全面，无法适应精细化的资源调度需求。
[0004]因此，现有的资源调度方式存在着因调度策略不合理，导致资源使用率不高的技术问题。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种资源分配方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，用以合理化设置资源调度策略，有效分散各个Jenkins节点的负载压力，进而提高资源使用率，提升任务执行效率。
[0006]第一方面，本申请提供一种资源分配方法，包括：
[0007]响应针对于目标任务的执行请求，获取各个Jenkins节点的资源利用率；
[0008]基于各Jenkins节点的资源利用率，分析各Jenkins节点与目标任务之间的贴合度信息；
[0009]根据各贴合度信息，筛选出各Jenkins节点中的目标节点，以将目标节点携带的资源分配至目标任务用于执行任务。
[0010]在本申请一些实施例中，资源利用率至少包括以下之一：CPU利用率、内存利用率、带宽利用率、磁盘利用率、写入速率利用率；其中，基于各Jenkins节点的资源利用率，分析各Jenkins节点与目标任务之间的贴合度信息，包括：基于各Jenkins节点的资源利用率，获取各Jenkins节点下目标资源指标的熵权权重信息；其中，目标资源指标至少包括以下之一：CPU、内存、带宽、磁盘以及写入速率；分析目标资源指标的熵权权重信息，以获取各Jenkins节点到正负理想解的距离信息；其中，正负理想解根据各Jenkins节点对应的至少一个资源利用率确定；根据各距离信息，获取各Jenkins节点与目标任务之间的贴合度信息。
[0011]在本申请一些实施例中，基于各Jenkins节点的资源利用率，获取各Jenkins节点下目标资源指标的熵权权重信息，包括：基于各Jenkins节点的资源利用率，获取各Jenkins节点下目标资源指标的决策矩阵信息；分析各决策矩阵信息，以获取各Jenkins节点下目标
资源指标的资源占比数值；根据各资源占比数值，计算各目标资源指标的熵值，以利用熵值获取并统计各目标资源指标的差异系数，得到差异系数总和；获取各差异系数与差异系数总和之比，得到各目标资源指标的熵权权重信息。
[0012]在本申请一些实施例中，基于各Jenkins节点的资源利用率，获取各Jenkins节点下目标资源指标的决策矩阵信息，包括：比较各Jenkins节点下目标资源指标的资源利用率，得到各目标资源指标对应的资源利用率最大值和资源利用率最小值；计算资源利用率最大值与资源利用率最小值之差，作为决策矩阵信息的第一求解分母；计算资源利用率最大值与对应节点指标的资源利用率之差，作为决策矩阵信息的第一求解分子；计算第一求解分子与第一求解分母之比，得到各Jenkins节点下目标资源指标的决策矩阵信息。
[0013]在本申请一些实施例中，分析目标资源指标的熵权权重信息，以获取各Jenkins节点到正负理想解的距离信息，包括：获取各Jenkins节点下目标资源指标的决策矩阵信息；比较各决策矩阵信息，以获取各目标资源指标的决策矩阵最大值和决策矩阵最小值，作为正负理想解；以及针对各Jenkins节点下的目标资源指标，分别分析决策矩阵信息与熵权权重信息，得到各Jenkins节点下的目标资源指标的加权决策矩阵；分析正负理想解与加权决策矩阵，得到各Jenkins节点到正负理想解的距离信息。
[0014]在本申请一些实施例中，距离信息包括第一距离信息和第二距离信息，第一距离信息表示各Jenkins节点到正理想解的距离信息；第二距离信息表示各Jenkins节点到负理想解的距离信息；其中，根据各距离信息，获取各Jenkins节点与目标任务之间的贴合度信息，包括：获取第一距离信息与第二距离信息之和，得到贴合度信息的第二求解分母；将第二距离信息作为贴合度信息的第二求解分子，以计算第二求解分子与第二求解分母之比，得到各Jenkins节点与目标任务之间的贴合度信息。
[0015]在本申请一些实施例中，根据各贴合度信息，筛选出各Jenkins节点中的目标节点，以将目标节点携带的资源分配至目标任务用于执行任务，包括：比较各Jenkins节点对应的贴合度信息，筛选出各贴合度信息中的贴合度最大值；确定贴合度最大值对应的Jenkins节点，作为目标节点，以将目标节点携带的资源分配至目标任务用于执行任务。
[0016]第二方面，本申请提供一种资源分配装置，包括：
[0017]资源获取模块，用于响应针对于目标任务的执行请求，获取各个Jenkins节点的资源利用率；
[0018]资源分析模块，用于基于各Jenkins节点的资源利用率，分析各Jenkins节点与目标任务之间的贴合度信息；
[0019]资源分配模块，用于根据各贴合度信息，筛选出各Jenkins节点中的目标节点，以将目标节点携带的资源分配至目标任务用于执行任务。
[0020]第三方面，本申请还提供一种计算机设备，包括：
[0021]一个或多个处理器；
[0022]存储器；以及一个或多个应用程序，其中的一个或多个应用程序被存储于存储器中，并配置为由处理器执行以实现上述资源分配方法。
[0023]第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器进行加载，以执行上述资源分配方法中的步骤。
[0024]第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序
产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述第一方面提供的方法。
[0025]上述资源分配方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，服务器通过响应针对于目标任务的执行请求，获取各个Jenkins节点的资源利用率，并基于各Jenkins节点的资源利用率，分析各Jenkins节点与目标任务之间的贴合度信息，即可根据各贴合度信息，筛选出各Jenkins节点中的目标节点，以将目标节点携带的资源分配至目标任务用于执行任务。由此，采用本申请实现合理化资源分配，为Jenkins本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种资源分配方法，其特征在于，包括：响应针对于目标任务的执行请求，获取各个Jenkins节点的资源利用率；基于各所述Jenkins节点的资源利用率，分析各所述Jenkins节点与所述目标任务之间的贴合度信息；根据各所述贴合度信息，筛选出各所述Jenkins节点中的目标节点，以将所述目标节点携带的资源分配至所述目标任务用于执行任务。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源利用率至少包括以下之一：CPU利用率、内存利用率、带宽利用率、磁盘利用率、写入速率利用率；其中，所述基于各所述Jenkins节点的资源利用率，分析各所述Jenkins节点与所述目标任务之间的贴合度信息，包括：基于各所述Jenkins节点的资源利用率，获取各所述Jenkins节点下目标资源指标的熵权权重信息；其中，所述目标资源指标至少包括以下之一：CPU、内存、带宽、磁盘以及写入速率；分析所述目标资源指标的熵权权重信息，以获取各所述Jenkins节点到正负理想解的距离信息；其中，所述正负理想解根据各所述Jenkins节点对应的至少一个资源利用率确定；根据各所述距离信息，获取各所述Jenkins节点与所述目标任务之间的贴合度信息。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各所述Jenkins节点的资源利用率，获取各所述Jenkins节点下目标资源指标的熵权权重信息，包括：基于各所述Jenkins节点的资源利用率，获取各所述Jenkins节点下目标资源指标的决策矩阵信息；分析各所述决策矩阵信息，以获取各所述Jenkins节点下目标资源指标的资源占比数值；根据各所述资源占比数值，计算各所述目标资源指标的熵值，以利用所述熵值获取并统计各所述目标资源指标的差异系数，得到差异系数总和；获取各所述差异系数与所述差异系数总和之比，得到各所述目标资源指标的熵权权重信息。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各所述Jenkins节点的资源利用率，获取各所述Jenkins节点下目标资源指标的决策矩阵信息，包括：比较各所述Jenkins节点下目标资源指标的资源利用率，得到各所述目标资源指标对应的资源利用率最大值和资源利用率最小值；计算所述资源利用率最大值与所述资源利用率最小值之差，作为所述决策矩阵信息的第一求解分母；计算所述资源利用率最大值与对应节点指标的所述资源利用率之差，作为所述决策矩阵信息的第一求解分子；计算所述第一求解分子与所述第一求解分母之比，得到各所述Jenkins节点下目标资源指标的决策矩阵信息。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分析所述目标资源指标的熵权...
【专利技术属性】
技术研发人员：张硕，杨红新，张建彪，高攀龙，曾维思，
申请(专利权)人：章鱼博士智能技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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