本申请公开了一种资源调度方法、装置及电子设备，涉及多集群调度技术领域。方法包括：获取业务区域和约束时延；以约束时延为筛选条件，对业务区域中的边缘节点进行筛选，得到业务区域对应的边缘节点集合；利用边缘节点集合中每个边缘节点的多维属性，计算每个边缘节点的调度均衡值；基于每个边缘节点的调度均衡值，计算每个边缘节点的亲和值；根据亲和值，对边缘节点进行调度推荐。本申请将各边缘节点的多维属性纳入调度的考虑因素，综合计算各边缘节点的用于表征当前边缘节点的调度推荐程度的亲和值，进而根据亲和值来进行资源调度。从而改善目前的边缘云资源调度方案中不能满足多维度考察，存在各节点资源分配不够均衡的问题。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及多集群调度，具体涉及一种资源调度方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、在当前的互联网时代中，计算资源的需求越来越高，而传统的中心云资源池往往无法满足用户对于计算资源分布更广、时延更低、价格更实惠的需求。因此，边缘云资源池逐渐得到了普及和应用，它们分布广泛，其属地化资源的部署优势，使得用户可以更方便地访问和使用近场计算资源。
2、对于边缘云资源节点的调度是指在边缘节点上部署的云服务，根据不同的调度策略和目标选择合适的节点进行部署，以达到最优的资源利用和性能表现的过程。目前，边缘云资源节点的调度方案主要包括基于规则的调度推荐、轮询调度、随机调度以及基于机器学习的调度方式。
3、但在上述调度方式中，基于某些规则（例如物理距离近、网络延迟低、节点负载小等因素）的调度规则过于死板，无法考虑到个体差异和特殊情况；轮询和随机调度没有考虑各节点的情况容易导致节点负载不均衡；基于机器学习的调度需要大量的数据进行训练且预测结果通常可能并不合理。综合来看，若调度推荐不合理，则会导致资源利用率相对较低，影响全局资源利用效率以及调度连续性。也即目前的边缘云资源调度方案中还没有能够满足多维度考察，使各节点资源分配更加均衡的调度策略。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提供了一种资源调度方法、装置及电子设备，主要目的在于改善目前的边缘云资源调度方案中不能满足多维度考察，存在各节点资源分配不够均衡的问题。
2、第一方面，本申请提供了一种资源调度方法，包括：
>3、获取业务区域和约束时延；所述业务区域中包括至少包含一个边缘节点，每一个所述边缘节点具有多维属性，用于表征当前所述业务区域中对应单位区域的资源状态；4、以所述约束时延为筛选条件，对所述业务区域中的所述边缘节点进行筛选，得到所述业务区域对应的边缘节点集合；
5、利用所述边缘节点集合中每个边缘节点的多维属性，计算每个边缘节点的调度均衡值；
6、基于所述每个边缘节点的调度均衡值，计算所述每个边缘节点的亲和值；所述亲和值用于表征当前边缘节点的调度推荐程度；
7、根据所述亲和值，对所述边缘节点进行调度推荐。
8、可选地，所述利用所述边缘节点集合中每个边缘节点的多维属性，计算每个边缘节点的调度均衡值，包括：利用所述边缘节点集合中每个边缘节点的多维属性，计算每个边缘节点各属性的偏离系数；根据每个边缘节点的所述偏离系数和多维属性，计算每个边缘节点的所述调度均衡值。
9、可选地，所述利用所述边缘节点集合中每个边缘节点的多维属性，计算每个边缘节点各属性的偏离系数，包括：计算所述边缘节点集合中所有边缘节点的各属性平均值；利用所述各属性平均值和每个边缘节点的多维属性，计算每个边缘节点的各属性偏分值、偏分值占比以及偏分均值；基于所述偏分均值，计算每个边缘节点的有限值；根据所述有限值，得到每个边缘节点各属性的偏离系数。
10、可选地，所述业务区域为至少一个；所述基于所述每个边缘节点的调度均衡值，计算所述每个边缘节点的亲和值，包括：计算每个所述业务区域对应的边缘节点集合中，每个边缘节点的调度均衡值；对每个所述业务区域中的所述调度均衡值进行取平均处理，得到每个所述业务区域的调度均值；利用每个所述业务区域的所述调度均值，计算得到每个边缘节点的亲和值。
11、可选地，所述利用每个所述业务区域的所述调度均值，计算得到每个边缘节点的亲和值，包括：
12、
13、式中，为亲和值，bji为第j个业务区域中第i个边缘节点，为第j个业务区域的调度均值，m为第j个业务区域中边缘节点个数的最大值，k为业务区域的最大值。
14、可选地，所述多维属性包括时延参数、资源价格和资源容量；所述以所述约束时延为筛选条件，对所述业务区域中的所述边缘节点进行筛选，得到所述业务区域对应的边缘节点集合，包括：获取所述业务区域中的每个边缘节点的时延参数；筛选出所述时延参数满足所述筛选条件的边缘节点，形成所述边缘节点集合。
15、可选地，所述根据所述亲和值，对所述边缘节点进行调度推荐，包括：依据所述亲和值，对边缘节点进行降序排列；根据排列结果，对所述边缘节点进行优先级推荐，所述优先级与所述亲和值正相关。
16、第二方面，本申请提供了一种资源调度装置，包括：
17、获取单元，被配置为获取业务区域和约束时延；所述业务区域中包括至少包含一个边缘节点，每一个所述边缘节点具有多维属性，用于表征当前所述业务区域中对应单位区域的资源状态；
18、筛选单元，被配置为以所述约束时延为筛选条件，对所述业务区域中的所述边缘节点进行筛选，得到所述业务区域对应的边缘节点集合；
19、第一计算单元，被配置为利用所述边缘节点集合中每个边缘节点的多维属性，计算每个边缘节点的调度均衡值；
20、第二计算单元，被配置为基于所述每个边缘节点的调度均衡值，计算所述每个边缘节点的亲和值；所述亲和值用于表征当前边缘节点的调度推荐程度；
21、调度单元，被配置为根据所述亲和值，对所述边缘节点进行调度推荐。
22、第三方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的资源调度方法。
23、第四方面，本申请提供了一种电子设备，包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述的资源调度方法。
24、借由上述技术方案，本申请提供的一种资源调度方法、装置及电子设备，本申请首先获取业务区域和约束时延，其中业务区域中包括至少包含一个边缘节点，每一个所述边缘节点具有多维属性，用于表征当前业务区域中对应单位区域的资源状态。进而以约束时延为筛选条件，对业务区域中的边缘节点进行筛选，得到业务区域对应的边缘节点集合，再利用边缘节点集合中每个边缘节点的多维属性，计算每个边缘节点的调度均衡值，基于每个边缘节点的调度均衡值，计算用于表征当前边缘节点的调度推荐程度的亲和值。最终根据亲和值，对边缘节点进行调度推荐。与相关技术相比而言，本申请将各边缘节点的多维属性纳入调度的考虑因素，综合计算各边缘节点的用于表征当前边缘节点的调度推荐程度的亲和值，进而根据亲和值来进行资源调度。从而改善目前的边缘云资源调度方案中不能满足多维度考察，存在各节点资源分配不够均衡的问题。
25、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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【技术保护点】
1.一种资源调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述边缘节点集合中每个边缘节点的多维属性，计算每个边缘节点的调度均衡值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述边缘节点集合中每个边缘节点的多维属性，计算每个边缘节点各属性的偏离系数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务区域为至少一个；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用每个所述业务区域的所述调度均值，计算得到每个边缘节点的亲和值，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多维属性包括时延参数、资源价格和资源容量；
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述亲和值，对所述边缘节点进行调度推荐，包括：
8.一种资源调度装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种电子设备，包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
...
【技术特征摘要】
1.一种资源调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述边缘节点集合中每个边缘节点的多维属性，计算每个边缘节点的调度均衡值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述边缘节点集合中每个边缘节点的多维属性，计算每个边缘节点各属性的偏离系数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务区域为至少一个；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用每个所述业务区域的所述调度均值，计算得到每个边缘节点的亲和值，包括：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：石玉亮，
申请(专利权)人：中移苏州软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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