【技术实现步骤摘要】
本申请涉及云计算，特别是涉及一种算力资源调度方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、在工业设计场景，设计软件一般需要较高的计算能力来运行，用户习惯于将这些设计应用程序部署和运行在工作站上，这种方式不利于算力资源统一调配和管理，专业工作站一般体型较大也不利于随身携带，于是设计上云应势而生。公有云具有资源充足、按需使用等特性，与传统资源的调度不同，公共文化云环境的发展使更多的资源都存储在云端，由于云资源的分配效率影响着用户使用云计算服务的感受，所以处于云端的资源更需要合理的分配使用。
2、公开号为cn114090240a，名称为面向公有云计算资源的调度方法、装置、设备及存储介质，属于云计算
公开的方法包括：监控在虚拟设备上运行的工作任务所占用的第一计算资源；在监听到公有云服务器回收至少部分第一计算资源时，按照预设的资源调度策略向公有云服务器为虚拟设备申请第二计算资源；将第二计算资源替换待回收的第一计算资源运行工作任务。
3、公开号为cn112905343a，名称为一种工业云环境下基于负载特性的资源调度系统，属于云计算
公开的系统包括：包括负载数据监控器、所述负载特性分析器、资源调度决策器、资源调度执行器和数据库。所述负载数据监控器包括监控服务端和若干监控客户端；所述监控客户端监测云平台工作节点的负载数据，并发送至监控服务端；所述监控服务端将接收到的负载数据存储在主节点持久化数据库的历史负载数据序列中，并将历史负载数据序列发送至负载特性分析器；所述负载特性分析器对历史负载数据序列进行处理，得到当前
4、但是，现有技术中，在设计上云的场景中，为了充分利用资源，通常使用多个用户共用一个计算实例的情况，如果用户资源分配不合理，导致在单个计算实例上出现资源抢占，严重时单个用户的资源抢占行为会影响这个计算实例上的所有用户使用体验。而如果预留充足的资源，则浪费算力资源。因此，如何在设计上云场景中合理的调度资源是当前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本公开的实施例提供了一种算力资源调度方法、装置及存储介质，以至少解决现有技术中存在的在设计上云场景中计算资源分配不合理的技术问题。
2、根据本公开实施例的一个方面，提供了一种算力资源调度方法，包括：
3、按照计算实例的计算能力划分计算实例的类型；其中，所述计算能力包括以下之一或者组合：中央处理器cpu数量，内存数量，图形处理器单元gpu数量和显存数量；并且，不同类型的计算实例允许连接的最大用户数以及每个用户的最大资源使用量不同；
4、用户发起连接请求时，确定所述用户使用计算实例类型的使用权限；根据所述用户请求使用的应用程序历史算力消耗数据预测的算力需求，匹配计算实例类型，并将所述用户的连接请求分配至对应类型的计算实例；其中，所匹配的计算实例类型最高不超过被允许使用的计算实例类型；
5、持续监测用户会话中应用程序消耗的资源，根据监测结果动态调整算力资源。
6、根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的算力资源调度方法。
7、根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种算力资源调度装置，包括：划分模块，被配置用于按照计算实例的计算能力划分计算实例的类型；其中，所述计算能力包括以下之一或者组合：中央处理器cpu数量，内存数量，图形处理器单元gpu数量和显存数量；并且，不同类型的计算实例允许连接的最大用户数以及每个用户的最大资源使用量不同；
8、预测模块，被配置用于用户发起连接请求时，确定所述用户使用计算实例类型的使用权限；根据所述用户请求使用的应用程序历史算力消耗数据预测的算力需求，匹配计算实例类型，并将所述用户的连接请求分配至对应类型的计算实例；其中，所匹配的计算实例类型最高不超过被允许使用的计算实例类型；
9、监测模块，被配置用于持续监测用户会话中应用程序消耗的资源，根据监测结果动态调整算力资源。
10、根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种算力资源调度装置，包括：处理器；以及
11、存储器，与所述处理器连接，用于为所述处理器提供处理以下处理步骤的指令：
12、按照计算实例的计算能力划分计算实例的类型；其中，所述计算能力包括以下之一或者组合：中央处理器cpu数量，内存数量，图形处理器单元gpu数量和显存数量；并且，不同类型的计算实例允许连接的最大用户数以及每个用户的最大资源使用量不同；
13、用户发起连接请求时，确定所述用户使用计算实例类型的使用权限；根据所述用户请求使用的应用程序历史算力消耗数据预测的算力需求，匹配计算实例类型，并将所述用户的连接请求分配至对应类型的计算实例；其中，所匹配的计算实例类型最高不超过被允许使用的计算实例类型；
14、持续监测用户会话中应用程序消耗的资源，根据监测结果动态调整算力资源。
15、在本公开实施例中，采用按照计算实例的计算能力划分计算实例的类型的方式，实现了根据用户需求和请求使用的应用程序的历史算力消耗数据预测算力需求，匹配计算实例类型，所匹配的计算实例类型最高不超过被允许使用的计算实例类型。当用户的请求分配至该类型的计算实例时，该用户所能够使用的资源不会超过该类型所限定的用户最大资源使用量，避免出现单个用户抢占资源的情况，合理分配算力资源，使用户的使用体验得到保障，降低对其他用户的影响。对用户行为分析预测，基于对用户使用习惯的持续观测，形成科学的预测，可以在给用户分配算力资源时兼顾性能和经济性。本公开的实施例，持续监测用户会话中应用程序消耗的资源，根据监测结果动态调整算力资源，提高了资源的利用效率。本公开的实施例解决了现有技术中存在的在设计上云场景中计算资源分配不合理的技术问题。
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1.一种算力资源调度方法，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，所述按照计算实例的计算能力划分计算实例的类型包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户发起连接请求时，根据所述用户请求使用的应用程序的历史算力消耗数据预测算力需求包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过时序预测相关算法分析和预测用户使用算力资源的趋势包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述持续监测用户会话中应用程序消耗的资源，根据监测结果动态调整算力资源包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述若算力资源的性能不足则进行计算集群扩容包括：
7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时由处理器执行权利要求1至6中任意一项所述的方法。
8.一种算力资源调度装置，其特征在于，包括：
9.一种算力资源调度装置，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种算力资源调度方法，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，所述按照计算实例的计算能力划分计算实例的类型包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户发起连接请求时，根据所述用户请求使用的应用程序的历史算力消耗数据预测算力需求包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过时序预测相关算法分析和预测用户使用算力资源的趋势包括：
5.根据权利要求1所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：张增华，郑硕，
申请(专利权)人：北京橙色云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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