本申请公开了一种云资源的业务部署方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及网络资源部署技术领域，公开了云资源的业务部署方法，包括：获取待部署业务的需求信息和各资源节点的资源信息；基于所述需求信息和所述资源信息，通过预设的亲和性匹配算法进行亲和性匹配，得到待部署业务与资源节点之间的目标亲和性匹配结果，其中，所述目标亲和性匹配结果包括满足所述待部署业务的需求信息的第一资源节点；基于预设的资源优化规则，对所述第一资源节点进行优化筛选，得到第二资源节点，并将所述待部署业务部署至所述第二资源节点。本申请将业务部署至第二资源节点实现了每次的业务部署是将业务部署在最佳性能的资源上，以此提高了资源整体利用率。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及网络资源部署，尤其涉及云资源的业务部署方法、装置、设备、存储介质及产品。
技术介绍
1、目前，随着云计算技术的发展，使用云服务器的用户越来越多，使得企业通常需要部署大量的服务器节点为其提供相应的云服务，因此如何管理大量服务器节点的资源部署，是目前急需解决的技术问题。
2、相关技术中，通常是通过在采集云资源基础设施节点间的数据流量、响应时间和协作关系等指标数据的基础上，根据设定规则进行决策判断，将业务部署在相邻或相近的资源上。但是该方法通过设定规则将业务仅部署在相邻或相近的资源上，会导致部分资源负载过重，而其他资源处于闲置状态，进而导致资源整体利用率低。
3、上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种云资源的业务部署方法，旨在解决资源整体利用率低的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提出一种云资源的业务部署方法，所述云资源的业务部署的方法包括：
3、获取待部署业务的需求信息和各资源节点的资源信息；
4、基于所述需求信息和所述资源信息，通过预设的亲和性匹配算法进行亲和性匹配，得到待部署业务与资源节点之间的目标亲和性匹配结果，其中，所述目标亲和性匹配结果包括满足所述待部署业务的需求信息的第一资源节点；
5、基于预设的资源优化规则，对所述第一资源节点进行优化筛选，得到第二资源节点，并将所述待部署业务部署至所述第二资源节点。
6、可选地，所述基于所述需求信息和所述资源信息，通过预设的亲和性匹配算法进行亲和性匹配，得到待部署业务与资源节点之间的目标亲和性匹配结果的步骤，包括：
7、基于预设的多维度数据模型、所述需求信息和所述资源信息，通过预设的亲和性匹配算法进行亲和性匹配，得到待部署业务与各资源节点之间多维度的亲和性匹配结果；
8、基于所述多维度的亲和性匹配结果，选取最优的亲和性匹配结果，并将最优的亲和性匹配结果作为目标亲和性匹配结果。
9、可选地，所述多维度数据模型包括业务特征模型、网络模型、业务分类模型以及业务数据模型，所述基于预设的多维度数据模型、所述需求信息和所述资源信息，通过预设的亲和性匹配算法进行亲和性匹配，得到待部署业务与各资源节点之间多维度的亲和性匹配结果的步骤，包括：
10、基于预设的业务特征模型、所述需求信息和所述资源信息，通过预设的特征相似度匹配算法进行第一亲和性匹配计算，得到待部署业务与资源节点之间的第一亲和性匹配结果；
11、基于预设的网络模型、所述需求信息和所述资源信息，通过预设的节点匹配算法进行第二亲和性匹配计算，得到待部署业务与资源节点之间的第二亲和性匹配结果，其中，所述网络模型包括多个节点，所述网络模型反映了节点间的连接关系，所述节点包括业务节点和资源节点；
12、基于预设的业务分类模型、所述需求信息和所述资源信息，通过预设的模型评估匹配算法进行第三亲和性匹配计算，得到待部署业务与资源节点之间的第三亲和性匹配结果；
13、基于预设的业务数据模型、所述需求信息和所述资源信息，通过预设的预测亲和性匹配算法进行第四亲和性匹配计算，得到待部署业务与资源节点之间的第四亲和性匹配结果；
14、将所述第一亲和性匹配结果、所述第二亲和性匹配结果、所述第三亲和性匹配结果以及所述第四亲和性匹配结果进行合并，得到待部署业务与各资源节点之间多维度的亲和性匹配结果。
15、可选地，所述基于预设的业务特征模型、所述需求信息和所述资源信息，通过预设的特征相似度匹配算法进行第一亲和性匹配计算，得到待部署业务与资源节点之间的第一亲和性匹配结果的步骤，包括：
16、获取所述待部署业务的业务规则，基于所述业务规则，确定所述待部署业务的权重值和目标匹配方案，其中，所述目标匹配方案是用于计算亲和性匹配结果的方案；
17、基于预设的业务特征模型，分别对所述需求信息和所述资源信息进行特征提取，得到所述待部署业务的需求特征和各所述资源节点的特性指标特征；
18、基于所述权重值，对所述需求特征和所述特性指标特征进行余弦相似度计算，得到第一相似度值；
19、通过所述目标匹配方案，将所述第一相似度值转换为需求特征与特性指标特征之间的匹配值，并基于所述匹配值，生成待部署业务与资源节点之间的第一亲和性匹配结果，其中，所述匹配值反映了待部署业务的需求特征与各资源节点的特性指标特征之间的匹配程度。
20、可选地，所述基于预设的网络模型、所述需求信息和所述资源信息，通过预设的节点匹配算法进行第二亲和性匹配计算，得到待部署业务与资源节点之间的第二亲和性匹配结果的步骤，包括：
21、基于预设的网络模型，确定所述待部署业务对应业务节点的第一相邻节点以及各所述第一相邻节点的第二相邻节点，其中，所述网络模型中包括各业务节点以及各业务节点之间的关联关系，所述待部署业务对应业务节点是指所述待部署业务在所述网络模型中对应的业务节点，所述第一相邻节点是指在所述网络模型中与所述待部署业务对应业务节点存在节点相邻关系的全部节点，所述第二相邻节点是指在所述网络模型中与所述第一相邻节点存在节点相邻关系的全部节点；
22、对所述业务节点对应的需求信息与各所述第二相邻节点对应的资源信息进行余弦相似度计算，得到所述业务节点与各所述第二相邻节点之间的第二相似度值；
23、将所述第二相似度值中最高相似度值对应的第二相邻节点作为目标匹配节点，并将所述目标匹配节点与所述业务节点形成匹配映射，得到节点映射结果，基于所述节点映射结果，生成待部署业务与资源节点之间的第二亲和性匹配结果。
24、可选地，所述资源调度规则包括容量规则和资源分配规则，所述基于预设的资源优化规则，对所述第一资源节点进行优化筛选，得到第二资源节点的步骤，包括：
25、基于所述容量规则，计算各所述第一资源节点进行业务部署后的预测资源容量；
26、基于所述资源分配规则，计算各所述第一资源节点的资源分配量；
27、基于所述预测资源容量和所述资源分配量，通过预设的多目标优化算法，从所述第一资源节点中选取最优资源节点，并将所述最优资源节点作为第二资源节点，其中，所述多目标优化算法是以预测资源容量和资源分配量为优化目标的优化算法。
28、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种云资源的业务部署装置，所述云资源的业务部署装置包括：
29、获取模块，用于获取待部署业务的需求信息和各资源节点的资源信息；
30、匹配模块，用于基于所述需求信息和所述资源信息，通过预设的亲和性匹配算法进行亲和性匹配，得到待部署业务与资源节点之间的目标亲和性匹配结果，其中，所述目标亲和性匹配结果包括满足所述待部署业务的需求信息的第一资源节点；
31、优化模块，用于基于预设的资源优化规则，对所述第一资源本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种云资源的业务部署方法，其特征在于，所述云资源的业务部署的方法包括：
2.如权利要求1所述的云资源的业务部署方法，其特征在于，所述基于所述需求信息和所述资源信息，通过预设的亲和性匹配算法进行亲和性匹配，得到待部署业务与资源节点之间的目标亲和性匹配结果的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的云资源的业务部署方法，其特征在于，所述多维度数据模型包括业务特征模型、网络模型、业务分类模型以及业务数据模型，所述基于预设的多维度数据模型、所述需求信息和所述资源信息，通过预设的亲和性匹配算法进行亲和性匹配，得到待部署业务与各资源节点之间多维度的亲和性匹配结果的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的云资源的业务部署方法，其特征在于，所述基于预设的业务特征模型、所述需求信息和所述资源信息，通过预设的特征相似度匹配算法进行第一亲和性匹配计算，得到待部署业务与资源节点之间的第一亲和性匹配结果的步骤，包括：
5.如权利要求3所述的云资源的业务部署方法，其特征在于，所述基于预设的网络模型、所述需求信息和所述资源信息，通过预设的节点匹配算法进行第二亲和性匹配计算，得到待部署业务与资源节点之间的第二亲和性匹配结果的步骤，包括：
6.如权利要求1所述的云资源的业务部署方法，其特征在于，所述资源优化规则包括容量规则和资源分配规则，所述基于预设的资源优化规则，对所述第一资源节点进行优化筛选，得到第二资源节点的步骤，包括：
7.一种云资源的业务部署装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种云资源的业务部署设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如权利要求1至6中任一项所述的云资源的业务部署方法的步骤。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质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如权利要求1至6中任一项所述的云资源的业务部署方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的云资源的业务部署方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种云资源的业务部署方法，其特征在于，所述云资源的业务部署的方法包括：
2.如权利要求1所述的云资源的业务部署方法，其特征在于，所述基于所述需求信息和所述资源信息，通过预设的亲和性匹配算法进行亲和性匹配，得到待部署业务与资源节点之间的目标亲和性匹配结果的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的云资源的业务部署方法，其特征在于，所述多维度数据模型包括业务特征模型、网络模型、业务分类模型以及业务数据模型，所述基于预设的多维度数据模型、所述需求信息和所述资源信息，通过预设的亲和性匹配算法进行亲和性匹配，得到待部署业务与各资源节点之间多维度的亲和性匹配结果的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的云资源的业务部署方法，其特征在于，所述基于预设的业务特征模型、所述需求信息和所述资源信息，通过预设的特征相似度匹配算法进行第一亲和性匹配计算，得到待部署业务与资源节点之间的第一亲和性匹配结果的步骤，包括：
5.如权利要求3所述的云资源的业务部署方法，其特征在于，所述基于预设的网络模型、所述需求信息和所述资源信息，通过预设的节点...
【专利技术属性】
技术研发人员：张一波，戴新颖，王婷，曹宇，尹星宇，刘志朋，吴荣兵，于顺治，
申请(专利权)人：中移动信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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