【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，尤其涉及一种算力资源的多维度分类方法及装置。
技术介绍
1、随着信息技术的快速发展，特别是大数据、物联网、人工智能、区块链等新兴技术的崛起，算力资源已成为推动数据经济和社会进步的核心动力之一。
2、当前，对于算力资源的应用更多的基于算力资源的空闲状态，处理被调配的数据处理任务，然而，实践发现，对于某一数据处理任务，若直接将其交由对应空间下的任一空闲算力资源处理，会存在算力资源浪费的情况发生，在此基础上，容易进一步的出现区域性的算力资源紧张、数据处理任务断链等连锁情况的发生，不利于算力资源的科学应用。
3、可见，如何通过提高算力资源的分类准确性，使得算力资源科学应用显得尤为重要。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种算力资源的多维度方法及装置，能够通过提高算力资源的分类准确性，使得算力资源科学运用。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种算力资源的多维度分类方法，所述方法包括：
3、获取目标范围以内所有算力资源的分布信息；
4、根据所述分布信息，分析每个所述算力资源的多维度信息；
5、根据所有所述多维度信息，计算每个所述算力资源的多维度特征值，所述多维度特征值用于表示所述算力资源的多维度特征综合表现情况；
6、根据所有所述多维度特征值，将每个所述算力资源分配到至少一个分类集合中。
7、作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所述分布信
8、对于每个所述算力资源，根据所述分布信息，分析该算力资源的地理位置信息和所属网络环境信息；根据所述地理位置信息和所述所属网络环境信息，分析该算力资源的算力使用信息，所述算力使用信息包括算力使用任务信息、算力使用场景信息、算力使用速率信息、算力使用延迟信息、算力使用时段信息、算力使用能耗信息、算力使用程度信息、算力使用对象信息中的至少一种；根据所述算力使用信息，分析该算力资源的算力使用折损度信息；根据所述算力使用信息和所述算力使用折损度信息，分析该算力资源的空闲信息；
9、根据所述地理位置信息、所述所属网络环境信息、所述算力使用信息、所述算力使用折损度信息和所述空闲信息，分析每个所述算力资源的多维度信息。
10、作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述多维度信息包括计算能力维度信息、计算功耗维度信息、应用成本维度信息、安全维度信息、使用效率维度信息、使用配置维度信息中的至少两种维度信息，所述应用成本维度信息与所述算力资源的算力任务相匹配，所述根据所有所述多维度信息，计算每个所述算力资源的多维度特征值，包括：
11、对于每种所述维度信息，根据所有所述算力资源的该种维度信息，计算该种维度信息的第一权值；根据所述第一权值和每个所述算力资源的该种维度信息，计算每个所述算力资源的该种维度信息的维度信息表现值；
12、对于每个所述算力资源，根据该算力资源的所有所述维度信息表现值，计算该算力资源的多维度特征值。
13、作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，对于每个所述算力资源，所述根据该算力资源的所有所述维度信息表现值，计算该算力资源的多维度特征值，包括：
14、根据该算力资源的所述算力使用信息，分析该算力资源的每种所述维度信息的第一优先权值，所述第一优先权值用于表示该算力资源对应的历史应用场景下的每种所述维度信息的关注程度；
15、根据所有所述算力资源的所述算力使用信息，分析所有算力资源下的每种所述维度信息的第二优先权值，所述第二优先权值用于表示综合所有算力资源对应的所述历史应用场景下的每种所述维度信息的关注程度；
16、对于每种所述维度信息，根据所述第一优先权值和所述第二优先权值，计算该种维度信息的第二权值；
17、根据该算力资源的所有所述维度信息的所述第二权值和所述维度信息表现值，计算该算力资源的多维度特征值。
18、作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述根据所有所述多维度特征值，将每个所述算力资源分配到至少一个分类集合中，包括：
19、对于每个所述算力资源，根据该算力资源的所述多维度特征值，分析该算力资源的适应场景信息，所述适应场景信息对应的适应场景包括适应所述算力资源的所述目标范围以内的第一目标应用场景和/或所述目标范围以外的第二目标应用场景；
20、根据所有所述适应场景信息，将每个所述算力资源分配到至少一个分类集合中，所述分类集合与所述适应场景信息相对应。
21、作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述方法还包括：
22、对于每个所述分类集合，根据该分类集合中的每个所述算力资源的多维度特征值，匹配每个所述算力资源的算力配置组件，所述算力配置组件用于启用所述算力资源；根据所有所述算力配置组件和所有所述多维度特征值，判断该分类集合是否满足联合算力组成条件，所述联合算力组成条件用于表示该分类集合存在至少两个所述算力资源，且存在至少两个所述算力资源满足联合处理算力任务的配置条件，所述配置条件包括存在至少两个所述算力资源的所述算力配置组件相匹配；
23、当判断出该分类集合满足所述联合算力组成条件时，则配置该分类集合的至少一个联合算力组，所述联合算力组用于联合处理与所述联合算力组相匹配的算力任务。
24、作为一种可选的实施方式，在本专利技术第一方面中，所述方法还包括：
25、当判断出该分类集合不满足所述联合算力组成条件时，则对于该分类集合中的每个所述算力资源，在所有所述分类集合中，确定与该算力资源的所述算力配置组件相匹配的至少一个目标算力资源；根据该算力资源和所有所述目标算力资源，构建至少一个备份联合算力链路，所述备份联合算力链路中的所述算力资源联合处理与所述备份联合算力链路相匹配的算力任务。
26、本专利技术第二方面公开了一种算力资源的多维度分类装置，所述装置包括：
27、获取模块，用于获取目标范围以内所有算力资源的分布信息；
28、分析模块，用于根据所述分布信息，分析每个所述算力资源的多维度信息；
29、计算模块，用于根据所有所述多维度信息，计算每个所述算力资源的多维度特征值，所述多维度特征值用于表示所述算力资源的多维度特征综合表现情况；
30、分类模块，用于根据所有所述多维度特征值，将每个所述算力资源分配到至少一个分类集合中。
31、作为一种可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述分析模块根据所述分布信息，分析每个所述算力资源的多维度信息的具体方式包括：
32、对于每个所述算力资源，根据所述分布信息，分析该算力资源的地理位置信息和所属网络环境信息；根据所述地理位置信息和所述所属网络环境信息，分析该算力资源的算力使用信息，所述算力使用信息包括算力使用任务信息、算力使用场景信息、算力使用速率信息、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种算力资源的多维度分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的算力资源的多维度分类方法，其特征在于，所述根据所述分布信息，分析每个所述算力资源的多维度信息，包括：
3.根据权利要求2所述的算力资源的多维度分类方法，其特征在于，所述多维度信息包括计算能力维度信息、计算功耗维度信息、应用成本维度信息、安全维度信息、使用效率维度信息、使用配置维度信息中的至少两种维度信息，所述应用成本维度信息与所述算力资源的算力任务相匹配，所述根据所有所述多维度信息，计算每个所述算力资源的多维度特征值，包括：
4.根据权利要求3所述的算力资源的多维度分类方法，其特征在于，对于每个所述算力资源，所述根据该算力资源的所有所述维度信息表现值，计算该算力资源的多维度特征值，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的算力资源的多维度分类方法，其特征在于，所述根据所有所述多维度特征值，将每个所述算力资源分配到至少一个分类集合中，包括：
6.根据权利要求5所述的算力资源的多维度分类方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根
8.一种算力资源的多维度分类装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种算力资源的多维度分类装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如权利要求1-7任一项所述的算力资源的多维度分类方法。
...【技术特征摘要】
1.一种算力资源的多维度分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的算力资源的多维度分类方法，其特征在于，所述根据所述分布信息，分析每个所述算力资源的多维度信息，包括：
3.根据权利要求2所述的算力资源的多维度分类方法，其特征在于，所述多维度信息包括计算能力维度信息、计算功耗维度信息、应用成本维度信息、安全维度信息、使用效率维度信息、使用配置维度信息中的至少两种维度信息，所述应用成本维度信息与所述算力资源的算力任务相匹配，所述根据所有所述多维度信息，计算每个所述算力资源的多维度特征值，包括：
4.根据权利要求3所述的算力资源的多维度分类方法，其特征在于，对于每个所述算力资源，所述根据该算力资源的所有所述维度信息表现值，计算该算力资源...
【专利技术属性】
技术研发人员：冉琪，
申请(专利权)人：安徽泰然信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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