【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种资源调度方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着网络规模的飞速发展，以及网络应用的广泛普及，网络中大规模计算的需求不断增加，而传统的集中式计算架构已难以满足目前实时性和多样化任务的处理需求。
2、目前，提出了云计算、网络计算、边缘计算与终端设备协同工作的观点，但随着计算节点的异构性增加，系统复杂度大幅提升，导致网络资源利用率和网络性能较低。因此，如何高效调度各层级的资源，来提升网络资源利用率和网络性能是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种资源调度方法、装置、电子设备及存储介质，能够解决网络资源利用率和网络性能较低的问题。
2、为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：
3、第一方面，本申请提供一种资源调度方法，该方法包括：根据终端发送的调度请求，获取业务信息，基于调度算法模型和调度算法库，确定与业务信息匹配的目标调度算法，调度算法模型是基于真实业务信息、仿真业务信息，以及调度算法库训练得到的，调度算法库包括多个业务场景各自对应的调度算法，目标调度算法用于指示与业务信息匹配的网络资源信息的调度方式，网络资源信息包括云节点、边缘节点和传输路径，根据目标调度算法，为业务信息调度对应的目标处理节点和目标传输路径。
4、本申请实施例提供的资源调度方法，通过基于真实业务信息和仿真业务信息训练的调度算法模型，能够更准确地识别当前业务信息对应的业务场景，确保确定出的调度算法与当前业务信息紧密
5、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，该方法还包括：获取第一预训练数据，第一预训练数据包括真实业务信息、仿真业务信息、终端参数信息以及网络资源信息；将第一预训练数据划分为不同业务场景下的训练集、验证集和测试集；基于训练集和验证集，确定不同业务场景对应的调度算法；根据测试集测试不同业务场景对应的调度算法的调度性能，并将调度性能满足预设性能的调度算法存储至调度算法库。
6、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述基于训练集和验证集，确定不同业务场景对应的调度算法，包括：针对每个业务场景，采用多个预设调度算法对训练集进行调度，得到业务场景对应的网络资源能耗和数据传输时延；根据验证集和业务场景对应的网络资源能耗和数据传输时延，确定每个预设调度算法对训练集进行调度后，对应的网络资源能耗差和数据传输时延差；根据网络资源能耗差和数据传输时延差，从多个预设调度算法中确定业务场景对应的调度算法。
7、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述根据测试集测试不同业务场景对应的调度算法的调度性能，并将调度性能满足预设性能的调度算法存储至调度算法库，包括：针对每个业务场景，在网络资源能耗差小于或等于预设资源能耗差，且数据传输时延差小于或等于预设传输时延差的情况下，确定调度性能满足预设性能；将调度性能满足预设性能的调度算法存储至调度算法库。
8、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，该方法还包括：获取第二预训练数据，第二预训练数据包括真实业务信息、仿真业务信息、终端参数信息、网络资源信息以及调度算法库中包括的多个业务场景各自对应的调度算法；将第二预训练数据划分为训练集、验证集和测试集；采用训练集对初始调度模型进行训练，得到每个业务信息对应的业务场景和调度算法；根据验证集中每个业务信息对应的业务场景和调度算法，以及初始调度模型得到的每个业务信息对应的业务场景和调度算法，对初始调度模型的参数进行调整，得到调整后的初始调度模型；根据测试集测试调整后的初始调度模型的准确率，并将准确率满足预设准确率的初始调度模型确定为调度算法模型。
9、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述根据测试集测试调整后的初始调度模型的准确率，并将准确率满足预设准确率的初始调度模型确定为调度算法模型，包括：在调整后的初始调度模型得到的每个业务信息对应的业务场景与测试集中每个业务信息对应的业务场景之间的相似度大于第一相似度，且调整后的初始调度模型得到的每个业务信息对应的调度算法与测试集中每个业务信息对应的调度算法之间的相似度大于第二相似度的情况下，确定准确率满足所述预设准确率；将准确率满足预设准确率的初始调度模型确定为调度算法模型。
10、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，上述基于调度算法模型和调度算法库，确定与业务信息匹配的目标调度算法，包括：将业务信息输入调度算法模型；通过调度算法模型，识别业务信息对应的目标业务场景，并从调度算法库中确定目标业务场景对应的目标调度算法；将目标调度算法输出。
11、第二方面，本申请提供一种资源调度装置，该装置包括：获取单元、确定单元和处理单元，其中：获取单元，用于根据终端发送的调度请求，获取业务信息；确定单元，用于基于调度算法模型和调度算法库，确定与业务信息匹配的目标调度算法，调度算法模型是基于真实业务信息、仿真业务信息，以及调度算法库训练得到的，调度算法库包括多个业务场景各自对应的调度算法，目标调度算法用于指示与业务信息匹配的网络资源信息的调度方式，网络资源信息包括云节点、边缘节点和传输路径；处理单元，用于根据目标调度算法，为业务信息调度对应的目标处理节点和目标传输路径。
12、结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，获取单元，还用于获取第一预训练数据，第一预训练数据包括真实业务信息、仿真业务信息、终端参数信息以及网络资源信息；处理单元，还用于将第一预训练数据划分为不同业务场景下的训练集、验证集和测试集；确定单元，还用于基于训练集和验证集，确定不同业务场景对应的调度算法；处理单元，还用于根据测试集测试不同业务场景对应的调度算法的调度性能，并将调度性能满足预设性能的调度算法存储至调度算法库。
13、结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，确定单元，具体用于：针对每个业务场景，采用多个预设调度算法对训练集进行调度，得到业务场景对应的网络资源能耗和数据传输时延；根据验证集和业务场景对应的网络资源能耗和数据传输时延，确定每个预设调度算法对训练集进行调度后，对应的网络资源能耗差和数据传输时延差；根据网络资源能耗差和数据传输时延差，从多个预设调度算法中确定业务场景对应的调度算法。
14、结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，处理单元，具体用于：针对每个业务场景，在网络资源能耗差小于或等于预设资源能耗差，且数据传输时延差小于或等于预设传输时延差的情况下，确定调度性能满足预设性能；将调度性能满足预设性能的调度算法存储至调度算法库。
15、结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，获取单元，还用于：获取第二预训练数据，第二预训练数据包括本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种资源调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练集和所述验证集，确定不同业务场景对应的调度算法，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述测试集测试不同业务场景对应的调度算法的调度性能，并将所述调度性能满足预设性能的调度算法存储至所述调度算法库，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述测试集测试所述调整后的初始调度模型的准确率，并将所述准确率满足预设准确率的初始调度模型确定为所述调度算法模型，包括：
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于调度算法模型和调度算法库，确定与所述业务信息匹配的目标调度算法，包括：
8.一种资源调度装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和通信接口；所述通信接口和所述处理器耦合，所述处
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序或指令，当电子设备执行所述计算机程序或指令时，所述电子设备执行如权利要求1-7中任一项所述的资源调度方法。
11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包含计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如权利要求1-7中任一项所述的资源调度方法。
...【技术特征摘要】
1.一种资源调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练集和所述验证集，确定不同业务场景对应的调度算法，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述测试集测试不同业务场景对应的调度算法的调度性能，并将所述调度性能满足预设性能的调度算法存储至所述调度算法库，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述测试集测试所述调整后的初始调度模型的准确率，并将所述准确率满足预设准确率的初始调度模型确定为所述调度算法模型，包括：
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：耿子元，王路，周庆岭，许鹏，裴培，张桂玉，马季春，肖伟，陈泉霖，宋骏，李威伟，周旭晖，刘博文，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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