[发明专利]一种实现用户隔离的方法及系统

说明书

本发明公开一种实现用户隔离的方法及系统，用于解决现有技术中使用GPU编程环境导致运行环境冲突以及代码运算速度缓慢的技术问题。方法包括：控制服务器接收携带有目标docker镜像的软件资源信息和硬件资源信息的用户请求；控制服务器根据所述用户请求中的软件资源信息指示选取的构建服务器生成目标docker镜像；控制服务器根据所述用户请求中的硬件资源信息从图形处理器GPU服务器集群中选取满足所述硬件资源的GPU服务器，并指示所述GPU服务器启动所述目标docker镜像。采用本发明技术方案，解决了满足各用户所需的运行环境，并提高代码运算速度。

技术领域

本发明涉及计算机领域，特别涉及一种实现用户隔离的方法及系统。

背景技术

目前，在使用GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)编程环境中，GPU服务器通常是以普通服务器的形式被使用，如图1所示，多个用户使用同一个GPU服务器，该多个用户分别将自己的代码上传到该同一个GPU服务器上进行处理。

该种使用方式，使得多个用户共用使用同一个运行环境且多个用户之间没有相互隔离。然而，在实际应用中，不同的用户对运行环境的需求不一样，例如用户A需要使用软件1，而用户B需要使用软件2，又或者多个用户即使需要的软件一样但是需要该软件的版本不一致，从而将可能导致多个用户的代码的运行环境产生冲突，难以找到一个满足所有用户需求的基础环境，基础环境难以维护。

另外，多个用户共同使用同一个GPU服务器处理代码，将可能会存在互相抢占GPU服务器使用权，导致代码运算速度缓慢的问题。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种实现用户隔离的方法及系统，以解决现有技术中使用GPU编程环境导致运行环境冲突以及代码运算速度缓慢的技术问题。

本发明实施例，第一方面，提供一种实现用户隔离的方法，方法包括：

控制服务器接收携带有目标docker镜像的软件资源信息和硬件资源信息的用户请求；

控制服务器根据所述用户请求中的软件资源信息指示选取的构建服务器生成目标docker镜像；

控制服务器根据所述用户请求中的硬件资源信息从图形处理器GPU服务器集群中选取满足所述硬件资源的GPU服务器，并指示所述GPU服务器启动所述目标docker镜像。

本发明实施例，第二方面，提供一种实现用户隔离的系统，该系统包括：

控制服务器，用于在接收携带有目标docker镜像的软件资源信息和硬件资源信息的用户请求时，根据所述用户请求中的软件资源信息向选取的构建服务器发送目标docker镜像生成请求；以及，从所述GPU服务器集群中选取满足所述用户请求中的硬件资源的GPU服务器，并向选取的GPU服务器发送目标docker镜像启动请求；

构建服务器，用于根据接收到的目标docker镜像生成请求生成所述目标docker镜像；

GPU服务器，用于根据接收到的目标docker镜像启动请求启动所述目标docker镜像。

本发明技术方案，一方面，搭建GPU服务器集群，使用docker容器为不同的用户提供独立的运行环境，不同的用户可以根据自身的需求设置相应的运行环境，能够满足各个用户对运行环境的需求，克服现有技术中多个用户的运行环境发生冲突的问题；另一方面，针对不同的docker容器从GPU服务器集群中分配相应的宿主机，避免不同用户相互争夺GPU服务器使用权而导致代码运行速度缓慢的技术问题。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。