[发明专利]一种面向分布式机器学习的云计算资源调度方法

权利要求书

1.一种面向分布式机器学习的云计算资源调度方法方法，其特征在于实现步骤如下：

第一步，预测机器学习在将来的T时间内执行迭代次数为：f(r)=ar，其中，r是分配给任务的资源数量，a=T/(c×S)，S是每次迭代处理的数据量，c根据历史监测数据求解得到的常量，T是资源调整的周期；

第二步，计算收益损失：Loss(r) =，其中，f(r)为迭代次数，, b, c为常数，可以通过历史迭代次数以及损失函数值计算得到；

第三步，预测资源分配后得到的收益损失值变化为：，其中，a_j为任务j分配的资源数量；

第四步，将单位资源r分配给收益损失值变化最大的任务j，更新a_j= a_j + r，其中，a_j为任务j分配的资源数量；

第五步，在满足条件：，表示任务j分配资源a_j总和不大于资源池中可分配资源的总量C下，重复第四步，从而达到，即在云计算平台并发执行的J个任务在将来T时间内的收益损失减少量最大化；

第六步，根据以上计算结果，为每个任务分配资源。