[发明专利]资源处理调度方法、装置、计算机设备和存储介质在审
申请号: | 201910441348.7 | 申请日: | 2019-05-24 |
公开(公告)号: | CN110347496A | 公开(公告)日: | 2019-10-18 |
发明(设计)人: | 郑郁晶 | 申请(专利权)人: | 深圳壹账通智能科技有限公司 |
主分类号: | G06F9/50 | 分类号: | G06F9/50;G06N20/00 |
代理公司: | 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人: | 刘抗美 |
地址: | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 资源量 资源凭证 资源调度请求 资源处理 凭证 计算机设备 存储介质 凭证信息 资源调度 调度 服务器 数据处理技术 资源调度系统 服务器调度 接收服务器 节约资源 任务处理 调用 真伪 | ||
本公开揭示了一种资源处理调度方法、装置、计算机设备和存储介质,属于数据处理技术领域,该资源处理调度方法包括:接收服务器的资源调度请求,所述资源调度请求包括请求的资源量和资源凭证;识别所述资源凭证出自的服务器;根据所述资源凭证出自的服务器,识别所述资源调度请求的真伪,并确定所述资源调度系统允许所述资源凭证出自的服务器调度的允许资源量;识别所述资源凭证的凭证信息,所述凭证信息包括所述资源凭证的凭证资源量,所述凭证资源量为所述请求的资源量的凭证;对比凭证资源量和请求的资源量以及允许资源量,确定最终调用的资源量,进行资源调度。这样就可以更合理的进行资源调度,节约资源,提高任务处理效率。
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域,特别是涉及资源处理调度方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
传统的资源调度方法中,一般在资源处理调度系统有足够的剩余可调度资源量的情况下,服务器请求调度多少资源量,就调度多少资源量,但所述服务器请求调度的资源量为所述服务器判断的处理任务需要占用的资源量,故会存在即使资源处理调度系统调度的资源量少于服务器请求调度的资源量,也足够满足所述服务器的处理任务的需要的情况,这时若按照服务器请求调度的资源量进行调度,无疑会产生巨大的资源浪费,延长其他任务的等待时间,导致系统卡顿,降低任务处理效率。
公开内容
基于此,为解决相关技术中资源处理调度不合理产生资源浪费的技术问题,本公开提供了一种资源处理调度方法、装置、计算机设备和存储介质。
第一方面,提供了一种资源处理调度方法,包括:
接收服务器的资源调度请求,所述资源调度请求包括请求的资源量和资源凭证;
识别所述资源凭证出自的服务器;
根据所述资源凭证出自的服务器,识别所述资源调度请求的真伪,并确定所述资源调度系统允许所述资源凭证出自的服务器调度的允许资源量;
识别所述资源凭证的凭证信息,所述凭证信息包括所述资源凭证的凭证资源量;
对比凭证资源量和请求的资源量以及允许资源量,确定最终调用的资源量,进行资源调度。
在其中一个实施例中,所述资源调度请求包括请求调度的类型,在接收所述服务器的资源调度请求之后,所述方法还包括:
判断所述资源调度请求的请求调度的类型;
根据请求调度的类型,查询所述资源处理调度系统的剩余可调度资源量;
若所述剩余可调度资源量小于所述资源调度请求中请求的资源量,拒绝所述资源调度请求。
在其中一个实施例中,所述资源凭证为图片格式,所述识别所述资源凭证出自的服务器的步骤包括:
扫描所述资源凭证,提取所述资源凭证的第一凭证特征;
将所述提取的凭证特征输入机器学习模型,所述机器学习模型输出所述资源凭证出自的服务器。
在其中一个实施例中,所述第一机器学习模型如下训练出:
获取包括出自各个服务器的资源凭证的凭证样本集合,所述凭证样本集合中的每个资源凭证样本事先贴有服务器标签;
获取所述凭证样本集合中的每个资源凭证样本的第一凭证特征;
将所述凭证样本集合中的每个资源凭证样本的第一凭证特征逐一输入第一机器学习模型,第一机器学习模型输出判定的所述资源凭证出自的服务器,与贴有的服务器标签比对,如不一致,则调整所述第一机器学习模型,使所述机器学习模型输出的服务器与标签一致。
在其中一个实施例中,所述根据所述资源凭证出自的服务器,识别所述资源调度请求的真伪的步骤包括:
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