[发明专利]云平台自动化部署与运行方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种云平台自动化部署与运行方法，其特征在于，包括：

接收用户向云平台资源发送的任务请求；

将用户任务请求的资源量和云平台中物理主机的资源剩余量进行匹配，筛选出处理任务最优的物理主机进行任务部署；

相应的物理主机完成任务后，将计算结果反馈给用户。

2.根据权利要求1所述的云平台自动化部署与运行方法，其特征在于，所述的将用户任务请求的资源量和云平台中物理主机的资源剩余量进行匹配，筛选出处理任务最优的物理主机，包括：

定义约束值：Δt时间内接收到的任务请求集合的总资源量L_req为：

其中，L_req表示任务请求集合的总资源量，表示任务请求集合中第i个任务的资源量，n表示总的任务请求个数；

定义云平台中物理主机的资源剩余量：

L_i＝αL_c+βL_mem

α+β＝1

其中，L_i表示物理主机节点i的计算资源的剩余量；L_c为CPU剩余量；L_mem为内存剩余量；α为CPU权重，β为内存权重；

定义一个空集合S＝{}，当L_i＞L_req时，将i放入集合S中，否则继续寻找，当X台物理主机与约束值比较完成后得到集合S＝{S₁，S₂，S₃……S_m}即为聚类中心的集合，m≤X；

根据物理主机的CPU剩余量，对集合S中的物理主机进行降序排序，筛选出处理任务最优的物理主机。

3.根据权利要求2所述的云平台自动化部署与运行方法，其特征在于，所述的α和β值通过BP神经网络学习获取。

4.根据权利要求2所述的云平台自动化部署与运行方法，其特征在于，通过SNMP协议获取整个云平台数据中心中物理主机的各项性能监控数据，计算出当前云平台中n台物理主机的资源剩余量。

5.根据权利要求2所述的云平台自动化部署与运行方法，其特征在于，所述方法还包括：

假设S_j为CPU剩余量最大、处理任务最优的物理主机；云平台中心有n台物理主机组成一个集合H；

以S_j为聚类中心，计算S_j与集合H中各个元素之间的相似度值；

根据相似度给定一个阈值U，如果相似度值大于阈值U，则将该元素加入新集合S′＝{}中，聚类中心不放入集合S′中；

集合S按照物理主机CPU剩余量的降序顺序依次选择聚类中心，分别计算与集合H中元素的相似度，以此类推，直至集合S′中的元素不再变化时，迭代结束，获得一个处理任务最优的物理主机集合，进行任务部署。

6.根据权利要求5所述的云平台自动化部署与运行方法，其特征在于，通过以下公式计算物理主机S_j与集合H中各个元素之间的相似度值s(s_i，s_j)：

式中，s(s_i，s_j)表示物理主机j和物理主机i之间的相似度，L_Cj¹表示物理主机j的CPU剩余，L_mem3²表示物理主机j的内存剩余，L_Ci¹表示物理主机i的CPU剩余，L_memi²表示物理主机i的内存剩余。

7.根据权利要求1所述的云平台自动化部署与运行方法，其特征在于，所述还包括：将云计算资源按照计算、存储、网络进行分类。

8.根据权利要求1所述的云平台自动化部署与运行方法，其特征在于，从最优的物理主机开始处理任务到任务处理完成的时间段内接收到的任务请求数作为下一次待处理的任务。