[发明专利]一种数据处理方法、计算机设备以及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种数据处理方法、计算机设备以及可读存储介质，该数据处理方法包括：获取在边缘计算节点中运行的目标应用的当前运营活动信息和关联的一个或多个当前运行信息；然后根据当前运营活动信息和每个当前运行信息中的应用活动场景和业务用户占用资源信息，确定至少两个应用活动场景分别对应的平均算力需求信息；再根据平均算力需求信息、和预测得到的边缘计算节点在目标时间段内针对目标应用的新增业务用户、下线业务用户以及场景切换业务用户，确定边缘计算节点在目标时间段内的变化算力资源信息；最后基于该变化算力资源信息，确定边缘计算节点在目标时间段内的空闲算力资源信息。采用本发明，可以预估目标时间段内算力资源的空闲情况。

技术领域

本申请涉及云技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、计算机设备以及可读存储介质。

背景技术

云游戏是指游戏在远程服务器上运行，并将渲染完毕后的游戏画面压缩编码后，通过网络以音视频流方式下发到终端的过程。云游戏不需要考虑终端配置，彻底解决了终端性能不足无法运行重度游戏的技术问题。不过云游戏对网络延时的要求非常高，为了给用户提供更加稳定的网络条件，一般都会通过大规模部署边缘计算节点的方式，让云游戏的服务器离用户更近。

因为游戏用户的在线是有比较明显的潮汐现象的，为了给用户提供更好的体验，一般我们都是按照游戏用户的最高在线数来准备算力资源，而这部分算力资源在非高峰时段就会产生空闲。游戏实际运营过程中，通常通过检测边缘计算节点CPU(centralprocessing unit，中央处理器)、或者GPU(graphics processing unit，图形处理器)的实时负载情况，来获取边缘计算节点的当前算力空闲情况。但是，如果根据当前算力空闲情况为边缘计算节点分配离线计算任务，离线计算任务通常需要花费一段时间才能完成，而且由于无法预测未来这段时间内该边缘计算节点的算力资源是否一直处于空闲状态，那么一旦未来这段时间内该边缘计算节点的算力资源不再空闲，却又得继续执行离线计算任务，那么很容易会造成边缘计算节点超负荷，导致资源调度不够准确。

发明内容

本申请实施例提供一种数据处理方法、计算机设备以及可读存储介质，可以实现算力资源的可量化，并预估未来时间段内算力资源的空闲情况，从而进行精确的边缘计算节点的资源调度。

本申请实施例一方面提供了一种数据处理方法，包括：

获取在边缘计算节点中运行的目标应用的当前运营活动信息，获取目标应用关联的一个或多个当前运行信息；目标应用包含至少两个应用活动场景；一个当前运行信息包括一个业务用户所在的应用活动场景和业务用户占用资源信息；

根据当前运营活动信息和每个当前运行信息中的应用活动场景和业务用户占用资源信息，确定至少两个应用活动场景分别对应的平均算力需求信息；

预测边缘计算节点在目标时间段内针对目标应用的新增业务用户、下线业务用户以及场景切换业务用户；

根据平均算力需求信息、新增业务用户、下线业务用户以及场景切换业务用户，确定边缘计算节点在目标时间段内的变化算力资源信息；

根据边缘计算节点的算力总资源信息、已占用算力资源信息和变化算力资源信息，确定边缘计算节点在目标时间段内的空闲算力资源信息。

本申请实施例一方面提供了一种数据处理装置，包括：

运营信息获取模块，用于获取在边缘计算节点中运行的目标应用的当前运营活动信息；

运行信息获取模块，用于获取目标应用关联的一个或多个当前运行信息；目标应用包含至少两个应用活动场景；一个当前运行信息包括一个业务用户所在的应用活动场景和业务用户占用资源信息；

场景需求确定模块，用于根据当前运营活动信息和每个当前运行信息中的应用活动场景和业务用户占用资源信息，确定至少两个应用活动场景分别对应的平均算力需求信息；