[发明专利]算力调度系统、方法、装置和存储介质

说明书

本申请实施例提供一种算力调度系统、方法、装置和存储介质，涉及计算机技术领域，能够在考虑到网络状况的情况下实现算力资源的调度，该系统包括：调度器和与调度器连接的至少一个可编程网络，该调度器用于执行以下步骤：获取算力资源请求，算力资源请求包括目标业务的业务特征信息，用于请求为目标业务分配算力资源；基于业务特征信息，确定目标业务所需的目标算力资源的特征信息；根据目标算力资源的特征信息、多个算力节点的空闲算力情况，以及至少一个可编程网络的网络状况信息，从多个算力节点中确定调度策略，调度策略包括目标算力节点和调用目标算力节点的方式；目标算力节点，用于执行目标业务。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及算力调度系统、方法、装置和存储介质。

背景技术

随着云计算的不断深入，在基础设施领域已经有越来越多的企业采用云计算作为统一资源管理方式，并且随着云资源池的规模不断扩大，算力节点的调度主要采用分布式的方式来实现。而传统的基于云计算或者云原生的算力资源的调度方式都是基于网络已经开通的情况下，实现算力空闲或者负载的方式来实现的。

传统的算力资源通过云原生以及云计算等方式等虚拟化技术实现算力调度和编排。基于Openstack或者Kuberentes的资源调度方式，主要是基于算力节点的空闲度来作为算力调度策略的主要依据。以Kubernetes的资源调度组件Schedule为例，其中Schedule是Kubernetes的核心组件，负责为用户声明的Pod资源选择合适的算力节点(node)，同时保证算力节点集群资源的最大化利用。其任务资源调度流程如图1所示，传统的算力资源调度方式主要是在IP可达的情况下，通过监测的方式采集算力节点上的CPU、存储等信息，并且将这些信息上送到资源管理器(resource manager)中，然后再由资源调度器(Schedule)来根据用户需求进行策略调度，将任务调度到指定的算力节点上。

上述方法，在调度过程中仅考虑了算力节点的资源(如CPU资源或存储资源)情况，这可能导致实际的算力资源调度效率较低。

发明内容

本申请实施例提供一种算力调度系统、方法、装置和存储介质，能够在考虑到网络状况的情况下实现算力资源的调度，从而提高算力资源的调度效率。

为达到上述目的，本申请实施例采用如下技术方案：

第一方面，本申请实施例提供一种算力调度系统，包括：调度器和与调度器连接的至少一个可编程网络，至少一个可编程网络连接多个算力节点；调度器用于执行以下步骤：获取算力资源请求，算力资源请求包括目标业务的业务特征信息，用于请求为目标业务分配算力资源；基于业务特征信息，确定目标业务所需的目标算力资源的特征信息；目标算力资源的特征信息包括以下至少一种：目标算力资源种类、大小，目标算力资源所属的目标算力节点的类型；根据目标算力资源的特征信息、多个算力节点的空闲算力情况，以及至少一个可编程网络的网络状况信息，从多个算力节点中确定调度策略，调度策略包括目标算力节点和调用目标算力节点的方式；目标算力节点，用于执行目标业务。

一种可能的实现方式中，算力调度系统还包括服务器；调度器还用于将目标算力节点的标识发送给服务器；服务器用于根据目标算力节点的标识，建立服务器与目标算力节点间的数据通道。

一种可能的实现方式中，目标算力节点，还用于：将目标算力节点的能力信息和当前资源使用情况信息中的至少一种发送给服务器；其中，目标算力节点的能力信息包括目标算力节点的处理能力、I/O传输能力中的至少一种。

一种可能的实现方式中，上述调度器与至少一个可编程网络之间设置有翻译器，翻译器用于实现服务器支持的通信协议与至少一个可编程网络支持的通信协议之间的转换。

一种可能的实现方式中，上述至少一个可编程网络包括多个可编程网络，目标算力节点的数量为多个，多个算力节点中任意两个算力节点分布在不同可编程网络中。