[发明专利]基于大数据和深度学习神经网络的云计算调度方法及系统有效
| 申请号： | 201711083292.X | 申请日： | 2017-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN108037993B | 公开（公告）日： | 2020-08-04 |
| 发明（设计）人： | 朱定局 | 申请（专利权）人： | 大国创新智能科技（东莞）有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 唐致明 |
| 地址： | 523808 广东省东莞市松山湖高新技术产*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大数据和深度学习神经网络的云计算调度方法及系统，方法包括：获取需调度的云任务类型T、需调度的T类型云任务的数量M以及拟调度到的云资源候选类型；从过去能力大数据库中检索出所有从类型T的云任务调度到候选类型的云资源上的所有过去调度记录；根据检索出的所有过去调度记录，采用深度学习神经网络预测调度数量M的T类型云任务到候选类型的云资源时会占用候选类型云资源的数量；根据预测的结果完成云计算调度。本发明基于过去能力大数据和深度学习神经网络，通过过去不同类型的云任务调度到不同云资源上时对云资源的占用情况这一客观事实来进行预测，更加准确，调度效率更高。本发明可广泛应用于云计算领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 深度 学习 神经网络 计算 调度 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.基于大数据和深度学习神经网络的云计算调度方法，其特征在于：包括以下步骤：获取需调度的云任务类型T、需调度的T类型云任务的数量M以及拟调度到的云资源候选类型；从过去能力大数据库中检索出所有从类型T的云任务调度到候选类型的云资源上的所有过去调度记录，所述过去能力大数据库存储有过去每次调度中不同类型的云任务调度到不同类型的云资源上时云任务的类型、T类型云任务的数量、云资源候选类型及候选类型云资源的占用数量；根据检索出的所有过去调度记录，采用深度学习神经网络预测调度数量M的T类型云任务到候选类型的云资源时会占用候选类型云资源的数量；根据预测的结果完成云计算调度。
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