本發(fā)明涉及云計算，特別是涉及一種云計算平臺的管理方法、一種云計算平臺的管理系統(tǒng)以及一種電子設(shè)備和一種計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在云計算平臺的管理方案中，計算資源的管理是一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的計算資源分配模式通常面臨著資源固定分配的問題，即在這種模式下，計算資源(如中央處理器、內(nèi)存、存儲等)在分配給用戶后通常是固定的，用戶只能在事先分配的資源范圍內(nèi)進(jìn)行計算和存儲操作。這種固定資源分配方式具有一定的局限性，特別是在計算任務(wù)波動較大的應(yīng)用場景中，用戶可能會遇到以下幾個問題：

2、1.資源利用率低下：當(dāng)用戶的計算需求低于分配的資源時，固定分配的資源就會閑置，導(dǎo)致計算資源的利用率下降。對于云計算平臺來說，這意味著資源浪費，也會增加運營成本。

3、2.資源不足：在計算需求突然增加時，用戶可能會發(fā)現(xiàn)分配的固定資源不足以應(yīng)對當(dāng)前的任務(wù)量。這種情況下，用戶只能通過請求額外的資源或重新分配資源來解決問題，但這通常需要較長的時間，影響業(yè)務(wù)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。

4、3.靈活性差：傳統(tǒng)的固定資源分配模式缺乏靈活性，無法動態(tài)調(diào)整資源以適應(yīng)用戶需求的變化。這對于某些對計算資源需求波動較大的應(yīng)用場景(如數(shù)據(jù)分析、流媒體處理等)尤其不利。

5、總之，計算資源的固定分配問題是傳統(tǒng)云計算平臺管理方案中的一大挑戰(zhàn)，而現(xiàn)代化的管理方案則致力于通過靈活的資源分配方式來克服這些問題，提供更加高效和可擴展的計算資源管理服務(wù)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于上述問題，提出了本發(fā)明實施例以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種云計算平臺的管理方法、一種云計算平臺的管理系統(tǒng)以及一種電子設(shè)備和一種計算機可讀存儲介質(zhì)。

2、為了解決上述問題，本發(fā)明實施例公開了一種云計算平臺的管理方法，應(yīng)用于服務(wù)器，所述方法包括：獲取云計算平臺的計算資源期望數(shù)據(jù)，所述計算資源期望數(shù)據(jù)表示所述云計算平臺為完成計算任務(wù)所需要使用的第一資源數(shù)據(jù)；根據(jù)所述計算資源期望數(shù)據(jù)從算力服務(wù)器集群中篩選出至少一個目標(biāo)算力服務(wù)器；將所述目標(biāo)算力服務(wù)器接入所述云計算平臺，以使所述云計算平臺利用所述目標(biāo)算力服務(wù)器執(zhí)行所述計算任務(wù)。

3、可選地，所述獲取云計算平臺的計算資源期望數(shù)據(jù)，包括：從所述云計算平臺獲取來源于所述計算任務(wù)對應(yīng)的客戶端的所述計算資源期望數(shù)據(jù)。

4、可選地，所述根據(jù)所述計算資源期望數(shù)據(jù)從算力服務(wù)器集群中篩選出至少一個目標(biāo)算力服務(wù)器，包括：對所述計算資源期望數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得到所述第一資源數(shù)據(jù)；讀取所述算力服務(wù)器集群中每個算力服務(wù)器的第一配置信息和能效值；依據(jù)所述第一資源數(shù)據(jù)、所述第一配置信息和所述能效值，從所述算力服務(wù)器集群中篩選出所述目標(biāo)算力服務(wù)器。

5、可選地，所述依據(jù)所述第一資源數(shù)據(jù)、所述第一配置信息和所述能效值，從所述算力服務(wù)器集群中篩選出所述目標(biāo)算力服務(wù)器，包括：從所述算力服務(wù)器集群中檢測出所述第一配置信息符合所述第一資源數(shù)據(jù)的多個候選算力服務(wù)器；根據(jù)所述能效值對多個所述候選算力服務(wù)器進(jìn)行降序排列；在降序排列的多個所述候選算力服務(wù)器中，選擇所述能效值最高的所述候選算力服務(wù)器作為所述目標(biāo)算力服務(wù)器。

6、可選地，在所述將所述目標(biāo)算力服務(wù)器接入所述云計算平臺，以使所述云計算平臺利用所述目標(biāo)算力服務(wù)器執(zhí)行所述計算任務(wù)之后，所述方法還包括：從所述云計算平臺獲取計算任務(wù)完成通知信息；從所述任務(wù)完成通知信息中讀取出所述目標(biāo)算力服務(wù)器的服務(wù)器標(biāo)識信息；按照所述服務(wù)器標(biāo)識信息將所述目標(biāo)算力服務(wù)器從所述云計算平臺移除。

7、可選地，在所述將所述目標(biāo)算力服務(wù)器接入所述云計算平臺，以使所述云計算平臺利用所述目標(biāo)算力服務(wù)器執(zhí)行所述計算任務(wù)之后，所述方法還包括：獲取所述計算任務(wù)的結(jié)果信息；從所述結(jié)果信息中讀取出存儲需求信息；按照所述存儲需求信息篩選出目標(biāo)存儲服務(wù)器；將所述目標(biāo)存儲服務(wù)器接入所述云計算平臺，以使所述云計算平臺將所述計算任務(wù)的任務(wù)結(jié)果存儲至所述目標(biāo)存儲服務(wù)器。

8、可選地，所述第一資源數(shù)據(jù)，包括：中央處理器資源數(shù)據(jù)、圖形處理器資源數(shù)據(jù)、內(nèi)存資源數(shù)據(jù)、硬盤資源數(shù)據(jù)。

9、本發(fā)明實施例還公開了一種云計算平臺的管理系統(tǒng)，應(yīng)用于服務(wù)器，所述系統(tǒng)包括：資源數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取云計算平臺的計算資源期望數(shù)據(jù)，所述計算資源期望數(shù)據(jù)表示所述云計算平臺為完成計算任務(wù)所需要使用的第一資源數(shù)據(jù)；算力服務(wù)器篩選模塊，用于根據(jù)所述計算資源期望數(shù)據(jù)從算力服務(wù)器集群中篩選出至少一個目標(biāo)算力服務(wù)器；算力服務(wù)器接入模塊，用于將所述目標(biāo)算力服務(wù)器接入所述云計算平臺，以使所述云計算平臺利用所述目標(biāo)算力服務(wù)器執(zhí)行所述計算任務(wù)。

10、可選地，所述資源數(shù)據(jù)獲取模塊，用于從所述云計算平臺獲取來源于所述計算任務(wù)對應(yīng)的客戶端的所述計算資源期望數(shù)據(jù)。

11、可選地，所述算力服務(wù)器篩選模塊，包括：資源數(shù)據(jù)分析模塊，用于對所述計算資源期望數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得到所述第一資源數(shù)據(jù)；配置能效讀取模塊，用于讀取所述算力服務(wù)器集群中每個算力服務(wù)器的第一配置信息和能效值；目標(biāo)服務(wù)器確定模塊，用于依據(jù)所述第一資源數(shù)據(jù)、所述第一配置信息和所述能效值，從所述算力服務(wù)器集群中篩選出所述目標(biāo)算力服務(wù)器。

12、可選地，所述目標(biāo)服務(wù)器確定模塊，包括：候選服務(wù)器檢測模塊，用于從所述算力服務(wù)器集群中檢測出所述第一配置信息符合所述第一資源數(shù)據(jù)的多個候選算力服務(wù)器；候選服務(wù)器排序模塊，用于根據(jù)所述能效值對多個所述候選算力服務(wù)器進(jìn)行降序排列；目標(biāo)服務(wù)器選擇模塊，用于在降序排列的多個所述候選算力服務(wù)器中，選擇所述能效值最高的所述候選算力服務(wù)器作為所述目標(biāo)算力服務(wù)器。

13、可選地，所述系統(tǒng)還包括：完成通知獲取模塊，用于在所述算力服務(wù)器接入模塊將所述目標(biāo)算力服務(wù)器接入所述云計算平臺，以使所述云計算平臺利用所述目標(biāo)算力服務(wù)器執(zhí)行所述計算任務(wù)之后，從所述云計算平臺獲取計算任務(wù)完成通知信息；服務(wù)器標(biāo)識讀取模塊，用于從所述任務(wù)完成通知信息中讀取出所述目標(biāo)算力服務(wù)器的服務(wù)器標(biāo)識信息；目標(biāo)服務(wù)器移除模塊，用于按照所述服務(wù)器標(biāo)識信息將所述目標(biāo)算力服務(wù)器從所述云計算平臺移除。

14、可選地，所述系統(tǒng)還包括：結(jié)果信息獲取模塊，用于在所述算力服務(wù)器接入模塊將所述目標(biāo)算力服務(wù)器接入所述云計算平臺，以使所述云計算平臺利用所述目標(biāo)算力服務(wù)器執(zhí)行所述計算任務(wù)之后，獲取所述計算任務(wù)的結(jié)果信息；存儲需求讀取模塊，用于從所述結(jié)果信息中讀取出存儲需求信息；存儲服務(wù)器篩選模塊，用于按照所述存儲需求信息篩選出目標(biāo)存儲服務(wù)器；存儲服務(wù)器接入模塊，用于將所述目標(biāo)存儲服務(wù)器接入所述云計算平臺，以使所述云計算平臺將所述計算任務(wù)的任務(wù)結(jié)果存儲至所述目標(biāo)存儲服務(wù)器。

15、可選地，所述第一資源數(shù)據(jù)，包括：中央處理器資源數(shù)據(jù)、圖形處理器資源數(shù)據(jù)、內(nèi)存資源數(shù)據(jù)、硬盤資源數(shù)據(jù)。

16、本發(fā)明實施例還公開了一種電子設(shè)備，包括：一個或多個處理器；和其上存儲有指令的一個或多個機器可讀介質(zhì)，當(dāng)由所述一個或多個處理器執(zhí)行時，使得所述電子設(shè)備執(zhí)行如上所述的云計算平臺的管理方法。

17、本發(fā)明實施例還公開了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其存儲的計算機程序使得處理器執(zhí)行如上所述的云計算平臺的管理方法。

18、本發(fā)明實施例包括以下優(yōu)點：

19、本發(fā)明實施例提供的云計算平臺的管理方案，應(yīng)用于服務(wù)器。該服務(wù)器獲取云計算平臺的計算資源期望數(shù)據(jù)，該計算資源期望數(shù)據(jù)表示云計算平臺為完成計算任務(wù)所需要使用的第一資源數(shù)據(jù)。然后，根據(jù)計算資源期望數(shù)據(jù)從算力服務(wù)器集群中篩選出至少一個目標(biāo)算力服務(wù)器。進(jìn)而，將目標(biāo)算力服務(wù)器接入云計算平臺，以使云計算平臺利用目標(biāo)算力服務(wù)器執(zhí)行計算任務(wù)。

20、本發(fā)明實施例通過獲取計算資源期望數(shù)據(jù)并根據(jù)該數(shù)據(jù)篩選目標(biāo)算力服務(wù)器的方式，云計算平臺能夠動態(tài)分配和調(diào)整計算資源。這種方式有效地避免了資源的閑置情況，提高了資源的利用率，降低了由于資源閑置而導(dǎo)致的浪費。這對于云計算平臺來說，不僅優(yōu)化了資源管理，還減少了運營成本。傳統(tǒng)的固定分配模式在計算需求突然增加時，容易導(dǎo)致資源不足，而本發(fā)明實施例通過動態(tài)篩選并接入目標(biāo)算力服務(wù)器的方式，可以快速響應(yīng)計算資源需求的變化。這意味著，當(dāng)計算任務(wù)量突然增加時，能夠及時擴展計算能力，確保業(yè)務(wù)的連續(xù)性和穩(wěn)定性，避免了由于資源不足而導(dǎo)致的服務(wù)中斷或性能下降。摒棄了傳統(tǒng)的固定資源分配方式，采用了基于需求的動態(tài)資源分配方式。允許云計算平臺根據(jù)實際的計算任務(wù)需求靈活調(diào)整資源配置，能夠更好地適應(yīng)計算任務(wù)的波動。這對于資源需求不穩(wěn)定的應(yīng)用場景(如數(shù)據(jù)分析、流媒體處理等)尤為重要，極大地提升了云計算平臺的靈活性。通過服務(wù)器動態(tài)篩選和接入目標(biāo)算力服務(wù)器的方式，云計算平臺能夠隨著用戶需求的增長不斷擴展計算資源，而不需要頻繁地進(jìn)行資源重分配或遷移。這種擴展性不僅減少了管理復(fù)雜性，還保證了服務(wù)的持續(xù)可用性和高性能，滿足了用戶對計算資源日益增長的需求。

21、總而言之，相對于傳統(tǒng)的固定資源分配模式，本發(fā)明實施例通過靈活的資源分配和動態(tài)調(diào)整機制，解決了資源利用率低下、資源不足、靈活性差等問題，顯著提升了云計算平臺的資源管理效率和整體性能。