一种基面向多可用区存储的资源调度方法及系统和存储介质

本申请涉及云桌面领域，尤其涉及面向多可用区存储的资源调度方法及存储介质。

云桌面是一种云端提供计算和存储能力的远程桌面服务，平台底层无缝对接多家公有云厂商，如华为云、腾讯云等，不同公有云覆盖的地域和可用区不同，云运营商通过云上多可用区统一部署，在特定区域、特定可用区创建资源，随需扩展，以满足用户跨可用区构建高可用性系统的需求。

目前，随着上云业务规模以及应用场景的不断增加，带动更多云服务资源的消耗；通常，云运营商通过跨云跨多可用区资源部署，来满足多样化用户需求。

然而上述技术至少存在如下技术问题：

由于云厂商的差异性，不同云厂商的多可用区管理、调度方法不同，每个云厂商采用独立的可用区资源管理系统，在跨可用区资源部署时，难以对资源效率进行精准分析判断和灵活调度，造成资源利用率低下。

本申请的目的是提供面向多可用区存储的资源调度方法及存储介质，用以解决现有技术中面跨可用区资源部署时，难以对资源效率进行精准分析判断和灵活调度，造成资源利用率低下的技术问题。

鉴于上述问题，本申请实施例提供了面向多可用区存储的资源调度方法及系统及存储介质。

第一方面，本申请提供了面向多可用区存储的资源调度方法，所述方法应用于云桌面系统；

获取用户需求；

将所述用户需求分成1-N个阶段任务，N为自然数；

根据第1个阶段任务申请资源，同时为第2个阶段任务预约资源；

判断第1个阶段任务所需资源数量；

比较所述申请资源与第1个阶段任务所需资源，根据比较结果进行资源调度；若所述申请资源＜第1个阶段任务所需资源，直接将所述申请资源调度匹配给第1个阶段任务；若所述申请资源＞第1个阶段任务所需资源，评估所述申请资源中各资源的难易程度，筛选最优资源匹配，其余资源释放；

循环上述步骤，直至完成第N个阶段任务的资源匹配。

进一步的，所述评估所述申请资源中各资源的难易程度包括资源成本、资源所在可用区授权难易、是否可释放。

进一步的，构建云代理中台，在各个云运营商的多可用区入口分布智能云代理；

所述云代理中台完成所述比较所述申请资源与第1个阶段任务所需资源，根据比较结果进行资源调度的操作。

进一步的，所述云代理中台还进行任务评估；

由所述多可用区入口分布智能云代理实时采集资源信息，获得就近的空闲资源信息，包括资源类型、资源数量和资源位置。

第二方面，本申请还提供面向多可用区存储的资源调度系统，所述系统应用于云桌面系统；包括：

第一获取模块，所述第一获取模块用于获取用户需求；

第一拆分模块，所述第一拆分模块用于将所述用户需求分成1-N个阶段任务，N为自然数；

第一资源申请模块，所述第一资源申请模块用于根据第1个阶段任务申请资源，同时为第2个阶段任务预约资源；

第一判断模块，所述第一判断模块用于判断第1个阶段任务所需资源数量；

第一处理模块，所述第一处理模块用于比较所述申请资源与第1个阶段任务所需资源，根据比较结果进行资源调度；若所述申请资源＜第1个阶段任务所需资源，直接将所述申请资源调度匹配给第1个阶段任务；若所述申请资源＞第1个阶段任务所需资源，评估所述申请资源中各资源的难易程度，筛选最优资源匹配，其余资源释放；

第一循环模块，所述第一循环模块用于循环上述步骤，直至完成第N个阶段任务的资源匹配。

第三方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一项所述的方法。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：通过分布式技术和人工智能技术，以实现流畅的动态资源调度，提高资源使用率，降低成本。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例的流程示意图。

图2为本申请的异构调度平台的示意图。

图3为本申请的云代理中台的示意图。

本申请实施例通过提供一种面向多可用区存储的资源调度方法及系统，解决了现有技术中面跨可用区资源部署时，难以对资源效率进行精准分析判断和灵活调度，造成资源利用率低下的技术问题。

下面，将参考附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部。

实施例一

本申请实施例提供了面向多可用区存储的资源调度方法，所述方法应用于云桌面系统。

如图1所示，所述方法包括：

S100，获取用户需求；

S200，将所述用户需求分成1-N个阶段任务，N为自然数；在拆分任务的时候，本申请实施例采用人工智能的方式，先设置好任务拆分神经网络模型，然后用大量的人工标记过的拆分后的任务对该模型进行训练。经过大量训练后，该模型的拆分的准确度和效率都会大幅度提升。同时，本步骤的模型还由后续的步骤的结果来进行迭代，使得本步骤的任务拆分更加符合精准资源调度目的。

S300，根据第1个阶段任务申请资源，同时为第2个阶段任务预约资源；采用申请并为下一个任务预约资源的方式，可以使得预约的资源先处于热等待状态，这样就能提高资源的利用率。

S400，判断第1个阶段任务所需资源数量；

S500，比较所述申请资源与第1个阶段任务所需资源，根据比较结果进行资源调度；

具体来说，如图2所示，本步骤的实现是构建了包含云代理中台的异构调度平台，可实现同一云运营商不同多可用区以及跨云跨多可用区之间的资源调度。异构调度平台包括多个可用云(云1——云n)，以及在各个云运营商的多可用区入口分布智能云代理的云代理中台，由此实现跨云跨多可用区的统一调度管理和评估。

如图3所示，云代理中台根据多个可用云的资源数据和获取的任务数据两个输入条件，筛选匹配的资源和任务。

所述云代理中台完成所述比较所述申请资源与第1个阶段任务所需资源，根据比较结果进行资源调度的操作。

所述云代理中台还进行任务评估；由所述多可用区入口分布智能云代理实时采集资源信息，获得就近的空闲资源信息，包括资源类型、资源数量和资源位置。

若所述申请资源＜第1个阶段任务所需资源，说明没有资源浪费，直接将所述申请资源调度匹配给第1个阶段任务；比如申请了3个资源，需要的资源是4个，那先把申请的3个资源匹配给对应的任务，那还需要的就是1个资源，再去最合适的1个资源即可。

若所述申请资源＞第1个阶段任务所需资源，评估所述申请资源中各资源的难易程度，筛选最优资源匹配，其余资源释放；所述评估所述申请资源中各资源的难易程度包括资源成本、资源所在可用区授权难易、是否可释放。比如申请了5个资源，需要的资源是3个，就表明有资源浪费的可能，分析这5个资源的成本、可用区授权的难易程度以及是否可以释放，选择最合适的3个资源进行调度匹配。

S600，循环上述步骤，直至完成第N个阶段任务的资源匹配。

本申请实施例采用将任务分阶段，为本阶段申请资源同时预约下阶段的资源的方式，使得申请和预约的资源处于热等待状态，可以提高资源的利用效率，采用云代理的方式，通过智能采集和分布评估，从而实现精准匹配，提高了资源的使用率。

实施例二

本实施例为面向多可用区存储的资源调度系统，所述系统应用于云桌面系统；

第一获取模块，所述第一获取模块用于获取用户需求；

第一拆分模块，所述第一拆分模块用于将所述用户需求分成1-N个阶段任务，N为自然数；

第一资源申请模块，所述第一资源申请模块用于根据第1个阶段任务申请资源，同时为第2个阶段任务预约资源；

第一判断模块，所述第一判断模块用于判断第1个阶段任务所需资源数量；

第一处理模块，所述第一处理模块用于比较所述申请资源与第1个阶段任务所需资源，根据比较结果进行资源调度；若所述申请资源＜第1个阶段任务所需资源，直接将所述申请资源调度匹配给第1个阶段任务；若所述申请资源＞第1个阶段任务所需资源，评估所述申请资源中各资源的难易程度，筛选最优资源匹配，其余资源释放；

第一循环模块，所述第一循环模块用于循环上述步骤，直至完成第N个阶段任务的资源匹配。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。