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  • 一种云计算调度方法和系统与流程

    文档序号:29435047发布日期:2022-03-29 11:19来源:国知局
    一种云计算调度方法和系统与流程

    本发明涉及资源统筹技术领域,具体是一种云计算调度方法和系统。

    背景技术

    在现在的生活中,我们经常会听到,大数据、云计算等名词,这些计算机领域的术语都已经传播到了大众社会中,足以证明这两项技术的火爆程度,也从侧面证明了这两项技术的前景,其中,大数据易于理解,就是随着存储技术的提高,人们产生的数据都会被存储起来,从而产生极其庞大复杂的数据,而对于云计算,大部分人想要理解起来有点困难。

    云计算的解释有很多,有一种通俗的解释便是,用户终端可以借助网络去获取其它设备的运算资源,从而获取更强的计算能力,至于借助网络获取其它设备运算资源的过程,通常会有一个提供方来提供这项服务,但是现有的云计算提供方,对于资源调度的调度方案往往不是很完善,这也是本发明技术方案想要解决的技术问题。



    技术实现要素:

    本发明的目的在于提供一种云计算调度方法和系统,以解决上述背景技术中提出的问题。

    为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:

    一种云计算调度方法,所述方法包括:

    接收用户发送的含有计算任务的计算请求,获取用户的位置数据,根据所述位置数据确定服务云台;

    建立服务云台与用户的连接通道,基于所述连接通道实时获取用户的上传数据,截取预设时间范围内的数据包,根据所述数据包确定计算任务的任务类型;

    获取用户的设备权限,根据所述设备权限获取用户的计算协议,根据所述计算协议和所述任务类型确定计算资源;

    实时监测所述服务云台的占用率,当所述占用率达到预设的占用阈值时,建立所述服务云台与预设的辅助平台的连接通道。

    作为本发明进一步的方案:所述获取用户的位置数据的步骤包括:

    向定位服务器发送第一短信数据,所述第一短信数据包括定位请求;

    接收第二短信数据并解析,所述第二短信数据由所述定位服务器根据卫星捕获辅助数据生成;

    基于解析后的第二短信数据生成伪距测量数据,将所述伪距测量数据转换为第三短信数据,并将所述第三短信数据向定位服务器发送;

    接收第四短信数据,所述第四短信数据由所述定位服务器根据终端的位置信息生成,所述第四短信数据包括位置名称。

    作为本发明进一步的方案:所述截取预设时间范围内的数据包,根据所述数据包确定计算任务的任务类型的步骤包括:

    实时监测传输过程的网络传输速度,得到含有时间项和速度项的传输表;

    截取预设时间范围内的数据包,记录所述数据包的上传时间和传输时间,根据所述上传时间对所述数据包进行分类,得到数据包组;其中,所述数据包组的索引项为所述上传时间,所述数据包中包括传输时间;

    根据所述上传时间在所述传输表中读取网络传输速度,根据所述传输时间和所述网络传输速度计算不同数据包组中不同数据包的数据量,得到含有上传时间项和数据量项的数据表;

    根据所述数据表确定计算任务的任务类型。

    作为本发明进一步的方案:所述根据所述数据表确定计算任务的任务类型的步骤包括:

    以所述上传时间为自变量,所述数据量为因变量确定坐标,拟合所述坐标生成波动曲线;

    根据预设的色值将所述波动曲线插入预设的背景图像,得到波动图像;

    对所述波动图像进行轮廓识别,根据所述轮廓识别结果确定并标记图像拐点;

    根据所述图像拐点确定特征点阵,根据所述特征点阵遍历预设的参考数据库,确定计算任务的任务类型。

    作为本发明进一步的方案:所述对所述波动图像进行轮廓识别,根据所述轮廓识别结果确定并标记图像拐点的步骤包括:

    根据预设的色值标记所述波动图像中的像素点,得到曲线轮廓;

    根据预设的识别方向依次遍历所述曲线轮廓中的像素点;

    以所述曲线轮廓中的像素点为圆心,在预设的识别范围内截取曲线轮廓,并标记截取点;

    根据所述截取点生成拟合圆,计算所述拟合圆与所述曲线轮廓的重合度,当所述重合度大于预设的重合阈值时,获取拟合圆的半径;

    当所述重合度小于预设的重合阈值或所述拟合圆的半径小于预设的半径阈值时,将所述像素点标记为图像拐点。

    作为本发明进一步的方案:所述根据所述图像拐点确定特征点阵的步骤包括:

    读取所述图像拐点的坐标,根据横坐标对所述坐标进行排序;

    根据预设的截取步长筛选排序后的坐标,得到特征点阵。

    作为本发明进一步的方案:所述方法还包括:

    当接收到用户发送的计算请求时,生成访问报表,所述访问报表包括位置名称项与访问次数项;

    基于所述位置名称遍历访问报表,当所述访问报表中包含所述位置名称时,读取与所述位置名称对应的访问次数;

    当所述访问报表中不包含所述位置名称时,将所述位置名称插入所述访问报表,并将对应的访问次数赋值为一;

    根据所述位置名称对应的访问次数确定风险级别,根据所述风险级别读取预设的验证方案。

    本发明技术方案还提供了一种云计算调度系统,所述系统包括:

    服务云台确定模块,用于接收用户发送的含有计算任务的计算请求,获取用户的位置数据,根据所述位置数据确定服务云台;

    任务识别模块,用于建立服务云台与用户的连接通道,基于所述连接通道实时获取用户的上传数据,截取预设时间范围内的数据包,根据所述数据包确定计算任务的任务类型;

    资源分配模块,用于获取用户的设备权限,根据所述设备权限获取用户的计算协议,根据所述计算协议和所述任务类型确定计算资源;

    辅助运算模块,用于实时监测所述服务云台的占用率,当所述占用率达到预设的占用阈值时,建立所述服务云台与预设的辅助平台的连接通道。

    作为本发明进一步的方案:所述任务识别模块包括:

    传输表生成单元,用于实时监测传输过程的网络传输速度,得到含有时间项和速度项的传输表;

    数据包组生成单元,用于截取预设时间范围内的数据包,记录所述数据包的上传时间和传输时间,根据所述上传时间对所述数据包进行分类,得到数据包组;其中,所述数据包组的索引项为所述上传时间,所述数据包中包括传输时间;

    数据表生成单元,用于根据所述上传时间在所述传输表中读取网络传输速度,根据所述传输时间和所述网络传输速度计算不同数据包组中不同数据包的数据量,得到含有上传时间项和数据量项的数据表;

    处理执行单元,用于根据所述数据表确定计算任务的任务类型。

    作为本发明进一步的方案:所述处理执行单元包括:

    拟合子单元,用于以所述上传时间为自变量,所述数据量为因变量确定坐标,拟合所述坐标生成波动曲线;

    图像生成子单元,用于根据预设的色值将所述波动曲线插入预设的背景图像,得到波动图像;

    拐点标记子单元,用于对所述波动图像进行轮廓识别,根据所述轮廓识别结果确定并标记图像拐点;

    遍历识别子单元,用根据所述图像拐点确定特征点阵,根据所述特征点阵遍历预设的参考数据库,确定计算任务的任务类型。

    与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明通过对传输数据进行检测,确定任务类型,根据所述任务类型和用户与系统的计算协议确定资源调度方式,调度方案完善,极大地提高了云计算服务过程的条理性。

    附图说明

    为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,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本发明的一些实施例。

    图1示出了云计算调度方法的流程框图。

    图2示出了云计算调度方法的第一子流程框图。

    图3示出了云计算调度方法的第二子流程框图。

    图4示出了云计算调度方法的第三子流程框图。

    图5示出了云计算调度系统的组成结构框图。

    图6示出了云计算调度系统中任务识别模块的组成结构框图。

    图7示出了任务识别模块中处理执行单元的组成结构框图。

    具体实施方式

    为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。

    实施例1

    图1示出了云计算调度方法的流程框图,本发明实施例中,一种云计算调度方法,所述方法包括步骤S100至步骤S400:

    步骤S100:接收用户发送的含有计算任务的计算请求,获取用户的位置数据,根据所述位置数据确定服务云台;

    步骤S100的目的是根据用户位置选择最适合的服务云台,在云计算过程中,计算端与用户端往往都会存在空间上的分离,这就涉及到网络传输过程,虽然现在的网络传输速度很快,空间因素可以忽略不计,但是当数据量到达一定程度时,空间因素就会被放大,传输时间是一方面,传输过程中的干扰也是一方面。

    步骤S200:建立服务云台与用户的连接通道,基于所述连接通道实时获取用户的上传数据,截取预设时间范围内的数据包,根据所述数据包确定计算任务的任务类型;

    步骤S200的功能是本发明技术方案的核心功能,其目的是对用户的上传数据进行识别,当然,这一识别过程可以在上传数据中增设标号,然后服务云台根据这一标号确定上传数据的任务类型。这一过程中当然是比较便捷的,而且标号往往就是和用户信息相关的数据,但是,这种方式适合的是打包好的数据,而本发明技术方案是云计算领域,往往是任务持续上传,后台持续运算,然后数据交互过程不停顿,这是一个实时的过程,并不是用户上传一个任务,两天后获取打包好的结果这类的“合同式”交互过程。因此,上述看似简单的“标号”方式,它的标号位置其实很复杂,此外,接收标号和标号识别的过程一定是一个独立的进程,举例来说,先进行标号的识别,再进行任务的计算,这是在后台中是分开进行的,结合在一起会影响标号识别的准确度。

    步骤S300:获取用户的设备权限,根据所述设备权限获取用户的计算协议,根据所述计算协议和所述任务类型确定计算资源;

    步骤S300是具体的调度步骤,对于计算协议,举例来说,对于Vip用户和普通用户肯定是有些区别的,至于这一部分需要设备权限的原因是,需要根据设备权限读取用户信息,进而根据所述用户信息确定计算协议。

    步骤S400:实时监测所述服务云台的占用率,当所述占用率达到预设的占用阈值时,建立所述服务云台与预设的辅助平台的连接通道。

    步骤S400是辅助步骤,其目的是尽量的满足客户的计算要求,因此,会设有一些辅助平台,这些辅助平台会在服务平台压力较大的情况下投入使用。

    作为本发明技术方案的一个优选实施例,所述获取用户的位置数据的步骤包括:

    向定位服务器发送第一短信数据,所述第一短信数据包括定位请求;

    接收第二短信数据并解析,所述第二短信数据由所述定位服务器根据卫星捕获辅助数据生成;

    基于解析后的第二短信数据生成伪距测量数据,将所述伪距测量数据转换为第三短信数据,并将所述第三短信数据向定位服务器发送;

    接收第四短信数据,所述第四短信数据由所述定位服务器根据终端的位置信息生成,所述第四短信数据包括位置名称。

    通过短信的方式进行定位请求,这种信号传输方式更加稳定,比无线网络传输信号更加稳定;所述第一短信数据包括定位请求,所述第一短信数据的目的就是发送请求,当然,可以辅助有其它信息,比如用户身份信息等,这些不做细述,只需达成发送请求的目的即可。

    在定位服务器接收到第一短信数据后,向终端发送第二短信数据,所述第二短信数据由所述定位服务器根据卫星捕获辅助数据生成,这一步既是定位服务器发出的反馈信号,同时也是一种请求信号,定位服务器向终端发送请求,请求内容是获取伪距测量数据,使得定位过程更加准确,此步骤是定位服务中常见的步骤;最终,终端接收到第二短信数据,并对第二短信数据进行解析,即,对定位服务器发出的请求进行解析,确认定位服从器所需数据。

    解析第二短信数据,获取定位服务器所需要的各项数据,然后基于这些数据生成伪距测量数据,这一过程属于常规的定位服务过程,步骤S23实际上是信号采集过程,采集定位服务器做出准确定位所需要的数据。

    定位服务器接收到第三短信数据,然后基于第三短信数据生成第四短信数据,并向终端设备发送;所述第四短信数据由所述定位服务器根据终端的位置信息生成,所述第四短信数据包括位置名称,位置名称是必要的数据,其它数据则不是本发明不可或缺的数据。

    图2示出了云计算调度方法的第一子流程框图,所述截取预设时间范围内的数据包,根据所述数据包确定计算任务的任务类型的步骤包括步骤S201至步骤S204:

    步骤S201:实时监测传输过程的网络传输速度,得到含有时间项和速度项的传输表;

    步骤S202:截取预设时间范围内的数据包,记录所述数据包的上传时间和传输时间,根据所述上传时间对所述数据包进行分类,得到数据包组;其中,所述数据包组的索引项为所述上传时间,所述数据包中包括传输时间;

    步骤S203:根据所述上传时间在所述传输表中读取网络传输速度,根据所述传输时间和所述网络传输速度计算不同数据包组中不同数据包的数据量,得到含有上传时间项和数据量项的数据表;

    步骤S204:根据所述数据表确定计算任务的任务类型。

    步骤S201至步骤S204对任务类型的确定过程进行了具体的细化,数据在传输过程中,都是以数据包的形式进行传输的,这些数据包也都比较小,它们的传输顺序很有可能是随机的,对于数据包的数据量的计算过程,是通过网络传输速度和传输时间进行计算的,网络传输速度与时间又是相关的,因此,将不同时间上传的数据包进行分类,然后读取相应的网络传输速度,即可计算该上传时间的数据量。

    值得一提的是,所述上传时间是预设的离散式数据,比如,可以是7:00、7:05、7:10这类上传时间,也可以是7:00、7:01、7:02这类上传时间,可以想到,时间间隔越短,数据表元素越多,也越精确。

    图3示出了云计算调度方法的第二子流程框图,所述根据所述数据表确定计算任务的任务类型的步骤包括步骤S2041至步骤S2044:

    步骤S2041:以所述上传时间为自变量,所述数据量为因变量确定坐标,拟合所述坐标生成波动曲线;

    步骤S2042:根据预设的色值将所述波动曲线插入预设的背景图像,得到波动图像;

    步骤S2043:对所述波动图像进行轮廓识别,根据所述轮廓识别结果确定并标记图像拐点;

    步骤S2044:根据所述图像拐点确定特征点阵,根据所述特征点阵遍历预设的参考数据库,确定计算任务的任务类型。

    步骤S2041至步骤S2044对根据所述数据表确定计算任务的任务类型的过程进行了进一步的描述,其原理是将表格转换为可视化数据,通过图像处理技术确定信息点,然后将这些信息点与参考的信息点进行比对,从而确定任务类型。每种任务类型生成的波动图像是不同的,波动图像就代表着任务类型的特征。

    图4示出了云计算调度方法的第三子流程框图,所述对所述波动图像进行轮廓识别,根据所述轮廓识别结果确定并标记图像拐点的步骤包括步骤S20431至步骤S20435:

    步骤S20431:根据预设的色值标记所述波动图像中的像素点,得到曲线轮廓;

    步骤S20432:根据预设的识别方向依次遍历所述曲线轮廓中的像素点;

    步骤S20433:以所述曲线轮廓中的像素点为圆心,在预设的识别范围内截取曲线轮廓,并标记截取点;

    步骤S20434:根据所述截取点生成拟合圆,计算所述拟合圆与所述曲线轮廓的重合度,当所述重合度大于预设的重合阈值时,获取拟合圆的半径;

    步骤S20435:当所述重合度小于预设的重合阈值或所述拟合圆的半径小于预设的半径阈值时,将所述像素点标记为图像拐点。

    上述内容提供了一种具体的拐点识别技术方案,其原理是,先以像素点为中心,截取曲线轮廓的一段,截取点有两个,加上圆心,可以确定一个圆,截取点与圆心都是拟合圆上的点,如果拟合圆与截取到的曲线轮廓之间的重合度较高,就说明那一段没有拐点,如果重合度较低,或者拟合圆比较小,就说明该段存在拐点。

    值得一提的是,重合度的计算过程,可以以横坐标为基,依次计算拟合圆和曲线轮廓之间的差值,根据所述差值确定重合度。

    具体的,所述根据所述图像拐点确定特征点阵的步骤包括:

    读取所述图像拐点的坐标,根据横坐标对所述坐标进行排序;

    根据预设的截取步长筛选排序后的坐标,得到特征点阵。

    图像拐点的坐标经过筛选,就是坐标组,也就是上述特征点阵。

    作为本发明技术方案的一个优选实施例,所述方法还包括:

    当接收到用户发送的计算请求时,生成访问报表,所述访问报表包括位置名称项与访问次数项;

    基于所述位置名称遍历访问报表,当所述访问报表中包含所述位置名称时,读取与所述位置名称对应的访问次数;

    当所述访问报表中不包含所述位置名称时,将所述位置名称插入所述访问报表,并将对应的访问次数赋值为一;

    根据所述位置名称对应的访问次数确定风险级别,根据所述风险级别读取预设的验证方案。

    上述内容是对于用户的一个验证,具体的,根据用户的访问位置,如果用户在同一位置多次访问,那么该位置就是安全位置,如果位置出现了变动,那么很有可能就是用户账户丢失,因此,需要进一步的进行验证。所述验证方案可以是人脸识别或其它验证方式。

    实施例2

    图5示出了云计算调度系统的组成结构框图,本发明实施例中,一种云计算调度系统,所述系统10包括:

    服务云台确定模块11,用于接收用户发送的含有计算任务的计算请求,获取用户的位置数据,根据所述位置数据确定服务云台;

    任务识别模块12,用于建立服务云台与用户的连接通道,基于所述连接通道实时获取用户的上传数据,截取预设时间范围内的数据包,根据所述数据包确定计算任务的任务类型;

    资源分配模块13,用于获取用户的设备权限,根据所述设备权限获取用户的计算协议,根据所述计算协议和所述任务类型确定计算资源;

    辅助运算模块14,用于实时监测所述服务云台的占用率,当所述占用率达到预设的占用阈值时,建立所述服务云台与预设的辅助平台的连接通道。

    图6示出了云计算调度系统中任务识别模块的组成结构框图,所述任务识别模块12包括:

    传输表生成单元121,用于实时监测传输过程的网络传输速度,得到含有时间项和速度项的传输表;

    数据包组生成单元122,用于截取预设时间范围内的数据包,记录所述数据包的上传时间和传输时间,根据所述上传时间对所述数据包进行分类,得到数据包组;其中,所述数据包组的索引项为所述上传时间,所述数据包中包括传输时间;

    数据表生成单元123,用于根据所述上传时间在所述传输表中读取网络传输速度,根据所述传输时间和所述网络传输速度计算不同数据包组中不同数据包的数据量,得到含有上传时间项和数据量项的数据表;

    处理执行单元124,用于根据所述数据表确定计算任务的任务类型。

    图7示出了任务识别模块中处理执行单元的组成结构框图,所述处理执行单元124包括:

    拟合子单元1241,用于以所述上传时间为自变量,所述数据量为因变量确定坐标,拟合所述坐标生成波动曲线;

    图像生成子单元1242,用于根据预设的色值将所述波动曲线插入预设的背景图像,得到波动图像;

    拐点标记子单元1243,用于对所述波动图像进行轮廓识别,根据所述轮廓识别结果确定并标记图像拐点;

    遍历识别子单元1244,用根据所述图像拐点确定特征点阵,根据所述特征点阵遍历预设的参考数据库,确定计算任务的任务类型。

    所述云计算调度方法所能实现的功能均由计算机设备完成,所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器,所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码,所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述云计算调度方法的功能。

    处理器从存储器中逐条取出指令、分析指令,然后根据指令要求完成相应操作,产生一系列控制命令,使计算机各部分自动、连续并协调动作,成为一个有机的整体,实现程序的输入、数据的输入以及运算并输出结果,这一过程中产生的算术运算或逻辑运算均由运算器完成;所述存储器包括只读存储器(Read-Only Memory,ROM),所述只读存储器用于存储计算机程序,所述存储器外部设有保护装置。

    示例性的,计算机程序可以被分割成一个或多个模块,一个或者多个模块被存储在存储器中,并由处理器执行,以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。

    本领域技术人员可以理解,上述服务设备的描述仅仅是示例,并不构成对终端设备的限定,可以包括比上述描述更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

    所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等,上述处理器是上述终端设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。

    上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块,上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现上述终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等)等;存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据(比如不同产品种类对应的产品信息采集模板、不同产品提供方需要发布的产品信息等)等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

    终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例系统中的全部或部分模块/单元,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,上述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个系统实施例的功能。其中,计算机程序包括计算机程序代码,计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括:能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

    需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

    以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

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