本發(fā)明涉及計算機
技術(shù)領(lǐng)域：
：，尤其涉及一種用于在云系統(tǒng)中進行資源調(diào)度的方法和裝置。
背景技術(shù)：
：：隨著信息技術(shù)的發(fā)展，云計算已經(jīng)滲透到不同計算領(lǐng)域的各個方面。由于存在數(shù)據(jù)本地共享和資源錯峰運行的需求，不同的計算框架越來越有統(tǒng)一到一個PaaS(PlatformasaService)平臺的趨勢?；诂F(xiàn)有技術(shù)的方案，云系統(tǒng)中的調(diào)度器在確定計算資源的優(yōu)先級時一般僅僅描述資源量的大小，而并未對于不同的機器計算能力和穩(wěn)定性進行描述，并且，基于現(xiàn)有技術(shù)的調(diào)度器一般僅支持一種調(diào)度算法，并基于該調(diào)度算法來進行資源分配。在將不同的計算框架進行混合部署(以下簡稱“混部”)的情況下，對調(diào)度器具有以下要求：1)不同的機器計算能力和穩(wěn)定性不同，需要為不同機器資源的計算效率進行分類，比如獨占磁盤和共享磁盤(或者單盤)，萬兆網(wǎng)卡和千兆網(wǎng)卡等分類類型；2)需要為不同的作為任務制定不同的調(diào)度算法。比如MPI作業(yè)使用BestFit分配算法，MR和大多數(shù)分批處理作業(yè)使用NextFit或者WorstFit分配算法。3)需要對不同延遲敏感度作業(yè)的使用的資源級別進行區(qū)分：比如高優(yōu)先級的MR(MapReduce)作業(yè)需要使用優(yōu)先級較高的資源防止單機上運行避讓率過高導致作業(yè)不穩(wěn)定。而基于現(xiàn)有技術(shù)的方案由于支持單一的調(diào)度算法和機器資源描述方式，無法滿足上述要求。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的是提供一種用于在云系統(tǒng)中進行資源調(diào)度的方法和裝置。根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種用于在云系統(tǒng)中進行資源調(diào)度的方法，其中，所述方法包括以下步驟：-根據(jù)云系統(tǒng)中計算資源的穩(wěn)定性，確定各個計算資源各自的資源優(yōu)先級；其中，所述方法包括以下步驟：-在需要進行資源調(diào)度時，確定當前作業(yè)任務相對應的調(diào)度算法；-基于所述調(diào)度算法和當前可用的各個計算資源的資源優(yōu)先級，進行資源分配。根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種用于在云系統(tǒng)中進行資源調(diào)度的調(diào)度裝置，其中，所述調(diào)度裝置包括：用于根據(jù)云系統(tǒng)中計算資源的穩(wěn)定性，確定各個計算資源各自的資源優(yōu)先級的裝置；其中，所述調(diào)度裝置包括：用于在需要進行資源調(diào)度時，確定當前作業(yè)任務相對應的調(diào)度算法的裝置；用于基于所述調(diào)度算法和當前可用的各個計算資源的資源優(yōu)先級，進行資源分配的裝置。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：通過對計算資源的優(yōu)先級進行細分并支持多種調(diào)度算法，從而基于多樣化的調(diào)度算法和資源優(yōu)先級來進行資源調(diào)度，提高了資源調(diào)度的靈活性，提升了資源利用率和系統(tǒng)吞吐量；并且，在不同的計算框架進行混合部署的情況下，可分別在不同的計算框架中基于特定的調(diào)度算法來進行資源調(diào)度，以滿足多種調(diào)度需求；并且，通過與遠程調(diào)度裝置的交互來進行資源調(diào)度，方便用戶使用特殊的調(diào)度算法來進行資源調(diào)度，進一步提升了資源調(diào)度的靈活性。附圖說明通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述，本發(fā)明的其它特征、目的和優(yōu)點將會變得更明顯：圖1示意出了根據(jù)本發(fā)明的一種用于在云系統(tǒng)中進行資源調(diào)度的方法流程圖；圖2示意出了根據(jù)本發(fā)明的一種用于在云系統(tǒng)中進行資源調(diào)度的調(diào)度裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。附圖中相同或相似的附圖標記代表相同或相似的部件。具體實施方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步詳細描述。圖1示意出了根據(jù)本發(fā)明的一種用于在云系統(tǒng)中進行資源調(diào)度的方法流程圖。根據(jù)本發(fā)明的方法包括步驟S1、步驟S2和步驟S3。其中，根據(jù)本發(fā)明的方法通過包含于計算機設(shè)備中的調(diào)度裝置來實現(xiàn)。所述計算機設(shè)備包括一種能夠按照事先設(shè)定或存儲的指令，自動進行數(shù)值計算和/或信息處理的電子設(shè)備，其硬件包括但不限于微處理器、專用集成電路(ASIC)、可編程門陣列(FPGA)、數(shù)字處理器(DSP)、嵌入式設(shè)備等。所述計算機設(shè)備包括網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。其中，所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備包括但不限于單個網(wǎng)絡(luò)服務器、多個網(wǎng)絡(luò)服務器組成的服務器組或基于云計算(CloudComputing)的由大量主機或網(wǎng)絡(luò)服務器構(gòu)成的云，其中，云計算是分布式計算的一種，由一群松散耦合的計算機集組成的一個超級虛擬計算機。優(yōu)選地，所述調(diào)度裝置用于對云系統(tǒng)中的計算資源進行調(diào)度。其中，所述用戶設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備所處的網(wǎng)絡(luò)包括但不限于互聯(lián)網(wǎng)、廣域網(wǎng)、城域網(wǎng)、局域網(wǎng)、VPN網(wǎng)絡(luò)等。需要說明的是，所述用戶設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備以及網(wǎng)絡(luò)僅為舉例，其他現(xiàn)有的或今后可能出現(xiàn)的用戶設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備以及網(wǎng)絡(luò)如可適用于本發(fā)明，也應包含在本發(fā)明保護范圍以內(nèi)，并以引用方式包含于此。參照圖1，在步驟S1中，調(diào)度裝置根據(jù)云系統(tǒng)中計算資源的穩(wěn)定性，確定各個計算資源各自的資源優(yōu)先級。其中，所述計算資源包括各種可在云系統(tǒng)中進行作業(yè)的機器或設(shè)備。優(yōu)選地，根據(jù)本發(fā)明的方法先通過執(zhí)行步驟S4(圖未示)來確定云系統(tǒng)所采用的資源優(yōu)先級。在步驟S4中，調(diào)度裝置根據(jù)計算資源的穩(wěn)定性，將計算資源分為穩(wěn)定和不穩(wěn)定兩個等級，并對于該兩個等級繼續(xù)進行分類，以得到分別對應于穩(wěn)定和不穩(wěn)定的多個資源優(yōu)先級。其中，計算資源的穩(wěn)定性用于指示計算資源的運行效率，計算資源的運行效率越高其資源優(yōu)先級越高。在步驟S1中，調(diào)度裝置根據(jù)云系統(tǒng)所采用的資源優(yōu)先級，并基于用于指示計算資源的穩(wěn)定性的相關(guān)數(shù)據(jù)，來確定各個計算資源各自的資源優(yōu)先級。其中，調(diào)度裝置可獲取各種可反映計算資源的穩(wěn)定性的數(shù)據(jù)，諸如設(shè)備硬件規(guī)格或統(tǒng)計得到的計算速度等等，本領(lǐng)域技術(shù)人員可基于實際需求選擇合適的數(shù)據(jù)。根據(jù)本發(fā)明的第一示例，調(diào)度裝置包含于云系統(tǒng)的調(diào)度器中。調(diào)度裝置基于用于指示計算穩(wěn)定性的相關(guān)數(shù)據(jù)，將資源分成穩(wěn)定“STABLE”和不穩(wěn)定“UNSTABLE”兩個等級，并對STABLE和UNSTABL兩個等級繼續(xù)按照穩(wěn)定性的程度分別細分為三個等級，從而得調(diào)度裝置所采用的6個資源優(yōu)先級：對應于“STABLE”的STABLE_P0、STABLE_P1、STABLE_P2，以及對應于“UNSTABLE”的UNSTABLE_P0、UNSTABLE_P1、UNSTABLE_P2，其中優(yōu)先級順序按P2、P1、P0依次遞增，則該6個資源優(yōu)先級按照由高到低的排序為：STABLE_P0>STABLE_P1>STABLE_P2>UNSTABLE_P0>UNSTABLE_P1>UNSTABLE_P2。調(diào)度裝置基于該6個資源優(yōu)先級確定各個計算資源各自的資源優(yōu)先級。需要說明的是，上述舉例僅為更好地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員應該理解，任何根據(jù)云系統(tǒng)中計算資源的穩(wěn)定性，確定各個計算資源各自的資源優(yōu)先級的實現(xiàn)方式，均應包含在本發(fā)明的范圍內(nèi)。優(yōu)選地，調(diào)度裝置還可基于計算資源所執(zhí)行的作業(yè)任務的優(yōu)先級來確定計算資源的資源優(yōu)先級，使得作業(yè)優(yōu)先級越高對應的計算資源的資源優(yōu)先級越高。繼續(xù)參照圖1進行說明，在步驟S2中，在需要進行資源調(diào)度時，調(diào)度裝置確定當前作業(yè)任務相對應的調(diào)度算法。其中，所述調(diào)度算法包括各種用于基于特定的調(diào)度需求來對計算資源進行調(diào)度的算法。具體地，調(diào)度裝置基于預定的多種調(diào)度算法和作業(yè)任務類型的對應關(guān)系，確定當前作業(yè)任務相對應的調(diào)度算法。優(yōu)選地，調(diào)度裝置基于與當前作業(yè)任務對應的調(diào)度需求，確定該作業(yè)任務相對應的調(diào)度算法。例如，MPI作業(yè)需要BestFit分配算法以盡量騰出較大的空間來放下一個計算資源的請求；而對于MR(MapReduce)作業(yè)來說，則采用NextFit或者WorstFit分配算法打散均勻調(diào)度，以取得較好的資源利用率。需要說明的是，上述舉例僅為更好地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員應該理解，任何在需要進行資源調(diào)度時，確定當前作業(yè)任務相對應的調(diào)度算法的實現(xiàn)方式，均應包含在本發(fā)明的范圍內(nèi)。接著，在步驟S3中，調(diào)度裝置基于所述調(diào)度算法和當前可用的各個計算資源的資源優(yōu)先級，進行資源分配。優(yōu)選地，調(diào)度裝置在進行資源分配時，將作為任務分配到資源優(yōu)先級較高的優(yōu)質(zhì)計算資源中執(zhí)行。優(yōu)選地，如果當前可用的優(yōu)質(zhì)計算資源數(shù)量較少，調(diào)度裝置可將作業(yè)任務優(yōu)先分配給資源優(yōu)先級較第的計算資源中執(zhí)行，以取得更高的系統(tǒng)吞吐量。繼續(xù)對前述第一示例進行說明，當前可用的計算資源為Stable_P0和Unstable_P0兩種資源優(yōu)先級的計算資源，則調(diào)度裝置確定Stable_P0的計算資源為相對優(yōu)質(zhì)資源，并將作為任務分配至Stable_P0的計算資源中執(zhí)行。如果優(yōu)質(zhì)資源的數(shù)量小于預定閾值，則調(diào)度裝置優(yōu)先將作為任務分配至Unstable_P0的計算資源中執(zhí)行，以取得更高的資源量和吞吐量。需要說明的是，上述舉例僅為更好地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員應該理解，任何基于所述調(diào)度算法和當前可用的各個計算資源的資源優(yōu)先級，進行資源分配的實現(xiàn)方式，均應包含在本發(fā)明的范圍內(nèi)。優(yōu)選地，調(diào)度裝置將屬于不穩(wěn)定等級的計算資源中待執(zhí)行的一項或多項作業(yè)任務預先備份至其他屬于穩(wěn)定等級的計算資源中執(zhí)行。其中，所述預先備的操作用于同時在某一號分片任務上運行兩個實例來防止慢節(jié)點拖慢整個作業(yè)的進度。繼續(xù)對前述第一示例進行說明，為了防止運行在Unstable_P0資源的task運行緩慢而導致整個作業(yè)任務不能結(jié)束，調(diào)度裝置將Unstable_P0中待執(zhí)行作業(yè)任務中的一部分預先備份至Stable_P0、Stable_P1或Stable_P2的計算資源上中執(zhí)行。根據(jù)本發(fā)明的方法，通過對計算資源的優(yōu)先級進行細分并支持多種調(diào)度算法，從而基于多樣化的調(diào)度算法和資源優(yōu)先級來進行資源調(diào)度，提高了資源調(diào)度的靈活性，提升了資源利用率和系統(tǒng)吞吐量。根據(jù)本發(fā)明的一個優(yōu)選實施方案，不同的計算框架混合部署于所述云計算系統(tǒng)，所述方法包括步驟S5(圖未示)和步驟S6(圖未示)。在步驟S5中，調(diào)度裝置分別確定對應于各個計算框架的資源調(diào)度規(guī)則。其中，所述資源調(diào)度規(guī)則用于指示多種作業(yè)任務各自所采用的調(diào)度算法。在步驟S6中，調(diào)度裝置在需要進行資源調(diào)度時，分別在不同的計算框架中基于其各自的資源調(diào)度對規(guī)則和當前可用的各個計算資源的資源優(yōu)先級進行資源分配。優(yōu)選地，調(diào)度裝置可基于在不同的計算框架中基于重要性或時延敏感程度等因素來確定資源優(yōu)先級的分類方式，從而在不同的計算框架中采用對應于該計算框架的資源優(yōu)先級分類來進行調(diào)度。根據(jù)本優(yōu)選實施方案的方法，在不同的計算框架進行混合部署的情況下，可分別在不同的計算框架中基于特定的調(diào)度算法來進行資源調(diào)度，以滿足多種調(diào)度需求。根據(jù)本發(fā)明的一個優(yōu)選實施方案，所述方法包括步驟S7(圖未示)和步驟S8(圖未示)。在步驟S7中，調(diào)度裝置將可用計算資源的資源相關(guān)信息和作業(yè)信息發(fā)送至遠程調(diào)度裝置。其中，所述資源相關(guān)信息包括各與可用計算資源相關(guān)的信息，例如，可用計算資源的資源優(yōu)先級、可用計算資源的數(shù)量、或計算資源的硬件信息等等。在步驟S8中，調(diào)度裝置接收所述遠程調(diào)度裝置反饋的調(diào)度結(jié)果信息，以基于該調(diào)度結(jié)果信息進行相應的資源分配。優(yōu)選地，調(diào)度裝置基于用戶的設(shè)置來執(zhí)行步驟S7和步驟S8的操作，所述遠程調(diào)度裝置包含于用于所在的設(shè)備。例如，對于云系統(tǒng)的用戶user_1，該用戶設(shè)置使用自身特殊的調(diào)度算法。對于一般的用戶的作業(yè)任務，調(diào)度裝置采用自身內(nèi)置的調(diào)度算法來進行。而在需要執(zhí)行與該用戶對應的作業(yè)任務時，調(diào)度裝置在步驟S7中將當前可用的計算資源的資源相關(guān)信息和作業(yè)信息通過遠程RPC調(diào)度接口發(fā)送至該用戶user_1所在的設(shè)備，并在步驟S8中接收其反饋的調(diào)度結(jié)果信息，以基于該調(diào)度結(jié)果信息進行相應的資源分配。根據(jù)本優(yōu)選實施方案的方法，通過與遠程調(diào)度裝置的交互來進行資源調(diào)度，方便用戶使用特殊的調(diào)度算法來進行資源調(diào)度，進一步提升了資源調(diào)度的靈活性。圖2示意出了根據(jù)本發(fā)明的一種用于在云系統(tǒng)中進行資源調(diào)度的調(diào)度裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。根據(jù)本發(fā)明的調(diào)度裝置包括：用于根據(jù)云系統(tǒng)中計算資源的穩(wěn)定性，確定各個計算資源各自的資源優(yōu)先級的裝置(以下簡稱“級別確定裝置1”)；用于在需要進行資源調(diào)度時，確定當前作業(yè)任務相對應的調(diào)度算法的裝置(以下簡稱“算法確定裝置2”)；用于基于所述調(diào)度算法和當前可用的各個計算資源的資源優(yōu)先級，進行資源分配的裝置(以下簡稱“調(diào)度執(zhí)行裝置3”)。級別確定裝置1根據(jù)云系統(tǒng)中計算資源的穩(wěn)定性，確定各個計算資源各自的資源優(yōu)先級。其中，所述計算資源包括各種可在云系統(tǒng)中進行作業(yè)的機器或設(shè)備。優(yōu)選地，根據(jù)本發(fā)明的調(diào)度裝置包括用于根據(jù)計算資源的穩(wěn)定性，將計算資源分為穩(wěn)定和不穩(wěn)定兩個等級，并對于該兩個等級繼續(xù)進行分類，以得到分別對應于穩(wěn)定和不穩(wěn)定的多個資源優(yōu)先級的裝置(圖未示，以下簡稱“分類裝置”)。分類裝置根據(jù)計算資源的穩(wěn)定性，將計算資源分為穩(wěn)定和不穩(wěn)定兩個等級，并對于該兩個等級繼續(xù)進行分類，以得到分別對應于穩(wěn)定和不穩(wěn)定的多個資源優(yōu)先級。其中，計算資源的穩(wěn)定性用于指示計算資源的運行效率，計算資源的運行效率越高其資源優(yōu)先級越高。級別確定裝置1根據(jù)云系統(tǒng)所采用的資源優(yōu)先級，并基于用于指示計算資源的穩(wěn)定性的相關(guān)數(shù)據(jù)，來確定各個計算資源各自的資源優(yōu)先級。其中，調(diào)度裝置可獲取各種可反映計算資源的穩(wěn)定性的數(shù)據(jù)，諸如設(shè)備硬件規(guī)格或統(tǒng)計得到的計算速度等等，本領(lǐng)域技術(shù)人員可基于實際需求選擇合適的數(shù)據(jù)。根據(jù)本發(fā)明的第一示例，調(diào)度裝置包含于云系統(tǒng)的調(diào)度器中。分類裝置基于用于指示計算穩(wěn)定性的相關(guān)數(shù)據(jù)，將資源分成穩(wěn)定“STABLE”和不穩(wěn)定“UNSTABLE”兩個等級，并對STABLE和UNSTABL兩個等級繼續(xù)按照穩(wěn)定性的程度分別細分為三個等級，從而得調(diào)度裝置所采用的6個資源優(yōu)先級：對應于“STABLE”的STABLE_P0、STABLE_P1、STABLE_P2，以及對應于“UNSTABLE”的UNSTABLE_P0、UNSTABLE_P1、UNSTABLE_P2，其中優(yōu)先級順序按P2、P1、P0依次遞增，則該6個資源優(yōu)先級按照由高到低的排序為：STABLE_P0>STABLE_P1>STABLE_P2>UNSTABLE_P0>UNSTABLE_P1>UNSTABLE_P2。級別確定裝置1基于該6個資源優(yōu)先級確定各個計算資源各自的資源優(yōu)先級。需要說明的是，上述舉例僅為更好地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員應該理解，任何根據(jù)云系統(tǒng)中計算資源的穩(wěn)定性，確定各個計算資源各自的資源優(yōu)先級的實現(xiàn)方式，均應包含在本發(fā)明的范圍內(nèi)。優(yōu)選地，級別確定裝置1還可基于計算資源所執(zhí)行的作業(yè)任務的優(yōu)先級來確定計算資源的資源優(yōu)先級，使得作業(yè)優(yōu)先級越高對應的計算資源的資源優(yōu)先級越高。繼續(xù)參照圖2進行說明，在需要進行資源調(diào)度時，算法確定裝置2確定當前作業(yè)任務相對應的調(diào)度算法。其中，所述調(diào)度算法包括各種用于基于特定的調(diào)度需求來對計算資源進行調(diào)度的算法。具體地，算法確定裝置2基于預定的多種調(diào)度算法和作業(yè)任務類型的對應關(guān)系，確定當前作業(yè)任務相對應的調(diào)度算法。優(yōu)選地，算法確定裝置2基于與當前作業(yè)任務對應的調(diào)度需求，確定該作業(yè)任務相對應的調(diào)度算法。例如，MPI作業(yè)需要BestFit分配算法以盡量騰出較大的空間來放下一個計算資源的請求；而對于MR(MapReduce)作業(yè)來說，則采用NextFit或者WorstFit分配算法打散均勻調(diào)度，以取得較好的資源利用率。需要說明的是，上述舉例僅為更好地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員應該理解，任何在需要進行資源調(diào)度時，確定當前作業(yè)任務相對應的調(diào)度算法的實現(xiàn)方式，均應包含在本發(fā)明的范圍內(nèi)。接著，調(diào)度執(zhí)行裝置3基于所述調(diào)度算法和當前可用的各個計算資源的資源優(yōu)先級，進行資源分配。優(yōu)選地，調(diào)度執(zhí)行裝置3在進行資源分配時，將作為任務分配到資源優(yōu)先級較高的優(yōu)質(zhì)計算資源中執(zhí)行。優(yōu)選地，如果當前可用的優(yōu)質(zhì)計算資源數(shù)量較少，調(diào)度執(zhí)行裝置3可將作業(yè)任務優(yōu)先分配給資源優(yōu)先級較第的計算資源中執(zhí)行，以取得更高的系統(tǒng)吞吐量。繼續(xù)對前述第一示例進行說明，當前可用的計算資源為Stable_P0和Unstable_P0兩種資源優(yōu)先級的計算資源，則調(diào)度執(zhí)行裝置3確定Stable_P0的計算資源為相對優(yōu)質(zhì)資源，并將作為任務分配至Stable_P0的計算資源中執(zhí)行。如果優(yōu)質(zhì)資源的數(shù)量小于預定閾值，則調(diào)度執(zhí)行裝置3優(yōu)先將作為任務分配至Unstable_P0的計算資源中執(zhí)行，以取得更高的資源量和吞吐量。需要說明的是，上述舉例僅為更好地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員應該理解，任何基于所述調(diào)度算法和當前可用的各個計算資源的資源優(yōu)先級，進行資源分配的實現(xiàn)方式，均應包含在本發(fā)明的范圍內(nèi)。優(yōu)選地，所述調(diào)度裝置包括用于的裝置(圖未示，以下簡稱“備份裝置”)。備份裝置將屬于不穩(wěn)定等級的計算資源中待執(zhí)行的一項或多項作業(yè)任務預先備份至其他屬于穩(wěn)定等級的計算資源中執(zhí)行。其中，所述預先備的操作用于同時在某一號分片任務上運行兩個實例來防止慢節(jié)點拖慢整個作業(yè)的進度。繼續(xù)對前述第一示例進行說明，為了防止運行在Unstable_P0資源的task運行緩慢而導致整個作業(yè)任務不能結(jié)束，備份裝置將Unstable_P0中待執(zhí)行作業(yè)任務中的一部分預先備份至Stable_P0、Stable_P1或Stable_P2的計算資源上中執(zhí)行。根據(jù)本發(fā)明的方案，通過對計算資源的優(yōu)先級進行細分并支持多種調(diào)度算法，從而基于多樣化的調(diào)度算法和資源優(yōu)先級來進行資源調(diào)度，提高了資源調(diào)度的靈活性，提升了資源利用率和系統(tǒng)吞吐量。根據(jù)本發(fā)明的一個優(yōu)選實施方案，不同的計算框架混合部署于所述云計算系統(tǒng)，所述調(diào)度裝置包括用于分別確定對應于各個計算框架的資源調(diào)度規(guī)則的裝置(圖未示，以下簡稱“規(guī)則確定裝置”)，和用于在需要進行資源調(diào)度時，分別在不同的計算框架中基于其各自的資源調(diào)度對規(guī)則和當前可用的各個計算資源的資源優(yōu)先級進行資源分配的裝置(圖未示，以下簡稱“混合調(diào)度裝置”)。規(guī)則確定裝置分別確定對應于各個計算框架的資源調(diào)度規(guī)則。其中，所述資源調(diào)度規(guī)則用于指示多種作業(yè)任務各自所采用的調(diào)度算法。在需要進行資源調(diào)度時，混合調(diào)度裝置分別在不同的計算框架中基于其各自的資源調(diào)度對規(guī)則和當前可用的各個計算資源的資源優(yōu)先級進行資源分配。優(yōu)選地，調(diào)度裝置可基于在不同的計算框架中基于重要性或時延敏感程度等因素來確定資源優(yōu)先級的分類方式，從而在不同的計算框架中采用對應于該計算框架的資源優(yōu)先級分類來進行調(diào)度。根據(jù)本優(yōu)選實施方案的方案，在不同的計算框架進行混合部署的情況下，可分別在不同的計算框架中基于特定的調(diào)度算法來進行資源調(diào)度，以滿足多種調(diào)度需求。根據(jù)本發(fā)明的一個優(yōu)選實施方案，所述調(diào)度裝置包括用于將可用計算資源的資源相關(guān)信息和作業(yè)信息發(fā)送至遠程調(diào)度裝置的裝置(圖未示，以下簡稱“發(fā)送裝置”)，和用于接收所述遠程調(diào)度裝置反饋的調(diào)度結(jié)果信息的裝置(圖未示，以下簡稱“接收裝置”)。發(fā)送裝置將可用計算資源的資源相關(guān)信息和作業(yè)信息發(fā)送至遠程調(diào)度裝置。其中，所述資源相關(guān)信息包括各與可用計算資源相關(guān)的信息，例如，可用計算資源的資源優(yōu)先級、可用計算資源的數(shù)量、或計算資源的硬件信息等等。接收裝置接收所述遠程調(diào)度裝置反饋的調(diào)度結(jié)果信息，以基于該調(diào)度結(jié)果信息進行相應的資源分配。優(yōu)選地，調(diào)度裝置基于用戶的設(shè)置來執(zhí)行所述發(fā)送裝置和所述接收裝置的操作，所述遠程調(diào)度裝置包含于用于所在的設(shè)備。例如，對于云系統(tǒng)的用戶user_1，該用戶設(shè)置使用自身特殊的調(diào)度算法。對于一般的用戶的作業(yè)任務，調(diào)度裝置采用自身內(nèi)置的調(diào)度算法來進行。而在需要執(zhí)行與該用戶對應的作業(yè)任務時，發(fā)送裝置將當前可用的計算資源的資源相關(guān)信息和作業(yè)信息通過遠程RPC調(diào)度接口發(fā)送至該用戶user_1所在的設(shè)備，并接收裝置接收其反饋的調(diào)度結(jié)果信息，以基于該調(diào)度結(jié)果信息進行相應的資源分配。根據(jù)本優(yōu)選實施方案的方案，通過與遠程調(diào)度裝置的交互來進行資源調(diào)度，方便用戶使用特殊的調(diào)度算法來進行資源調(diào)度，進一步提升了資源調(diào)度的靈活性。本發(fā)明的軟件程序可以通過處理器執(zhí)行以實現(xiàn)上文所述步驟或功能。同樣地，本發(fā)明的軟件程序(包括相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu))可以被存儲到計算機可讀記錄介質(zhì)中，例如，RAM存儲器，磁或光驅(qū)動器或軟磁盤及類似設(shè)備。另外，本發(fā)明的一些步驟或功能可采用硬件來實現(xiàn)，例如，作為與處理器配合從而執(zhí)行各個功能或步驟的電路。另外，本發(fā)明的一部分可被應用為計算機程序產(chǎn)品，例如計算機程序指令，當其被計算機執(zhí)行時，通過該計算機的操作，可以調(diào)用或提供根據(jù)本發(fā)明的方法和/或技術(shù)方案。而調(diào)用本發(fā)明的方法的程序指令，可能被存儲在固定的或可移動的記錄介質(zhì)中，和/或通過廣播或其他信號承載媒體中的數(shù)據(jù)流而被傳輸，和/或被存儲在根據(jù)所述程序指令運行的計算機設(shè)備的工作存儲器中。在此，根據(jù)本發(fā)明的一個實施例包括一個裝置，該裝置包括用于存儲計算機程序指令的存儲器和用于執(zhí)行程序指令的處理器，其中，當該計算機程序指令被該處理器執(zhí)行時，觸發(fā)該裝置運行基于前述根據(jù)本發(fā)明的多個實施例的方法和/或技術(shù)方案。對于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，顯然本發(fā)明不限于上述示范性實施例的細節(jié)，而且在不背離本發(fā)明的精神或基本特征的情況下，能夠以其他的具體形式實現(xiàn)本發(fā)明。因此，無論從哪一點來看，均應將實施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本發(fā)明的范圍由所附權(quán)利要求而不是上述說明限定，因此旨在將落在權(quán)利要求的等同要件的含義和范圍內(nèi)的所有變化涵括在本發(fā)明內(nèi)。不應將權(quán)利要求中的任何附圖標記視為限制所涉及的權(quán)利要求。此外，顯然“包括”一詞不排除其他單元或步驟，單數(shù)不排除復數(shù)。系統(tǒng)權(quán)利要求中陳述的多個單元或裝置也可以由一個單元或裝置通過軟件或者硬件來實現(xiàn)。第一，第二等詞語用來表示名稱，而并不表示任何特定的順序。當前第1頁1 2 3 當前第1頁1 2 3