[发明专利]一种系统资源的调度方法，装置、机器可读介质和系统

说明书

本发明涉及计算机软件领域，特别地公开了一种系统资源的调度方法，装置、机器可读介质和系统。系统资源的调度方法，包括：获取系统中的每个节点的可用资源量，其中，系统包括多个节点；接收目标任务，计算目标任务的资源占用量；将目标任务分配至集群中可用资源量超过目标任务的资源占用量的节点上，其中，接收目标任务的节点为可用资源量超过目标任务的资源占用量的节点中可用资源最小的节点。本发明提供的系统资源的方法，系统资源能够被最大化。

技术领域

本发明涉及计算机软件领域，特别地公开了一种系统资源的调度方法，装置、机器可读介质和系统。

背景技术

在大数据时代，海量数据的处理对计算机的计算能力要求较高，海量数据的处理无法在单台计算机上完成。目前，现已有许多基于CPU(Central Processing Unit，中央处理器)计算的分布式计算平台用来处理海量数据。然而，由于GPU具有良好的并行计算能力，对于浮点运算、通用计算、图像处理等计算应用场景，GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能。但对于跨机多GPU的使用，却还没有很好的解决方案，多GPU的使用仍然依赖于程序开发者实现协同调度。

现有基于K8S的容器调度在GPU显卡共享调度上的一般性做法是是利用脚本生成容器启动时候的配置文件，通过配置文件中的环境变量传递容器内算法程序需要的显卡设备信息，这种做法只能应对小规模部署结构简单的情况，但是如果面对很多规模不等企业级用户，调度逻辑就需要灵活，带来了一定的复杂性。

发明内容

本申请提供了一种系统资源的调度方法，包括：

获取系统中的每个节点的可用资源量，其中，系统包括多个节点；

接收目标任务，计算目标任务的资源占用量；

将目标任务分配至集群中可用资源量超过目标任务的资源占用量的节点上，其中，接收目标任务的节点为可用资源量超过目标任务的资源占用量的节点中可用资源最小的节点。

可选地，将目标任务分配至集群中可用资源量超过目标任务的资源占用量的节点上时，还包括：

在接收到多个目标任务的情况下，按目标任务的资源占用量升序排序后，将系统资源分配至目标任务。

可选地，还包括：

在集群中的所有节点中每一个节点的可用资源量小于目标任务的资源占用量的情况下，将目标任务的状态设置为挂起。

可选地，还包括：

在存在状态为挂起的目标任务的情况下，接收到新生成的目标任务时，优先分配状态为挂起的目标任务。

可选地，还包括：

在目标任务执行完成，节点的可用资源量被释放且可用资源量超过状态为挂起的目标任务的资源占用量的情况下，将状态为挂起的目标任务分配至节点。

本申请还提供了一种系统资源的调度装置，包括：

获取模块，获取模块用于获取系统中的每个节点的可用资源量，其中，系统包括多个节点；

任务模块，任务模块用于接收目标任务，计算目标任务的资源占用量；

调度模块，调度模块用于将目标任务分配至集群中可用资源量超过目标任务的资源占用量的节点上，其中，接收目标任务的节点为可用资源量超过目标任务的资源占用量的节点中可用资源最小的节点。

可选地，调度模块将目标任务分配至集群中可用资源量超过目标任务的资源占用量的节点上时，

调度模块还用于在接收到多个目标任务的情况下，按目标任务的资源占用量升序排序后，将系统资源分配至目标任务。

可选地，