[发明专利]一种基于大数据深度学习的动态资源调度方法有效
| 申请号： | 202111601656.5 | 申请日： | 2021-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN114327886B | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 李亚平;曹旦夫;李素杰;张华德;裘冬平;陈昱含;张瑜;王耀先;谢自力;葛荡;张娟;丁苏宁;杨建涛;吴雪峰;张达;王珍琼;索蕾;陆育;祝越;杜鹃 | 申请（专利权）人： | 国家石油天然气管网集团有限公司;国家管网集团东部原油储运有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06F9/48 |
| 代理公司： | 北京淮海知识产权代理事务所(普通合伙) 32205 | 代理人： | 薛茹丹 |
| 地址： | 100013 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于大数据深度学习的动态资源调度方法，通过利用大数据深度学习集群的资源监控模块，根据各节点资源利用率模型，周期性计算节点资源利用率，并采用基于大数据深度学习的资源调度算法，将大数据深度学习任务部署至最优节点，设置任务资源利用率警告阈值，实现对于是否进行动态迁移大数据深度学习任务的判断。相比于现有技术，该方法客观准确的反映了计算机资源的运行状态，合理部署计算机任务至最优节点，同时实现了对计算机任务的监控，动态迁移资源利用率低下的计算任务，提高了计算机资源利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 深度 学习 动态 资源 调度 方法 | ||
【主权项】：
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