本技術涉及網(wǎng)絡資源部署，尤其涉及云資源的業(yè)務部署方法、裝置、設備、存儲介質(zhì)及產(chǎn)品。

背景技術：

1、目前，隨著云計算技術的發(fā)展，使用云服務器的用戶越來越多，使得企業(yè)通常需要部署大量的服務器節(jié)點為其提供相應的云服務，因此如何管理大量服務器節(jié)點的資源部署，是目前急需解決的技術問題。

2、相關技術中，通常是通過在采集云資源基礎設施節(jié)點間的數(shù)據(jù)流量、響應時間和協(xié)作關系等指標數(shù)據(jù)的基礎上，根據(jù)設定規(guī)則進行決策判斷，將業(yè)務部署在相鄰或相近的資源上。但是該方法通過設定規(guī)則將業(yè)務僅部署在相鄰或相近的資源上，會導致部分資源負載過重，而其他資源處于閑置狀態(tài)，進而導致資源整體利用率低。

3、上述內(nèi)容僅用于輔助理解本技術的技術方案，并不代表承認上述內(nèi)容是現(xiàn)有技術。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術的主要目的在于提供一種云資源的業(yè)務部署方法，旨在解決資源整體利用率低的技術問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本技術提出一種云資源的業(yè)務部署方法，所述云資源的業(yè)務部署的方法包括：

3、獲取待部署業(yè)務的需求信息和各資源節(jié)點的資源信息；

4、基于所述需求信息和所述資源信息，通過預設的親和性匹配算法進行親和性匹配，得到待部署業(yè)務與資源節(jié)點之間的目標親和性匹配結果，其中，所述目標親和性匹配結果包括滿足所述待部署業(yè)務的需求信息的第一資源節(jié)點；

5、基于預設的資源優(yōu)化規(guī)則，對所述第一資源節(jié)點進行優(yōu)化篩選，得到第二資源節(jié)點，并將所述待部署業(yè)務部署至所述第二資源節(jié)點。

6、可選地，所述基于所述需求信息和所述資源信息，通過預設的親和性匹配算法進行親和性匹配，得到待部署業(yè)務與資源節(jié)點之間的目標親和性匹配結果的步驟，包括：

7、基于預設的多維度數(shù)據(jù)模型、所述需求信息和所述資源信息，通過預設的親和性匹配算法進行親和性匹配，得到待部署業(yè)務與各資源節(jié)點之間多維度的親和性匹配結果；

8、基于所述多維度的親和性匹配結果，選取最優(yōu)的親和性匹配結果，并將最優(yōu)的親和性匹配結果作為目標親和性匹配結果。

9、可選地，所述多維度數(shù)據(jù)模型包括業(yè)務特征模型、網(wǎng)絡模型、業(yè)務分類模型以及業(yè)務數(shù)據(jù)模型，所述基于預設的多維度數(shù)據(jù)模型、所述需求信息和所述資源信息，通過預設的親和性匹配算法進行親和性匹配，得到待部署業(yè)務與各資源節(jié)點之間多維度的親和性匹配結果的步驟，包括：

10、基于預設的業(yè)務特征模型、所述需求信息和所述資源信息，通過預設的特征相似度匹配算法進行第一親和性匹配計算，得到待部署業(yè)務與資源節(jié)點之間的第一親和性匹配結果；

11、基于預設的網(wǎng)絡模型、所述需求信息和所述資源信息，通過預設的節(jié)點匹配算法進行第二親和性匹配計算，得到待部署業(yè)務與資源節(jié)點之間的第二親和性匹配結果，其中，所述網(wǎng)絡模型包括多個節(jié)點，所述網(wǎng)絡模型反映了節(jié)點間的連接關系，所述節(jié)點包括業(yè)務節(jié)點和資源節(jié)點；

12、基于預設的業(yè)務分類模型、所述需求信息和所述資源信息，通過預設的模型評估匹配算法進行第三親和性匹配計算，得到待部署業(yè)務與資源節(jié)點之間的第三親和性匹配結果；

13、基于預設的業(yè)務數(shù)據(jù)模型、所述需求信息和所述資源信息，通過預設的預測親和性匹配算法進行第四親和性匹配計算，得到待部署業(yè)務與資源節(jié)點之間的第四親和性匹配結果；

14、將所述第一親和性匹配結果、所述第二親和性匹配結果、所述第三親和性匹配結果以及所述第四親和性匹配結果進行合并，得到待部署業(yè)務與各資源節(jié)點之間多維度的親和性匹配結果。

15、可選地，所述基于預設的業(yè)務特征模型、所述需求信息和所述資源信息，通過預設的特征相似度匹配算法進行第一親和性匹配計算，得到待部署業(yè)務與資源節(jié)點之間的第一親和性匹配結果的步驟，包括：

16、獲取所述待部署業(yè)務的業(yè)務規(guī)則，基于所述業(yè)務規(guī)則，確定所述待部署業(yè)務的權重值和目標匹配方案，其中，所述目標匹配方案是用于計算親和性匹配結果的方案；

17、基于預設的業(yè)務特征模型，分別對所述需求信息和所述資源信息進行特征提取，得到所述待部署業(yè)務的需求特征和各所述資源節(jié)點的特性指標特征；

18、基于所述權重值，對所述需求特征和所述特性指標特征進行余弦相似度計算，得到第一相似度值；

19、通過所述目標匹配方案，將所述第一相似度值轉換為需求特征與特性指標特征之間的匹配值，并基于所述匹配值，生成待部署業(yè)務與資源節(jié)點之間的第一親和性匹配結果，其中，所述匹配值反映了待部署業(yè)務的需求特征與各資源節(jié)點的特性指標特征之間的匹配程度。

20、可選地，所述基于預設的網(wǎng)絡模型、所述需求信息和所述資源信息，通過預設的節(jié)點匹配算法進行第二親和性匹配計算，得到待部署業(yè)務與資源節(jié)點之間的第二親和性匹配結果的步驟，包括：

21、基于預設的網(wǎng)絡模型，確定所述待部署業(yè)務對應業(yè)務節(jié)點的第一相鄰節(jié)點以及各所述第一相鄰節(jié)點的第二相鄰節(jié)點，其中，所述網(wǎng)絡模型中包括各業(yè)務節(jié)點以及各業(yè)務節(jié)點之間的關聯(lián)關系，所述待部署業(yè)務對應業(yè)務節(jié)點是指所述待部署業(yè)務在所述網(wǎng)絡模型中對應的業(yè)務節(jié)點，所述第一相鄰節(jié)點是指在所述網(wǎng)絡模型中與所述待部署業(yè)務對應業(yè)務節(jié)點存在節(jié)點相鄰關系的全部節(jié)點，所述第二相鄰節(jié)點是指在所述網(wǎng)絡模型中與所述第一相鄰節(jié)點存在節(jié)點相鄰關系的全部節(jié)點；

22、對所述業(yè)務節(jié)點對應的需求信息與各所述第二相鄰節(jié)點對應的資源信息進行余弦相似度計算，得到所述業(yè)務節(jié)點與各所述第二相鄰節(jié)點之間的第二相似度值；

23、將所述第二相似度值中最高相似度值對應的第二相鄰節(jié)點作為目標匹配節(jié)點，并將所述目標匹配節(jié)點與所述業(yè)務節(jié)點形成匹配映射，得到節(jié)點映射結果，基于所述節(jié)點映射結果，生成待部署業(yè)務與資源節(jié)點之間的第二親和性匹配結果。

24、可選地，所述資源調(diào)度規(guī)則包括容量規(guī)則和資源分配規(guī)則，所述基于預設的資源優(yōu)化規(guī)則，對所述第一資源節(jié)點進行優(yōu)化篩選，得到第二資源節(jié)點的步驟，包括：

25、基于所述容量規(guī)則，計算各所述第一資源節(jié)點進行業(yè)務部署后的預測資源容量；

26、基于所述資源分配規(guī)則，計算各所述第一資源節(jié)點的資源分配量；

27、基于所述預測資源容量和所述資源分配量，通過預設的多目標優(yōu)化算法，從所述第一資源節(jié)點中選取最優(yōu)資源節(jié)點，并將所述最優(yōu)資源節(jié)點作為第二資源節(jié)點，其中，所述多目標優(yōu)化算法是以預測資源容量和資源分配量為優(yōu)化目標的優(yōu)化算法。

28、此外，為實現(xiàn)上述目的，本技術還提出一種云資源的業(yè)務部署裝置，所述云資源的業(yè)務部署裝置包括：

29、獲取模塊，用于獲取待部署業(yè)務的需求信息和各資源節(jié)點的資源信息；

30、匹配模塊，用于基于所述需求信息和所述資源信息，通過預設的親和性匹配算法進行親和性匹配，得到待部署業(yè)務與資源節(jié)點之間的目標親和性匹配結果，其中，所述目標親和性匹配結果包括滿足所述待部署業(yè)務的需求信息的第一資源節(jié)點；

31、優(yōu)化模塊，用于基于預設的資源優(yōu)化規(guī)則，對所述第一資源節(jié)點進行優(yōu)化篩選，得到第二資源節(jié)點，并將所述待部署業(yè)務部署至所述第二資源節(jié)點。

32、此外，為實現(xiàn)上述目的，本技術還提出一種云資源的業(yè)務部署設備，所述設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序配置為實現(xiàn)如上文所述的云資源的業(yè)務部署方法的步驟。

33、此外，為實現(xiàn)上述目的，本技術還提出一種存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)為計算機可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上文所述的云資源的業(yè)務部署方法的步驟。

34、此外，為實現(xiàn)上述目的，本技術還提供一種計算機程序產(chǎn)品，所述計算機程序產(chǎn)品包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上文所述的云資源的業(yè)務部署方法的步驟。

35、本技術提出的一個或多個技術方案，至少具有以下技術效果：

36、與相關技術中通過設定規(guī)則將業(yè)務僅部署在相鄰或相近的資源上，會導致部分資源負載過重，而其他資源處于閑置狀態(tài)，進而導致資源整體利用率低相比，本技術首先通過親和性匹配計算，從滿足待部署業(yè)務的需求方向上實現(xiàn)對資源節(jié)點進行篩選，進而得到包括滿足所述待部署業(yè)務的需求信息的第一資源節(jié)點的目標親和性匹配結果，即該第一資源節(jié)點是考慮滿足待部署業(yè)務的需求條件的，再基于預設的資源優(yōu)化規(guī)則，對所述第一資源節(jié)點進行優(yōu)化篩選，最終得到第二資源節(jié)點，可以理解，該第二資源節(jié)點是從資源性能上進行進一步優(yōu)化篩選的，即該第二資源節(jié)點是考慮滿足資源性能條件的，基于以上滿足待部署業(yè)務的需求條件以及考慮滿足資源性能條件的資源篩選，以此得到的第二資源節(jié)點是該待部署業(yè)務所部署的最佳性能的資源，因此將所述待部署業(yè)務部署至所述第二資源節(jié)點實現(xiàn)了每次的業(yè)務部署是將業(yè)務部署在最佳性能的資源上，以此提高了資源整體利用率。