本技術(shù)涉及自然資源領(lǐng)域的多模時空計算分析，尤其涉及一種自然資源多模計算分析模型的調(diào)度方法、裝置及設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、當前的自然資源多模時空計算分析技術(shù)與方法存在不同模式中的時空分析模型功能相似但參數(shù)設(shè)置不統(tǒng)一的問題。這一問題不僅限制了計算模式之間的功能通用性，影響了分析模型的復用，并阻礙了不同計算模式之間的分析缺乏有效的協(xié)同調(diào)度。實時、并行、分布式等計算模式具有不同的特點，因此分析模型在針對不同計算模式時需要進行重新架構(gòu)與設(shè)計，使相同分析模型在不同的計算模式下的參數(shù)不一致，相互之間也無法直接復用。同時，由于相同分析模型參數(shù)不統(tǒng)一，也無法有效實現(xiàn)不同計算模式之間協(xié)同調(diào)度。

2、同時，在自然資源時空分析的計算資源調(diào)度上，當前方法是依據(jù)數(shù)據(jù)資源的信息量進行選擇或者人為指定。這種方法未能充分考慮計算流程的特點和不同計算分析功能的需求，導致資源調(diào)度不夠精細化。在計算資源有限的情況下，缺乏有效的任務調(diào)度策略來支持在有限計算資源的環(huán)境下實現(xiàn)大規(guī)模自然資源時空數(shù)據(jù)的復雜且穩(wěn)定的計算分析，不僅使計算效率低下，甚至無法完成分析任務。此外，當計算資源動態(tài)擴展時，無法及時地為已執(zhí)行的任務擴展計算資源，從而影響了計算分析的時效性和準確性。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)主要目的是提供一種自然資源多模計算分析模型的調(diào)度方法，旨在解決現(xiàn)有方法中由不同模式下相同分析模型參數(shù)設(shè)置不統(tǒng)一導致的多模協(xié)同計算問題，以及不能根據(jù)計算數(shù)據(jù)環(huán)境和計算資源環(huán)境，合理調(diào)度分配計算模式和計算資源，導致計算分析的時效性和準確性不足的問題。本方法提出通過構(gòu)建統(tǒng)一的虛擬化計算分析模型，實現(xiàn)多種模式下的分析模型整合，進而促進分析模型的復用，以支持在不同的計算模式之間進行有效的調(diào)度。在多模協(xié)同的基礎(chǔ)上，提出根據(jù)各個階段所需的計算分析數(shù)據(jù)的信息量進行精細的調(diào)度，并合理分配計算資源，以確保每個環(huán)節(jié)都能充分利用現(xiàn)有的計算資源，實現(xiàn)不同計算任務之間的協(xié)同與配合，達到更高效、更經(jīng)濟的計算效果。同時，在計算資源有限的情況下，通過將計算分析流程拆分為多個子計算任務包，在“以時間換取資源”的調(diào)度策略下，支撐大規(guī)模數(shù)據(jù)的復雜且穩(wěn)定的計算分析；此外，在計算資源得到動態(tài)擴展后，可調(diào)度新增的計算資源對排隊的子任務進行分析工作，從而提升計算分析效率。

2、為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)提供的一種自然資源多模計算分析模型的調(diào)度方法，所述方法包括以下步驟：

3、通過建立統(tǒng)一的虛擬化計算分析模型，進行不同計算模式之間的調(diào)度分析；

4、根據(jù)不同計算模式之間的調(diào)度分析，對計算流程中各個階段所需的計算模式與計算資源進行調(diào)度；

5、將所述計算流程拆分為不同的計算子任務包；

6、在有限計算資源動態(tài)擴展時，調(diào)度所述計算子任務包至新增計算資源中進行計算分析。

7、在本實施例中，所述通過建立統(tǒng)一的虛擬化計算分析模型，進行不同計算模式之間的調(diào)度分析的步驟，還包括：

8、對所述虛擬化計算分析模型的共有變量的進行設(shè)置；

9、配置不同計算模式下的計算框架型變量參數(shù)和服務型變量參數(shù)；

10、根據(jù)不同計算模式將所述計算框架型變量參數(shù)和所述服務型變量參數(shù)補全至所述虛擬化計算分析模型中，得到所述虛擬化計算分析模型；

11、根據(jù)所述虛擬化計算分析模型，進行不同計算模式之間的調(diào)度分析。

12、在本實施例中，所述根據(jù)不同計算模式之間的調(diào)度分析，對計算流程中各個階段所需的計算模式與計算資源進行調(diào)度的步驟，還包括：

13、對輸入的數(shù)據(jù)進行信息量的計算；

14、根據(jù)數(shù)據(jù)的信息量作為調(diào)度依據(jù)，調(diào)度不同計算模式和計算資源；

15、在輸入為其他計算結(jié)果的中間值時，所述中間值前一步計算的信息量作為輸入，根據(jù)所述不同計算模式預先計算所述中間值的信息量；

16、完成整個流程中各階段計算的信息量后，進行所述計算模式和計算資源的調(diào)度。

17、在本實施例中，所述根據(jù)數(shù)據(jù)的信息量作為調(diào)度依據(jù)，調(diào)度不同計算模式和計算資源的步驟，還包括：

18、在所述計算分析類型為空間計算型時，將所述輸入的數(shù)據(jù)中空間計算信息量最小值作為調(diào)度依據(jù)；

19、在所述計算分析類型為屬性計算型時，將所述輸入的數(shù)據(jù)中屬性計算信息量最大值作為調(diào)度依據(jù)。

20、在本實施例中，所述在所述計算分析類型為空間計算型時，將所述輸入的數(shù)據(jù)中空間計算信息量最小值作為調(diào)度依據(jù)的步驟，還包括：

21、在確定所述計算分析類型為空間計算型，所述空間計算信息量最小值在第一區(qū)間時，調(diào)度即時計算與相對應的計算資源；

22、在確定所述計算分析類型為空間計算型，所述空間計算信息量最小值在第二區(qū)間時，調(diào)度并行計算與相對應的計算資源；

23、在確定所述計算分析類型為空間計算型，所述空間計算信息量最小值在第三區(qū)間時，調(diào)度分布式計算與相對應的計算資源。

24、在本實施例中，所述在所述計算分析類型為屬性計算型時，將所述輸入的數(shù)據(jù)中屬性計算信息量最大值作為調(diào)度依據(jù)的步驟，還包括：

25、在確定所述計算分析類型為屬性計算型，所述屬性計算信息量最大值在第一區(qū)間時，調(diào)度即時計算與相對應的計算資源；

26、在確定所述計算分析類型為屬性計算型，所述屬性計算信息量最大值在第二區(qū)間時，調(diào)度并行計算與相對應的計算資源；

27、在確定所述計算分析類型為屬性計算型，所述屬性計算信息量最大值在第三區(qū)間時，調(diào)度分布式計算與相對應的計算資源。

28、在本實施例中，所述將所述計算流程拆分為不同的計算子任務包的步驟，還包括：

29、將所述計算流程拆分為多個計算子任務；

30、將所述計算子任務組合成任務包的形式進行順序執(zhí)行；

31、根據(jù)當前所述計算資源的占用情況，將所述任務包進行調(diào)度；

32、根據(jù)當前所述計算資源的增減，動態(tài)調(diào)整所述任務包的調(diào)度。

33、在本實施例中，所述在有限計算資源動態(tài)擴展時，調(diào)度新增計算資源分配至所述計算子任務包中進行計算分析的步驟，還包括：

34、根據(jù)自然資源的數(shù)據(jù)特性，來劃分不同尺度下的計算子任務；

35、執(zhí)行沒有依賴關(guān)系的所述不同尺度下的計算子任務優(yōu)先進入調(diào)度列隊的策略；

36、根據(jù)更新完成后的所述沒有依賴關(guān)系的不同尺度下的計算子任務的計算狀態(tài)，執(zhí)行有依賴關(guān)系的所述計算子任務延后進入調(diào)度列隊的策略。

37、此外，為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)還提供一種自然資源多模計算分析模型的調(diào)度裝置，所述裝置包括：模型啟動模塊、數(shù)據(jù)調(diào)度模塊、流程拆分模塊和策略輸出模塊；

38、模型啟動模塊，通過建立統(tǒng)一的虛擬化計算分析模型，進行不同計算模式之間的調(diào)度分析；

39、數(shù)據(jù)調(diào)度模塊，根據(jù)不同計算模式之間的調(diào)度分析，對計算流程中各個階段所需的計算模式與計算資源進行調(diào)度；

40、流程拆分模塊，將所述計算流程拆分為不同的計算子任務包；

41、策略執(zhí)行模塊，在有限計算資源動態(tài)擴展時，調(diào)度所述計算子任務包至新增計算資源中進行計算分析。

42、此外，為實現(xiàn)上述目的，本技術(shù)還提供一種自然資源多模計算分析模型的調(diào)度設(shè)備，所述自然資源多模計算分析模型的調(diào)度設(shè)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自然資源多模計算分析模型的調(diào)度的處理程序，所述自然資源多模計算分析模型的調(diào)度的處理程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述自然資源多模計算分析模型的調(diào)度方法的步驟。

43、本技術(shù)提供的上述一個或多個技術(shù)方案，可以具有如下優(yōu)點或至少實現(xiàn)了如下技術(shù)效果：

44、本技術(shù)公開一種自然資源多模計算分析模型的調(diào)度方法、裝置及設(shè)備，涉及多模態(tài)計算分析領(lǐng)域，該技術(shù)方法包括以下步驟：首先，通過建立統(tǒng)一的虛擬化計算分析模型，開始進行多種模態(tài)的計算分析以實現(xiàn)跨多種模態(tài)的模型整合；其次，根據(jù)多種模態(tài)的計算分析，對計算流程中各個階段所需計算分析的數(shù)據(jù)進行計算模式與計算資源的調(diào)度；然后，將所述計算流程拆分為不同的計算子任務以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的計算；最后，根據(jù)所述不同的計算子任務，執(zhí)行不同尺度下計算子任務的調(diào)度策略。本技術(shù)旨在解決現(xiàn)有方法中不同模態(tài)的計算分析模型功能相似、參數(shù)設(shè)置不統(tǒng)一，同時計算資源的調(diào)度不夠精細化，在計算資源有限的情況下計算分析的時效性和準確性存在不足的問題。為了克服這些局限性，該方法通過建立統(tǒng)一的虛擬化模型，實現(xiàn)跨多種模態(tài)的分析模型整合，進而促進分析模型的復用，以支持在不同的計算模式之間進行有效的調(diào)度。根據(jù)計算分析數(shù)據(jù)的信息量，對計算流程中各個階段所需的計算資源進行合理的調(diào)度分配。這樣可以確保每個環(huán)節(jié)都能充分利用現(xiàn)有的計算資源，實現(xiàn)不同計算任務之間的協(xié)同與配合。還能優(yōu)化資源使用，避免資源浪費，達到更高效、更經(jīng)濟的計算效果。同時能夠支撐大規(guī)模數(shù)據(jù)的復雜且穩(wěn)定的計算分析。一旦計算資源得到擴展，也能迅速利用新增的計算資源對排隊的子任務進行分析工作，從而提升計算分析效率。