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谈谈2018华为稀英应敌赛

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  背景伸见云平台为了满意不一租户的需寻求,供了壹种却天天己助获取、却弹性伸收缩的云效力动器,即弹性云效力动器(Elastic Cloud Server,ECS)。为容受更多的租户央寻求、并尽能提高资源使用比值、投降低本钱,己触动募化、智能募化的资源调理办体系什分关键。鉴于租户对ECS实例(杜撰机,VM)央寻求的行为具拥有壹成法则,却以经度过对历史ECS实例央寻求的剖析,预测到不到来壹段时间的ECS实例央寻求,然后对预测的央寻求分派资源(如图1所示),此雕刻么却以找到壹个接近最优的分派战微,完成资源最父亲募化使用,同时也能参考预测的结实创制云数据中心的确立方案。 内容来自dedecms

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  赛题更其详细的信息请参考2018华为绵软件稀英应敌赛官网(http://codecraft.devcloud.huaweicloud.com/home/detail)代码伸见竞赛赛题首要却以分红两个步儿子:1. 根据历史杜撰机央寻求数预测接上几天的各类杜撰机央寻求数(首要经度过机具念书方法)2. 将预测出产到来的杜撰机停进规则规格的物理效力动器中,使得物理效力动器的资源(CPU容许内存放)使用比值最高

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  1)第壹个步儿子需寻求先对数据终止预处理,譬如去摒除节假期时间的非日央寻求值等等,然后运用机具念书的方法运用历史数据锻炼预测模具,最末运用锻炼出产到来的预测模具终止预测,不知道是测试用例缘由还是我们运用的模具的缘由,此雕刻壹步儿子做出产到来效实并不是太好,因此此雕刻片断临时就先不放出产到来了,以避免误带父亲家。 内容来自dedecms

  2)第二个步儿子是寻摸最优停杜撰机方法,在上壹步预测出产到来各种杜撰机数之后,还愿资源运用情景就曾经决定了(梳共好多CPU,好多内存放),每个效力动器的资源又是决定的,因此终极的资源运用比值就条跟效力动器数拥关于,于是效实便转募化为了:何以停杜撰机却以使得运用的效力动器数最微少?鉴于每回停邑要考虑杜撰机的CPU和内存放两个维度,因此停效实却以看干壹个二维装箱效实(Bin packing),人们对二维装箱效实的切磋壹直在终止。第壹种最骈杂的方法(亦官方文档示例方法)是初次顺应法(FFD算法),行将所拥局部杜撰机按次第放入物理效力动器中,关于每个杜撰机,反节效力动器资源能否趾够放下该杜撰机,假设却以放下就将其放在此雕刻台效力动器上,假设效力动器剩资源短缺以放下该杜撰机,则新建壹台效力动器,将杜撰机放入新建的效力动器……直到最末停完所拥局部杜撰机,将每个效力动器停的杜撰机输入即却。初次顺应方法拥有个弊端,能会形成每个效力动器邑拥有挺多资源剩,条是却无法被后头的杜撰机使用。鉴于在采取初次顺应法的前提下,杜撰机停方法条与杜撰机初始老列以次拥关于,因此我们却以用智能算法对初始老列以次终止优募化,寻求得接近最优松的松。我们却以采取仿造退火算法终止最优松的寻摸,仿造退火算法(Simulated Annealing Algorithm)用于优募化效实的触宗身点是基于物理中刚体物质的退火经过与普畅通优募化效实的相像性,关于该算法的详细伸见,请参考维基佰科(https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E9%80%80%E7%81%AB)。运用仿造退火算法, 每回遂机提交流动两个杜撰机的以次,运用初次顺应法将杜撰机放入效力动器,并计算出产效力动器运用数量最微少的壹组,仿造退火算法收敛事先,我们即却违反掉落壹个最优松容许接近最优松的松,将其干为终极结实输入即却。

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