本發明公開了一種可靠的基于深度強化學習的云容器集群資源調度方法及裝置,首先需要確定云容器集群的穩定性目標;待調度目標聲明需要的最少資源需求和最大資源需求,并被放置待調度任務隊列中;待調度目標在執行調度時,首先將調度目標從隊列中取出,并過濾掉不符合該調度目標最少資源需求的集群節點;使用深度強化學習方法進行決策選擇集群中的調度的目標節點;檢測得到的目標節點是否可用,若可用,則直接調度至對應的節點上;若不可用,則采取保護性啟發式算法做出新決策,調度至對應的節點上。本發明能在深度神經網絡未受充足訓練甚至未訓練時直接投入使用而不會產生惡劣后果。添加和刪除節點而不需要中途停止并改動模型的參數。
聲明:
“可靠的基于深度強化學習的云容器集群資源調度方法及裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)