关键词 边缘计算；资源分配；调度；优化；建模与仿真 0.引言 随着移动设备的更新换代，物联网快速发展，地理上分散分布的终端设备向计算平台提出了低时延、高带宽、数据私密性等需求，在云计算基础上文献[1]提出边缘计算的概念...基于上述工作，本文将介绍“物联网-边缘计算-云计算”系统架构及相关描述模型，总结边缘计算场景下资源分配调度问题中的常见优化指标、约束及典型算法，并按抽象调度模型对研究工作进行分类，概述问题的数学模型与求解方法...系统模型 云计算中心协同计算场景下的资源调度优化，如图1“云-边-端”3层计算系统[11]。...文献[31]探讨了边缘计算是否能节省云计算能耗，讨论了下载、更新、预加载数据量等应用以及不同场景下用电量的变化。研究不同情况下的资源分配和任务调度对降低能耗很有意义。...调度优化模型及求解方法 本节针对“云-边-端”计算系统，介绍单一任务的卸载或分配决策、多任务分配及调度、边缘计算环境中的资源约束与和任务优先关系约束、相应的求解方法。
同样还有存储资源、网络资源等等。其次，要对这些资源统一管理，实现对资源池资源的调度，云计算负责资源的管理和任务管理、用户管理等等。否则这些资源就是孤立的，要统一管理，统一分配。...弹性分配的主要目的是用户在使用云计算资源时，不必担心资源的过渡供给导致额外使用开销，也不必担心资源的供给不足导致应用程序不能很好运行和满足客户需要，所有资源将以自适应伸缩方式来提供。...这样，云计算的弹性服务就可以很好地解决问题，用户可以根据需要实时申请资源，云计算服务根据任务负载和用户请求的大小来弹性地调整资源的配置。弹性分配还有另一方面的体现，就是分配速度。...所以，一方面云计算的资源池要足够大，另一方面虽然提供服务的时间秒级完成，但在内部实现其实要求是平滑完成的，对云计算已经承载的资源应用不受影响，就算资源池不够用，也不要借用已分配出去的资源，这时实时地回收已释放的资源就非常重要...一时间，各种云服务扑面而来，尤其是公有云，很多互联网企业和IT大厂都推出了自己的云服务，意图在新的改革大潮中有所斩获。也许在不久的将来，实现按需所取、弹性分配的云计算将不是梦。
资源分配功能为 ElasticJob-Cloud 所特有的功能。 作业运行模式 ElasticJob-Cloud 分为瞬时作业和常驻作业 2 种运行模式。...瞬时作业 在每一次作业执行完毕后立刻释放资源，保证利用现有资源错峰执行。 资源分配和容器启动均占用一定时长，且作业执行时资源不一定充足，因此作业执行会有延迟。...常驻作业 无论在运行时还是等待运行时，均一直占用分配的资源，可节省过多容器启动和资源分配的开销，适用于间隔时间短，资源需求量稳定的作业。...资源 指作业启动或运行需要用到的 CPU、内存。 配置在作业应用维度表示整个应用启动需要用的资源； 配置在作业维度表示每个作业运行需要的资源。...作业启动需要的资源为指定作业应用需要的资源与作业需要资源的总和。
这里所指的资源，主要是指 Executor 分配的 CPU/Memory，当然也包括一个 Executor JVM 进程占用的 Disk 和 Network IO 等等，而这里所指的工作负荷是指处于 Pending...spark.dynamicAllocation.enabled=true spark.shuffle.service.enabled=true 动态资源分配看着很美，因为如果没有动态资源分配，不管数据集的大小...但是试想一下，当集群到了凌晨或者某些特定的时候，突然释放大量的资源，而没有用户使用，那么这部分资源是不能产生价值的，甚至还是一种资源浪费，那么解决这个问题的最好的方法就是动态分配资源，结合当前集群的资源以及工作的负载...此时相关的数据就需要通过 RDD 的血缘重新计算了，通常来说这是非常耗时。...按照这个逻辑，当一个 Stage 需要1000个 Executor 的时候，再下一个 Stage 计算得到只需要10个 Executor，比较理想的情况是可以很快释放990个 Executor 占用的资源
9月6日，美团云宣布GPU云主机计费永久性下调50%，并将全面开放人工智能计算资源，与各行各业共享成熟且丰富的AI计算能力。...P40云主机开放申请 丰富AI计算资源 美团云还将近日正式开放申请的AI高端云主机P40列入了此次GPU产品调价计划。...目前，在AI IaaS层计算资源方面，除M60、P40 GPU云主机外，美团云还上线了KNL物理机、FPGA云主机等丰富的高性能计算产品。...但美团云AI计算资源计费的大幅下调却是其AI战略使然。...此次GPU计算资源的大幅调价正是美团云将自身资源层AI能力全面开放输出的重要举措。未来，在AI服务层，美团云还将输出更多的成熟经验，让AI技术普惠各行各业。
作为部门经理，你需要分别计算出这三款新产品在未来开发期、运营期每一年的工作量，以便配备相应的资源，比如增加人员扩大预算等。 我们将基于以上较简单案例-三个产品，三个里程碑进行实践。...其中Date.EndOfWeek([筹备日期])用以计算筹备日期当周的周日（因为公司每周以周一开始，周日作为最后一天）。...在本案例中我们选择的是以矩阵展现各个阶段各个项目所需的工作资源（标准人力情况下的周数），以甘特图展示项目生命周期中各阶段所处的时间段。 1) 矩阵：在右侧可视化中点击矩阵。...此时一个完整的体现各个项目各个阶段所需周别（资源）的表格完成，此表格将跟随数据源变换而变化。 2) 甘特图： 作为项目运营，甘特图实为一个可以代替千言万语亘古不变的好图。...再进一步，如果新产品有上百种，项目计划分了10多个阶段并且每个阶段的工作量权重不同，只要在此基础上新生成一列权重，并生成资源计算公式的度量值去代替周列表的计数即可。
作者: Patrick Ohly (Intel)、Kevin Klues (NVIDIA) 译者： 空桐 动态资源分配是一个用于请求资源的新 API。它是对为通用资源所提供的持久卷 API 的泛化。...第三方资源驱动程序负责解释这些参数，并在资源请求到来时跟踪和分配资源。...ResourceClaim 可以在创建时就进行分配（立即分配），不用考虑哪些 Pod 将使用该资源。...除非 Pod 的所有资源都已分配和保留，否则 Pod 不会被调度到节点，这是一个重要特性。...阅读 Kubernetes 官方文档的动态资源分配[13]。 你可以参与 SIG Node[14]和 CNCF 容器编排设备工作组[15]。 你可以查看或评论动态资源分配的项目看板[16]。
这个成果来自于南洋理工大学计算机工程学院Chase 、Niyato两位学者的研究，该文章于2017年5月发表在IEEE Transactions服务计算第10卷第3期。...云计算采用虚拟化技术高效地提供计算资源。...事实上，为了有效地提供资源，需要将虚拟机和带宽配置进行联合优化。另外，云计算实践应用中，需求通常是不确定的，所以云计算服务商往往允许使用者预留一部分资源。...云计算使用过程中，可能出现资源过剩，亦可能出现资源不足，作者建立了一个随机规划模型来描述这一风险决策问题。为了提高随机优化的求解效率，作者采用了随机情景树剪辑法，有效地缩小了问题的可行解空间。...基于云计算需求的历史数据，以对应的确定优化模型作为参照，本文提出的模型获得的决策方案更优，而且更好地适应于各种参数的变化。
然而，手动实例管理在动态云计算环境中实际上是不可能的。相反，IT团队应该使用云自动扩展。以下是一些入门提示。...确定不必要的工作负载和资源 在生产环境中，云计算工作负载或应用程序可能需要在某个水平保持运行。...企业可以不需要确定工作负载是否运行，只需要使用云计算自动扩展服务，在工作负载需求变化时增加或减少计算资源。...云标签还可以帮助管理员识别可疑资源。这种服务将标签应用于云计算资源，代表了工作负载或应用程序名称，所有者，部门，成本中心等。在结算审查周期中，标签会暴露不必要或被遗忘的云资源。...允许自动缩放功能添加资源，如亚马逊弹性计算云（EC2）实例。当利用率低时，他们也可以从组中删除资源。微软Azure通过虚拟机规模集控制缩放，而谷歌云平台可以在其计算引擎自动缩放。
Spark中的executor不仅仅提供计算能力，还可能存储持久化数据，这些数据在宿主executor被kill后，该如何访问？ 。。。...2.原理分析 2.1 Executor生命周期 首先，先简单分析下Spark静态资源分配中Executor的生命周期，以spark-shell中的wordcount为例，执行命令如下： # 以yarn模式执行...处于Idle状态的Executor造成资源浪费这个问题已经在上面提到。下面重点看下开启Spark动态资源分配功能后，Executor如何运作。...executorIdsToBeRemoved.nonEmpty) { removeExecutors(executorIdsToBeRemoved) } } } 以上就是对于Spark的动态资源分配的原理分析...对于Spark动态资源分配来说，我们应更加关注算法方面，即其动态行为。如何分配？如何伸缩？上下游关系如何？等等。 回馈社区：回馈是一种输出，就迫使我们输入的质量要足够高。这是一种很有效的技能提升方式。
因此，按比例向每个人平均分配食物变得很有挑战性。 这类似于在Kubernetes中改进资源分配的挑战，其中应用程序具有不同的资源需求。在确保资源高效利用的同时平衡性能和成本至关重要。...Kubernetes 中优化资源分配的挑战 资源分配对于确保 Kubernetes 应用程序的最佳性能和可扩展性至关重要。然而，优化 Kubernetes 中的资源分配并非没有一些挑战。...全面优化资源分配可能具有挑战性，因为有时为一个组件分配资源会影响其他组件的性能和资源使用情况。 Kubernetes 没有提供大量有关资源使用情况的信息。这使得识别和解决资源分配问题变得具有挑战性。...这包括实施资源分配的最佳实践、利用自动化和编排工具、持续监控资源使用情况以及采用扩展机制。改进 Kubernetes 中的资源分配对于确保集群资源的高效使用和优化应用程序的性能非常重要。...改善 Kubernetes 资源分配的最佳实践 优化 Kubernetes 中的资源分配是维持应用程序性能和控制成本的重要方面。以下是改善 Kubernetes 资源分配的一些最佳实践： 1.
本期题目：最优资源分配 题目 某块业务芯片最小容量单位为1.25G，总容量为M * 1.25G，对该芯片资源编号为1,2, ..., M。该芯片支持3种不同的配置，分别为A、B、C。...,N，各个芯片之间彼此独立，不能跨芯片占用资源。 给定板卡上芯片数量N、每块芯片容量M、用户按次序配置后，请输出芯片资源占用情况，保证消耗的芯片数量最少。...资源分配规则：按照芯片编号从小到大分配所需资源，芯片上资源如果被占用标记为1，没有被占用标记为0。
资源标志 通常我们通过来获取字符串： getResources().getString(R.string.about); 传入的R.string.about是一个int类型的值，是AAPT打包时为每个资源文件分配的唯一的...在Resources类中，所有获取资源名称、资源包名、资源ID等等的方式都是通过AssetsManager对象来获取的。...：资源名称 通过这三个信息结合，就能唯一标志一个资源了。...可以找到资源路径 需要将插件中所使用的资源ID按不同插件的包名进行区分，因为AAPT默认会从0x7f开始进行分配 解决方案有多种： 修改aapt，为插件分配不同的pakcageId，然后将引用R.id的地方修改为常量...修改aapt过后的R.java文件，合并多个插件的R.java文件，并且重新分配R.java中的id常量，并且重写resources.arsc文件 遇到的问题 由于在Manifest.xml中定义的Activity
概述 大多数项目在实际实行的时候的资源是有限的，这就会涉及到一个项目管理中的常见问题——资源分配。本文结合一个简单的案例来讨论一下这个问题。 问题 ?...答案 1.目标与资源 分析一下上面的问题。 1） 目标 完成拖地，擦玻璃和切菜。 2）资源 资源可以分为两类：人力资源（2人）和物力资源（墩布一把、抹布一个、菜刀一把）。...回到上面的问题，这个问题就是在项目管理中的资源分配问题：如何合理的分配资源？ 2.分配方案 1）方案1 ? 2）方案2 ? 3）方案3 ? 我们来比较一下这三种种方案。...因此，在实际的工作中需要结合实际情况，从而找到最好的资源分配方案。
---- 二 化简资源分配图 ---- 方法步骤 第一步：先看系统还剩下多少资源没分配，再看有哪些进程是不阻塞（“不阻塞”即：系统有足够的空闲资源分配给它）的 第二步：把不阻塞的进程的所有边都去掉，形成一个孤立的点...第一步：先看R1资源，它有三个箭头是向外的，因此它一共给进程分配了3个资源，此时，R1没有空闲的资源剩余。...第二步：再看R2资源，它有一个箭头是向外的，因此它一共给进程分配了1个资源，此时，R2还剩余一个空闲的资源没分配。...第四步：再看进程P1，它只申请一个R2资源，此时，系统还剩余一个R2资源没分配，因此，可以满足P1的申请。...由于这个资源分配图可完全简化，因此，不会产生死锁。 而如果资源分配图中的点，最终不能够化成孤立的点，则进程资源图不能够完全简化，从而会发生死锁。
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进一步看，就是在某些领域通过传感器和屏幕等入口自动高速产生了大量、多样的数据，这些数据辅以合理的算法和强大的云计算能力，能够告诉你这些领域的一切信息!...所以，这种模式在大多数领域都能够精准地指示资源分配。 人力资源管理是关于分配人和相关资源(培养、激励资源)的工作，如果借助大数据，将人和其他资源数据化，再用算法进行匹配，显然有无限的想象空间。...其实，通过大数据实现资源的“可扩展获得”，提升资源的利用效率，也正是我在2011年提出的“人力资源云转型”。 具体怎么玩呢? 首先，应该把人数据化，清楚地知道“人是怎样的”，这包括，他的能力如何?...实际上，这种数据量通过本地软件的计算能力(甚至直接用excel表)就可以解决，根本不需要运用到互联网上的云计算，这些显然不是大数据。 为何会达不到大数据的体量?...热备份则是数据随着工作流无意识产生，只要员工开展工作，自然有数据往“云平台”上跑，而且这些数据也能被平台的计算功能即时处理。 其二，这些数据是“报表数据”而非“源数据”。
Kubernetes是一个容器集群管理平台，Kubernetes需要统计整体平台的资源使用情况，合理地将资源分配给容器使用，并且要保证容器生命周期内有足够的资源来保证其运行。...为了实现资源被有效调度和分配同时提高资源的利用率，Kubernetes采用Request和Limit两种限制类型来对资源进行分配。...一、kuberneters中Request和Limit限制方式说明 Request: 容器使用的最小资源需求，作为容器调度时资源分配的判断依赖。...两者之间必须满足关系: 0<=Request<=Limit<=Infinity (如果Limit为0表示不对资源进行限制，这时可以小于Request) 在腾讯云容器服务(CCS)中，可以在创建服务，在容器编辑栏中点击显示高级设置...节点上CPU和内存的资源使用情况如下图所示： 已经分配的CPU资源为：1U(分配Pod1)+1U(分配Pod2)=2U，剩余可以分配的CPU资源为2U 已经分配的内存资源为：1G(分配Pod1)+1G
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从服务层面上讲，业务服务管理就是以客户为目标，以服务为关注点对云环境进行评测管理，提高服务质量、提升最终用户业务体验。...云计算环境下数据中心管理的IT资源是高度虚拟化的，需要对资源进行动态部署，因此也就面临着资源配置如何管理的问题，如何解决此类问题成为重点。 挑战一：资源配置如何管理?...云数据中心管理的IT资源是高度虚拟化的，需要对资源进行动态部署，因此也就面临着资源配置如何管理的问题。...针对资源配置的管理问题，NovellBSM配置管理数据库能够实时、动态地跟踪记录构建云服务的各项IT资源及其配置，并自动描绘各资源对象间关联关系，同时联邦数据集成技术，收集各配置项的信息，以可视化的方式描述资源配置组织结构...在云计算环境下，资源高度的虚拟化，应用程序与组件是多对多的依赖关系，一个应用程序出了故障，很难很快地准确定位是哪一个组件出现了问题，因此，问题故障的定位是云计算环境下数据中心管理的又一大挑战。
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