摘要
本发明公开了一种用于虚拟电脑的手机云算力租赁调度方法,涉及资源调度技术领域,包括:基于所有云算力线路的构造硬件历史负荷数据,分析构造硬件历史负荷数据的性能变化趋势,评估各个云算力线路的动态负荷指标;获取历史云算力用户租赁数据,分析用户租赁数据的算力开销需求,构建用户算力租赁偏好画像;针对进行回归分析,预测单位时间节点的待执行租赁任务需求;根据各个云算力线路的动态负荷指标与单位时间节点的待执行租赁任务需求,构建云算力资源调度模型,以最大化利用云算力线路的算力资源,生成动态云算力租赁调度任务。本发明的优点在于:提升用户体验和资源利用率。
技术关键词
历史负荷数据
资源调度模型
线路
动态负荷预测
画像
负荷特征
节点
SVR支持向量回归
指标
资源调度技术
电脑
手机
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