一种多模态智联计算网络中计算任务的高效执行方法与系统

本发明属于资源弹性伸缩技术领域，公开了一种多模态智联计算网络中计算任务的高效执行方法与系统，方法包括：实时采集任务的包括当前时间步长以及与其相邻的T‑1个历史时间步长的资源使用时序数据，输入至训练好的资源需求预测模型中，得到L个预测时间步长内的资源使用时序数据；其中，L为由任务的资源波动性和模态特征所确定的任务负载稳定的时间窗口长度；用L个预测时间步长内的资源使用时序数据确定任务在L个预测时间步长内所需的最佳资源配置；将最佳资源配置与预设的弹性伸缩策略规则相比，确定是否需要进行资源弹性伸缩。进一步地，本发明还提供了对新任务的资源推荐方式，本发明能提升资源分配的精准性和稳定性，以及系统的响应速度。