本技術涉及云原生容器，具體而言，涉及一種算力資源感知系統、方法、設備及介質。

背景技術：

1、隨著云計算和邊緣計算的興起，計算節點分布廣泛且規模龐大，計算資源的異構性增加，計算資源的動態性也愈發明顯。為了應對這些挑戰，算力網絡技術應運而生。它通過分布式計算技術實現任務的并行處理，依賴高性能網絡通信來實現節點間的協作，同時實時感知和識別可用計算資源，能夠自動適應計算資源的變化和規模擴展。對算力網絡而言，如何實現對算力進行統一納管度量、統一編排調度、統一跨域調度是算力網絡的關鍵技術問題。傳統的計算模型通常將計算任務靜態地分配給預定義的節點，無法動態適應計算資源的變化和不均衡性。算力網絡基于算力資源感知技術，能夠實時地感知和識別網絡中的可用計算資源，從而優化任務調度和資源管理，算力資源感知技術在現代分布式計算環境中的重要性和必要性不可忽視。

2、目前，算力資源感知的實現并沒有統一的標準。算力資源感知技術在實踐中面臨一些挑戰和難點，其中包括以下幾個方面：

3、1.數據異構性和一致性：計算節點的異構性是算力資源感知的一大挑戰。不同類型的節點可能具有不同的硬件配置、操作系統和性能特征。因此，算力資源感知技術需要處理來自各種異構節點的數據，并將其轉化為統一的指標和表示形式，以便進行資源的比較和選擇。

4、2.節點動態性和變化：在分布式計算環境中，計算節點的動態性和變化是常見的情況。節點可以隨時加入或離開網絡，其計算能力和可用性也可能發生變化。算力資源感知技術需要能夠及時感知和適應這些變化，動態地更新和調整資源感知結果。

5、3.擴展性和可擴展性：算力資源感知技術需要具備良好的擴展性和可擴展性，能夠適應大規模分布式計算環境的需求。隨著節點數量的增加，數據量和計算復雜度也會增加，因此算力資源感知技術需要設計和實現高效的算法和架構，以支持大規模的資源感知和管理。

6、因此，一種可以將異構節點數據進行轉化統一，并且能夠實現動態感知節點變化以及滿足節點可擴展性的算力資源感知方法，亟待提出。

技術實現思路

1、基于上述技術問題，本技術實施例提供一種算力資源感知系統、方法、設備及介質，旨在如何對算力資源進行實時感知，并且轉化為統一的表現形式，便于進行調度和分配。

2、本技術實施例第一方面提供了一種算力資源感知系統，所述系統包括：

3、感知控制器、多云管理器，所述感知控制器包括算力感知模塊和數據同步模塊；

4、所述算力感知模塊監聽各個算力資源池是否發生變化，當監聽到第一算力資源池發生變化時，調用所述多云管理器，以查詢所述第一算力資源池下的廠商規格數據并發送給所述數據同步模塊，所述廠商規格數據包括：算力資源的規格信息；

5、所述數據同步模塊將所述廠商規格數據記錄在廠商規格表中，以及將所述廠商規格數據抽象為節點格式，記錄在節點表中。

6、可選地，所述系統還包括：

7、所述算力感知模塊定時調用所述多云管理器，獲取各個算力資源池下的廠商區域水位數據，并發送給所述數據同步模塊，所述廠商區域水位數據包括：名稱、關聯的資源池識別碼、處理器總量、處理器可用量、存儲器總量、存儲器可用量；

8、所述數據同步模塊將所述廠商區域水位數據記錄在資源池水位表中，以及將所述廠商區域水位數據抽象為節點格式，記錄在所述節點表中。

9、可選地，所述系統還包括：

10、所述算力感知模塊監聽各個銷售算力資源是否發生變化，當監聽到第一銷售算力資源發生變化時，查詢所述第一銷售算力資源的銷售算力資源信息并發送給所述數據同步模塊，所述銷售算力資源信息包括：名稱、識別碼、規格識別碼、關聯的資源池識別碼、售價、售罄信息；

11、所述數據同步模塊將所述銷售算力資源信息抽象為節點格式，記錄在所述節點表中。

12、可選地，所述系統還包括：

13、所述算力感知模塊定時調用所述多云管理器，獲取所述各個銷售算力資源的所述售罄信息，以及將所述售罄信息同步更新至銷售算力資源表中并發送給所述數據同步模塊；

14、所述數據同步模塊將所述銷售算力資源的所述售罄信息抽象為節點格式，記錄在所述節點表中。

15、可選地，所述系統還包括：

16、調度器，所述調度器包括緩存模塊；

17、所述調度器監聽所述節點表和單元表中的數據變化，并將所述數據變化記錄在所述緩存模塊中；

18、所述調度器根據單元表中的算力部署需求，對所述節點表中對應的算力資源進行調度。

19、可選地，所述系統還包括：

20、通過所述感知控制器獲取用戶的所述算力部署需求，并將所述算力部署需求發送給所述數據同步模塊；

21、所述數據同步模塊將所述算力部署需求抽象為單元格式，記錄在所述單元表中。

22、本技術實施例第二方面提供了一種算力資源感知方法，所述方法包括：

23、監聽各個算力資源池是否發生變化，當監聽到第一算力資源池發生變化時查詢所述第一算力資源池下的廠商規格數據；

24、將所述廠商規格數據記錄在廠商規格表中，以及將所述廠商規格數據抽象為節點格式，記錄在節點表中。

25、可選地，所述方法還包括：

26、獲取各個算力資源池下的廠商區域水位數據；

27、將所述廠商區域水位數據記錄在資源池水位表中，以及將所述廠商區域水位數據抽象為節點格式，記錄在所述節點表中。

28、可選地，所述方法還包括：

29、監聽各個銷售算力資源是否發生變化，當監聽到第一銷售算力資源發生變化時，查詢所述第一銷售算力資源的銷售算力資源信息并發送給所述數據同步模塊；

30、將所述銷售算力資源信息抽象為節點格式，記錄在所述節點表中。

31、可選地，所述方法還包括：

32、定時調用所述多云管理器，獲取所述各個銷售算力資源的所述售罄信息，以及將所述售罄信息同步更新至銷售算力資源表中并發送給所述數據同步模塊；

33、將所述銷售算力資源的所述售罄信息抽象為節點格式，記錄在所述節點表中。

34、可選地，所述方法還包括：

35、監聽所述節點表和單元表中的數據變化，并將所述數據變化記錄在所述緩存模塊中；

36、根據單元表中的算力部署需求，對所述節點表中對應的算力資源進行調度。

37、可選地，所述方法還包括：

38、獲取用戶的所述算力部署需求，并將所述算力部署需求發送給所述數據同步模塊；

39、將所述算力部署需求抽象為單元格式，記錄在所述單元表中。

40、本技術實施例第三方面提供了一種電子設備，所述電子設備包括：包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序被該處理器執行時實現如本技術實施例第二方面的算力資源感知方法。

41、本技術實施例第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現本技術實施例第二方面的算力資源感知方法。

42、本技術實施例第五方面提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，所述計算機程序/指令被處理器執行時實現本技術實施例第二方面的算力資源感知方法。

43、通過本技術實施例提出的算力資源感知系統，利用感知控制器中的算力感知模塊監聽各個資源池中所發生的變化，在發生變化時調用多云管理器獲取第一算力資源池下廠商規格數據并發送給感知控制器中的數據同步模塊，數據同步模塊將數據記錄子啊廠商規格表中并且抽象為節點格式，記錄在節點表中。通過同樣的方式，算力感知模塊還可以定時對調用多云管理器獲取各個算力資源池下的廠商區域水位數據，同樣進行記錄與抽象，并且算力感知模塊還可以監聽銷售算力資源的變化，將其相關的算力資源信息抽象為節點格式記錄在節點表中。在收到用戶的算力部署需求后，感知控制器將算力部署需求抽象為單元格式，記錄在單元表中，而后調度器通過將單元表和節點表中內容，進行算力資源調度。

44、本技術中，通過將算力資源相關的各項信息抽象為節點格式，將算力部署需求抽象為單元格式，實現了對不同的算力資源統一為相同的表現格式，并且可以方便進行資源的調配、比較和選擇；同時，通過感知控制器對算力資源池變化的實時監聽，以及對資源池水位數據、銷售算力資源售罄信息等的定時監聽，實現了對算力資源變化的實時感知以及根據變化進行動態更新和調整；并且，本技術中將通過獲取各個算力資源池的中的算力資源規格信息，并且統一抽象規劃為節點格式，能夠適應大規模分布式計算環境要求，具備良好的擴展性及可擴展性。因此，通過本技術中提出的算力資源感知系統，滿足了對大規模算力資源進行感知及管理的需求，大大提高了用戶進行算力資源調度的工作效率。