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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明公开一种有服务器实例和无服务器实例联合调度方法及系统，包括：获取机器学习推理负载需求；当前一个预留期的无服务器实例的累计成本超过有服务器实例在一个预留期的成本时，表示存在浪费，预留有服务器实例并增加幻影预留，更新下一个预留期内可用的有服务器实例的数量，直至不存在浪费为止；判断有服务器实例数量是否满足机器学习推理负载需求；如不满足，则启动新无服务器实例处理剩余的机器学习推理负载需求，直至满足需求后，反馈机器学习推理负载的处理结果。在对未来需求没有预测的情况下，采取延时补偿浪费的方法联合调度有服务器实例与无服务器实例，在满足推理服务性能要求的前提下优化云服务器使用成本。
主权项：1.一种有服务器实例和无服务器实例联合调度方法，其特征在于，包括：获取机器学习推理负载需求和当前处于预留状态的有服务器实例的数量；判断前一个预留期的无服务器实例的累积成本是否存在浪费，当无服务器实例的累计成本超过有服务器实例在一个预留期的成本时，表示存在浪费，则预留有服务器实例并增加幻影预留，更新下一个预留期内可用的有服务器实例的数量，直至不存在浪费为止；判断当前处于预留状态的有服务器实例的数量是否满足机器学习推理负载需求；如不满足，则启动新无服务器实例处理剩余的机器学习推理负载需求，直至满足机器学习推理负载需求后，反馈机器学习推理负载的处理结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种有服务器实例和无服务器实例联合调度方法及系统
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