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摘要：本发明实施例公开了一种资源碎片治理方法，涉及云资源分配技术领域，方法包括：获取目标业务的时序指标数据，并对所述时序指标数据进行聚合降维处理，得到相邻矩阵；将所述相邻矩阵代入因果结构发现算法，得到贝叶斯网络因果结构的有向无环图；基于所述相邻矩阵和所述有向无环图，通过RPLoc算法计算所述有向无环图中各个节点的条件概率表，得到带有所述条件概率表的目标有向无环图；根据所述目标有向无环图和所述目标业务的先验知识，计算预设条件下所述有向无环图中各个节点的取值，并根据所述取值进行资源创建。

主权项：1.一种资源碎片治理方法，其特征在于，包括：获取目标业务的用于生成相邻矩阵的时序指标数据，并对所述时序指标数据进行聚合降维处理，得到用于生成有向无环图的相邻矩阵；所述对所述时序指标数据进行聚合降维处理，得到相邻矩阵的步骤，包括：通过非参贝叶斯方法对所述时序指标数据进行聚合，得到所述时序指标数据中的强相关数据集；基于所述强相关数据集构建所述相邻矩阵，其中，所述相邻矩阵中的元素表征所述强相关数据集中各变量数据之间的相似度数据；将所述相邻矩阵代入因果结构发现算法，得到用于估算不同配置下资源碎片的近似值的贝叶斯网络因果结构的有向无环图；所述将所述相邻矩阵代入因果结构发现算法，得到用于估算不同配置下资源碎片的近似值的贝叶斯网络因果结构的有向无环图步骤，还包括：基于所述相似度数据确定各个变量数据之间的函数关系；根据所述函数关系建立所述因果结构发现算法；将所述相邻矩阵代入因果结构发现算法，得到用于估算不同配置下资源碎片的近似值的贝叶斯网络因果结构的有向无环图；基于所述相邻矩阵和所述有向无环图，通过用于估算不同配置下资源碎片的近似值的SimpleEstimator算法计算，在预设条件下，所述有向无环图中各个节点的条件概率表，得到带有所述条件概率表的目标有向无环图；所述基于所述相邻矩阵和所述有向无环图，通过SimpleEstimator算法计算，在预设条件下，所述有向无环图中各个节点的条件概率表，得到带有所述条件概率表的目标有向无环图的步骤，包括：当所述预设条件为资源碎片率最小时，根据所述相邻矩阵和所述有向无环图，通过SimpleEstimator算法计算所述有向无环图中各节点在不同可能值时的条件概率数据，得到所述有向无环图中各节点的条件概率表；将所述条件概率表代入所述有向无环图，得到带有所述条件概率表的目标有向无环图；根据所述目标有向无环图和所述目标业务的先验知识，通过特定于资源分配的RPLoc算法计算预设条件下所述有向无环图中各个节点的取值，并根据所述取值进行资源创建，具体的，RPLoc算法计算资源碎片率最小下所述有向无环图中各个节点的取值，并根据所述取值进行资源创建的过程，包括：初始化：为所述目标有向无环图中各个节点分配一个初始资源配置，可能为空或基于历史数据的默认配置；优化计算：遍历所述目标有向无环图中各个节点的各个节点；对每个节点评估不同的资源配置方案下资源碎片率和资源利用率；选择能够同时最小化资源碎片率和最大化资源利用率的配置方案；更新所述目标有向无环图中各个节点中该节点的资源配置；重复过程直到所述目标有向无环图中各个节点中所有节点都被优化；结果输出：输入每个节点的最终资源配置方案，及相应的资源创建和分配计划。

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