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超大规模智能调度管理
  • 通过京东云阿基米德调度平台,实现了应用资源的智能调度、业务精准画像、资源碎片的填充利用和资源的时空复用。
  • 依托大数据能力,采用机器学习、深度学习算法,对应用的资源使用情况进行画像统计,并能对应用的未来资源使用情况进行预测;
  • 通过模拟器和数据回放,对调度请求进行仿真模拟,形成新的数据建模,优化调度方案,为智能调度提供决策支持。

应用场景

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智能预测系统资源

业务高峰来临之前,需提前准备所需的IT资源,利用智能调度算法,能提前预估业务的资源需求,确保业务高峰时系统的稳定。

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智能调度保证业务稳定

在资源有限的场景下,存在不同业务的资源竞争的问题,通过智能策略算法,保证高优先级业务的资源可用性。

竞争优势

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基于预测的智能调度

依托大数据能力,采用机器学习、深度学习算法,对应用的资源使用情况进行画像统计,并能对应用的未来资源使用情况进行预测,合理进行混合调度部署。

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基于监控数据的精准驱逐与碎片整理

由于不同批次采购的服务器规格性能不同,通过批处理任务进行统一填充式调度,以达到资源碎片的填充利用和资源的时空复用效果。

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调度器仿真系统及回放功能

通过模拟器+线上数据回放,对调度请求进行仿真模拟,形成新的数据建模,并优化调度方案,为智能调度提供决策支持。

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