应用于服务器集群数据交互的数据加速方法、装置与设备与流程

1.本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及应用于服务器集群数据交互的数据加速方法、装置与设备。


背景技术：

2.服务器是计算机的一种，它在网络中为其它客户机（如pc机、智能手机、atm等终端甚至是火车系统等大型设备）提供计算或者应用服务。服务器具有高速的cpu运算能力、长时间的可靠运行、强大的i/o外部数据吞吐能力以及更好的扩展性。
3.在进行大规模数据运算的过程中，往往需要与多台服务器之间相互配合来实现，即形成响应高并发，高数据量访问的架构集群，这就需要多台服务器之间必须保持负载均衡，才能保证服务器集群实现高速运转。目前，为了实现负载均衡，通常采用的方式为：设置一台或多台备用服务器，专门用于实现负载均衡。
4.然而，采用上述方式，通常会存在以下技术问题：第一，专门设置一台或多台备用服务器进行负载均衡，容易造成服务器资源的浪费；第二，在进行负载均衡时，需要考虑每台服务器的性能，服务器性能直接影响了服务器集群的数据交互能力，降低了数据交互的效率。
5.该背景技术部分中所公开的以上信息仅用于增强对本发明构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

6.本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
7.本公开的一些实施例提出了应用于服务器集群数据交互的数据加速方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。
8.第一方面，本公开的一些实施例提供了一种应用于服务器集群数据交互的数据加速方法，该方法包括：响应于检测到服务器集群执行数据运算操作，获取用于上述数据运算操作的第一数据与第二数据；根据上述第一数据所在的第一服务器集群，以及用于生成上述第二数据的第二服务器集群，获取上述第一服务器集群和上述第二服务器集群之间的第一服务器集群平均负载，其中，上述第一服务器集群与上述第二服务器集群均属于上述服务器集群；基于上述第一服务器集群平均负载与上述服务器集群的第二服务器集群平均负载，依据上述第一服务器集群平均负载与上述第二服务器集群平均负载的大小关系，对上述第一服务器集群平均负载或上述第二服务器集群平均负载进行动态调整；根据动态调整后的第一服务器集群平均负载或第二服务器集群平均负载，通过对上述服务器集群进行负载均衡处理，以对上述服务器集群进行数据加速。
9.第二方面，本公开的一些实施例提供了一种应用于服务器集群数据交互的数据加速装置，该装置包括：第一获取单元，被配置成响应于检测到服务器集群执行数据运算操作，获取用于上述数据运算操作的第一数据与第二数据；第二获取单元，被配置成根据上述第一数据所在的第一服务器集群，以及用于生成上述第二数据的第二服务器集群，获取上述第一服务器集群和上述第二服务器集群之间的第一服务器集群平均负载，其中，上述第一服务器集群与上述第二服务器集群均属于上述服务器集群；调整单元，被配置成基于上述第一服务器集群平均负载与上述服务器集群的第二服务器集群平均负载，依据上述第一服务器集群平均负载与上述第二服务器集群平均负载的大小关系，对上述第一服务器集群平均负载或上述第二服务器集群平均负载进行动态调整；负载均衡单元，被配置成根据动态调整后的第一服务器集群平均负载或第二服务器集群平均负载，通过对上述服务器集群进行负载均衡处理，以对上述服务器集群进行数据加速。
10.第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
11.第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
12.本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的应用于服务器集群数据交互的数据加速方法，无需额外设置备用服务器，避免服务器资源的浪费。此外，可以有效避免由于个别服务器硬件的性能问题带来的整体服务器集群的数据交互处理能力低下的问题，提升了多服务器在数据交互时的数据传输速度。具体来说，容易造成服务器资源的浪费以及降低了数据交互的效率的原因在于：专门设置一台或多台备用服务器进行负载均衡，容易造成服务器资源的浪费；在进行负载均衡时，需要考虑每台服务器的性能，服务器性能直接影响了服务器集群的数据交互能力。基于此，本公开的一些实施例的应用于服务器集群数据交互的数据加速方法，首先，响应于检测到服务器集群执行数据运算操作，获取用于上述数据运算操作的第一数据与第二数据。由此，为进行负载均衡的调整，提升了参考数据。其次，根据上述第一数据所在的第一服务器集群，以及用于生成上述第二数据的第二服务器集群，获取上述第一服务器集群和上述第二服务器集群之间的第一服务器集群平均负载。其中，上述第一服务器集群与上述第二服务器集群均属于上述服务器集群。由此，便于调整两个集群之间的负载均衡。然后，基于上述第一服务器集群平均负载与上述服务器集群的第二服务器集群平均负载，依据上述第一服务器集群平均负载与上述第二服务器集群平均负载的大小关系，对上述第一服务器集群平均负载或上述第二服务器集群平均负载进行动态调整。由此，可以根据负载关系，对服务器进行负载调整。最后，根据动态调整后的第一服务器集群平均负载或第二服务器集群平均负载，通过对上述服务器集群进行负载均衡处理，以对上述服务器集群进行数据加速。由此，无需额外设置备用服务器，避免服务器资源的浪费。此外，可以有效避免由于个别服务器硬件的性能问题带来的整体服务器集群的数据交互处理能力低下的问题，提升了多服务器在数据交互时的数据传输速度。
附图说明
13.结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
14.图1是根据本公开的应用于服务器集群数据交互的数据加速方法的一些实施例的流程图；图2是根据本公开的应用于服务器集群数据交互的数据加速装置的一些实施例的结构示意图；图3是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
15.下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
16.另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
17.需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
18.需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
19.本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
20.下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
21.图1是根据本公开的应用于服务器集群数据交互的数据加速方法的一些实施例的流程图。示出了根据本公开的应用于服务器集群数据交互的数据加速方法的一些实施例的流程100。该应用于服务器集群数据交互的数据加速方法，包括以下步骤：步骤101，响应于检测到服务器集群执行数据运算操作，获取用于上述数据运算操作的第一数据与第二数据。
22.在一些实施例中，应用于服务器集群数据交互的数据加速方法的执行主体（例如，计算设备）可以响应于检测到服务器集群执行数据运算操作，获取用于上述数据运算操作的第一数据与第二数据。即，数据运算操作可以是指进行体量规模巨大的数据运算。比如电力的大数据预警。服务器集群可以包含多个服务器。第一数据为上述数据运算操作对应的用于数据运算的数据。第二数据则是用于生成第一数据的数据。例如，第一数据可以是指代某一区域的总电力数据。而第二数据可以是某一区域中各个电力节点生成的数据。
23.实践中，上述执行主体可以通过以下步骤获取用于上述数据运算操作的第一数据与第二数据：第一步，根据上述数据运算操作对应的运算规则，获取符合上述运算规则的数据作为第一数据。这里，数据运算操作对应一设定的数据运算规则。这里，运算规则可以是预
先设定的。例如，运算规则可以是通过某一设定的神经网络模型进行数据运算。即，可以从符合运算规则的服务器中获取数据，作为第一数据。
24.第二步，根据上述第一数据的构成规则，获取符合上述构成规则的数据作为第二数据。
25.在进行大规模的数据运算时，往往需要多种的数据，而这些数据有些是底层数据（第二数据），有些数据是通过底层数据计算或总结处理等手段获得的数据（第一数据），这些数据记性运算时，需要考虑那些数据是进行大规模数据运算的常用数据，那些是非常用数据，即第二数据被引用的次数或频率，进而将大数据运算赋予第二数据被引用次数多或调用频率大的服务器进行运算，减轻了由于数据调用带来的服务器负担，从而降低了服务器负载，在服务器之间进行数据交互时起到了数据加速的作用。
26.步骤102，根据上述第一数据所在的第一服务器集群，以及用于生成上述第二数据的第二服务器集群，获取上述第一服务器集群和上述第二服务器集群之间的第一服务器集群平均负载。
27.在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述第一数据所在的第一服务器集群，以及用于生成上述第二数据的第二服务器集群，获取上述第一服务器集群和上述第二服务器集群之间的第一服务器集群平均负载。其中，上述第一服务器集群与上述第二服务器集群均属于上述服务器集群。即，第一服务器集群中存储了第一数据。第二服务器集群中存储了第二数据。可以将上述第一服务器集群当前的服务器负载均值与上述第二服务器集群当前的服务器负载均值的平均值确定为第一服务器集群平均负载。
28.步骤103，基于上述第一服务器集群平均负载与上述服务器集群的第二服务器集群平均负载，依据上述第一服务器集群平均负载与上述第二服务器集群平均负载的大小关系，对上述第一服务器集群平均负载或上述第二服务器集群平均负载进行动态调整。
29.在一些实施例中，上述执行主体可以基于上述第一服务器集群平均负载与上述服务器集群的第二服务器集群平均负载，依据上述第一服务器集群平均负载与上述第二服务器集群平均负载的大小关系，对上述第一服务器集群平均负载或上述第二服务器集群平均负载进行动态调整。
30.实践中，上述执行主体可以通过以下步骤对上述第一服务器集群平均负载或上述第二服务器集群平均负载进行动态调整：第一步，在对上述第一服务器平均负载进行动态调整的过程中，根据上述大小关系，将大于上述第二服务器平均负载的上述第一服务器平均负载对应的第一服务器集群和第二服务器集群，进行负载调整，使得上述第一服务器平均负载不大于上述第二服务器平均负载。即，可以从服务器集群中选择出一个或多个服务器负载较低的服务器添加至上述第一服务器集群中，以降低第一服务器集群的平均负载。从而，使得上述第一服务器平均负载不大于上述第二服务器平均负载。
31.第二步，在对上述第二服务器平均负载进行动态调整的过程中，将不大于上述第二服务器平均负载的上述第一服务器平均负载，作为新的第二服务器平均负载，对上述服务器集群进行负载均衡处理。即，可以按照新的第二服务器平均负载，调整上述服务器集群中各个服务器的负载。
32.步骤104，根据动态调整后的第一服务器集群平均负载或第二服务器集群平均负
载，通过对上述服务器集群进行负载均衡处理，以对上述服务器集群进行数据加速。
33.在一些实施例中，上述执行主体可以根据动态调整后的第一服务器集群平均负载或第二服务器集群平均负载，通过对上述服务器集群进行负载均衡处理，以对上述服务器集群进行数据加速。即，可以根据动态调整后的第一服务器集群平均负载或第二服务器集群平均负载，对服务器集群进行负载均衡处理，从而，可以实现服务器集群的数据加速。
34.可选地，在执行数据运算操作的过程中，基于上述运算规则对应的第一运算能力，获取符合上述第一运算能力的第一服务器集群作为第三服务器集群，以执行上述数据运算操作。
35.在一些实施例中，上述执行主体可以在执行数据运算操作的过程中，基于上述运算规则对应的第一运算能力，获取符合上述第一运算能力的第一服务器集群作为第三服务器集群，以执行上述数据运算操作。运算规则对应的第一运算能力可以是指运行第一数据所需要的服务器算力。即，可以获取符合上述第一运算能力的各个第一服务器作为第三服务器集群，以执行上述数据运算操作。
36.实践中，在上述第三服务器集群执行上述数据运算操作的过程中，上述执行主体可以获取上述第一服务器集群的第二运算能力，将小于上述第一运算能力的上述第二运算能力对应的第一服务器集群，通过并行的方式，生成不小于上述第一运算能力的第三运算能力，将相互并行的第一服务器集群作为第三服务器集群，以执行上述数据运算操作。即，可以增加第一服务器集群中第一服务器的数量，从而将第一服务器集群的运算能力增加为不小于上述第一运算能力的第三运算能力。并行的方式可以是指对第一服务器集群中的各个第一服务器进行并行运算。第二运算能力可以是指上述第一服务器集群的算力。
37.可选地，在对上述第一服务器集群进行并行处理的过程中，依据上述第二运算能力的最小值对应的上述第一服务器集群的服务器负载，对相互并行后的第一服务器集群进行负载均衡，使得上述第三运算能力不小于上述第一运算能力。
38.在一些实施例中，在对上述第一服务器集群进行并行处理的过程中，上述执行主体依据上述第二运算能力的最小值对应的上述第一服务器集群的服务器负载，对相互并行后的第一服务器集群进行负载均衡，使得上述第三运算能力不小于上述第一运算能力。即，确定上述第二运算能力的最小值所对应的第一服务器集群的服务器负载。
39.在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过以下步骤获取上述第一服务器集群的第二运算能力：第一步，在获取第二运算能力的过程中，根据上述第二数据在上述第一数据中的比重，对上述第二数据对应的各个第一服务器进行排序，得到第一服务器序列。其中，比重用于表示通过第二数据生成第一数据时使用第二数据的次数或频率。即，比重可以是至生成第一数据所使用第二数据的次数。即，上述第二数据对应的各个第一服务器可以表示存储了使用第二数据生成的第一数据的第一服务器。
40.第二步，获取上述第一服务器序列中各个第一服务器的运算能力，得到运算能力序列。
41.第三步，将上述运算能力序列包括的各个运算能力的总和确定为第二运算能力。
42.上述相关内容作为本公开的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题二“降低了数据交互的效率。”。降低了数据交互的效率的因素往往如下：在进行负载均衡时，需要
考虑每台服务器的性能，服务器性能直接影响了服务器集群的数据交互能力。如果解决了上述因素，就能达到提升数据交互的效率的效果。为了达到这一效果，首先，在上述第三服务器集群执行上述数据运算操作的过程中，获取上述第一服务器集群的第二运算能力，将小于上述第一运算能力的上述第二运算能力对应的第一服务器集群，通过并行的方式，生成不小于上述第一运算能力的第三运算能力，将相互并行的第一服务器集群作为第三服务器集群，以执行上述数据运算操作。接着，在对上述第一服务器集群进行并行处理的过程中，依据上述第二运算能力的最小值对应的上述第一服务器集群的服务器负载，对相互并行后的第一服务器集群进行负载均衡，使得上述第三运算能力不小于上述第一运算能力。之后，在对上述第一服务器平均负载进行动态调整的过程中，根据上述大小关系，将大于上述第二服务器平均负载的上述第一服务器平均负载对应的第一服务器集群和第二服务器集群，进行负载调整，使得上述第一服务器平均负载不大于上述第二服务器平均负载。最后，在对上述第二服务器平均负载进行动态调整的过程中，将不大于上述第二服务器平均负载的上述第一服务器平均负载，作为新的第二服务器平均负载，对上述服务器集群进行负载均衡处理。由此，通过对第一服务器集群和第二服务器集群的负载进行调整，使得进行数据运算的主要参与服务器的负载更加均衡。进而，对整体服务器集群的负载均衡参考值进行动态更新，使得在进一步运算时加入的服务器可以适应当前集群架构的负载。并根据数据运算的需要的运算能力，动态调整服务器集群，使之适应大规模数据的计算过程，并依据负载均衡，对应用于多服务器数据交互的数据实现数据加速的效果。
43.进一步参考图2，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种应用于服务器集群数据交互的数据加速装置的一些实施例，这些应用于服务器集群数据交互的数据加速装置实施例与图1所示的那些方法实施例相对应，该应用于服务器集群数据交互的数据加速装置具体可以应用于各种电子设备中。
44.如图2所示，一些实施例的应用于服务器集群数据交互的数据加速装置200包括：第一获取单元201、第二获取单元202、调整单元203和负载均衡单元204。其中，第一获取单元201，被配置成响应于检测到服务器集群执行数据运算操作，获取用于上述数据运算操作的第一数据与第二数据；第二获取单元202，被配置成根据上述第一数据所在的第一服务器集群，以及用于生成上述第二数据的第二服务器集群，获取上述第一服务器集群和上述第二服务器集群之间的第一服务器集群平均负载，其中，上述第一服务器集群与上述第二服务器集群均属于上述服务器集群；调整单元203，被配置成基于上述第一服务器集群平均负载与上述服务器集群的第二服务器集群平均负载，依据上述第一服务器集群平均负载与上述第二服务器集群平均负载的大小关系，对上述第一服务器集群平均负载或上述第二服务器集群平均负载进行动态调整；负载均衡单元204，被配置成根据动态调整后的第一服务器集群平均负载或第二服务器集群平均负载，通过对上述服务器集群进行负载均衡处理，以对上述服务器集群进行数据加速。
45.可以理解的是，该应用于服务器集群数据交互的数据加速装置200中记载的诸单元与参考图1描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于应用于服务器集群数据交互的数据加速装置200及其中包含的单元，在此不再赘述。
46.下面参考图3，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备（例如，计
protocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字任务数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“lan”），广域网（“wan”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。
52.上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：响应于检测到服务器集群执行数据运算操作，获取用于上述数据运算操作的第一数据与第二数据；根据上述第一数据所在的第一服务器集群，以及用于生成上述第二数据的第二服务器集群，获取上述第一服务器集群和上述第二服务器集群之间的第一服务器集群平均负载，其中，上述第一服务器集群与上述第二服务器集群均属于上述服务器集群；基于上述第一服务器集群平均负载与上述服务器集群的第二服务器集群平均负载，依据上述第一服务器集群平均负载与上述第二服务器集群平均负载的大小关系，对上述第一服务器集群平均负载或上述第二服务器集群平均负载进行动态调整；根据动态调整后的第一服务器集群平均负载或第二服务器集群平均负载，通过对上述服务器集群进行负载均衡处理，以对上述服务器集群进行数据加速。
53.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（lan）或广域网（wan）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
54.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
55.描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括：第一获取单元、第二获取单元、调整单元和负载均衡单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第二获取单元还可以被描述为“根据上述第一数据所在的第一服务器集群，以及用于生成上述第二数据的第二服务器集群，获取上述第一服务器集群和上述第二服务器集群之间的第一服务器集群平均负载的单元”。
56.本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例
如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（fpga）、专用集成电路（asic）、专用标准产品（assp）、片上系统（soc）、复杂可编程逻辑设备（cpld）等等。
57.以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

技术特征：
1.一种应用于服务器集群数据交互的数据加速方法，包括：响应于检测到服务器集群执行数据运算操作，获取用于所述数据运算操作的第一数据与第二数据；根据所述第一数据所在的第一服务器集群，以及用于生成所述第二数据的第二服务器集群，获取所述第一服务器集群和所述第二服务器集群之间的第一服务器集群平均负载，其中，所述第一服务器集群与所述第二服务器集群均属于所述服务器集群；基于所述第一服务器集群平均负载与所述服务器集群的第二服务器集群平均负载，依据所述第一服务器集群平均负载与所述第二服务器集群平均负载的大小关系，对所述第一服务器集群平均负载或所述第二服务器集群平均负载进行动态调整；根据动态调整后的第一服务器集群平均负载或第二服务器集群平均负载，通过对所述服务器集群进行负载均衡处理，以对所述服务器集群进行数据加速。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取用于所述数据运算操作的第一数据与第二数据，包括：根据所述数据运算操作对应的运算规则，获取符合所述运算规则的数据作为第一数据；根据所述第一数据的构成规则，获取符合所述构成规则的数据作为第二数据。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：在执行数据运算操作的过程中，基于所述运算规则对应的第一运算能力，获取符合所述第一运算能力的第一服务器集群作为第三服务器集群，以执行所述数据运算操作。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述获取符合所述第一运算能力的第一服务器集群作为第三服务器集群，以执行所述数据运算操作，包括：在所述第三服务器集群执行所述数据运算操作的过程中，获取所述第一服务器集群的第二运算能力，将小于所述第一运算能力的所述第二运算能力对应的第一服务器集群，通过并行的方式，生成不小于所述第一运算能力的第三运算能力，将相互并行的第一服务器集群作为第三服务器集群，以执行所述数据运算操作。5.一种应用于服务器集群数据交互的数据加速装置，包括：第一获取单元，被配置成响应于检测到服务器集群执行数据运算操作，获取用于所述数据运算操作的第一数据与第二数据；第二获取单元，被配置成根据所述第一数据所在的第一服务器集群，以及用于生成所述第二数据的第二服务器集群，获取所述第一服务器集群和所述第二服务器集群之间的第一服务器集群平均负载，其中，所述第一服务器集群与所述第二服务器集群均属于所述服务器集群；调整单元，被配置成基于所述第一服务器集群平均负载与所述服务器集群的第二服务器集群平均负载，依据所述第一服务器集群平均负载与所述第二服务器集群平均负载的大小关系，对所述第一服务器集群平均负载或所述第二服务器集群平均负载进行动态调整；负载均衡单元，被配置成根据动态调整后的第一服务器集群平均负载或第二服务器集群平均负载，通过对所述服务器集群进行负载均衡处理，以对所述服务器集群进行数据加速。6.一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的方法。7.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。

技术总结
本公开的实施例公开了应用于服务器集群数据交互的数据加速方法、装置与设备。该方法的一具体实施方式包括：获取用于数据运算操作的第一数据与第二数据；根据第一数据所在的第一服务器集群，以及用于生成第二数据的第二服务器集群，获取第一服务器集群和第二服务器集群之间的第一服务器集群平均负载；基于第一服务器集群平均负载与服务器集群的第二服务器集群平均负载，对第一服务器集群平均负载或第二服务器集群平均负载进行动态调整；根据动态调整后的第一服务器集群平均负载或第二服务器集群平均负载，对服务器集群进行负载均衡处理。该实施方式提升了多服务器在数据交互时的数据传输速度。数据传输速度。数据传输速度。


技术研发人员：李军 郎晓旭 范亚娜 王斯诺 郭敬林 陈瑞兴 李媛 孙实杰 翟斌
受保护的技术使用者：国网信息通信产业集团有限公司
技术研发日：2023.08.16
技术公布日：2023/9/16