链路的确定方法、装置及存储介质与流程

1.本技术涉及通信领域，尤其涉及一种链路的确定方法、装置及存储介质。


背景技术：

2.随着人工智能的发展，越来越多的业务需要消耗大量的算力资源。云计算利用虚拟化技术建立大容量的算力资源池，算力资源池通过网络链路为终端下发算力资源，以使各种业务获得所需的算力资源。
3.目前，算力网络系统仅根据网络资源(如时延)选择传输算力资源的网络链路，未考虑云资源池中的算力资源是否满足业务的算力需求。如此，可能会导致部分云资源池无法为提供足够的算力资源，部分云资源池中算力资源未使用，从而导致算力资源无法得到充分的利用，降低算力资源的利用率。


技术实现要素：

4.本技术提供一种链路的确定方法、装置及存储介质，用于提高算力资源的利用率。
5.为达到上述目的，本技术采用如下技术方案：
6.第一方面，本技术提供一种链路的确定方法。该方法包括：服务器可以获取终端的算力资源需求和云资源池的可用算力资源。服务器可以根据算力资源需求和可用算力资源，确定第一量化值，第一量化值用于指示算力资源需求与可用算力资源之间的关系。然后，服务器可以获取多个备选链路中每个备选链路的网络资源，备选链路为云资源池与终端之间的传输路径。服务器可以根据每个备选链路的网络资源，确定多个第二量化值，一个备选链路对应一个第二量化值，第二量化值用于指示备选链路的网络资源与多个备选链路的网络资源之间的关系。之后，服务器可以根据第一量化值、多个第二量化值、第一预设权重和第二预设权重，确定多个目标值，目标值用于指示备选链路的优劣程度，一个备选链路对应一个目标值。服务器可以根据多个目标值，从多个备选链路中确定目标链路，目标链路为多个目标值中最小值对应的备选链路。
7.可选的，链路的确定方法还可以包括：服务器可以获取终端的目标算力需求，目标算力需求为算力资源需求的预设倍数。服务器可以获取云资源池的第一算力资源和第二算力资源，第一算力资源为云资源池中已分配的算力资源，第二算力资源为云资源池中总算力资源。上述“获取云资源池的可用算力资源”包括：服务器可以根据目标算力需求、第一算力资源和第二算力资源，确定云资源池的可用算力资源。
8.可选的，上述“根据目标算力需求、第一算力资源和第二算力资源，确定云资源池的可用算力资源”包括：若第一算力资源与第二算力资源之差小于目标算力需求，服务器则可以确定云资源池的可用算力资源为第一算力资源与第二算力资源之差。若第一算力资源与第二算力资源之差大于或者等于目标算力需求，服务器则可以确定云资源池的可用算力资源为目标算力需求。
9.可选的，链路的确定方法还可以包括：服务器可以获取n个影响因素，n个影响因素
包括：至少一个算力资源指标和至少一个网络资源指标，n为正整数。服务器可以基于n个影响因素构建n维矩阵，n维矩阵包括：n
×
n个元素，元素与任意两个影响因素相对应，元素用于指示任意两个影响因素之间的重要程度。然后，服务器可以根据n维矩阵，确定n个第一特征值，第一特征值用于指示影响因素对多个备选链路的影响程度。之后，服务器可以从n个第一特征值中确定第二特征值，第二特征值为n个第一特征值中最大的特征值。服务器可以根据第二特征值，对n维矩阵进行一致性检验。若n维矩阵通过一致性检验，服务器则可以确定第二特征值对应的归一化特征向量，归一化特征向量包括：第一预设权重和第二预设权重。
10.可选的，算力资源指标包括以下至少一项：中央处理器cpu资源、内存资源、存储资源、图形处理器gpu资源，网络资源指标包括以下至少一项：时延、抖动、丢包率。
11.第二方面，本技术提供一种链路的确定装置，该装置包括获取模块和处理模块。
12.获取模块，用于获取终端的算力资源需求和云资源池的可用算力资源。处理模块，用于根据算力资源需求和可用算力资源，确定第一量化值，第一量化值用于指示算力资源需求与可用算力资源之间的关系。获取模块，还用于获取多个备选链路中每个备选链路的网络资源，备选链路为云资源池与终端之间的传输路径。处理模块，还用于根据每个备选链路的网络资源，确定多个第二量化值，一个备选链路对应一个第二量化值，第二量化值用于指示备选链路的网络资源与多个备选链路的网络资源之间的关系。处理模块，还用于根据第一量化值、多个第二量化值、第一预设权重和第二预设权重，确定多个目标值，目标值用于指示备选链路的优劣程度，一个备选链路对应一个目标值。处理模块，还用于根据多个目标值，从多个备选链路中确定目标链路，目标链路为多个目标值中最小值对应的备选链路。
13.可选的，获取模块，还用于获取终端的目标算力需求，目标算力需求为算力资源需求的预设倍数。获取模块，还用于获取云资源池的第一算力资源和第二算力资源，第一算力资源为云资源池中已分配的算力资源，第二算力资源为云资源池中总算力资源。处理模块，具体用于根据目标算力需求、第一算力资源和第二算力资源，确定云资源池的可用算力资源。
14.可选的，处理模块，具体用于若第一算力资源与第二算力资源之差小于目标算力需求，则确定云资源池的可用算力资源为第一算力资源与第二算力资源之差。处理模块，具体用于若第一算力资源与第二算力资源之差大于或者等于目标算力需求，则确定云资源池的可用算力资源为目标算力需求。
15.可选的，获取模块，还用于获取n个影响因素，n个影响因素包括：至少一个算力资源指标和至少一个网络资源指标，n为正整数。处理模块，还用于基于n个影响因素构建n维矩阵，n维矩阵包括：n
×
n个元素，元素与任意两个影响因素相对应，元素用于指示任意两个影响因素之间的重要程度。处理模块，还用于根据n维矩阵，确定n个第一特征值，第一特征值用于指示影响因素对多个备选链路的影响程度。处理模块，还用于从n个第一特征值中确定第二特征值，第二特征值为n个第一特征值中最大的特征值。处理模块，还用于根据第二特征值，对n维矩阵进行一致性检验。处理模块，还用于若n维矩阵通过一致性检验，则确定第二特征值对应的归一化特征向量，归一化特征向量包括：第一预设权重和第二预设权重。
16.可选的，算力资源指标包括以下至少一项：中央处理器cpu资源、内存资源、存储资源、图形处理器gpu资源，网络资源指标包括以下至少一项：时延、抖动、丢包率。
17.第三方面，本技术提供了一种链路的确定装置，该装置包括：处理器和存储器。处理器和存储器耦合。存储器用于存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括计算机执行指令，当该链路的确定装置运行时，处理器执行该存储器存储的该计算机执行指令，以实现如第一方面中的任一种可能的实现方式中所描述的链路的确定方法。
18.第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面中的任一种可能的实现方式中所描述的链路的确定方法。
19.第五方面，本技术提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，当其计算机程序被处理器执行时，使得计算机实现如第一方面中的任一种可能的实现方式中所描述的链路的确定方法。
20.上述方案中，链路的确定装置、计算机设备、计算机存储介质或者计算机程序产品所能解决的技术问题以及实现的技术效果可以参见上述第一方面所解决的技术问题以及技术效果，在此不再赘述。
21.本技术提供的技术方案至少带来以下有益效果：服务器可以获取终端的算力资源需求和云资源池的可用算力资源。服务器可以根据算力资源需求和可用算力资源，确定第一量化值，第一量化值用于指示算力资源需求与可用算力资源之间的关系。接着，服务器可以获取多个备选链路中每个备选链路的网络资源，备选链路为云资源池与终端之间的传输路径。服务器可以根据每个备选链路的网络资源，确定多个第二量化值，一个备选链路对应一个第二量化值，第二量化值用于指示备选链路的网络资源与多个备选链路的网络资源之间的关系。如此，服务器可以对云资源池和网络算路中不同维度的指标进行统一抽象描述。然后，服务器可以根据第一量化值、多个第二量化值、第一预设权重和第二预设权重，确定多个目标值，目标值用于指示备选链路的优劣程度，一个备选链路对应一个目标值。之后，服务器可以根据多个目标值，从多个备选链路中确定目标链路，目标链路为多个目标值中最小值对应的备选链路。这样一来，服务器结合云资源池的算力资源和备选链路的网络资源，确定最优链路，可以在选择满足低时延等网络需求的链路的同时，保证云资源池能够满足终端的算力需求，充分利用云资源池的算力资源，提高算力资源的利用率。
附图说明
22.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理，并不构成对本技术的不当限定。
23.图1是根据一示例性实施例示出的一种链路的确定系统的架构示意图；
24.图2是根据一示例性实施例示出的一种算力网络管理系统的架构示意图；
25.图3是根据一示例性实施例示出的一种链路的确定方法的流程图；
26.图4是根据一示例性实施例示出的另一种链路的确定方法的流程图；
27.图5是根据一示例性实施例示出的一种层次结构的示意图；
28.图6是根据一示例性实施例示出的另一种链路的确定方法的流程图；
29.图7是根据一示例性实施例示出的一种链路的确定装置的结构框图；
30.图8是根据一示例性实施例示出的一种链路的确定装置的结构示意图；
31.图9是根据一示例性实施例示出的一种计算机程序产品的概念性局部视图。
具体实施方式
32.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
33.本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或者”的关系。例如，a/b可以理解为a或者b。
34.本技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”和“第二”是用于区别不同的对象，而不是用于描述对象的特定顺序。
35.此外，本技术的描述中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是可选地还包括其他没有列出的步骤或模块，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
36.另外，在本技术实施例中，“示例性的”、或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本技术中被描述为“示例性的”或“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”、或者“例如”等词旨在以具体方式呈现概念。
37.在对本技术实施例的链路的确定方法进行详细介绍之前，先对本技术实施例的实施环境和应用场景进行介绍。
38.随着人工智能的发展，越来越多的业务需要消耗大量的算力资源，因此行业面临着算力需求和算力供给的不匹配带来的新挑战。算力的供给速度无法达到算力需求的增长速度。
39.云计算利用虚拟化技术建立大容量的算力资源池，算力资源池通过网络链路为终端下发算力资源，以使各种业务获得所需的算力资源。
40.但是，传统的网络协议(internet protocol，ip)网络不具备感知能力，导致网络无法精确的感知算力资源，为业务提供足够的算力资源。并且，目前的算力网络系统仅根据网络资源(如时延)选择传输算力资源的网络链路，未考虑云资源池中的算力资源是否满足业务的算力需求。如此，可能会导致部分云资源池无法为提供足够的算力资源，部分云资源池中算力资源未使用，从而导致算力资源无法得到充分的利用，降低算力资源的利用率。
41.为了解决上述问题，本技术实施例提供一种链路的确定方法，该方法包括：服务器可以获取终端的算力资源需求和云资源池的可用算力资源。服务器可以根据算力资源需求和可用算力资源，确定第一量化值。接着，服务器可以获取多个备选链路中每个备选链路的网络资源，备选链路为云资源池与终端之间的传输路径。服务器可以根据每个备选链路的网络资源，确定多个第二量化值，一个备选链路对应一个第二量化值。如此，服务器可以对云资源池和网络算路中不同维度的指标进行统一抽象描述。然后，服务器可以根据第一量化值、多个第二量化值、第一预设权重和第二预设权重，确定多个目标值，目标值用于指示备选链路的优劣程度，一个备选链路对应一个目标值。之后，服务器可以根据多个目标值，从多个备选链路中确定目标链路，目标链路为多个目标值中最小值对应的备选链路。这样一来，服务器结合云资源池的算力资源和备选链路的网络资源，确定最优链路，可以在选择
满足低时延等网络需求的链路的同时，保证云资源池能够满足终端的算力需求，充分利用云资源池的算力资源，提高算力资源的利用率。
42.下面对本技术实施例的实施环境进行介绍。
43.图1为根据一示例性实施例示出的一种链路的确定系统的架构示意图。该架构包括：服务器101、云平台102、终端103。服务器101与云平台102可以进行有线/无线通信。服务器101与终端103可以进行有线/无线通信。
44.其中，服务器101可以与云平台102进行通信，还可以与终端103进行通信。例如，服务器101可以接收来自云平台102的云资源池的算力资源信息，服务器101还可以接收来自终端103的算力资源需求。并且，服务器101可以对算力资源信息和算力资源需求进行处理。服务器101还可以存储算力资源信息和算力资源需求。
45.服务器101部署有算力网络管理系统。如图2所示，图2为根据一示例性实施例示出的一种算力网络管理系统的架构示意图。算力网络管理系统200还可以称为算网大脑，算力网络管理系统200包括：应用仓库单元201、应用管理和编排单元202、应用生命周期管理单元203、算网一体化调度单元204、多云管理和算力管理单元205、网络协同编排单元206。
46.其中，应用仓库单元201可以用于存储应用信息，应用信息可以包括：应用标识、应用数据。
47.应用管理和编排单元202可以用于存储应用具体的部署信息以及依赖关系，可以通过编排后的应用模板实现在新环境中应用的快速部署。
48.应用生命周期管理单元203可以用于实现应用从需求收集、编程、测试直至使用过程中的管理，可以实现快速交付应用以响应业务的需求。
49.多云管理和算力管理单元205可以用于通过云平台获取云资源池的算力资源信息。
50.网络协同编排单元206可以用于通过软件定义网络(software defined network，sdn)控制器获取网络链路的网络资源。其中，网络协同编排单元与sdn控制器可以进行有线/无线通信。sdn控制器用于管理网络，存储有网络流量和网络资源。
51.算网一体化调度单元204可以用于对应用进行调度，并且对算力资源信息、网络资源进行处理。算力一体化调度单元204可以为终端选择满足需求的云资源池和网络链路，并为终端提供满足需求的应用服务和资源。
52.需要说明的是，服务器可以是单独的一个物理服务器，或者，也可以是由多个服务器构成的服务器集群。或者，服务器集群还可以是分布式集群。或者，服务器可以是云端服务器。本技术实施例对服务器的具体实现方式不作限制。
53.云平台102用于管理至少一个云资源池，存储有云资源池中的算力资源信息。算力资源信息可以包括：总算力资源、已分配的算力资源和可用算力资源。
54.终端(如终端103)可以是一种具有收发功能的设备。终端可以被部署在陆地上，包括室内或室外、手持或车载；也可以被部署在水面上(如轮船等)；还可以被部署在空中(例如飞机、气球和卫星上等)。终端包括具有无线通信功能的手持式设备、车载设备、可穿戴设备或计算设备。示例性地，终端可以是手机(mobile phone)、平板电脑或带无线收发功能的电脑。终端设备还可以是虚拟现实(virtual reality，vr)终端设备、增强现实(augmented reality，ar)终端设备、工业控制中的无线终端、无人驾驶中的无线终端、远程医疗中的无
线终端、智能电网中的无线终端、智慧城市(smart city)中的无线终端、智慧家庭(smart home)中的无线终端等。
55.在本技术实施例中，终端103可以向服务器101发送算力资源需求。
56.下面结合说明书附图对本技术实施例进行具体说明。
57.如图3所示，为本技术实施例提供的一种链路的确定方法，该方法包括：
58.s301、服务器获取终端的算力资源需求。
59.在本技术实施例中，算力资源需求为算力资源指标的需求量。
60.其中，算力资源指标包括以下至少一项：中央处理器(central processing unit，cpu)资源、内存资源、存储资源、图形处理器(graphics processing unit，gpu)资源。
61.示例性的，假如算力资源指标包括：cpu资源、内存资源、存储资源，则算力资源需求包括：cpu资源的需求量、内存资源的需求量、存储资源的需求量。
62.在一种可能的设计中，算力资源需求可以通过d＝d
(x)
表示。
63.示例性的，假如算力资源需求包括：cpu资源的需求量、内存资源的需求量、存储资源的需求量，算力资源需求则可以表示为d＝{d
(cpu)
，d
(mem)
，d
(sto)
}，其中，d用于表示终端的算力资源需求，d
(cpu)
用于表示终端的cpu资源的需求量，d
(mem)
用于表示终端的内存资源的需求量，d
(sto)
用于表示终端的存储资源的需求量。
64.在一种可能的实现方式中，终端可以向服务器发送算力资源需求。服务器可以接收来自终端的算力资源需求，以获取终端的算力资源需求。
65.在另一种可能的实现方式中，服务器可以接收第一输入指令，第一输入指令用于输入终端的算力资源需求。响应于第一输入指令，服务器可以获取终端的算力资源需求。
66.s302、服务器获取云资源池的可用算力资源。
67.在本技术实施例中，可用算力资源为算力资源指标的可用量。
68.示例性的，假如算力资源指标包括：cpu资源、内存资源、存储资源，则可用算力资源包括：cpu资源的可用量、内存资源的可用量、存储资源的可用量。
69.在一些实施例中，在服务器获取云资源池的可用算力资源之前，服务器可以获取终端的目标算力资源。
70.其中，目标算力需求为算力资源需求的预设倍数，
71.在本技术实施例中，目标算力需求可以通过公式一表示。
72.e＝η
×
d公式一。
73.其中，e用于表示终端的目标算力需求，η用于表示预设倍数，d用于表示终端的算力资源需求。
74.需要说明的是，在本技术实施例中，对预设倍数不作限定。例如，预设倍数可以为8。又例如，预设倍数可以为12。又例如，预设倍数可以为10。
75.示例性的，假如终端的算力资源需求包括：4核cpu资源、8g内存资源、100g存储资源，预设倍数为8，则目标算力需求包括：32核cpu资源、64g内存资源、800g存储资源。
76.在本技术实施例中，在服务器获取云资源池的可用算力资源之前，服务器还可以获取云资源池的第一算力资源和第二算力资源。
77.其中，第一算力资源为云资源池中已分配的算力资源，第二算力资源为云资源池中总算力资源。
78.在一种可能的设计中，第一算力资源可以通过δ
(x)
表示，其中，x用于表示算力资源指标。第二算力资源可以通过λ
(x)
表示。
79.示例性的，假如算力资源指标包括：cpu资源、内存资源、存储资源，第一算力资源则可以表示为{δ
(cpu)
，δ
(mem)
，δ
(sto)
}，其中，δ
(cpu)
用于表示云资源池中已分配的cpu资源，δ
(mem)
用于表示云资源池中已分配的内存资源，δ
(sto)
用于表示云资源池中已分配的存储资源。第二算力资源则可以表示为{λ
(cpu)
，λ
(mem)
，λ
(sto)
}，其中，λ
(cpu)
用于表示云资源池的总cpu资源，λ
(mem)
用于表示云资源池的总内存资源，λ
(sto)
用于表示云资源池的总存储资源。
80.在一种可能的实现方式中，服务器可以根据目标算力需求、第一算力资源和第二算力资源，确定云资源池的可用算力资源。
81.在本技术实施例中，若第一算力资源与第二算力资源之差小于目标算力需求，服务器则可以确定可用资源为第一算力资源与第二算力资源之差。若第一算力资源与第二算力资源之差大于或者等于目标算力需求，服务器则可以确定可用资源为目标算力需求。
82.在一种可能的设计中，可用算力资源可以通过公式二表示。
83.σ
(x)
＝min{λ
(x)-δ
(x)
，η
×d(x)
}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式二。
84.其中，σ
(x)
用于表示云资源池的可用算力资源，x用于表示算力资源指标，λ
(x)
用于表示云资源池的第一算力资源，δ
(x)
用于表示云资源池的第二算力资源，η用于表示预设倍数，d
(x)
用于表示终端的算力资源需求。
85.需要说明的是，在本技术实施例中，若第一算力资源与第二算力资源之差小于目标算力需求，则云资源池只能为终端提供可用算力资源。若第一算力资源与第二算力资源之差大于或者等于目标算力需求，则云资源池只需要为终端提供与目标算力需求相等的算力资源即可。
86.可以理解的是，在服务器获取云资源池的可用算力资源之前，服务器可以获取目标算力需求，目标算力需求为算力资源需求的预设倍数。服务器还可以获取云资源池的第一算力资源和第二算力资源，第一算力资源为云资源池中已分配的算力资源，第二算力资源为云资源池中总算力资源。如此，服务器可以确定云资源池中剩余的算力资源。之后，服务器可以根据目标算力需求、第一算力资源和第二算力资源，确定可用算力资源。这样一来，服务器根据云资源池中算力资源的的总量和已分配量来计算得到可用算力资源，增加了数据的准确性。
87.在另一种可能的实现方式中，云资源池可以向服务器发送可用算力资源。服务器可以接收来自云资源池的可用算力资源，以获取云资源池的可用算力资源。
88.s303、服务器根据算力资源需求和可用算力资源，确定第一量化值。
89.其中，第一量化值用于指示算力资源需求与可用算力资源之间的关系。
90.在一种可能的设计中，第一量化值可以通过公式三表示。
[0091][0092]
其中，index
(x)
用于表示云资源池的第一量化值，x用于表示算力资源指标，＞
(x)
用于表示云资源池的可用算力资源，η用于表示预设倍数，d
(x)
用于表示终端的算力资源需求。
[0093]
需要说明的是，在本技术实施例中，index
(x)
的取值范围为[0,1]。若云资源池的可用算力资源充足，则σ
(x)
＝η
×d(x)
，则index
(x)
＝0，表示云资源池中该算力资源指标满足终
端的目标算力需求，为最理想状态。
[0094]
在本技术实施例中，第一量化值可以包括多个第一子量化值，一个算力资源指标对应一个第一子量化值。
[0095]
示例性的，假如算力资源指标包括：cpu资源、内存资源、存储资源。服务器则可以根据公式三确定多个第一子量化值，多个第一子量化值包括：cpu资源对应的第一子量化值index
(cpu)
、内存资源对应的第一子量化值index
(mem)
、存储资源对应的第一子量化值index
(sto)
。
[0096]
s304、服务器获取多个备选链路中每个备选链路的网络资源。
[0097]
其中，备选链路为云资源池与终端之间的传输路径。
[0098]
在一种可能的实现方式中，sdn控制器可以向服务器发送多个备选链路中每个备选链路的网络资源。服务器可以接收来自sdn控制器的多个备选链路中每个备选链路的网络资源。
[0099]
在本技术实施例中，网络资源可以为网络资源指标的资源量，网络资源指标包括以下至少一项：时延、抖动、丢包率。
[0100]
示例性的，假如网络资源指标包括：时延、抖动、丢包率，则网络资源包括：时延的资源量、抖动的资源量、丢包率的资源量。
[0101]
在一种可能的设计中，第i个备选链路的网络资源可以通过ri＝r
(i，y)
表示。其中，y用于表示网络资源指标。
[0102]
示例性的，假如网络资源包括：时延的资源量、抖动的资源量、丢包率的资源量，第i个备选链路的网络资源则可以表示为ri＝{r
(i，del)
，r
(i，jil)
，r
(i，pl)
}，其中，r
(i，del)
用于表示第i个备选链路的时延的资源量，r
(i，jil)
用于表示第i个备选链路的抖动的资源量，r
(i，jil)
用于表示第i个备选链路的丢包率的资源量。
[0103]
s305、服务器根据每个备选链路的网络资源，确定多个第二量化值。
[0104]
其中，一个备选链路对应一个第二量化值。第二量化值用于指示备选链路的网络资源和多个备选链路的网络资源之间的关系。
[0105]
在一种可能的实现方式中，对于每个备选链路，服务器可以根据备选链路的网络资源和多个备选链路的网络资源，确定备选链路的第二量化值，以确定多个第二量化值。
[0106]
在一种可能的设计中，第i个备选链路的第二量化值可以通过公式四表示。
[0107][0108]
其中，index
(i，y)
用于表示第i个备选链路的第二量化值，r
(i，y)
用于表示第i个备选链路的网络资源，m用于表示备选链路的数量。
[0109]
在本技术实施例中，第二量化值可以包括多个第二子量化值，一个网络资源指标对应一个第二子量化值。
[0110]
示例性的，假如网络资源指标包括：时延、抖动、丢包率，服务器则可以根据公式四确定第i个备选链路的多个第二子量化值，多个第二子量化值包括：时延对应的第二子量化值index
(i，del)
、抖动对应的第二子量化值index
(i，jil)
、丢包率对应的第二子量化值index
(i，pl)
。
[0111]
s306、服务器根据第一量化值、多个第二量化值、第一预设权重和第二预设权重，
确定多个目标值。
[0112]
其中，一个备选链路对应一个目标值，目标值用于指示备选链路的优劣程度。
[0113]
在一种可能的实现方式中，对于每个备选链路，服务器可以根据第一量化值、第二量化值、第一预设权重和第二预设权重，确定备选链路的目标值，以确定多个目标值。
[0114]
在一种可能的设计中，目标值可以通过公式五表示。
[0115]
wi＝ω1×
index
(x)
+ω2×
index
(i，y)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式五。
[0116]
其中，wi用于表示第i个备选链路的目标值，ω1用于表示第一预设权重，index
(x)
用于表示第一量化值，ω2用于表示第二预设权重，index
(i，y)
用于表示第i个备选链路的第二量化值。
[0117]
在本技术实施例中，第一权重值为算力资源指标的权重值，第二权重值为网络资源指标。第一预设权重可以包括多个第一子权重，一个算力资源指标对应一个第一子权重，第二预设权重可以包括多个第二子权重，一个网络资源指标对应一个第二子权重。
[0118]
示例性的，假如算力资源指标包括：cpu资源、内存资源、存储资源，则多个第一子权重包括：cpu资源对应的第一子权重ω3、内存资源对应的第一子权重ω4、存储资源对应的第一子权重ω5。假如网络资源指标包括：时延、抖动、丢包率，则多个第二子权重包括：时延对应的第二子权重ω6、抖动对应的第二子权重ω7、丢包率对应的第二子权重ω8。
[0119]
在一些实施例中，若算力资源指标包括：cpu资源、内存资源、存储资源，网络资源指标包括：时延、抖动、丢包率，则第i个备选链路的目标值可以通过公式六表示。
[0120]
wi＝ω3×
index
(cpu)
+ω4×
index
(mem)
+ω5+index
(sto)
+ω6×
index
(u，del)
+ω7×
index
(i，jil)
+ω8×
index
(i，pl)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式六。
[0121]
其中，wi用于表示第i个备选链路的目标值，ω3用于表示cpu资源对应的第一子权重，index
(cpu)
用于表示cpu资源对应的第一子量化值，ω4内用于表示存资源对应的第一子权重，index
(mem)
用于表示内存资源对应的第一子量化值，ω5用于表示存储资源对应的第一子权重，index
(sto)
用于表示存储资源对应的第一子量化值，ω6用于表示时延对应的第二子权重，index
(i，del)
用于表示第i个备选链路的时延对应的第二子量化值，ω7用于表示抖动对应的第二子权重，index
(i，jil)
用于表示第i个备选链路的抖动对应的第二子量化值，ω8用于表示丢包率对应的第二子权重，index
(i，pl)
用于表示第i个备选链路的丢包率对应的第二子量化值。
[0122]
s307、服务器根据多个目标值，从多个备选链路中确定目标链路。
[0123]
其中，目标链路为多个目标值中最小值对应的备选链路。
[0124]
在一种可能的实现方式中，服务器可以比较多个目标值，从多个目标值中确定最小值。服务器可以将最小值对应的备选链路作为目标链路。
[0125]
需要说明的是，在本技术实施例中，云资源池的可用算力资源越大，云资源池对应的第一量化值越小。当可用算力资源满足目标算力需求时，第一量化值为0，不会对目标值的计算产生加权累加。备选链路的网络资源越小，备选链路越优。并且网络资源越小，备选链路的第二量化值越小。也就是说，第一量化值越小，云资源池越优，并且第二量化值越小，备选链路越优。第一量化值和第二量化值越小，目标值越小，故选择多个目标值中最小值对应的备选链路作为目标链路。
[0126]
在本技术实施例中，在服务器从多个备选链路中确定目标链路之后，服务器可以
向云资源池发送目标链路的标识。云资源池可以接收来自服务器的目标链路的标识，并根据目标链路的标识查询目标链路。云资源池可以通过目标链路向终端下发可用算力资源。
[0127]
可以理解的是，服务器可以获取终端的算力资源需求和云资源池的可用算力资源。服务器可以根据算力资源需求和可用算力资源，确定第一量化值，第一量化值用于指示算力资源需求与可用算力资源之间的关系。接着，服务器可以获取多个备选链路中每个备选链路的网络资源，备选链路为云资源池与终端之间的传输路径。服务器可以根据每个备选链路的网络资源，确定多个第二量化值，一个备选链路对应一个第二量化值，第二量化值用于指示备选链路的网络资源与多个备选链路的网络资源之间的关系。如此，服务器可以对云资源池和网络算路中不同维度的指标进行统一抽象描述。然后，服务器可以根据第一量化值、多个第二量化值、第一预设权重和第二预设权重，确定多个目标值，目标值用于指示备选链路的优劣程度，一个备选链路对应一个目标值。之后，服务器可以根据多个目标值，从多个备选链路中确定目标链路，目标链路为多个目标值中最小值对应的备选链路。这样一来，服务器结合云资源池的算力资源和备选链路的网络资源，确定最优链路，可以在选择满足低时延等网络需求的链路的同时，保证云资源池能够满足终端的算力需求，充分利用云资源池的算力资源，提高算力资源的利用率。
[0128]
需要说明的是，在本技术实施例中，可以存在多个云资源池，服务器可以对每个云资源池均执行s302-s307，以确定每个云资源池的多个备选链路的目标值。服务器可以从多个云资源池中每个云资源池对应的多个备选路径中确定目标路径。
[0129]
在一些实施例中，如图4所示，在服务器根据第一量化值、第二量化值、第一预设权重和第二预设权重，确定多个目标值(s306)之前，链路的确定方法还可以包括：
[0130]
s401、服务器获取n个影响因素。
[0131]
其中，n个影响因素包括：至少一个算力资源指标和至少一个网络资源指标，n为正整数。
[0132]
在一种可能的实现方式中，服务器获取至少一个算力资源指标和至少一个网络资源指标，将至少一个算力资源指标和至少一个网络资源指标作为n个影响因素。
[0133]
示例性的，假如至少一个算力资源指标包括：cpu资源、内存资源、存储资源，至少一个网络资源指标包括：时延、抖动、丢包率，则n个影响因素包括：cpu资源、内存资源、存储资源、时延、抖动、丢包率。
[0134]
s402、服务器基于n个影响因素构建n维矩阵。
[0135]
其中，n维矩阵包括：n
×
n个元素。
[0136]
在本技术实施例中，元素与任意两个影响因素相对应，元素用于指示任意两个影响因素之间的重要程度。
[0137]
示例性的，假如影响因素1为cpu资源，影响因素2为内存资源，元素为a
12
，则元素用于指示cpu资源与内存资源之间的重要性。
[0138]
在一种可能的实现方式中，服务器可以采用成对比较法和1-9比较标度法构建n维矩阵。
[0139]
示例性的，假如n个影响因素包括：cpu资源、内存资源、存储资源、时延、抖动、丢包
率，n维矩阵可以表示为
[0140]
在一种可能的设计中，服务器可以采用1-9比较标度法为n维矩阵中的元素进行赋值。
[0141]
示例性的，如表1所示，表1示出了一种1-9标度的含义。
[0142]
表1 1-9标度的含义
[0143][0144]
也就是说，在标度为1的情况下，表示元素i与元素j比较，元素i与元素j同等重要。在标度为3的情况下，表示元素i与元素j比较，元素i比元素j稍微重要。在标度为5的情况下，表示元素i与元素j比较，元素i比元素j明显重要。对于其他标度的介绍，可以参考上述标度的描述，此处不予赘述。
[0145]
示例性的，假如n个影响因素包括：影响因素1为cpu资源、影响因素2为内存资源、影响因素3为存储资源、影响因素4为时延、影响因素5为抖动、影响因素6为丢包率，n维矩阵可以表示为其中，a
11
用于表示影响因素1与影响因素1之间的重要程度，a
12
用于表示影响因素1与影响因素2之间的重要程度，a
13
用于表示影响因素1与影响因素3之间的重要程度，其他元素的介绍可以参考上述元素的描述，此处不予赘述。
[0146]
s403、服务器根据n维矩阵，确定n个第一特征值。
[0147]
其中，第一特征值用于指示影响因素对多个备选链路的影响程度。
[0148]
在一种可能的实现方式中，服务器可以计算n维矩阵的n个第一特征值。
[0149]
在一种可能的设计中，第一特征值可以通过公式七表示。
[0150][0151]
其中，用于表示第一特征值，a用于表示n维矩阵，e用于表示单位矩阵。
[0152]
s404、服务器从n个第一特征值中确定第二特征值。
[0153]
其中，第二特征值为n个第一特征值中最大的特征值。
[0154]
需要说明的是，在本技术实施例中，第二特征值为n个第一特征值中最大的特征值，说明第二特征值对应的影响因素为对多个备选链路的影响程度最大的因素。
[0155]
s405、服务器根据第二特征值，对n维矩阵进行一致性检验。
[0156]
需要说明的是，在本技术实施例中，构造n维矩阵时，虽然能够较客观地反映出两个影响因素之间的重要程度，但是n维矩阵可能为非一致性矩阵，非一致性矩阵的特征向量无法反映出各个影响因素的真实权重，因此需要对n维矩阵进行一致性检验。
[0157]
在一种可能的实现方式中，服务器可以根据第二特征值，确定n维矩阵的一致性指标。
[0158]
在本技术实施例中，一致性指标可以通过公式八表示。
[0159][0160]
其中，ci用于表示一致性指标，用于表示第二特征值，n用于表示n维矩阵的维度。
[0161]
需要说明的是，在本技术实施例中，若一致性指标为0，则说明n维矩阵具有完全的一致性；若一致性指标接近于0，则说明n维矩阵具有满意的一致性；若一致性指标越大，则说明n维矩阵的不一致性越严重。
[0162]
然后，服务器可以根据n维矩阵的维度和目标对应关系，确定随机一致性值。其中，目标对应关系为n维矩阵的维度与随机一致性值之间的对应关系。
[0163]
示例性的，如表2所示，表2示出了一种目标对应关系。其中，目标对应关系包括：n维矩阵的维度和随机一致性值，n用于表示n维矩阵的维度，ri用于表示随机一致性值。
[0164]
表2目标对应关系
[0165]
n123456789ri000.580.901.121.241.321.411.45
[0166]
也就是说，在n维矩阵的维度为1的情况下，随机一致性值为0。在n维矩阵的维度为2的情况下，随机一致性值为0。在n维矩阵的维度为3的情况下，随机一致性值为0.58。对于其他维度的介绍，可以参考上述维度的描述，此处不予赘述。
[0167]
之后，服务器可以根据一致性指标和随机一致性值，确定一致性比率。服务器可以基于一致性比率，对n维矩阵进行一致性检验。
[0168]
在本技术实施例中，一致性比率可以通过公式九表示。
[0169][0170]
其中，cr用于表示一致性比率，ci用于表示一致性指标，ri用于表示随机一致性值。
[0171]
在一种可能的设计中，若一致性比率大于或者等于预设比率阈值，服务器则可以确定n维矩阵未通过一致性检验。服务器则可以采用1-9比较标度法为n维矩阵中的元素重新赋值，并重新执行s403-s405。
[0172]
在一种可能的设计中，若一致性比率小于预设比率阈值，服务器则可以确定n维矩阵通过一致性检验。服务器则可以执行s406。
[0173]
s406、服务器确定第二特征值对应的归一化特征向量。
[0174]
其中，归一化特征向量包括：第一预设权重和第二预设权重。
[0175]
示例性的，假如n个影响因素包括：影响因素1为cpu资源、影响因素2为内存资源、影响因素3为存储资源、影响因素4为时延、影响因素5为抖动、影响因素6为丢包率，n维矩阵表示为假如归一化特征向量表示为{w1，w2，w3，w4，w5，w6}，则w1用于表示影响因素1(cpu资源)的权重值，w2用于表示影响因素2(内存资源)的权重值，w3用于表示影响因素3(存储资源)的权重值，w4用于表示影响因素4(时延)的权重值，w5用于表示影响因素5(抖动)的权重值，w6用于表示影响因素6(丢包率)的权重值。
[0176]
在一种可能的实现方式中，服务器可以根据第二特征值和n维矩阵，确定第二特征值对应的特征向量。服务器可以对特征向量进行归一化处理，确定归一化特征向量。
[0177]
需要说明的是，在本技术实施例中，对于特征向量的计算可以参考常规技术方法进行计算，此处不予赘述。在本技术实施例中，对于归一化特征向量，归一化特征向量可以通过{w1，w2，...，wn}，其中，i用于表示归一化特征向量的第i个元素。
[0178]
可以理解的是，服务器可以获取n个影响因素，n个影响因素包括：至少一个算力资源指标和至少一个网络资源指标。服务器可以基于n个影响因素构建n维矩阵，n维矩阵包括：n
×
n个元素，元素与任意两个影响因素相对应，元素用于指示任意两个影响因素之间的重要程度。然后，服务器可以根据n维矩阵，确定n个第一特征值，第一特征值用于指示影响因素对多个备选链路的影响程度。服务器可以从n个第一特征值中确定第二特征值，第二特征值为n个第一特征值中最大的特征值。如此，可以确定对多个备选链路的影响程度最大的影响因素。之后，服务器可以根据第二特征值，对n维矩阵进行一致性检验。若n维矩阵通过一致性检验，服务器则可以确定第二特征值对应的归一化特征向量，归一化特征向量包括：第一预设权重和第二预设权重。这样一来，服务器可以通过层次分析法确定第一预设权重和第二预设权重，无需随机设定第一预设权重和第二预设权重，提高了确定最优链路的准确性。
[0179]
需要说明的是，在本技术实施例中，s401-s406中描述的确定第一预设权重和第二预设权重的方法，采用的技术为层次分析法。层次分析法在分析实际问题时，将与问题有关的各个因素按照不同属性自上而下的分解成若干层次，同一层的各个因素从属于上一层的因素或者对上一层的因素有影响，同时又可以支配下一层的因素或者受到下一层因素的作用。
[0180]
在本技术实施例中，如图5所示，图5示出了一种层次结构的示意图。其中，目标层包括算路决策。准则层包括：算力资源指标、网络资源指标，算力资源指标包括：cpu资源、内存资源、存储资源，网络资源指标包括：时延、抖动、丢包率。方案层包括多个云资源池(如：云资源池1、云资源池2)。层次分析法从层次结构的第二层(即准则层)开始，基于从属于或者影响上一层因素的同一层因素，采用成对比较法和1-9比较尺度构造成对比较阵(即n维矩阵)，直至最下层。在本技术实施例中，第二层的影响因素包括：cpu资源、内存资源、存储资源、时延、抖动、丢包率，故服务器可以执行s302-s306。
[0181]
下面以具体实施例对本技术中链路的确定方法进行介绍。如图6所示，链路的确定方法可以包括以下步骤：
[0182]
s601、服务器通过算网大脑接收来自终端的资源请求消息。
[0183]
其中，资源请求消息包括目标算力资源。
[0184]
需要说明的是，在本技术实施例中，链路的确定系统中还可以部署有台处理单元，中台处理单元可以接收终端的资源请求消息，并进行计费。中台处理单元还可以向算网大脑发送终端的资源请求消息。算网大脑可以接收来自中台处理单元的终端的资源请求消息。
[0185]
s602、服务器通过算网大脑感知云资源池的算力资源信息和多个备选链路中每个备选链路的网络资源。
[0186]
其中，算力资源信息包括：总算力资源、已分配的算力资源和可用算力资源。
[0187]
需要说明的是，在本技术实施例中，算网大脑可以通过多云管理和算力管理单元的北向接口，通过应用程序接口(application program interface，api)主动感知云资源池的算力资源信息。算网大脑可以通过网络协同编排单元的北向接口，主动感知多个备选链路中每个备选链路的网络资源。
[0188]
s603、服务器通过算网大脑根据目标算力资源、云资源池的算力资源信息和多个备选链路中每个备选链路的网络资源，确定多个目标值。
[0189]
其中，一个目标值对应一个备选链路。
[0190]
s604、服务器通过算网大脑根据多个目标值，从多个备选链路中确定目标链路。
[0191]
s605、服务器通过算网大脑向云平台发送调度指令。
[0192]
其中，调度指令用于指示云平台通过目标链路向终端发送目标调度资源。目标调度资源为与目标算力资源相等的算力资源。
[0193]
在本技术实施例中，在算网大脑向云平台发送调度指令之后，云平台可以接收来自算网大脑的调度指令。响应于调度指令，云平台可以通过目标链路向终端发送目标调度资源。在云平台向终端发送目标调度资源之后，服务器可以通过算网大脑重新感知云资源池的算力资源信息和多个备选链路中每个备选链路的网络资源。
[0194]
这样一来，服务器可以通过算网大脑采用算网融合一体化调度算法，提高算网大脑调度决策的准确性，可以在选择满足低时延等网络需求的链路的同时，保证云资源池能够满足终端的算力需求，充分利用云资源池的算力资源，提高算力资源的利用率。
[0195]
上述主要从方法的角度对本技术实施例提供的方案进行了介绍。为了实现上述功能，链路的确定装置或电子设备包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本技术所公开的实施例描述的各示例的链路的确定方法步骤，本技术能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0196]
本技术实施例还提供一种链路的确定装置。该链路的确定装置可以为计算机设备，也可以是上述计算机设备中的cpu，还可以是上述计算机设备中用于确定链路的模块，还可以是上述计算机设备中用于确定链路的客户端。
[0197]
本技术实施例可以根据上述方法示例对链路的确定进行功能模块或者功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块或者功能单元，也可以将两个或两个以
上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块或者功能单元的形式实现。其中，本技术实施例中对模块或者单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0198]
如图7所示，为本技术实施例提供的一种链路的确定装置的结构示意图。链路的确定装置用于执行图3、图4和图6所示的链路的确定方法。链路的确定装置可以包括：获取模块701和处理模块702。
[0199]
获取模块701，用于获取终端的算力资源需求和云资源池的可用算力资源。处理模块702，用于根据算力资源需求和可用算力资源，确定第一量化值，第一量化值用于指示算力资源需求与可用算力资源之间的关系。获取模块701，还用于获取多个备选链路中每个备选链路的网络资源，备选链路为云资源池与终端之间的传输路径。处理模块702，还用于根据每个备选链路的网络资源，确定多个第二量化值，一个备选链路对应一个第二量化值，第二量化值用于指示备选链路的网络资源与多个备选链路的网络资源之间的关系。处理模块702，还用于根据第一量化值、多个第二量化值、第一预设权重和第二预设权重，确定多个目标值，目标值用于指示备选链路的优劣程度，一个备选链路对应一个目标值。处理模块702，还用于根据多个目标值，从多个备选链路中确定目标链路，目标链路为多个目标值中最小值对应的备选链路。
[0200]
可选的，获取模块701，还用于获取终端的目标算力需求，目标算力需求为算力资源需求的预设倍数。获取模块701，还用于获取云资源池的第一算力资源和第二算力资源，第一算力资源为云资源池中已分配的算力资源，第二算力资源为云资源池中总算力资源。处理模块702，具体用于根据目标算力需求、第一算力资源和第二算力资源，确定云资源池的可用算力资源。
[0201]
可选的，处理模块702，具体用于若第一算力资源与第二算力资源之差小于目标算力需求，则确定云资源池的可用算力资源为第一算力资源与第二算力资源之差。处理模块702，具体用于若第一算力资源与第二算力资源之差大于或者等于目标算力需求，则确定云资源池的可用算力资源为目标算力需求。
[0202]
可选的，获取模块701，还用于获取n个影响因素，n个影响因素包括：至少一个算力资源指标和至少一个网络资源指标，n为正整数。处理模块702，还用于基于n个影响因素构建n维矩阵，n维矩阵包括：n
×
n个元素，元素与任意两个影响因素相对应，元素用于指示任意两个影响因素之间的重要程度。处理模块702，还用于根据n维矩阵，确定n个第一特征值，第一特征值用于指示影响因素对多个备选链路的影响程度。处理模块702，还用于从n个第一特征值中确定第二特征值，第二特征值为n个第一特征值中最大的特征值。处理模块702，还用于根据第二特征值，对n维矩阵进行一致性检验。处理模块702，还用于若n维矩阵通过一致性检验，则确定第二特征值对应的归一化特征向量，归一化特征向量包括：第一预设权重和第二预设权重。
[0203]
可选的，算力资源指标包括以下至少一项：中央处理器cpu资源、内存资源、存储资源、图形处理器gpu资源，网络资源指标包括以下至少一项：时延、抖动、丢包率。
[0204]
图8是根据一示例性实施例示出的一种链路的确定装置的硬件结构示意图。该链路的确定装置可以包括处理器801，处理器801用于执行应用程序代码，从而实现本技术中的链路的确定方法。
[0205]
处理器801可以是一个中央处理器(central processing unit，cpu)，微处理器，特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，asic)，或一个或多个用于控制本技术方案程序执行的集成电路。
[0206]
如图8所示，链路的确定装置还可以包括存储器802。其中，存储器802用于存储执行本技术方案的应用程序代码，并由处理器801来控制执行。
[0207]
存储器802可以是只读存储器(read-only memory，rom)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，ram)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，eeprom)、只读光盘(compact disc read-only memory，cd-rom)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器802可以是独立存在，通过总线804与处理器801相连接。存储器802也可以和处理器801集成在一起。
[0208]
如图8所示，链路的确定装置还可以包括通信接口803，其中，处理器801、存储器802、通信接口803可以相互耦合，例如，通过总线804相互耦合。通信接口803用于与其他设备进行信息交互，例如支持链路的确定装置与其他装置的信息交互。
[0209]
需要指出的是，图8中示出的装置结构并不构成对该链路的确定装置的限定，除图8所示部件之外，该链路的确定装置可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不相同的部件布置。
[0210]
在实际实现时，处理模块702所实现的功能可以由图8所示的处理器801调用存储器802中的程序代码来实现。
[0211]
本技术还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有指令，当计算机可读存储介质中的指令由计算机设备的处理器执行时，使得计算机能够执行上述所示实施例提供的链路的确定方法。例如，计算机可读存储介质可以为包括指令的存储器802，上述指令可由计算机设备的处理器801执行以完成上述方法。可选地，计算机可读存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，非临时性计算机可读存储介质可以是rom、ram、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
[0212]
图9示意性地示出本技术实施例提供的计算机程序产品的概念性局部视图，计算机程序产品包括用于在计算设备上执行计算机进程的计算机程序。
[0213]
在一个实施例中，计算机程序产品是使用信号承载介质900来提供的。信号承载介质900可以包括一个或多个程序指令，其当被一个或多个处理器运行时可以提供以上针对图3、图4和图6中描述的功能或者部分功能。因此，例如，参考图3中所示的实施例，s301～s307的一个或多个特征可以由与信号承载介质900相关联的一个或多个指令来承担。此外，图9中的程序指令也描述示例指令。
[0214]
在一些示例中，信号承载介质900可以包含计算机可读介质901，诸如但不限于，硬盘驱动器、紧密盘(cd)、数字视频光盘(dvd)、数字磁带、存储器、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存储记忆体(random access memory，ram)等等。
[0215]
在一些实施方式中，信号承载介质900可以包含计算机可记录介质902，诸如但不
限于，存储器、读/写(r/w)cd、r/w dvd、等等。
[0216]
在一些实施方式中，信号承载介质900可以包含通信介质903，诸如但不限于，数字和/或模拟通信介质(例如，光纤电缆、波导、有线通信链路、无线通信链路、等等)。
[0217]
信号承载介质900可以由无线形式的通信介质903来传达。一个或多个程序指令可以是，例如，计算机可执行指令或者逻辑实施指令。
[0218]
在一些示例中，诸如针对图7描述的链路的确定装置可以被配置为响应于通过计算机可读介质901、计算机可记录介质902、和/或通信介质903中的一个或多个程序指令，提供各种操作、功能、或者动作。
[0219]
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不相同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不相同的功能模块，以完成以上描述的全分类部或者部分功能。
[0220]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0221]
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不相同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全分类部单元来实现本实施例方案的目的。
[0222]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0223]
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全分类部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本技术各个实施例方法的全分类部或部分步骤。而前述的存储介质包括-u盘、移动硬盘、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0224]
以上，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何在本技术揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种链路的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取终端的算力资源需求和云资源池的可用算力资源；根据所述算力资源需求和所述可用算力资源，确定第一量化值，所述第一量化值用于指示所述算力资源需求与所述可用算力资源之间的关系；获取多个备选链路中每个所述备选链路的网络资源，所述备选链路为所述云资源池与所述终端之间的传输路径；根据每个所述备选链路的网络资源，确定多个第二量化值，一个所述备选链路对应一个所述第二量化值，所述第二量化值用于指示所述备选链路的网络资源与所述多个备选链路的网络资源之间的关系；根据所述第一量化值、所述多个第二量化值、第一预设权重和第二预设权重，确定多个目标值，所述目标值用于指示所述备选链路的优劣程度，一个所述备选链路对应一个所述目标值；根据所述多个目标值，从所述多个备选链路中确定目标链路，所述目标链路为所述多个目标值中最小值对应的备选链路。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述云资源池的可用算力资源之前，所述方法还包括：获取所述终端的目标算力需求，所述目标算力需求为所述算力资源需求的预设倍数；获取所述云资源池的第一算力资源和第二算力资源，所述第一算力资源为所述云资源池中已分配的算力资源，所述第二算力资源为所述云资源池中总算力资源；获取所述云资源池的可用算力资源，包括：根据所述目标算力需求、所述第一算力资源和所述第二算力资源，确定所述云资源池的可用算力资源。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标算力需求、所述第一算力资源和所述第二算力资源，确定所述云资源池的可用算力资源，包括：若所述第一算力资源与所述第二算力资源之差小于所述目标算力需求，则确定所述云资源池的可用算力资源为所述第一算力资源与所述第二算力资源之差；若所述第一算力资源与所述第二算力资源之差大于或者等于所述目标算力需求，则确定所述云资源池的可用算力资源为所述目标算力需求。4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第一量化值、所述多个第二量化值、第一预设权重和第二预设权重，确定多个评价值之前，所述方法还包括：获取n个影响因素，所述n个影响因素包括：至少一个算力资源指标和至少一个网络资源指标，n为正整数；基于所述n个影响因素构建n维矩阵，所述n维矩阵包括：n
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n个元素，所述元素与任意两个所述影响因素相对应，所述元素用于指示任意两个所述影响因素之间的重要程度；根据所述n维矩阵，确定n个第一特征值，所述第一特征值用于指示所述影响因素对所述多个备选链路的影响程度；从所述n个第一特征值中确定第二特征值，所述第二特征值为所述n个第一特征值中最大的特征值；
根据所述第二特征值，对所述n维矩阵进行一致性检验；若所述n维矩阵通过所述一致性检验，则确定所述第二特征值对应的归一化特征向量，所述归一化特征向量包括：所述第一预设权重和所述第二预设权重。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述算力资源指标包括以下至少一项：中央处理器cpu资源、内存资源、存储资源、图形处理器gpu资源，所述网络资源指标包括以下至少一项：时延、抖动、丢包率。6.一种链路的确定装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取终端的算力资源需求和云资源池的可用算力资源；处理模块，用于根据所述算力资源需求和所述可用算力资源，确定第一量化值，所述第一量化值用于指示所述算力资源需求与所述可用算力资源之间的关系；所述获取模块，还用于获取多个备选链路中每个所述备选链路的网络资源，所述备选链路为所述云资源池与所述终端之间的传输路径；所述处理模块，还用于根据每个所述备选链路的网络资源，确定多个第二量化值，一个所述备选链路对应一个所述第二量化值，所述第二量化值用于指示所述备选链路的网络资源与所述多个备选链路的网络资源之间的关系；所述处理模块，还用于根据所述第一量化值、所述多个第二量化值、第一预设权重和第二预设权重，确定多个目标值，所述目标值用于指示所述备选链路的优劣程度，一个所述备选链路对应一个所述目标值；所述处理模块，还用于根据所述多个目标值，从所述多个备选链路中确定目标链路，所述目标链路为所述多个目标值中最小值对应的备选链路。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块，还用于获取所述终端的目标算力需求，所述目标算力需求为所述算力资源需求的预设倍数；所述获取模块，还用于获取所述云资源池的第一算力资源和第二算力资源，所述第一算力资源为所述云资源池中已分配的算力资源，所述第二算力资源为所述云资源池中总算力资源；所述处理模块，具体用于根据所述目标算力需求、所述第一算力资源和所述第二算力资源，确定所述云资源池的可用算力资源。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于若所述第一算力资源与所述第二算力资源之差小于所述目标算力需求，则确定所述云资源池的可用算力资源为所述第一算力资源与所述第二算力资源之差；所述处理模块，具体用于若所述第一算力资源与所述第二算力资源之差大于或者等于所述目标算力需求，则确定所述云资源池的可用算力资源为所述目标算力需求。9.根据权利要求6-8中任一项所述的装置，其特征在于，所述获取模块，还用于获取n个影响因素，所述n个影响因素包括：至少一个算力资源指标和至少一个网络资源指标，n为正整数；所述处理模块，还用于基于所述n个影响因素构建n维矩阵，所述n维矩阵包括：n
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n个元素，所述元素与任意两个所述影响因素相对应，所述元素用于指示任意两个所述影响因
素之间的重要程度；所述处理模块，还用于根据所述n维矩阵，确定n个第一特征值，所述第一特征值用于指示所述影响因素对所述多个备选链路的影响程度；所述处理模块，还用于从所述n个第一特征值中确定第二特征值，所述第二特征值为所述n个第一特征值中最大的特征值；所述处理模块，还用于根据所述第二特征值，对所述n维矩阵进行一致性检验；所述处理模块，还用于若所述n维矩阵通过所述一致性检验，则确定所述第二特征值对应的归一化特征向量，所述归一化特征向量包括：所述第一预设权重和所述第二预设权重。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述算力资源指标包括以下至少一项：中央处理器cpu资源、内存资源、存储资源、图形处理器gpu资源，所述网络资源指标包括以下至少一项：时延、抖动、丢包率。11.一种链路的确定装置，其特征在于，包括：处理器和存储器；所述处理器和所述存储器耦合；所述存储器用于存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括计算机执行指令，当该链路的确定装置运行时，处理器执行该存储器存储的该计算机执行指令，以使该链路的确定装置执行如权利要求1-5中任一项所述的链路的确定方法。12.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，其特征在于，当计算机执行该指令时，该计算机执行如权利要求1-5中任一项所述的链路的确定方法。

技术总结
本申请提供一种链路的确定方法、装置及存储介质，涉及通信领域，用于提高算力资源的利用率。该方法包括：获取终端的算力资源需求和云资源池的可用算力资源。根据算力资源需求和可用算力资源，确定第一量化值。获取多个备选链路中每个备选链路的网络资源，备选链路为云资源池与终端之间的传输路径。根据每个备选链路的网络资源，确定多个第二量化值，一个备选链路对应一个第二量化值。根据第一量化值、多个第二量化值、第一预设权重和第二预设权重，确定多个目标值，一个备选链路对应一个目标值。根据多个目标值，从多个备选链路中确定目标链路，目标链路为多个目标值中最小值对应的备选链路。备选链路。备选链路。


技术研发人员：廖思忆 叶强 张浩 骆吴君 林建森 张昊 徐梦琦 华云 曹思玙
受保护的技术使用者：中国联合网络通信集团有限公司
技术研发日：2023.06.07
技术公布日：2023/8/16