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公开(公告)号：CN110704424B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN201910829551.1
申请日：2019-09-03
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06F16/22
Abstract: 本申请提供了一种应用于数据库的排序方法，所述数据库包括键key列，所述key列包括多个key，每个key对应一个或多个值value，所述方法包括：获取所述key列A＝{an}；将所述key列A输入计算模型，获得分桶排序所需的分桶函数y＝g(an)；将所述key列A中的每个key输入所述分桶函数y＝g(an)，获得每个key an对应的桶编号y，并将n个所述key an放至对应桶编号的数据块中；对每个数据块中的key进行排序，获得多个分桶序列；将所述多个分桶序列按照桶编号的顺序进行拼接，获得有序的key列Z＝{zn}。
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公开(公告)号：CN114760196A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202011585851.9
申请日：2020-12-28
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: H04L41/0803 , G06K9/62 , H04L41/0823
Abstract: 本申请提供了一种配置参数推荐方法，该方法能通过对历史数据的环境变量进行聚类，并找到待测样本所述的目标类型，进而确定与待测样本相似的样本，将这些相似的样本进行拟合，得出关于环境变量与配置参数的函数关系，利用该函数关系为待测样本推荐配置参数。解决了机器学习推荐配置参数迭代次数多，耗费时间长的问题。同时，该方法还对样本进行了量化，减少了运算的计算量，进一步减少了运算时间。
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公开(公告)号：CN116432016A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202111682312.1
申请日：2021-12-29
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种规则优化的方法，包括：根据第一训练数据训练第一模型，该第一训练数据包括云计算系统中的第一数据处理规则信息和第一处理结果，所述第一处理结果包括第一业务的处理状态的采集结果，其中，所述第一数据处理规则信息包括根据专家经验库确定的用于处理所述第一业务的规则；使用第一模型对第一数据处理规则进行处理得到优化后的规则，从而使得该优化后的规则适用于复杂场景。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN114692878A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202011630252.4
申请日：2020-12-30
Applicant: 华为云计算技术有限公司
IPC: G06N7/02
Abstract: 本申请公开了一种参数调优方法，该方法包括：获取业务系统在部分参数下运行的性能结果，其中，所述部分参数是业务系统的所有参数中的一部分；分别根据多个模糊集对性能结果进行模糊化处理，得到多个隶属度，其中，多个隶属度和多个模糊集一一对应；根据多个隶属度，确定多组模糊推荐参数，其中，多个隶属度和多组模糊推荐参数一一对应；对多组模糊推荐参数进行去模糊化处理，从而得到目标推荐参数，其中，目标推荐参数用于更新所述部分参数。本申请实施例能够在参数不全的情况下进行参数调优，解决了参数不全所带来的系统性能不可信的问题，最终推荐出满足业务系统性能要求的参数组合。
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公开(公告)号：CN114327589A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202011293862.X
申请日：2020-11-18
Applicant: 华为云计算技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种参数配置方法，包括：通过标准接口接收业务系统的配置参数和业务系统的业务目标，然后对配置参数进行参数寻优，得到满足业务目标的推荐参数值，接着输出推荐参数值，以实现对业务系统的参数配置。该方法将不同业务场景中的参数配置问题抽象成通过标准的接口输入表达的数学问题，从而提供一种通用的参数配置方法，无需case by case进行参数配置。并且，业务领域专家无需人工智能经验，即可独立完成参数配置，提高了配置效率，降低了配置成本。
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公开(公告)号：CN117251257A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202210654314.8
申请日：2022-06-10
Applicant: 华为云计算技术有限公司
Abstract: 一种资源调度方法、装置、系统以及管理节点，涉及计算机技术领域。集群包括管理节点和至少一个业务节点，管理节点中仅部署有因果模型，该因果模型用于判断业务节点是否处于热点状态，并在业务节点处于热点状态时，根据业务节点的资源使用信息获取业务节点的资源调度计划。避免了多个模型之间的累计推理误差导致共享资源分配不准确的问题，提高了集群的资源利用率。该因果模型是根据响应模型确定的，响应模型的输入和输出具有因果关系，因此，因果模型的输入(业务节点的资源使用信息)与输出(业务节点的资源调度计划)存在因果关系，避免了多个模型根据相关性来对业务节点占用的共享资源进行干预，提高了资源调度的准确性以及资源利用率。
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