所属的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“平台”。本发明再一个实施例中，提供一种算网资源应用适配系统，该系统能够用于实现上述算网资源应用适配方法，具体的，该算网资源应用适配系统包括采集模块、分解模块、指令模块以及适配模块。其中，采集模块，通过状态融合层采集算力资源状态、网络资源状态，生成算网资源全局状态和用户应用算网资源状态；分解模块，通过应用适配层在用户应用需求、算力服务等级、网络服务等级约束条件下，针对当前算网资源全局状态和用户应用算网资源状态生成算网资源优化调度方案，然后进一步分解为算力资源调度策略和网络资源调度策略；指令模块，通过应用适配层解析算力资源调度策略和网络资源调度策略，生成并下发算力资源调度指令、网络资源调度指令；适配模块，通过算网资源层执行算力资源调度指令、网络资源调度指令，完成算力资源、网络资源调度，实现算网资源应用适配。本发明再一个实施例中，提供了一种终端设备，该终端设备包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器用于执行所述计算机存储介质存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(central processingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor、dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其是终端的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或一条以上指令，具体适于加载并执行一条或一条以上指令从而实现相应方法流程或相应功能；本发明实施例所述的处理器可以用于算网资源应用适配方法的操作，包括：通过状态融合层采集算力资源状态、网络资源状态，生成算网资源全局状态和用户应用算网资源状态；通过应用适配层在用户应用需求、算力服务等级、网络服务等级约束条件下，针对当前算网资源全局状态和用户应用算网资源状态生成算网资源优化调度方案，然后进一步分解为算力资源调度策略和网络资源调度策略；通过应用适配层解析算力资源调度策略和网络资源调度策略，生成并下发算力资源调度指令、网络资源调度指令；通过算网资源层执行算力资源调度指令、网络资源调度指令，完成算力资源、网络资源调度，实现算网资源应用适配。本发明再一个实施例中，本发明还提供了一种存储介质，具体为计算机可读存储介质(memory)，所述计算机可读存储介质是终端设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括终端设备中的内置存储介质，当然也可以包括终端设备所支持的扩展存储介质，可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任一合适的组合。计算机可读存储介质还包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任一合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任一合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言的任一组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，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电子设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户电子设备上部分在远程电子设备上执行、或者完全在远程电子设备或服务器上执行。在涉及远程电子设备的情形中，远程电子设备可以通过任一种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户电子设备，或者，可以连接到外部电子设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。可由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或一条以上指令，以实现上述实施例中有关算网资源应用适配方法的相应步骤；计算机可读存储介质中的一条或一条以上指令由处理器加载并执行如下步骤：通过状态融合层采集算力资源状态、网络资源状态，生成算网资源全局状态和用户应用算网资源状态；通过应用适配层在用户应用需求、算力服务等级、网络服务等级约束条件下，针对当前算网资源全局状态和用户应用算网资源状态生成算网资源优化调度方案，然后进一步分解为算力资源调度策略和网络资源调度策略；通过应用适配层解析算力资源调度策略和网络资源调度策略，生成并下发算力资源调度指令、网络资源调度指令；通过算网资源层执行算力资源调度指令、网络资源调度指令，完成算力资源、网络资源调度，实现算网资源应用适配。请参阅图5，终端设备为计算机设备，该实施例的计算机设备60包括：处理器61、存储器62以及存储在存储器62中并可在处理器61上运行的计算机程序63，该计算机程序63被处理器61执行时实现实施例中的储层改造井筒中流体组成计算方法，为避免重复，此处不一一赘述。或者，该计算机程序63被处理器61执行时实现实施例储层改造井筒中流体组成计算系统中各模型/单元的功能，为避免重复，此处不一一赘述。计算机设备60可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等电子设备。计算机设备60可包括，但不仅限于，处理器61、存储器62。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是计算机设备60的示例，并不构成对计算机设备60的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。所称处理器61可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其它通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、基于量子计算的数据处理逻辑器、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。存储器62可以是计算机设备60的内部存储单元，例如计算机设备60的硬盘或内存。存储器62也可以是计算机设备60的外部存储设备，例如计算机设备60上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，存储器62还可以既包括计算机设备60的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器62用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其它程序和数据。存储器62还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic randomaccess memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。请参阅图6，终端设备600为电子设备，终端设备600以通用电子设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同平台组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元610执行，使得处理单元610执行本说明书上述方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)6203。存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任一总线结构的局域总线。电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它电子设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。实施例请参阅图4，在本实施例中，算网资源采用云-边-端架构，算力资源包括云侧算力资源、边侧算力资源、端侧算力资源，网络资源包括云边网络资源、边端网络资源。在某一时刻，算网资源融合状态系统感知到了算网资源全局网络拓扑等全局状态，并在其中标记了某一用户应用的在该时刻占用的原算网资源逻辑链路(c1.2—n1.3—n1.5—c2.5—n2.5—n2.4—c3.4)；算网资源融合状态系统将该信息上报至应用需求适配系统，应用需求适配系统分析该用户应用具备以下特征：需要2类算力资源、无计算地点要求、时延要求较高，应用需求适配系统为该用户应该生成了“集中式计算优先”的策略，进一步生成了“云边协同”的算力调度方案、“时延优先”的网络调度方案，并将该方案下发至算力资源调度系统、网络资源调度系统。算力资源调度系统生成算力资源调度指令、网络资源调度指令，将算力资源调度指令下发至算力资源节点c2.1、c2.5、c3.4，算力资源节点c2.5、c3.4将计算任务迁移至算力资源节点c2.1；网络资源调度系统网络资源调度指令，将网络资源调度指令下发至网络资源节点n1.3、n1.5、n2.5、n2.4，将链路调整为n1.3—n1.2—n1.1；该用户应用的调度后算网资源逻辑链路适配为：c1.2—n1.3-—n1.2—n1.1—c2.1。至此，即完成了一次算网资源应用适配过程。综上所述，本发明一种算网资源应用适配方法、系统、设备及介质，实现了算力资源和网络资源管理的深度融合，面向用户应用需求开展算网资源调度，提升了算网资源一体化监测能力，提升了算力资源和网络资源的协调互动能力，提升了算网资源支撑用户应用需求的能力。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、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同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。本领域普通技术人员可以意识到，结合本发明中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，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发明的范围。在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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系统，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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述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或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本发明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。所述集成的模块/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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(randomaccess memory，ram)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等，需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。
背景技术：
1、算网融合概念的提出，旨在打破算力资源(如数据中心、云计算)与网络资源(如互联网、5g/6g通信网络)原有独立建设、管理的壁垒，实现算力和网络资源的统一管理和调度。算力网络是算网融合的进一步延伸和深化，不仅仅是算力资源和网络资源物理层面的融合，更是逻辑层面的统一。算力网络是将计算能力抽象成一种数据要素在网络中进行传输和调度的体系结构。它将分布在各地的算力资源看作是网络的一部分，通过先进的网络技术和算法实现算力资源的按需分配、灵活调度和智能服务，形成一个以业务需求为导向的分布式的计算资源池。
2、由于算力网络多由算力运营商主导，出于其自身经济性目标考虑，对于算网资源的调度多侧重于算力资源。使得当前的算网资源调度存在以下问题：
3、1、算力资源与网络资源管理剥离，未能实现算力资源和网络资源管理的深度融合，算力资源调度时不能充分考虑网络传输能力限制，使得算力资源和网络资源均存在负载不均衡的情况。
4、2、对用户需求、算力资源节点状态、网络节点及链路状态的感知不够充分，不能够实现算网资源的优化调度，感知算网资源调度时未以难以满足应用服务质量要求。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种算网资源应用适配方法、系统、设备及介质，用于解决算力资源和网络资源存在负载不均衡的技术问题。
2、本发明采用以下技术方案：
3、一种算网资源应用适配方法，包括以下步骤：
4、s1、通过状态融合层采集算力资源状态、网络资源状态，生成算网资源全局状态和用户应用算网资源状态；
5、s2、通过应用适配层在用户应用需求、算力服务等级、网络服务等级约束条件下，针对步骤s1得到的当前算网资源全局状态和用户应用算网资源状态生成算网资源优化调度方案，然后进一步分解为算力资源调度策略和网络资源调度策略；
6、s3、通过应用适配层解析步骤s2得到的算力资源调度策略和网络资源调度策略，生成并下发算力资源调度指令、网络资源调度指令；
7、s4、通过算网资源层执行算力资源调度指令、网络资源调度指令，完成算力资源、网络资源调度，实现算网资源应用适配。
8、优选地，步骤s1中，根据算网资源的拓扑结构，将采集到的算力资源状态、网络资源状态按照采集时间进行匹配，形成算网资源全局状态，实现全局的算力资源、网络资源的一体化监测；在算网资源全局状态中标记用户应用算网资源状态，实现特定用户应用占用算网资源状态的实时监测。
9、优选地，通过网络测量采集算力资源状态，生成算力资源全局状态，实现算力运营系统管辖的所有算力资源的算力类型、处理器性能、内存性能、存储性能、操作系统性能状态的实时监测；进一步在算力资源全局状态中标记用户应用算力资源状态，实现特定用户应用占用算力资源状态的实时监测，将算力资源全局状态、用户应用算力资源状态上报至算网资源状态融合系统；
10、通过网络测量采集网络资源状态，生成网络资源全局状态，实现网络运营系统管辖的所有网络资源的通信方式、网络拓扑、网络设备状态、网络带宽、流量、丢包率、时延状态的实时监测，进一步在网络资源全局状态中标记用户应用网络资源状态，实现特定用户应用占用网络资源状态的实时监测；将网络资源全局状态、用户应用网络资源状态上报至算网资源状态融合系统。
11、优选地，步骤s2具体为：
12、s201、获取用户应用需求，采用应用需求适配方法计算得到用户应用算网资源多维需求模型；
13、s202、将用户应用算网资源多维需求模型与当前算网资源全局状态、用户应用算网资源状态进行对比，在算力运营系统上报的算力服务等级、网络运营系统上报的网络服务等级约束下，生成算网资源优化调度方案，进一步生成算力资源调度策略、网络资源调度策略，并分别下发至算力资源调度系统、网络资源调度系统。
14、优选地，采用应用需求适配方法计算得到用户应用算网资源多维需求模型具体为：
15、s2011、从算力运营系统处获取用户应用需求，并进行结构化处理，将抽象的应用需求映射至固定的特性元素；
16、s2012、进一步分析用户应用需求的特性元素，对于定量的特性元素进行量化分级评估，根据分级评估结果及其他定性的特性元素，将用户应用分类；
17、s2013、根据分类结果，将用户应用与系统中已存储的典型用户应用算网资源多维需求模型进行匹配；
18、s2014、根据匹配结果，结合用户应用需求中定量特性特性元素的实际参数，进一步细化调整建议的算力分配比例、分层网络资源的取值范围，最终构建用户应用算网资源多维需求模型。
19、优选地，典型用户应用算网资源多维需求模型包括不同种类的用户应用对分层算力资源、分层网络资源的需求；
20、分层算力资源需求包含云侧、边侧、端侧算力的算力类型、建议的算力分配比例、算力时空分布信息；
21、分层网络资源需求包含网络带宽、时延、丢包率等信息的取值范围。
22、优选地，步骤s3具体为：
23、解析算力资源调度策略，生成算力资源调度指令，下发至涉及的算力资源节点；
24、解析网络资源调度策略，生成网络资源调度指令，下发至涉及的网络资源节点。
25、优选地，步骤s4中，算力资源节点执行算力资源调度指令，完成计算任务迁移、任务优先级设置、计算资源预留操作；
26、网络资源节点执行网络资源调度指令，完成带宽分配、流量控制、优先级设置、网络资源预留操作。
27、第二方面，本发明实施例提供了一种算网资源应用适配系统，包括：
28、采集模块，通过状态融合层采集算力资源状态、网络资源状态，生成算网资源全局状态和用户应用算网资源状态；
29、分解模块，通过应用适配层在用户应用需求、算力服务等级、网络服务等级约束条件下，针对当前算网资源全局状态和用户应用算网资源状态生成算网资源优化调度方案，然后进一步分解为算力资源调度策略和网络资源调度策略；
30、指令模块，通过应用适配层解析算力资源调度策略和网络资源调度策略，生成并下发算力资源调度指令、网络资源调度指令；
31、适配模块，通过算网资源层执行算力资源调度指令、网络资源调度指令，完成算力资源、网络资源调度，实现算网资源应用适配。
32、优选地，采集模块中，根据算网资源的拓扑结构，将采集到的算力资源状态、网络资源状态按照采集时间进行匹配，形成算网资源全局状态，实现全局的算力资源、网络资源的一体化监测；在算网资源全局状态中标记用户应用算网资源状态，实现特定用户应用占用算网资源状态的实时监测。
33、优选地，分解模块中，获取用户应用需求，采用应用需求适配方法计算得到用户应用算网资源多维需求模型；将算网资源需求与当前算网资源全局状态、用户应用算网资源状态进行对比，在算力运营系统上报的算力服务等级、网络运营系统上报的网络服务等级约束下，生成算网资源优化调度方案，进一步生成算力资源调度策略、网络资源调度策略，并分别下发至算力资源调度系统、网络资源调度系统。
34、优选地，采用应用需求适配方法计算得到用户应用算网资源多维需求模型具体为：
35、从算力运营系统处获取用户应用需求，并进行结构化处理，将抽象的应用需求映射至固定的特性元素；
36、进一步分析用户应用需求的特性元素，对于定量的特性元素进行量化分级评估，根据分级评估结果及其他定性的特性元素，将用户应用分类；
37、根据分类结果，将用户应用与系统中已存储的典型用户应用算网资源多维需求模型进行匹配；
38、根据匹配结果，结合用户应用需求中定量特性特性元素的实际参数，进一步细化调整建议的算力分配比例、分层网络资源的取值范围，最终构建用户应用算网资源多维需求模型。
39、优选地，指令模块中，解析算力资源调度策略，生成算力资源调度指令，下发至涉及的算力资源节点；解析网络资源调度策略，生成网络资源调度指令，下发至涉及的网络资源节点。
40、优选地，适配模块中，算力资源节点执行算力资源调度指令，完成计算任务迁移、任务优先级设置、计算资源预留操作；
41、网络资源节点执行网络资源调度指令，完成带宽分配、流量控制、优先级设置、网络资源预留操作。
42、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述算网资源应用适配方法的步骤。
43、第四方面，一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述算网资源应用适配方法的步骤。
44、与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
45、一种算网资源应用适配方法，可在用户应用需求、算力服务等级、网络服务等级约束条件下，基于当前算网资源全局状态、用户应用算网资源状态，生成算网资源优化调度方案，通过策略生成及下发、指令生成及下发、指令执行，实现算网资源的优化调度；本发明方法实现了算力资源和网络资源融合管理，调度方案充分考虑了用户应用需求、约束条件及当前算网资源状态，调度方案更易满足用户应用需求。
46、进一步的，传统算力资源和网络资源为不同运营商分别监测，本方法同时采集算力资源及网络资源状态，并按采集时间进行匹配，可实现算力资源及网络资源状态的一体化监测，提升了算网资源的全局管理能力。同时，本方法在算网资源全局状态中特别标记了用户应用算网资源状态，可实时监测用户应用算网资源的占用情况，为算网资源优化调度方案生成提供参考依据。
47、进一步的，算网资源优化调度方案生成充分考虑了用户应用需求、当前算网资源全局状态、用户应用算网资源状态、算力服务等级、网络服务等级等约束条件，使得算网资源优化调度方案更加符合用户需求及管理需求。首先生成算网资源优化调度方案，再进一步生成算力资源、网络资源调度策略，避免了算力资源和网络资源单独调度时易发生的冲突和限制问题，使得算网资源优化调度方案更容易实现。
48、进一步的，传统用户应用需求较为抽象，通过结构化处理、量化分级评估、应用分类、典型应用算网资源多维需求匹配、细化调整的步骤对其进行处理，可快速生成用户应用算网资源多维需求模型，将抽象的用户应用需求转化为具体的分层算力资源、分层网络资源需求，便于算力资源和网络资源调度的精准性。
49、进一步的，算力资源调度系统和网络资源调度系统分别具备算力资源和网络资源的控制权限，因此由算力资源调度系统和网络资源调度系统分别解析算力资源调度策略和网络资源调度策略后，分别生成并下发算力资源调度指令及网络资源调度指令，实现算力资源节点、网络资源节点的控制。
50、进一步的，算力资源节点、网络资源节点分别执行算力资源调度指令及网络资源调度指令，最终实现了算网资源的调度。
51、一种算网资源应用适配架构，采用应用服务层，状态融合层，应用适配层和算网资源层的四层架构，规范了传统应用服务、算网资源的层次划分，新增了状态融合层、应用适配层，在状态融合层完成算网资源全局状态和用户应用算网资源状态的实时监测，在应用适配层完成用户应用需求适配、算网资源优化调度方案、策略生成，各层分工、接口明确，可有效指导实施部署。
52、可以理解的是，上述第三方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
53、综上所述，本发明实现了算力资源和网络资源管理的深度融合，面向用户应用需求开展算网资源调度，提升了算网资源一体化监测能力，提升了算力资源和网络资源的协调互动能力，提升了算网资源支撑用户应用需求的能力。
54、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
1.一种算网资源应用适配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的算网资源应用适配方法，其特征在于，步骤s1中，根据算网资源的拓扑结构，将采集到的算力资源状态、网络资源状态按照采集时间进行匹配，形成算网资源全局状态，实现全局的算力资源、网络资源的一体化监测；在算网资源全局状态中标记用户应用算网资源状态，实现特定用户应用占用算网资源状态的实时监测。
3.根据权利要求2所述的算网资源应用适配方法，其特征在于，通过网络测量采集算力资源状态，生成算力资源全局状态，实现算力运营系统管辖的所有算力资源的算力类型、处理器性能、内存性能、存储性能、操作系统性能状态的实时监测；进一步在算力资源全局状态中标记用户应用算力资源状态，实现特定用户应用占用算力资源状态的实时监测，将算力资源全局状态、用户应用算力资源状态上报至算网资源状态融合系统；
4.根据权利要求1所述的算网资源应用适配方法，其特征在于，步骤s2具体为：
5.根据权利要求4所述的算网资源应用适配方法，其特征在于，采用应用需求适配方法计算得到用户应用算网资源多维需求模型具体为：
6.根据权利要求5所述的算网资源应用适配方法，其特征在于，典型用户应用算网资源多维需求模型包括不同种类的用户应用对分层算力资源、分层网络资源的需求；
7.根据权利要求1所述的算网资源应用适配方法，其特征在于，步骤s3具体为：
8.根据权利要求1所述的算网资源应用适配方法，其特征在于，步骤s4中，算力资源节点执行算力资源调度指令，完成计算任务迁移、任务优先级设置、计算资源预留操作；
9.一种算网资源应用适配系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的算网资源应用适配系统，其特征在于，采集模块中，根据算网资源的拓扑结构，将采集到的算力资源状态、网络资源状态按照采集时间进行匹配，形成算网资源全局状态，实现全局的算力资源、网络资源的一体化监测；在算网资源全局状态中标记用户应用算网资源状态，实现特定用户应用占用算网资源状态的实时监测。
11.根据权利要求9所述的算网资源应用适配系统，其特征在于，分解模块中，获取用户应用需求，采用应用需求适配方法计算得到用户应用算网资源多维需求模型；将算网资源需求与当前算网资源全局状态、用户应用算网资源状态进行对比，在算力运营系统上报的算力服务等级、网络运营系统上报的网络服务等级约束下，生成算网资源优化调度方案，进一步生成算力资源调度策略、网络资源调度策略，并分别下发至算力资源调度系统、网络资源调度系统。
12.根据权利要求11所述的算网资源应用适配系统，其特征在于，采用应用需求适配方法计算得到用户应用算网资源多维需求模型具体为：
13.根据权利要求9所述的算网资源应用适配系统，其特征在于，指令模块中，解析算力资源调度策略，生成算力资源调度指令，下发至涉及的算力资源节点；解析网络资源调度策略，生成网络资源调度指令，下发至涉及的网络资源节点。
14.根据权利要求9所述的算网资源应用适配系统，其特征在于，适配模块中，算力资源节点执行算力资源调度指令，完成计算任务迁移、任务优先级设置、计算资源预留操作；
15.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由电子设备执行时，使得所述电子设备执行权利要求1至8任一所述的方法。
16.一种电子设备，其特征在于，包括：
