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本申请提供的服务器无感知计算自适应资源调度方法、系统及计算机设备，通过获取服务器无感知计算函数的工作负载日志数据，获取所述工作负载日志数据的特征指标分析，根据所述特征指标判定所述函数的阈值范围θ，确定函数的类型，根据所述函数的阈值范围θ选择相应的调度策略，本申请提供的服务器无感知计算自适应资源调度方法、系统及计算机设备，对实际生成环境下的工作负载进行分析，并根据多项特征指标通过多目标阈值机制设置阈值，使其在不同阈值情况下都能自动选择其合适的资源调度机制，从而实现细粒度的服务器无感知计算的资源管理，为服务器无感知函数资源调度提供更加优化的解决方案，从而提高复杂的函数调用模式下服务器无感知应用的性能。

1.一种服务器无感知计算自适应资源调度方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取服务器无感知计算函数的工作负载日志数据； 获取所述工作负载日志数据的特征指标分析； 根据所述特征指标判定所述函数的阈值范围θ，确定函数的类型； 根据所述函数的阈值范围θ选择相应的调度策略。 2.如权利要求1所述的服务器无感知计算自适应资源调度方法，其特征在于，在获取服务器无感知计算函数的工作负载日志数据的步骤中，具体包括：获取云服务提供商所开源的服务器无感知计算函数的工作负载日志数据，所述工作负载日志数据包括请求量及函数大小。 3.如权利要求2所述的服务器无感知计算自适应资源调度方法，其特征在于，在获取所述工作负载日志数据的特征指标分析的步骤中，具体包括下述步骤： 利用Kmean聚类算法根据所述请求量和所述函数大小两项特征对工作负载进行聚类分析，并根据聚类结果对云提供商实际生产环境中的工作负载进行性能表征建模与画像分析，以获取相应的特征指标，并对新出现的函数类型进行相似性分析，所述特征指标包括CPU利用率、内存利用率及网络带宽利用率。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

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