PROACTIVE RESOURCE PROVISIONING IN LARGE-SCALE CLOUD SERVICE WITH INTELLIGENT POOLING

The present application relates to a network, apparatus, and method for allocating clusters of computing nodes for programming jobs. A network includes a plurality of datacenters including computing resources configurable to instantiate nodes for executing programming jobs on a cluster. The computing resources at one of the datacenters are configured to: provision a live pool including a number of clusters, each cluster in the live pool including a plurality of nodes imaged with a configuration for executing the programming jobs in parallel on the cluster; receive a request from a user to execute a programming job; allocate a cluster from the live pool to the user for the programming job when the cluster is available; evict the cluster from the live pool; and provision a new cluster within the live pool to meet the number of clusters. The number of clusters may be optimized based on linear programming and machine-learning. La présente invention concerne un réseau, un appareil et un procédé d'attribution de grappes de nœuds de calcul pour des travaux de programmation. Un réseau comprend une pluralité de centres de données comprenant des ressources de calcul configurables pour instancier des nœuds en vue d'exécuter des travaux de programmation sur une grappe. Les ressources de calcul au niveau de l'un des centres de données sont configurées pour : provisionner un pool actif comprenant un certain nombre de grappes, chaque grappe dans le pool actif comprenant une pluralité de nœuds imagés avec une configuration pour exécuter les travaux de programmation en parallèle sur la grappe ; recevoir d'un utilisateur une demande d'exécution d'un travail de programmation ; attribuer une grappe du pool actif à l'utilisateur pour le travail de programmation lorsque la grappe est disponible ; évincer la grappe du pool actif ; et provisionner une nouvelle grappe dans le pool actif pour atteindre le nombre de grappes. Le nombre de grappes peut être optimisé sur la base d'une programmation linéaire et d'un apprentissage automatique.