小知识，大挑战！本文正在参与“程序员必备小知识”创作活动。
在视频云的设计中，节点内部实现“资源级调度”，也就是资源级的弹性伸缩。在视频云中，计算资源可以分为图像解析资源和检索资源两大类。就使用率而言，通常解析资源的使用率较高、检索资源的使用率较低。就响应速度而言，由于通常检索指令是由平台用户发出的，用户在线等待返回结果，对检索资源的响应速度有更高的要求。因此，要对检索资源进行调度，以满足检索时对庞大的计算资源的需求。
视频云平台运行需要大量的异构CPU／GPU计算资源、存储资源做支撑，以支撑视图结构化解析、视频图像信息数据库建设以及视频资源共享与开放，为了更充分的利用异构资源，需要云资源统一管理平台技术对异构资源进行统一管理与调度。
云资源管理平台通过虚拟化技术，把所有异构CPU／GPU计算资源、存储资源整合后在逻辑上以单一整体的形式呈现，这些资源根据需要进行动态扩展和配置，当计算业务量突变的时候，云资源管理平台应自动启用有空余能力的相应计算资源参与到计算需求中去，实现解析任务、检索任务、大数据分析业务等按需弹性伸缩使用资源；通过虚拟化技术，增强数据中心的可管理性，提高应用的兼容性和可用性，加速应用的部署，提升硬件资源的利用率。
