1.一种边缘计算终端的资源配置方法，其特征在于，包括：获取日运行数据样本集；根据聚类算法，将所述日运行数据样本集分为g族样本数据，其中，g为大于或者等于2的整数；分别计算各族样本数据对应的中央处理器CPU资源需求量和随机存取存储器RAM资源需求量；获取第一样本数据和第二样本数据，并根据所述第一样本数据和所述第二样本数据进行资源配置，其中，所述第一样本数据为所述g族样本数据中最大CPU资源需求量对应的样本数据，所述第二样本数据为所述g族样本数据中最大RAM资源需求量对应的样本数据；其中，对于第 样本数据， ；计算第 族样本数据对应的CPU资源需求量 和RAM资源需求量 ，包括：计算第 族样本数据对应的第一参考应用集合 和第二参考应用集合 ，其中，所述第一参考应用集合 与CPU资源需求量 对应，所述第二参考应用集合 与RAM资源需求量 对应；根据所述第一参考应用集合 计算第 族样本数据对应的CPU资源需求量 ，并根据所述第二参考应用集合 计算第 族样本数据对应的RAM资源需求量 。
2.根据权利要求1所述的边缘计算终端的资源配置方法，其特征在于，所述计算第 族样本数据对应的第一参考应用集合 和第二参考应用集合 ，包括：获取第 族样本数据的应用触发频次矩阵期望 、第 族样本数据的期望计算负荷矩阵 、应用集合 在时段 的CPU需求曲线分量 和应用集合 在时段 的RAM需求曲线分量 ；根据 、 、 和 ，计算所述第一参考应用集合 和所述第二参考应用集合 。
3.根据权利要求2所述的边缘计算终端的资源配置方法，其特征在于，所述获取第 族样本数据的应用触发频次矩阵期望 、第 族样本数据的期望计算负荷矩阵 、应用集合 在时段 的CPU需求曲线分量 和应用集合 在时段 的RAM需求曲线分量 ，包括：获取第 族样本数据的应用触发频次矩阵期望 ， 为第 族中第 个日运行数据， 为第 族样本数据中包含的样本数，获取第 族样本数据的期望计算负荷矩阵 ， 为应用资源占用矩阵，获取应用集合 在时段 的CPU需求曲线分量 ，以及获取应用集合 在时段 的RAM需求曲线分量 ；其中， 代表边缘计算终端上部署有 个应用， 代表第 个应用包含 个微服务， 、 分别代表第 个应用的第 个微服务占用的CPU、RAM资源， 为阶跃函数， 为第 个应用的第 个微服务的起始执行时间， 、 分别为第 个应用的第 个微服务的数据量大小和计算复杂度系数。
4.根据权利要求3所述的边缘计算终端的资源配置方法，其特征在于，所述根据 和 ，计算所述第一参考应用集合 和所述第二参考应用集合 ，包括：根据 和 ，计算所述第一参考应用集合 ，所述第一参考应用集合 满足： ；根据 和 ，计算所述第二参考应用集合 ，所述第二参考应用集合 满足： 。
5.根据权利要求4所述的边缘计算终端的资源配置方法，其特征在于，所述根据所述第一参考应用集合 计算第 族样本数据对应的CPU资源需求量 ，并根据所述第二参考应用集合 计算第 族样本数据对应的RAM资源需求量 ，包括：根据所述第一参考应用集合 计算所述第 族样本数据对应的CPU资源需求量 ，并根据所述第二参考应用集合 计算所述第 族样本数据对应的RAM资源需求量 ；其中， 分别为CPU配置裕度系数和RAM配置裕度系数。
6.一种边缘计算终端的资源配置装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取日运行数据样本集；数据分类模块，用于根据聚类算法，将所述日运行数据样本集分为g族样本数据，其中，g为大于或者等于2的整数；资源需求量计算模块，用于分别计算各族样本数据对应的中央处理器CPU资源需求量和随机存取存储器RAM资源需求量；第二获取模块，用于第一样本数据和第二样本数据，并根据所述第一样本数据和所述第二样本数据进行资源配置，其中，所述第一样本数据为所述g族样本数据中最大CPU资源需求量对应的样本数据，所述第二样本数据为所述g族样本数据中最大RAM资源需求量对应的样本数据；其中，所述第二获取模具体用于：对于第 族样本数据， ；计算第 族样本数据对应的CPU资源需求量 和RAM资源需求量 ，包括：应用集合计算单元：计算第 族样本数据对应的第一参考应用集合 和第二参考应用集合 ，其中，所述第一参考应用集合 与CPU资源需求量 对应，所述第二参考应用集合 与RAM资源需求量 对应；根据所述第一参考应用集合 计算第 族样本数据对应的CPU资源需求量 ，并根据所述第二参考应用集合 计算第 族样本数据对应的RAM资源需求量 。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5中任一所述的边缘计算终端的资源配置方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一所述的边缘计算终端的资源配置方法。
