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龙图腾网获悉上海迪维欧电子设备有限公司申请的专利一种基于K8s的AI应用分布式容器管理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118860651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410951779.9，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于K8s的AI应用分布式容器管理方法及系统是由曹嘉修;司洋;孙建英;宋桂棉;常涛;董晓娟;张建杰设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于K8s的AI应用分布式容器管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于K8s的AI应用分布式容器管理方法及系统，属于Kubernetes集群部署技术领域。其中，该方法包括：通过K8s的开发容器获取应用代码，通过触发器向自动化部署单元发送代码推送请求；自动化部署单元根据代码推送请求创建资源请求并设置工作流，通过节点调度模型根据资源请求为资源管理组件分配对应的工作节点；工作节点构建工作空间执行并测试拉取后的应用代码；对测试通过后的文件进行镜像得到镜像文件，将镜像文件推送至镜像仓库并结束所述工作流；自动化部署单元在工作流结束后向前端边缘服务器发送API请求；前端边缘服务器根据API请求自动创建调度单元并将环境测试通过的镜像文件发布至工作节点网络。实现了AI应用自动化的部署整合复用。

本发明授权一种基于K8s的AI应用分布式容器管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于K8s的AI应用分布式容器管理方法，其特征在于，包括：S1：通过K8s的开发容器获取应用代码，并将所述应用代码上传至数据仓库；所述数据仓库通过触发器向自动化部署单元发送代码推送请求；S2：所述自动化部署单元根据所述代码推送请求创建资源请求，并设置工作流，通过节点调度模型根据所述资源请求为资源管理组件分配对应的工作节点；所述节点调度模型计算方法为：结合实际资源请求计算所述资源管理组件的优先级值，计算公式为： ，其中，VPj为资源管理组件的优先级值，C为单位常量系数，nodecpu为可用节点的CPU总量，Mcpu为可用节点上已调度资源管理组件和待调度资源管理组件的CPU资源请求量，nodemem为可用节点内存资源总量，Mmem为可用节点上已调度资源管理组件和待调度资源管理组件的内存资源请求量，numPj为资源管理组件要运行的副本数量，imagesPj为资源管理组件运行所用镜像的大小；根据所述优先级值对所述资源管理组件进行由大到小排列得到资源优先级队列，根据工作节点和分布式集群的负载均衡计算集群中所有工作节点的负载值，计算公式为： ，其中，LSNi为节点Ni的负载值，LcpuNi为节点Ni的CPU使用率，LmemNi为节点Ni的内存使用率，LdiskNi为节点Ni的磁盘使用率，LnetworkNi为节点Ni的网络带宽使用率，LgpuNi为节点Ni的GPU使用率，a为CPU核数，ScpuNi为节点Ni的CPU频率，SmemNi为节点Ni的内存容量，SdiskNi为节点Ni的磁盘容量，SnetworkNi为节点Ni的网络带宽，b为GPU流处理器的数量，SgpuNi为节点Ni上GPU的频率；根据所述负载值对所述工作节点进行由小到大排列得到节点队列；选取所述资源优先级队列的队首资源管理组件，遍历所述节点队列，若所述节点队列中的节点剩余资源供所述队首资源管理组件使用的节点集合不为空，则提取可行节点组成待优选队列，通过优选策略选取所述待优选队列中的最优节点，并将所述最优节点与所述队首资源管理组件进行绑定；若所述节点队列中的节点剩余资源供所述队首资源管理组件使用的节点集合为空，则将所述队首资源管理组件放在所述资源优先级队列的队尾，等待下一次调度；所述优选策略为：对资源管理组件的资源请求和工作节点的资源剩余进行相似度匹配计算得到匹配度，将所述匹配度最大值的工作节点作为资源管理组件的最优节点；所述工作节点拉取所述代码推送请求对应的应用代码，构建工作空间执行并测试拉取后的应用代码；S3：对所述工作空间内测试通过后的文件进行镜像得到镜像文件，并添加镜像标签，将所述镜像文件推送至镜像仓库并结束所述工作流；所述自动化部署单元在所述工作流结束后向前端边缘服务器发送API请求；S4：所述前端边缘服务器根据所述API请求自动创建调度单元并运行所述镜像文件，对运行的所述镜像文件进行环境测试，将测试通过的所述镜像文件发布至工作节点网络。

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