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龙图腾网获悉厦门德盛昌泰信息科技有限公司申请的专利基于大数据的系统性能优化平台构建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：CN119025289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411510086.2，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于大数据的系统性能优化平台构建方法及系统是由杜勤英设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的系统性能优化平台构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大数据处理技术领域，提供了一种基于大数据的系统性能优化平台构建方法及系统，包括：提取云服务系统的分布式计算集群，识别分布式计算集群中的服务虚拟机，查询服务虚拟机对应的服务功能和配置参数，分析出服务虚拟机中的交互虚拟机，确定交互虚拟机对应的逻辑链路；计算逻辑链路对应的链路传输容量，计算出分布式计算集群对应的集群传输容量；计算逻辑链路之间的负载均衡偏差，对负载均衡偏差进行归一化处理，得到目标均衡度，收集分布式计算集群对应的集群运行数据，分析出分布式计算集群对应的集群状态；计算出分布式计算集群对应的集群中心负载，构建分布式计算集群的性能优化方案。本发明在于提高大数据的系统性能优化效率。

本发明授权基于大数据的系统性能优化平台构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的系统性能优化平台构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待优化的云服务系统，提取所述云服务系统的分布式计算集群，识别所述分布式计算集群中的服务虚拟机，查询所述服务虚拟机对应的服务功能和配置参数，根据所述服务功能，分析出所述服务虚拟机中的交互虚拟机，确定所述交互虚拟机对应的逻辑链路； 根据所述配置参数，计算所述逻辑链路对应的链路传输容量，根据所述链路传输容量，计算出所述分布式计算集群对应的集群传输容量，其中，所述根据所述配置参数，计算所述逻辑链路对应的链路传输容量，包括： 根据所述配置参数，计算出所述逻辑链路对应的空闲带宽； 对所述逻辑链路中的每个链路进行路径追踪，得到追踪路径； 根据所述追踪路径，统计所述逻辑链路中每个链路对应的通行次数； 根据所述通行次数和所述空闲带宽，利用下述公式计算所述逻辑链路对应的链路传输容量： 其中，A表示逻辑链路对应的链路传输容量，Bi表示第i个逻辑链路的空闲带宽，Ci表示第i个逻辑链路的通行次数，i表示逻辑链路对应的序列号； 其中，所述根据所述配置参数，计算出所述逻辑链路对应的空闲带宽，包括： 从所述配置参数中提取出所述交互虚拟机对应的网络带宽； 根据所述网络带宽，计算出所述逻辑链路对应的链路带宽； 统计所述逻辑链路对应的上下游虚拟机数量，得到虚拟机数量一和虚拟机数量二； 根据所述虚拟机数量一和所述虚拟机数量二，通过下述公式计算出所述逻辑链路对应的全局带宽： D＝minF1,F2*Ea 其中，D表示逻辑链路对应的全局带宽，F1和F2分别表示第F个逻辑链路的虚拟机数量一和所述虚拟机数量二，Ea表示第a个分布式计算集群对应的总带宽，a表示分布式计算集群对应的序列号； 根据所述全局带宽和所述链路带宽，计算出所述逻辑链路对应的空闲带宽； 其中，所述根据所述链路传输容量，计算出所述分布式计算集群对应的集群传输容量，包括： 统计所述分布式计算集群对应的集群故障，根据所述集群故障，计算出所述分布式计算集群对应的集群失效率； 根据所述集群失效率，分配所述分布式计算集群对应的集群权重； 结合所述集群权重和所述链路传输容量，通过下述公式计算出所述分布式计算集群对应的集群传输容量： 其中，G表示分布式计算集群对应的集群传输容量，ωa表示第a个分布式计算集群对应的集群权重，Ab表示第b个链路传输容量，b为链路传输容量对应的序列号，q为链路传输容量对应的总数； 根据所述配置参数，计算所述逻辑链路之间的负载均衡偏差，对所述负载均衡偏差进行归一化处理，得到目标均衡度，收集所述分布式计算集群对应的集群运行数据，根据所述集群运行数据，分析出所述分布式计算集群对应的集群状态； 调度所述分布式计算集群对应的集群日志，根据所述集群日志，计算出所述分布式计算集群对应的集群中心负载，结合所述集群传输容量、所述目标均衡度及所述集群中心负载，设置所述分布式计算集群对应的调度优先级，根据所述调度优先级和所述集群状态，构建所述分布式计算集群的性能优化方案。

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