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龙图腾网获悉华闽搏创(成都)信息科技有限公司申请的专利基于云节点评价的数据中心运维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：CN120223502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510701397.5，技术领域涉及：H04L41/044；该发明授权基于云节点评价的数据中心运维系统是由李捷;李翔宇设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云节点评价的数据中心运维系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于云节点评价的数据中心运维系统，涉及数据中心运维技术领域；本发明通过收集各云节点的度中心性与介中心性依赖数据，计算核心指数，以此衡量节点在网络中的重要程度和影响力，根据核心指数划分节点集合，不同集合采用不同监控频率，在核心节点异常时，提取周边节点信息，计算预期负载增量，预测周边节点状态变化，解决了现有技术中节点监控局限，仅关注单一节点的异常表现，将每个云节点视为独立个体进行监测，缺乏对节点间关联风险的量化评估的问题。

本发明授权基于云节点评价的数据中心运维系统在权利要求书中公布了：1.基于云节点评价的数据中心运维系统，其特征在于，包括： 节点评估模块：按照预设的频率，收集数据中心内各个云节点的依赖数据，并存储至数据库内，对存储在数据库内的依赖数据进行处理和分析，确定各个云节点所对应的核心指数；其中依赖数据包括度中心性与介中心性； 运维监控模块：提取各个云节点所对应的核心指数，并进行从大到小的排序，排序后根据预设的划分线；将各云节点划分为核心节点集合、次核心节点集合以及普通节点集合；设定不同节点集合所对应的监控频率，依据对应的监控频率对各云节点的CPU使用率和内存使用率进行评估，即对各云节点在当前时间点的CPU使用率和内存使用率进行归一化处理后，分别与对应设定的权重系数相乘，然后求和得到各云节点的运行状态指数； 异常关联模块：设定不同节点集合所对应运行状态指数的参考阈值，并接收各云节点的运行状态指数与对应的参考阈值进行比对，基于比对的结果执行对应的步骤向运维人员推送云节点评估报告； 若云节点处于核心节点集合，且高于对应参考阈值，则具体执行： S1：若高于参考阈值的云节点处于核心节点集合，将高于参考阈值的云节点标记为异常核心节点，从节点评估模块的依赖数据中提取异常核心节点的所有直接连接节点作为周边节点； 调取当前周边节点在当前时间点的运行状态指数，同时提取异常核心节点在高于参考阈值前正常运行时承载的总流量；通过公式计算周边节点的预期负载增量；其中剩余可用路径数为核心节点异常后，周边节点可分担流量的路径数量； 基于周边节点的预期负载增量，通过历史数据，统计每个云节点在不同流量负载下的CPU使用率和内存使用率，形成数据集； 利用拟合线性关系确定各云节点所对应流量与CPU使用率的关系公式（1）、流量与内存使用率的关系公式（2），公式（1）和（2）分别表示为CPU使用率=a×流量+b和内存使用率=c×流量+d；其中a和c分别为流量对CPU使用率和内存使用率的敏感系数，b和d为常数项，通过线性回归计算； 确定关系公式（1）和（2）后，将周边节点在当前时间点的流量数据与预期负载增量进行相加，得到周边节点的后续表现流量； 进一步通过周边节点的后续表现流量，通过关系公式（1）和（2）计算周边节点在下一时间点所对应的预估CPU使用率和预估内存使用率，将周边节点的预估CPU使用率和预估内存使用率分别与对应设定的权重系数相乘，然后求和得到周边节点的运行预估指数； 识别周边节点所处的节点集合，提取对应节点集合的参考阈值，将周边节点所计算得到的运行预估指数分别与对应设定的参考阈值进行比对，将高于对应参考阈值的周边节点标记为隐患节点； 提取隐患节点所对应的运行预估指数，并计算与对应参考阈值之间的差值，将计算的差值记为概率差，根据隐患节点所计算的概率差，设定一个范围集合，表示为；其中表示概率差所对应的各组差值所处区间，n为差值所处区间的总数，表示各组发生概率值；且和呈匹配关系，和呈匹配关系，以此类推；将周边节点所计算的概率差输入范围集合内进行匹配，确定发生概率值； 提取异常核心节点所对应的编号、隐患节点编号以及隐患节点对应的发生概率值，并输入预先构建的报告模板中，然后从数据库中提取异常核心节点编号所对应的各组历史异常案例，每组历史异常案例均包括异常核心节点编号、发生异常时的运行状态指数、隐患节点编号、隐患节点数量以及最终处理策略； 将异常核心节点在当前时间点的隐患节点编号与各组历史异常案例的隐患节点编号进行匹配，统计匹配成功的编号数量记为，对异常核心节点在当前时间点的隐患节点数量与各组历史异常案例的隐患节点数量之间进行差值计算，并取绝对值后记为，对异常核心节点在当前时间点的运行状态指数与各组历史异常案例的运行状态指数之间进行差值计算，并取绝对值后记为； 对、以及进行归一化处理后依据公式进行计算，得到各组历史异常案例与当前时间点异常核心节点之间的类似估值；其中分别为、以及所对应的权重系数，选取类似估值最高的历史异常案例，并获取它的最终处理策略作为可参考策略，并输入预先构建的报告模板中； 输入完成后作为异常核心节点的云节点评估报告并生成报警信号，推送给运维人员。

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