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龙图腾网获悉浪潮企业云科技(山东)有限公司申请的专利一种混合云环境中智能容量规划的方法与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：CN120353610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510846886.X，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种混合云环境中智能容量规划的方法与系统是由时孝全;秦利滨;盛健勃;鲍晶轩;魏晓峰;齐前前;潘心冰设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种混合云环境中智能容量规划的方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及云计算技术领域，特别涉及一种混合云环境中智能容量规划的方法与系统。该混合云环境中智能容量规划的方法与系统，利用声明式描述语言对混合云中的异构资源进行建模，识别资源之间的依赖关系，构建有向无环图DAG；对资源操作任务进行批次划分，并行执行无依赖关系的任务；实时同步各资源的运行状态，进行状态一致性校验与异常标记；出现异常触发重试机制；在资源编排流程完成后，汇总全过程数据，对资源操作进行性能评估与策略优化。该混合云环境中智能容量规划的方法与系统，能够实时监控和分析资源的使用情况，准确预测资源需求，生成合理的资源调度策略，降低了人工干预，实现了云资源的弹性扩展与优化配置。

本发明授权一种混合云环境中智能容量规划的方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种混合云环境中智能容量规划的方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1、资源建模 利用统一的声明式描述语言对混合云中的异构资源，包括计算、存储、网络和中间件，进行建模，定义异构资源的目标状态、配置参数、依赖关系及生命周期钩子，对资源的目标状态与配置意图通过结构化文档进行描述； 步骤S2、依赖关系解析与有向无环图DAG生成 为了确保复杂资源在部署和变更过程中的顺序性与正确性，在解析建模数据后，自动识别资源之间的依赖关系，并基于资源之间的依赖关系，采用拓扑排序算法构建有向无环图DAG，以明确资源创建与变更的顺序； 步骤S3、任务调度与执行控制 基于有向无环图DAG对资源操作任务进行批次划分，通过分布式调度器并行执行无依赖关系的任务，并根据系统负载和云平台限制动态调整任务的并发度和执行节奏；具体如下： 分布式调度器按有向无环图DAG拓扑顺序批次执行任务，确保资源依赖先后顺序的同时，在无依赖节点之间并行执行，以最大化提升执行效率； 根据云平台应用程序编程接口API速率限制、资源类型处理特性和系统当前负载，自适应动态调整任务并发度与执行速率，以实现资源与接口的精细化调度； 支持异地部署执行节点，分布式调度器根据资源所属云平台或地域将任务就近分派，以避免跨区域调用导致的延迟与失败； 每个资源操作任务具备幂等机制，自定义设置超时阈值与指数退避重试策略，以保障任务在短暂异常下能够自我恢复； 所述分布式调度器具备状态回馈能力，能够实时判断任务是否成功推进，若发现状态阻塞或错误，则主动触发重排与补偿机制； 步骤S4、状态同步与一致性校验 为确保系统视图与实际云资源状态保持一致，在资源操作过程中，实时同步各资源的运行状态，采用事件驱动与轮询相结合的机制获取状态变更信息，并通过状态机进行状态一致性校验与异常标记； 步骤S5、异常检测与自动化回滚 当资源操作出现异常时，自动识别异常类型，针对暂态异常触发重试机制，针对严重异常触发回滚流程，并按照逆拓扑排序顺序销毁相关资源，以保证依赖关系完整； 步骤S6、执行反馈与持续优化 在资源编排流程完成后，自动收集任务执行数据，包括执行耗时、失败率和重试次数指标； 汇总全过程数据后，基于数据分析识别性能瓶颈节点与高风险资源，自动调整有向无环图DAG结构与调度策略，以提高执行稳定性； 使用机器学习算法对历史任务执行数据进行建模，构建资源行为模型与部署时间预估模型，支持任务调度前的最优路径预测与并发度设定； 根据历史成功经验，自动推荐最优资源组合方式、应用程序编程接口API调用参数和并发控制策略，实现流程自动调优；并将优化结果自动写入模型模板与调度策略库，形成系统自学习与策略自演进能力，支撑业务规模扩展。

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