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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利基于运行时特征感知的动态容器化部署装置及方法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：CN120743441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202511269385.6，技术领域涉及：G06F9/455；该发明授权基于运行时特征感知的动态容器化部署装置及方法是由刘金桐;朱金波;路宽;丁一凡;郑伟航;宋立钦;张士良;刘继乔;王雪飞设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于运行时特征感知的动态容器化部署装置及方法在说明书摘要公布了：本发明属于云计算及容器化部署技术领域，提供了基于运行时特征感知的动态容器化部署装置及方法，其技术方案为获取容器及其运行环境的多维度动态特征数据；接收容器及其运行环境的多维度动态特征数据，基于多维度动态特征数据进行资源预测得到动态资源需求预测向量，基于构建的故障判定函数，判断是否发生故障，生成发生故障时的故障自愈策略；结合动态资源需求预测向量和建立的约束优化模型生成环境部署优化决策方案；基于动态资源需求预测向量、故障自愈策略和环境部署优化决策方案进行容器的动态部署；构建容器编排和异构硬件设施的适配协议，基于适配协议进行数据交互。有效提升了资源利用率、故障恢复速度和异构硬件性能表现。

本发明授权基于运行时特征感知的动态容器化部署装置及方法在权利要求书中公布了：1.基于运行时特征感知的动态容器化部署装置，其特征在于，包括： 运行时特征感知模块，被配置为：获取容器及其运行环境的多维度动态特征数据； 智能决策模块，被配置为：接收容器及其运行环境的多维度动态特征数据，基于多维度动态特征数据进行资源预测得到动态资源需求预测向量，基于构建的故障判定函数，判断是否发生故障，生成发生故障时的故障自愈策略；结合动态资源需求预测向量和建立的约束优化模型生成环境部署优化决策方案； 动态部署执行模块，被配置为：基于动态资源需求预测向量、故障自愈策略和环境部署优化决策方案进行容器的动态部署； 异构硬件适配模块，被配置为：构建容器编排和异构硬件设施的适配协议，基于适配协议为运行时特征感知模块、智能决策模块和和动态部署执行模块提供数据交互接口； 其中，智能决策模块中，基于多维度动态特征数据进行资源预测得到动态资源需求预测向量，包括： 基于时间序列模型处理平稳负载，基于机器学习模型捕捉非线性模式，基于启发式模型基于滑动窗口统计； 根据各模型在近期时间窗口内的预测误差，结合当前负载波动性、网络抖动强度和硬件饱和度实时特征，动态计算并分配各模型的权重； 结合各模型的权重对模型输出的加权融合得到动态资源需求预测向量； 其中，智能决策模块中，一旦判定发生故障，生成故障自愈策略进行消除故障，包括： 基于网络拓扑计算最优迁移目标节点集合； 生成指令隔离故障实例，将故障节点上的特定服务从网络流量中隔离出去，防止用户请求继续发往故障实例； 构建新的流量路由路径指向健康实例，重新配置流量路由规则，将访问服务的请求引导至目标节点集的负载均衡器； 触发容器迁移操作，将故障容器或Pod调度到目标节点上并重新启动； 其中，智能决策模块中，约束优化模型中的目标函数为： ， 其中，是一个二进制变量，如果，表示将容器部署到节点上；为部署容器的资源成本；为将容器部署到节点上的网络延迟；和为权重系数，根据业务动态调节； 约束条件包括： 约束条件1：一个节点上所有容器的CPU需求之和，不能超过该节点可用CPU资源； 约束条件2：如果一个容器需要GPU，而一个节点上没有GPU，那么禁止将容器部署到该节点上； 约束条件3：一个容器有且只能被部署到一个节点上； 约束条件4：如果两个容器需要频繁通信、对网络延迟极其敏感，那么它们必须被部署到同一个节点上。

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