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申请/专利权人：杭州智元研究院有限公司;东北大学
摘要：本发明一种面向LVC仿真的容器云资源智能调度方法，包括以下步骤：通过深度聚类算法，将交互频繁的任务容器化后聚类组合为同一个Pod；利用基于组合模型的负载预测模型，对动态变化的负载进行预测；利用基于动态优先级的抢占式调度方案，确定Pod的调度顺序，再结合抢占规则，确保高优先级Pod率先部署运行的同时保障低优先级Pod的正常调度，最后结合HPA策略，完成云仿真资源的弹性扩缩，本发明降低了云仿真中高频率虚实交互、通信所产生的延迟与通信开销，克服了现有方案中无法保障重要任务优先执行，且资源扩缩方法资源利用率低和延迟较高等问题，实现了对LVC云仿真系统中具备不同实时性要求的复杂异构资源的细粒度高效调度。
主权项：1.一种面向LVC仿真的容器云资源智能调度方法，其特征在于：包括以下步骤：通过深度聚类算法，将交互频繁的任务容器化后聚类组合为同一个Pod；利用基于组合模型的负载预测模型，对动态变化的负载进行预测；利用基于动态优先级的抢占式调度方案，确定Pod的调度顺序，再结合抢占规则，确保高优先级Pod率先部署运行的同时保障低优先级Pod的正常调度；最后结合HPA策略，完成云仿真资源的弹性扩缩。
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权利要求：
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