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申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院战争研究院
摘要：本发明涉及一种云环境高密度服务动态优化调度方法及系统，属于云计算技术领域，该方法包括：通过动态阻尼决策引擎基于系统的负载数据和可用资源的使用数据获取最优的阻尼系数，通过服务实例调度器根据最优的阻尼系数获取新的服务实例数量，并执行服务实例扩展或缩减操作；通过负载预测模块获取系统的预测负载，通过动态调节决策引擎计算出服务实例的调整比例和目标服务实例数量，通过伸缩执行器基于综合阻尼系数和目标服务实例数量执行具体的服务实例伸缩操作。本申请提供的方法及系统，可在资源受限的条件下实现高密度服务的稳定运行；可根据负载预测结果主动调整服务实例的规模；同时，可减缓伸缩速度，避免资源过度消耗。
主权项：1.一种云环境高密度服务动态优化调度方法，其特征在于，所述方法包括：通过负载监测模块实时监测系统的负载数据，通过资源管理模块实时采集系统可用资源的使用数据，通过动态阻尼决策引擎基于系统的负载数据和可用资源的使用数据获取最优的阻尼系数，通过服务实例调度器根据最优的阻尼系数获取新的服务实例数量，并执行服务实例扩展或缩减操作；通过负载预测模块基于历史的系统负载数据和可能的趋势获取系统的预测负载，通过动态调节决策引擎根据系统的预测负载、系统的当前负载和可用资源的使用数据计算出服务实例的调整比例和目标服务实例数量，通过伸缩执行器基于综合阻尼系数和目标服务实例数量执行具体的服务实例伸缩操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军军事科学院战争研究院 一种云环境高密度服务动态优化调度方法及系统
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