本发明提供一种在线应用云资源供应软件定义模型构建方法及终端机，属于云资源供应、整合与调度领域，根据公有云环境下的云资源，设计云资源的描述、发现与集成服务系统，对公有云环境进行统一管理，实现云资源供应软件定义模型的资源层的构建；采用行为模式模型图对公有云环境下的在线应用的负载以及行为模式进行分析，描述出在线应用的负载分布以及服务之间依赖关系；对在线应用的服务质量指标进行描述与建模，实现云资源供应软件定义模型的业务层构建；根据用户服务质量需求，构建满足预设条件的虚拟数据中心，并实现云资源供应软件定义模型控制层的构建。本发明实现降低成本的同时，提高云资源的使用效率和质量。
📄 2023112820208
📂 G06F11_34
👤 哈尔滨工业大学(威海)
📅 2023-09-28
本发明提供一种基于排队论的云资源服务质量评估方法及系统，确定服务节点相对于服务的处理能力和容量；根据服务节点所包含的服务数量，将服务节点进行分类，分成基本服务节点和组合服务节点；针对不同服务节点，采用相应的排队模型进行服务质量评估，并输出评估结果。本发明能够从服务层次上刻画云资源消耗的本质特征，将终端用户的服务质量需求映射为云资源的消耗，从而在能够满足用户服务质量需求的前提下，为服务提供商降低云资源的租用成本。
📄 2023100713648
📂 H04L47_80
👤 哈尔滨工业大学(威海)
📅 2023-01-17
本发明公开了集群容错能力判断方法、云操作系统集群及计算平台，涉及云计算技术领域，通过Grafana和Prometheus监控和分析工具，可以收集并分析各项性能指标，从而对云操作系统集群的基本性能进行全面评估，其次，通过压力测试，管理员能够模拟集群在高负载情况下的性能表现。ApacheJMeter等工具能够模拟大量用户并发送请求到目标系统，从而评估集群在压力情况下的性能，这种综合性能评估能够发现集群在高负载情况下可能出现的性能瓶颈和问题，通过故障模拟，能够评估集群在面临各种故障和异常情况下的表现，注入各种类型的故障，从而评估集群的自愈能力和容错性。这种综合性能评估能够帮助更好地了解云操作系统集群的容错能力的判断。
📄 202410722564X
📂 G06F11_34
👤 广东琴智科技研究院有限公司
📅 2024-06-05
本发明提供一种基于云计算的数据备份与恢复方法及系统，属于云计算领域；解决了云计算处理数据速率慢的问题；具体如下：步骤S1：获取待备份文件的分配参数；将待备份文件分为写热数据、读热数据和冷数据；步骤S2：获取本地参数；根据待备份文件的文件大小，把写热数据或读热数据备份到本地；步骤S3：根据本地参数，配置非本地云端计算平台，备份冷数据；为待备份文件创建快照；判断待备份文件是否完整；若不完整，则根据快照恢复待备份文件，得到对照文件；若待备份文件数据完整，则不处理；步骤S4：汇总对照文件，并反馈给用户；本发明通过获取待备份文件的数据发送速率，为用户配置云端计算平台备份与恢复数据，保障数据安全。
📄 202410685960X
📂 G06F11_14
👤 广东琴智科技研究院有限公司
📅 2024-05-30
本发明公开了资源调度管理方法、智能计算云操作系统及计算平台，涉及操作系统领域，解决了现有资源调度方法调度效果差的问题，包括步骤S1：获取用户操作基础数据，步骤S2：根据用户操作基础数据进行操作时间性分析，得到用户操作分析数据，步骤S3：根据用户操作分析数据进行操作预测，得到资源调度基础数据，步骤S4：根据用户操作分析数据和操作预测数据进行资源调度，本发明针对操作时间重复性高的操作系统进行用户操作预测，能够提前分配资源给即将发生的操作，避免了资源的浪费和不合理分配，提高了系统的性能和响应速度。
📄 202410685897X
📂 G06F9_50
👤 广东琴智科技研究院有限公司
📅 2024-05-30
本发明公开了软硬件资源智能优化方法、智能云操作系统及计算平台，涉及计算机领域，解决了现有软硬件资源智能优化方法效果差的问题，包括步骤S1：获取资源监控基础数据，步骤S2：根据资源监控基础数据进行硬件分析，得到硬件资源分析数据，步骤S3：根据资源监控基础数据和硬件资源分析数据对应用程序进行软件分析，得到第二虚拟化分级判断数据，步骤S4：根据硬件资源分析数据和第二虚拟化分级判断数据进行资源优化，本发明通过虚拟化技术对物理主机进行软硬件资源优化，能够实现物理主机的整体资源优化，进一步提高软硬件资源优化效果。
📄 2024105533311
📂 G06F9_50
👤 广东琴智科技研究院有限公司
📅 2024-05-07
本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种向前故障恢复方法、云操作系统以及智能计算平台，该方法包括：监测所述智能计算云操作系统中各个组件的系统状态数据；通过向前故障预测模型，对所述系统状态数据进行预测分析，以获得目标组件的潜在故障模式；通过向前故障修复模型，对所述潜在故障模式进行修复模式学习，以获得所述目标组件的智能化修复模式；对所述目标组件执行所述智能化修复模式下的修复操作，以预防所述智能计算云操作系统中出现潜在故障。该方法通过向前故障预测模型以及向前故障修复模型，在系统出现潜在故障之前进行预防性维护和修复，从而减少系统故障对业务的影响，提高系统的可用性和可靠性，提升事前干预效率。
📄 2024104319255
📂 H04L41_0654
👤 广东琴智科技研究院有限公司
📅 2024-04-11
本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种智能化检查点恢复方法、云操作系统以及计算平台，该方法包括：获取智能计算云操作系统的历史系统监测数据；通过检测点预测模型，对历史系统监测数据进行预测分析，并基于分析结果创建与智能计算云操作系统匹配的目标检测点；通过实时监测模型，对智能计算云操作系统的的当前系统状态进行实时监测，并基于实时监测结果触发对应的目标检测点，对智能计算云操作系统进行恢复操作。该方法通过结合历史系统监测数据、检测点预测模型和实时监测模型，实现智能化的系统恢复操作，提高系统的稳定性、可靠性和数据完整性，确保恢复后的智能计算云操作系统处于正常运行状态并保持数据完整性。
📄 2024104318888
📂 G06F11_07
👤 广东琴智科技研究院有限公司
📅 2024-04-11
本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种作业调度方法、智能计算云操作系统以及计算平台，该方法包括：接收用户针对目标作业提交的作业请求；通过动态队列模型，分析作业请求，以将目标作业提交到对应的目标作业调度表中；系统中设置有多个作业调度表；多个作业调度表中分别设置有适合自身表内各种业务的特定调度机制；通过特定调度机制对应的智能调度模型，根据目标作业的业务特性将目标作业分配到对应的可用资源节点中；在可用资源节点中根据作业内容描述中的作业内容以及作业参数执行相应的作业任务，以完成目标作业的作业请求。该方法提高智能计算云操作系统的性能和资源利用率，满足不同类型业务的执行需求，提高系统性能。
📄 2024104315926
📂 G06F9_50
👤 广东琴智科技研究院有限公司
📅 2024-04-11
本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种容器运行状态监测方法、智能计算云操作系统及计算平台，该方法包括：从智能计算云操作系统中，采集多维容器监测数据；通过多维异常识别模型，对多维容器监测数据进行异常检测，以检测出多维容器监测数据中的待定异常数据；根据多维容器监测数据之间的特征分布规律，判断待定异常数据与特征分布规律之间的偏差是否满足设定阈值条件；若偏差不满足设定阈值条件，则确定待定异常数据对应的目标容器处于异常运行状态；若目标容器处于异常运行状态，则反馈目标容器对应的异常行为告警。结合多维异常识别模型进行异常检测，实现对容器运行状态的实时监测，提高系统的稳定性、可靠性和运维效率。
📄 2024104162282
📂 G06F11_30
👤 广东琴智科技研究院有限公司
📅 2024-04-08
本申请提供了一种向后故障恢复方法、云操作系统以及智能计算平台，应用于智能计算平台的服务器，包括：将计算机设备的多个预设数据的数据访问信息输入至预设检测模型，输出检测信息；当根据检测信息确定计算机设备发生故障时，根据检测信息将发生故障的预设数据确定为目标预设数据；获取目标预设数据对应的备份信息对目标预设数据的内容进行替换；根据检测信息获取目标预设数据发生故障时的状态信息，将状态信息和备份信息输入至预设恢复模型，预设恢复模型用于根据状态信息和备份信息生成恢复信息；根据恢复信息修复目标预设数据的内容，完成对计算机设备的向后故障恢复。进而用户在发生故障时能够很快回到故障时的状态，提升平台的运行效率。
📄 2024104161769
📂 G06F11_14
👤 广东琴智科技研究院有限公司
📅 2024-04-08
本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种资源管理分配方法、智能计算云操作系统以及计算平台，该方法包括：确定智能计算云操作系统中待分配的智能平台资源；通过资源池化分配模型，对待分配的智能平台资源进行分类处理，以获得待分配的智能平台资源所属的资源池层级；资源池层级与智能平台资源的逻辑资源属性以及物理资源属性相关联；获取待分配的智能平台资源的配置信息；基于资源池层级以及配置信息，将待分配的智能平台资源配置到多级资源池中相匹配的目标资源池，以更新目标资源池。该方法通过资源池化分配模型和多级资源池配置，实现了对智能平台资源的有效管理和利用，提升系统的资源利用率，满足分布式应用的不同任务需求。
📄 2024103974659
📂 G06F9_50
👤 广东琴智科技研究院有限公司
📅 2024-04-03
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