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公开(公告)号：CN116155835B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310071364.8
申请日：2023-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117667618B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202311281892.2
申请日：2023-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种云资源组合优化分配方法及终端机，属于云计算领域，根据云环境中的服务特点，对服务划分类型进行分类，并建立云资源组合优化分配模式；基于不同类型的服务划分模式，配置服务构件划分策略；配置基于负载分解的混合遗传退火算法来确定满足预设条件的云资源供应方案；根据所述云资源供应方案构建虚拟数据中心。本发明能够针对在线应用的三种不同部署方式，对公有云环境下大规模服务部署进行精确有效的建模，构建高效的启发式算法求解云资源供应方案，实现云资源的组合优化分配。
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公开(公告)号：CN116126534A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310076402.9
申请日：2023-01-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种云资源动态伸缩方法及系统，获取虚拟数据中心每个服务节点集群以及相应虚拟单元上的用户负载；根据历史的负载信息，构建基于模型组合的负载预测模型；构建基于强化学习的决策模型，确定模型的状态、动作，奖赏函数和状态动作值函数定义；配置用于确定云资源调整方案和概率贪心选择策略的决策算法，并确定未来负载周期下的动作；构建云资源动态伸缩执行体，对虚拟单元进行调整。本发明能够在随机、开放的云环境中构建精确的负载预测模型，设计自适应的云资源动态伸缩策略，解决公有云环境下大规模服务系统云资源供应不足和浪费所导致的服务质量下降和供应成本增加的问题，降本增效。
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公开(公告)号：CN116126534B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202310076402.9
申请日：2023-01-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种云资源动态伸缩方法及系统，获取虚拟数据中心每个服务节点集群以及相应虚拟单元上的用户负载；根据历史的负载信息，构建基于模型组合的负载预测模型；构建基于强化学习的决策模型，确定模型的状态、动作，奖赏函数和状态动作值函数定义；配置用于确定云资源调整方案和概率贪心选择策略的决策算法，并确定未来负载周期下的动作；构建云资源动态伸缩执行体，对虚拟单元进行调整。本发明能够在随机、开放的云环境中构建精确的负载预测模型，设计自适应的云资源动态伸缩策略，解决公有云环境下大规模服务系统云资源供应不足和浪费所导致的服务质量下降和供应成本增加的问题，降本增效。
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公开(公告)号：CN117667618A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311281892.2
申请日：2023-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种云资源组合优化分配方法及终端机，属于云计算领域，根据云环境中的服务特点，对服务划分类型进行分类，并建立云资源组合优化分配模式；基于不同类型的服务划分模式，配置服务构件划分策略；配置基于负载分解的混合遗传退火算法来确定满足预设条件的云资源供应方案；根据所述云资源供应方案构建虚拟数据中心。本发明能够针对在线应用的三种不同部署方式，对公有云环境下大规模服务部署进行精确有效的建模，构建高效的启发式算法求解云资源供应方案，实现云资源的组合优化分配。
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公开(公告)号：CN116155835A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310071364.8
申请日：2023-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 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。
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