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公开(公告)号：CN112241304B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202011083888.1
申请日：2020-10-12
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明提供了一种龙芯集群内的超融合资源的调度方法、装置及龙芯集群，涉及云计算技术领域。通过按照每台超融合虚拟机的计算负载和存储负载，确定出每台超融合虚拟机的计算资源与存储资源的分配比；以及再按每台超融合虚拟机的计算资源与存储资源的分配比，对多台超融合虚拟机的计算资源和/或存储资源进行迁移，可以有效避免某台超融合虚拟机的计算资源和/或存储资源超负载，从而实现对龙芯集群上的资源充分利用，并提高龙芯集群的系统性能。
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公开(公告)号：CN110851237B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN201911104584.6
申请日：2019-11-13
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F9/455 , H04L41/0893 , H04L41/14 , H04L67/1095
Abstract: 本发明涉及一种面向国产平台的容器跨异构集群重构方法，属于容器技术领域。本发明通过改造容器管理系统Kubernetes，实现当系统监测到容器的计算资源、内存资源或网络资源不足，或数据库、中间件等支撑环境出现异常时，监测系统能够将告警信号和应用信息发送给异构容器集群调度控制器，由调度控制器对容器在具有充足资源的异构平台上进行容器重构，完成应用容器的跨异构平台迁移。
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公开(公告)号：CN113806018B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202111070586.5
申请日：2021-09-13
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络和分布式缓存的Kubernetes集群资源混合调度方法，属于资源调度领域。本发明通过采集应用历史运行情况相关信息，训练BP神经网络，构建基于kubernetes的资源预测模型；对应用当前所需要使用的资源进行预测，并将相应预测结果输入到分布式缓存系统；资源调度算法从分布式缓存系统获取预测结果，针对不同种类的资源，资源动态调度算法会生成一系列资源借贷决策，并将决策响应到容器组的请求资源限制中。本发明使用预测模型预测未来一段时间内应用的负载情况，根据资源预测结果帮助Kubernetes集群在应用由于资源不足出现性能瓶颈之前预先触发资源的动态调度和实例的自动伸缩，从而减少服务的实际响应时间。
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公开(公告)号：CN109739640A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811528322.8
申请日：2018-12-13
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种本发明一种基于申威架构的容器资源管理系统，其中，包括服务接口对资源调度请求数据进行封装，将封装报文格式同时进行任务转发给容器资源管理控制服务；容器资源管理控制服务收到服务接口的资源调度封装报文会进行解析并同时发起容器资源调度器查询请求，检查容器资源调度器活动状态，容器资源调度器将计算节点的计算能力反馈给容器资源管理控制服务,由容器资源管理控制服务决定多个容器资源调度器提供计算服务；本发明一种基于申威平台的容器资源管理系统，可对容器集群资源细粒度划分，充分发挥处理器性能，解决了申威体系架构下容器资源管理系统的缺失。
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公开(公告)号：CN117520119A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311466672.7
申请日：2023-11-07
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明涉及一种边缘云平台性能评价方法，属于云计算领域。本发明将云平台的一级性能指标划分为容量、性能、可靠性、敏捷性、均衡性五类，建立评估模型，通过层次分析法，按照其对目标(选择合适的边缘云平台)的重要程度对五类一级指标的权重进行确定，针对一级分类指标再逐次细分为二级和三级指标，通过基准测试工具，对二级和三级指标的具体测量结果，得出五类指标得分。本发明对五类指标的二级、三级指标的划分更加合理，通过对这五类指标的测试分析，能够全面反映边缘云平台的整体性能，本发明适用场景广泛、评价体系全面，可以快速从候选云平台中选择性能最优的目标边缘云平台。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117135131A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311075197.0
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向云边协同场景的任务资源需求感知方法，属于云计算领域。本发明对上载到中心云或者边缘云的应用任务，根据任务的类型、任务效能进行资源需求预测后，依据中心云或边缘云中的资源状况以及任务的优先级，对任务所需资源进行配额决策，最终将决策方案上传给中心云或边缘云资源调度模块，达到任务处理的目的。本发明通过对上载到中心云或边缘云的应用任务进行任务类型、效能、优先级等进行评价，预测任务所需资源，从而进行合理的资源配额，提高资源利用率与任务执行效能。
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公开(公告)号：CN114490093A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210387066.5
申请日：2022-04-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向多云管理场景的云资源最优分配方法，属于计算机领域。本发明建立了资源均衡分布的资源分配模型，通过粒子群优化算法求解资源分配最佳方案，能够充分发挥服务器集群资源的最大价值，使多种类型服务器资源均衡使用，避免了单台服务器负荷太重导致的服务器损坏和业务系统性能降低等问题。本发明能够有效提升在多云环境下，资源分配的合理性，以及多云整体性能。
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公开(公告)号：CN113900773A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111238875.1
申请日：2021-10-25
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于国产平台虚拟机和容器的超融合调度方法，属于虚拟化和容器领域。本发明针对虚拟机和容器共存的计算环境，基于OpenStack中用于云平台资源统一管理的Placement组件建立统一的资源管理模型。在Placement组件中定制开发资源联合调度的数据接口，建立虚拟机与容器资源信息共享的管理机制，当触发虚拟机活动和容器活动时，计算节点的资源使用信息将实时同步，从而实现容器和虚拟机的资源使用量可以互相感知，保证虚拟机和容器使用的资源互相不冲突。本发明实现虚拟机与容器共享物理机资源，以及虚拟机和容器资源的统一管理，从而减少性能损耗，解决传统使用“虚拟化嵌套”或“逻辑融合”方式导致的资源利用率低下的问题。
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公开(公告)号：CN114490093B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210387066.5
申请日：2022-04-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向多云管理场景的云资源最优分配方法，属于计算机领域。本发明建立了资源均衡分布的资源分配模型，通过粒子群优化算法求解资源分配最佳方案，能够充分发挥服务器集群资源的最大价值，使多种类型服务器资源均衡使用，避免了单台服务器负荷太重导致的服务器损坏和业务系统性能降低等问题。本发明能够有效提升在多云环境下，资源分配的合理性，以及多云整体性能。
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公开(公告)号：CN112165495A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011089927.9
申请日：2020-10-13
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明提供一种基于超融合架构防DDoS攻击方法、装置及超融合集群，涉及云计算技术领域。通过分析数据流量的变化趋势，可以判断出超融合虚拟机否有遭受到DDoS攻击的趋势。若确定有该趋势，则将该超融合虚拟机上的数据，转移到超融合集群中未遭到DDoS攻击的其它超融合虚拟机上运行。一旦该超融合虚拟机因为DDoS攻击而陷入瘫痪时，由于数据已经转移到了其它超融合虚拟机上运行，便可以继续为用户提供用户所需的服务，防止DDoS攻击对用户的服务造成影响。
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