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龙图腾网获悉浙江数新网络有限公司申请的专利基于服务流量预测的开源系统资源调度管理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120238443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510713186.3，技术领域涉及：H04L41/0894；该发明授权基于服务流量预测的开源系统资源调度管理方法及系统是由董广涛;原攀峰;陈廷梁设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于服务流量预测的开源系统资源调度管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于服务流量预测的开源系统资源调度管理方法及系统，涉及资源管理技术领域，包括获取历史流量数据构建深度神经网络模型预测流量；计算动态权重系数；采集资源状态信息计算资源可用度指标；将动态权重系数和资源可用度指标输入改进的蚁群算法生成资源分配方案；执行服务迁移和资源配置调整。本发明通过流量预测与改进蚁群算法相结合，实现了系统资源的动态优化分配，提高了资源利用率和服务响应性能。

本发明授权基于服务流量预测的开源系统资源调度管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于服务流量预测的开源系统资源调度管理方法，其特征在于，包括： 获取开源系统中各服务节点的历史流量数据，基于所述历史流量数据，构建深度神经网络模型，通过所述深度神经网络模型对各服务节点未来时间窗口内的流量进行预测，得到预测流量数据； 根据所述预测流量数据，结合各服务节点的计算能力参数，计算动态权重系数包括： 将所述预测流量数据与预设流量阈值的比值作为基础权重，结合所述基础权重与服务节点的计算能力参数确定表征服务节点负载均衡程度的动态权重系数； 将服务节点的处理器核心数乘以单核心基准性能得到处理器性能得分；将内存容量除以基准内存容量得到内存性能得分；将网络传输速率除以基准传输速率得到网络性能得分； 将所述基础权重与所述处理器性能得分的乘积记为第一子权重；将所述基础权重与所述内存性能得分的乘积记为第二子权重；将所述基础权重与所述网络性能得分的乘积记为第三子权重； 将所述第一子权重、所述第二子权重、第三子权重的加权平均值作为表征服务节点负载均衡程度的动态权重系数； 实时采集开源系统中各服务节点的资源状态信息，并基于所述资源状态信息计算得到各服务节点的资源可用度指标； 将所述动态权重系数和所述资源可用度指标输入至改进的蚁群算法中，其中：使用所述动态权重系数作为蚁群算法的启发式信息，使用所述资源可用度指标作为路径选择的约束条件，通过迭代优化过程生成资源分配方案，所述迭代优化过程中的信息素更新规则基于服务响应时间和资源利用率进行动态调整； 根据所述资源分配方案，生成服务迁移序列和资源分配指令，按照所述服务迁移序列的顺序执行服务迁移操作，并根据所述资源分配指令调整各服务节点的资源配置。

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