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龙图腾网获悉上海骏梦网络科技有限公司申请的专利一种基于kubernetes的负载调度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：CN120407080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510473587.6，技术领域涉及：G06F9/455；该发明授权一种基于kubernetes的负载调度方法及系统是由崔屹设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于kubernetes的负载调度方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于kubernetes的负载调度方法及系统，可以获取待部署的游戏进程容器的需求注解、kubernetes集群中的每一集群节点的GPU算力、网络延迟以及负载指标；将每一集群节点的GPU算力、网络延迟以及负载指标输入到节点状态识别模型，获得每一集群节点的状态识别结果；根据需求注解以及每一集群节点的状态识别结果，在各个集群节点中选取出候选集群节点；将每个候选集群节点的状态识别结果、需求注解以及游戏业务场景特征，输入到深度强化学习模型，获得每个候选集群节点的优先级评分；在各个候选集群节点中选取出优先级评分最高的目标集群节点部署游戏进程容器。能够满足游戏服务等高性能计算场景的负载调度需求。

本发明授权一种基于kubernetes的负载调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于kubernetes的负载调度方法，其特征在于，包括： 获取待部署的游戏进程容器的需求注解、kubernetes集群中的每一集群节点的GPU算力、网络延迟以及负载指标； 将每一所述集群节点的GPU算力、网络延迟以及负载指标输入到预先训练好的节点状态识别模型，获得每一所述集群节点的状态识别结果； 根据所述需求注解以及每一所述集群节点的状态识别结果，在各个所述集群节点中选取出候选集群节点； 将每个所述候选集群节点的状态识别结果、所述需求注解以及当前的游戏业务场景特征，输入到深度强化学习模型，获得每个所述候选集群节点的优先级评分； 在各个所述候选集群节点中选取出优先级评分最高的目标集群节点部署游戏进程容器； 所述根据所述需求注解以及每一所述集群节点的状态识别结果，在各个所述集群节点中选取出候选集群节点，包括： 根据所述需求注解中的硬件性能阈值以及网络延迟阈值生成第一约束条件； 将各个所述集群节点中满足所述第一约束条件的节点，确定为初始集群节点； 根据各个所述初始集群节点的状态识别结果以及所述需求注解指示的业务场景类型，对各个所述初始集群节点进行筛选，获得优化节点集合； 按照预设的节点排序策略对所述优化节点集合进行优先级排序，截取满足预设数量约束的节点子集作为候选集群节点集合，所述候选集群节点集合包括多个候选集群节点，所述排序策略根据所述优化节点集合中的每一节点的资源供给能力与容器资源需求的匹配度动态调整。

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