基于机器学习的云计算自动资源调度系统专利

基于机器学习的自动资源调度系统

本发明提供了一种基于机器学习的自动资源调度系统，用于优化云计算平台的资源利用效率和性能。系统使用机器学习算法分析云计算平台的历史数据，包括用户请求的类型、资源使用情况、网络流量等，以预测未来的资源需求和负载情况。根据预测结果，系统自动调整云计算平台的资源分配，包括虚拟机数量、CPU和内存分配等，以最大化资源利用率并保持良好的性能。

具体实施方式包括以下步骤：

1. 收集和存储云计算平台的历史数据，包括用户请求的类型、资源使用情况、网络流量等；
2. 使用机器学习算法对历史数据进行训练，以建立资源需求和负载的预测模型；
3. 监测当前的资源使用情况和网络流量，并实时更新预测模型；
4. 根据预测模型的结果，自动调整云计算平台的资源分配，包括增加或减少虚拟机数量、调整CPU和内存分配等；
5. 监测调整后的资源使用情况和性能，进行反馈和优化。

本发明的优点在于使用机器学习算法预测资源需求和负载情况，相比传统的手动调整方法更加准确和高效。同时，系统能够实时监测和调整资源分配，以适应动态变化的工作负载，提高云计算平台的资源利用效率和性能。

该发明可以应用于各种云计算平台，包括公有云、私有云和混合云。对于云计算运维人员和云服务提供商来说，本发明提供了一种自动化的资源调度系统，可以节省人力成本并提高服务质量。