【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信息通讯，尤其涉及一种多数据中心云网络资源调度方法。
技术介绍
1、云计算是一种新的商业模型和服务模式，它将计算能力汇集起来统一管理并抽象为资源池，利用池化的计算能力通过互联网向外部提供服务。资源池中的资源可以是软件、平台或基础设施。随着云计算和大数据技术的迅猛发展，数据中心作为信息处理和存储的核心基础设施，其资源调度策略的有效性直接影响着运营效率和成本控制。尤其是在多数据中心环境下，如何精准地进行资源调度与管理，已成为提升服务质量、降低能耗和成本的关键。
2、在传统的多数据中心资源调度模型中，资源调度决策通常集中在中心服务器上执行。这种中心化的数据处理模式容易因网络延迟和数据传输的瓶颈影响决策的实时性和准确性。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是：如何保证多数据中心环境中资源调度的实时性和准确性。
2、为解决上述技术问题，本专利技术的具体技术方案如下：
3、多数据中心云网络资源调度方法，包括以下步骤：
4、s1、通过传感器网络实时收集多个数据中心的环境和设备状态数据；
5、s2、应用边缘计算处理收集的数据，以优化数据处理速度并减少延迟；
6、s3、结合线性规划和时间序列预测模型，基于处理的数据预测未来资源需求；
7、s4、利用混合优化算法，生成能源和成本效率的资源调度方案；
8、s5、执行基于区块链技术的智能合约，自动验证和记录资源调度决策；
9、
10、s7、评估调度执行的效果，并根据反馈进行调度策略的持续优化。
11、进一步的，s1具体包括以下步骤：
12、s1.1、使用温度、湿度、电力消耗和服务器负载传感器进行数据收集；
13、s1.2、实施数据聚合策略，以减少网络传输负担，并提高数据收集的效率；
14、s1.3、定期同步更新数据中心的设备配置信息。
15、进一步的，s2具体包括以下步骤：
16、s2.2、在每个数据中心部署边缘计算节点，用于初步数据分析和处理；
17、s2.2、利用边缘节点进行数据预处理，包括数据清洗、格式化和初步的异常检测；
18、s2.3、在边缘节点上运行基础的数据分析算法，为中心服务器减轻计算负担。
19、进一步的，s3具体包括以下步骤：
20、s3.1、开发并训练时间序列预测模型，如arima或lstm，来分析历史资源使用趋势；
21、s3.2、使用线性规划模型整合时间序列分析结果，制定短期和长期的资源需求预测；
22、s3.3、在模型中加入外部变量，如季节变化和市场动态到预测模型中。
23、进一步的，混合优化算法为遗传算法和模拟退火算法结合算法。
24、进一步的，s4具体包括以下步骤：
25、s4.1、设计遗传算法初始化资源配置和分配方案；
26、s4.2、使用模拟退火算法对遗传算法结果进行全局最优化搜索；
27、s4.3、考虑能效和成本效益，对算法的目标函数进行调整和优化。
28、进一步的，s5具体包括以下步骤：
29、s5.1、开发智能合约自动执行资源分配方案；
30、s5.2、在区块链上记录智能合约执行结果保证不可篡改性；
31、s5.3、定期审计和验证区块链记录的真实性和完整性。
32、进一步的，s6中能源消化具体包括以下步骤：
33、s6.1、根据优化算法的结果动态调整数据中心的资源分配，如计算能力、存储空间和网络带宽；
34、s6.2、实施动态能源管理系统，根据实时需求调整能源供应，优化电力使用；
35、s6.3、监控和调整冷却系统以提高能源效率。
36、进一步的，s7具体包括以下步骤：
37、s7.1、设立监控系统以实时跟踪资源使用情况和系统性能；
38、s7.2、收集用户反馈和系统操作数据，用于评估调度策略的效果；
39、s7.3、利用收集到的数据更新预测和优化模型，持续改进资源调度策略。
40、本专利技术具有以下优点：
41、1、本专利技术通过利用边缘计算技术处理收集的数据，显著减少了对中心服务器的数据处理需求，同时优化了数据处理速度并减少了网络延迟，不仅提高了数据处理的实时性，同时增强了整个系统的响应速度和效率。
42、2、本专利技术通过结合线性规划和时间序列预测模型，能更准确地预测未来的资源需求，并通过整合遗传算法和模拟退火算法来优化资源分配，不仅提高了资源利用效率，还确保了成本和能源消耗的最优化。
43、3、本专利技术通过采用基于区块链的智能合约来自动执行资源调度决策，不仅提高了调度过程的自动化水平，还增加了操作的透明度和可追踪性，并且智能合约确保所有资源调度的决策和执行都是不可篡改的，从而提高了系统的信任度和安全性。
44、4、本专利技术通过建立系统性能监控和收集用户反馈，实时跟踪资源使用情况，并根据收集到的数据持续优化预测模型和调度策略，该连续的优化不仅保证了系统随时调整以适应变化的需求，还提高了整体服务质量和客户满意度。
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1.一种多数据中心云网络资源调度方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多数据中心云网络资源调度方法，其特征在于，所述S1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的多数据中心云网络资源调度方法，其特征在于，所述S2具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的多数据中心云网络资源调度方法，其特征在于，所述S3具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的多数据中心云网络资源调度方法，其特征在于，所述混合优化算法为遗传算法和模拟退火算法结合算法。
6.根据权利要求5所述的多数据中心云网络资源调度方法，其特征在于，所述S4具体包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的多数据中心云网络资源调度方法，其特征在于，所述S5具体包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的多数据中心云网络资源调度方法，其特征在于，所述S6中能源消化具体包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的多数据中心云网络资源调度方法，其特征在于，所述S7具体包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种多数据中心云网络资源调度方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多数据中心云网络资源调度方法，其特征在于，所述s1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的多数据中心云网络资源调度方法，其特征在于，所述s2具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的多数据中心云网络资源调度方法，其特征在于，所述s3具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的多数据中心云网络资源调度方法，其特征在于，所述混合优...
【专利技术属性】
技术研发人员：张宁，范海涛，郝冀斌，王微，杨雷，张家宁，梁巍，
申请(专利权)人：中国北方发动机研究所，
类型：发明
国别省市：
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