【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一体化配置，特别是面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法。
技术介绍
1、在当前混合云技术的迅猛发展背景下，企业对多云资源管理系统的期望已远超传统边界，寻求更高层面的自动化、效率与一致性。然而，现有技术在应对混合云环境的异构资源管理时暴露出了一系列关键缺陷，这些挑战构成了推进云原生时代资源优化的显著障碍，具体包括：
2、(1)资源自动发现的局限性。
3、不同云服务商提供的api在功能、格式和可用性方面存在差异，导致自动化工具难以全面且准确地识别所有资源类型及其特性。此外，对于新兴或定制化服务，api的支持可能有限，进一步限制了资源发现的能力。
4、复杂的资源结构和多层次的嵌套(例如多级虚拟化、深层网络配置)要求更为精细的探测机制。现有的工具往往无法有效地递归探测和关联资源，因此可能会遗漏重要的组件。
5、资源状态的变化迅速，而现有的监控技术通常是被动式的，不能实时捕捉资源的即时变动(如创建、删除或迁移)，导致资源管理决策滞后。
6、(2)资源配置的繁琐性。
7、配置过程仍然依赖大量的人工干预，包括参数设置和跨云操作等，这不仅增加了出错的可能性，而且降低了自动化水平和工作效率。
8、由于云平台之间存在显著的技术差异(例如服务模型、api接口、标识符体系等)，通用的配置策略很难直接应用，需要进行定制化适配，这不仅耗时而且成本高昂。
9、缺乏统一的资源配置模型框架，使得资源描述和配置指令在多云环境下难以实现无缝迁移，
10、(3)兼容性与互操作性挑战
11、一些云服务商倾向于构建封闭的生态系统，虽然这有助于内部服务的一致性，但同时也限制了与其他云环境的互操作性，阻碍了资源的灵活调度和管理。
12、尽管有一些跨云的标准(如tosca、aws cloudformation、openstack heat等)试图提供通用的资源描述和配置框架，但由于各云服务商采纳程度和实现方式的差异，这些标准在实际应用中并没有完全解决兼容性问题。
技术实现思路
1、鉴于上述
技术介绍
存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术所要解决的问题在于提出面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术实施例提供了面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，其包括，通过自适应学习与动态优化机制，自动识别并动态调整资源探测频率捕捉新资源；利用深度学习模型预测资源状态变化趋势，提前发起探测，实现实时监控与主动响应；引入动态api适配策略及自学习机制，实现跨平台api的智能适配与调用成功率优化；采用自适应事件驱动探测与多模态特征融合方法，基于异常检测动态调整探测频率；通过多模态属性融合及属性映射与转换方法，构建统一的资源描述模型，进行资源属性的标准化与一致性。
5、作为本专利技术所述面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法的一种优选方案，其中：所述利用深度学习模型预测资源状态变化趋势包括以下内容：引入动态api适配策略的自学习机制、智能元数据解析与映射机制，以及跨平台api适配的自适应架构和api调用成功率的预测与优化机制；其中，适配模块集合为a＝{α1,α2,…,αn}；其中，每个αi专为第i类api定制，以实现跨平台兼容性，pi适配层的动态配置为其中，mi是第i类api的元数据、t是时间变量，用于动态调整适配策略。
6、作为本专利技术所述面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法的一种优选方案，其中：所述自适应事件驱动探测与多模态特征融合包括：引入多模态属性融合方法，从多个维度上综合考虑资源的不同属性；使用深度学习模型整合不同来源的资源属性，其中，是多维度属性融合函数；bi是不同维度上的属性集合；设置映射函数为：
7、τmraw→mstd
8、其中，τ是映射函数，mraw是特定云服务商的资源描述集合，mstd是通用模型。
9、作为本专利技术所述面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法的一种优选方案，其中：所述属性映射与转换包括：决策函数为：
10、γπ×c→a
11、其中，π是策略的集合，c是当前的资源配置条件，a是采取的动作集合；决策模型为：
12、
13、其中，u是效用函数，衡量策略π在条件c下采取行动a的收益。
14、作为本专利技术所述面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法的一种优选方案，其中：所述效用函数u用于衡量在给定策略和当前条件下采取动作的收益；效用函数u如下：
15、u(πc,a)＝wcost·ucost+wperformance·uperformance+wreliability·ureliability
16、其中，wcost,wperformance，和wreliability分别是成本、性能和可靠性的权重系数，而ucost,uperformance，和ureliability分别是成本、性能和可靠性的效用值。
17、作为本专利技术所述面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法的一种优选方案，其中：所述策略的集合包括成本优化策略、性能优化策略、弹性策略以及可靠性策略。
18、作为本专利技术所述面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法的一种优选方案，其中：所述采取的动作集合包括增加资源、减少资源、重新分配资源、优化配置以及启用备用资源。
19、第二方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法的步骤。
20、第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法的步骤。
21、本专利技术有益效果为：本专利技术面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，针对现有技术存在的局限性提出了多项创新性改进。在资源自动发现方面，通过设计资源探测器和api适配层，结合深度扫描与智能解析技术，实现了资源的精准识别与深度关联映射，并通过实时探测机制确保了资源状态的即时监控。具体而言，通过自适应学习机制提高了资源探测的灵活性和准确性，利用深度学习技术实现了资源类型的智能识别与分类，引入动态识别函数d_t捕捉新资源，实现了资源数据的深度特征提取与自适应优化，从而显著提高了资源识别的准确性和时效性；在资源配置方面，构建了通用资源描述模型和属性映射机制，实现了资源配置的高度自动化与标准化。采用策略驱动的高效资源配置引擎，结合自动化控制流程和编排引擎，实现了无代码化配置与本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，其特征在于：所述利用深度学习模型预测资源状态变化趋势包括以下内容：
3.如权利要求2所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，其特征在于：所述自适应事件驱动探测与多模态特征融合包括：
4.如权利要求3所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，其特征在于：所述属性映射与转换包括：
5.如权利要求4所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，其特征在于：所述效用函数U用于衡量在给定策略和当前条件下采取动作的收益；
6.如权利要求5所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，其特征在于：所述策略的集合包括成本优化策略、性能优化策略、弹性策略以及可靠性策略。
7.如权利要求6所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，其特征在于：所述资源配置条件包括CPU利用率、内存利用率、网络带宽、存储空间以及负载情况。p>
8.如权利要求7所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，其特征在于：所述采取的动作集合包括增加资源、减少资源、重新分配资源、优化配置以及启用备用资源。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，其特征在于：所述利用深度学习模型预测资源状态变化趋势包括以下内容：
3.如权利要求2所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，其特征在于：所述自适应事件驱动探测与多模态特征融合包括：
4.如权利要求3所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，其特征在于：所述属性映射与转换包括：
5.如权利要求4所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，其特征在于：所述效用函数u用于衡量在给定策略和当前条件下采取动作的收益；
6.如权利要求5所述的面向混合云架构的异构资源自动发现与一体化配置方法，其特征在于：所述策略的集合包括成本优化策略、性能优化...
【专利技术属性】
技术研发人员：时燕，金彦旭，任永辉，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司信息中心，
类型：发明
国别省市：
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