摘要
本发明涉及资源调配技术领域,具体为一种云端资源自动调配系统,系统包括用户行为分析模块、资源调配优化模块、AI驱动调整模块、任务调度管理模块、网络流量监控模块、虚拟机管理模块、服务弹性管理模块、资源协同优化模块。本发明中,通过利用自回归移动平均模型和K‑均值聚类算法分析用户行为,预测资源需求周期性变化,线性规划和遗传算法优化资源分配,适应多变用户行为模式,深度Q网络的应用增强对工作负载变化的实时响应能力,非支配排序遗传算法II提高多任务处理效率,主成分分析和孤立森林算法提升网络流量分析的精度,决策树和启发式规则在虚拟机管理上优化性能和资源效率,自适应控制理论和容器编排技术有效应对工作负载变化。
技术关键词
自动调配系统
子模块
资源分配
任务调度执行
网络流量监控
任务调度管理
虚拟机管理
策略
深度Q网络
工作负载变化
生成虚拟机
均值聚类算法
孤立森林算法
时间序列分析方法
启发式规则
异常流量
生成资源
云端
系统为您推荐了相关专利信息
系统资源管理方法
动态资源管理方法
混合优化算法
云服务器
队列模型
特征提取器
广告投放策略
资源分配
蚁群算法
样本
网络节点
传输管理方法
地震预警信息
无线自组网
网络拓扑
数据处理系统
中心平台通信
子模块
算法引擎
数据管理模块