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申请/专利权人：南通华多信息技术有限公司

摘要：本发明涉及资源调度技术领域，具体为一种云计算资源优化方法及系统，包括以下步骤：基于实时数据中心资源使用和网络状态，构建虚拟机调度模型，收集服务器、存储设备的使用数据，动态更新节点和边的状态数据，生成虚拟机调度图。本发明中，通过动态更新的虚拟机调度图，实现资源分布的即时可视化和控制，增强资源管理的高效性，采用中介中心性算法分析数据流集中区域并精确识别网络中的关键节点和高负载区域，允许资源优化更精确地针对需求调整，通过最大流最小割定理优化数据流路径，避免资源拥堵，平衡整体网络负载，强化学习技术的引入，使资源分配策略能自适应匹配资源使用变化，优化流量和资源分配，提高系统运行效率和响应速度。

主权项：1.一种云计算资源优化方法，其特征在于，包括以下步骤：基于实时数据中心资源使用和网络状态，构建虚拟机调度模型，收集服务器、存储设备的使用数据，将服务器、存储设备作为节点，将网络连接、数据流作为边，动态更新节点和边的状态数据，生成虚拟机调度图；基于所述虚拟机调度图，分析每个节点的数据流入口和出口，应用中介中心性算法识别数据流集中区域，计算网络流中的关键节点负载，生成存储容量优化报告；基于所述存储容量优化报告，结合最大流最小割定理，优化数据流路径，依照区域负载，重新分配数据流，平衡网络负载，生成网络流量管理计划；基于所述网络流量管理计划，监控系统运行反馈，应用强化学习调整数据调度策略，匹配资源使用变化趋势，优化流量和资源分配，生成CPU负载平衡策略；所述虚拟机调度图的获取步骤具体为：收集服务器和存储设备的实时使用数据，包括CPU占用率、内存使用量和存储空间剩余量，采用公式： ；其中，为权重系数，生成每个设备的资源使用率指数；基于节点的所述资源使用率指数，代入网络延迟数据，采用公式： ；其中，和为调整参数，用于调整延迟对状态得分的影响，代表最大延迟，获取每个节点的更新状态得分；利用服务器、存储设备的所述更新状态得分，将网络连接和数据流质量代入，采用公式： ；其中，代表节点i到节点j的连接质量，代表平均连接质量，通过调整参数强化对网络质量波动的敏感度，生成虚拟机调度图；所述数据流集中区域的获取步骤具体为：基于所述虚拟机调度图中的每个节点，收集数据流入口和出口的信息，计算多节点的入口流量和出口流量，采用改进公式： ；其中，为调整系数，用于平衡多个节点间的流量差异，计算得到每个节点的总数据流量，生成节点总数据流量列表；利用所述节点总数据流量列表，应用中介中心性算法对节点进行分析，通过公式： ；生成中心性分数，根据所述中心性分数，识别数据流集中区域；其中，代表其他节点的总数据流量，代表所有节点的总数据流量之和，表示节点i与节点j之间的距离，为衰减常数，用于调整距离的影响。

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