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申请/专利权人：山东爱特云翔信息技术有限公司

摘要：本发明提供了城市大脑AI计算中心分布式异构算力的调度方法及系统，包括：通过全对称分布式架构，部署控制计算集群物理节点及存储网络；将多个计算集群物理节点组成按需扩减算力去中心化集群，构建分布式按需扩减算力架构；对云主机计算资源进行全生命周期管理，通过统一自复位调度界面控制进行异构计算资源管理调度可视化控制；基于分布式按需扩减算力架构及异构计算资源管理调度，构建城市大脑AI计算中心，进行海量城市数据算力资源管理及城市治理应急事件处置；对云平台物理服务器直接裸机纳管；预测未来资源需求，提前进行预调度分配；进行城市大脑AI计算资源无缝迁移管理及集群物理节点计算资源弹性伸缩分布式异构算力调度。

主权项：1.一种城市大脑AI计算中心分布式异构算力的调度方法，其特征在于，包括：S100，通过全对称分布式架构，部署控制计算集群物理节点及存储网络；将多个计算集群物理节点组成按需扩减算力去中心化集群，构建分布式按需扩减算力架构；S200，通过镜像管理快速创建云主机，定义云主机操作系统；对云主机计算资源进行全生命周期管理，通过统一自复位调度界面控制进行异构计算资源管理调度可视化控制；S300，基于分布式按需扩减算力架构及异构计算资源管理调度，构建城市大脑AI计算中心，进行海量城市数据算力资源管理及城市治理应急事件处置；S400，通过远程连接城市大脑AI计算中心云主机，对云平台物理服务器直接裸机纳管；预测未来资源需求，提前进行预调度分配；进行城市大脑AI计算资源无缝迁移管理及集群物理节点计算资源弹性伸缩分布式异构算力调度；S400包括：S401，通过在线调整CPU、内存、添加虚拟磁盘、添加虚拟网卡及管理界面控制台，远程连接城市大脑AI计算中心云主机，对云主机配置进行调整；S402，对云平台物理服务器直接裸机纳管，对多种架构数据中心物理服务器进行异构资源状态监测管理；S403，预测未来资源需求，提前进行预调度分配，对系统的实时资源使用情况进行资源监控；进行城市大脑AI计算资源无缝迁移管理及集群物理节点计算资源弹性伸缩分布式异构算力调度；进行城市大脑AI计算资源无缝迁移管理及集群物理节点计算资源弹性伸缩分布式异构算力调度包括：处理城市大脑AI视网膜平台的AI计算任务请求，将其与预设的AI算法仓中的AI算法进行匹配，根据任务的具体需求将其调度到可用的计算资源上；通过对比历史数据和当前状况，预测未来资源需求，提前进行预调度分配，防止资源瓶颈，对系统的实时资源使用情况进行资源监控；利用机器学习和大数据分析，实时检测物理服务器的数据库变化，并根据预设规则创建适量的边缘数据计算实例；收集和分析历史数据，统计各种AI算法在不同集群物理节点上的运行情况，进行算力智能调度；采用基于零信任模型规范系统资源访问权限，进行系统资源调度验证授权；采用微服务架构将各个物理服务器拆分成独立微服务集群；实时检测发现新边缘数据计算实例；当对应资源池的云主机在物理主机上分布不均衡，出现主要应用所在云主机的物理节点资源枯竭时，利用动态资源调度，通过资源均衡算法，根据各个物理节点资源使用情况，进行自动云主机资源分配和负载均衡资源动态调度；通过设置计算资源弹性伸缩规则，自动增加业务系统计算资源或自动缩减业务系统计算资源，在业务需求增长时，无缝增加弹性业务系统计算资源；在业务需求下降时，自动减少弹性计算资源；当任意节点出现故障时，对应节点上的云主机直接进行迁移至其他正常节点，迁移期间并行进行上层业务系统数据读写；进行城市大脑AI计算资源无缝迁移管理及集群物理节点计算资源弹性伸缩分布式异构算力调度。

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