申请/专利权人：北京太极信息系统技术有限公司

申请日：2023-03-10

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN116737311B

主分类号：G06F9/455

分类号：G06F9/455;G06F9/50

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2023.09.29#实质审查的生效;2023.09.12#公开

摘要：本申请涉及信创领域，尤其涉及一种信创生态服务云平台交互方法。其中，信创生态服务云平台，包括：服务云平台门户和多个子平台；服务云平台门户为各个子平台提供通信入口；多个子平台，适配多种技术架构，采用容器云和虚拟机结合的模式，在虚拟机上部署容器云，将数据处理、安全运维、适配调优、应用商店、信创知识库、解决方案通过微服务的方式部署在容器云中。如此设置，云平台，可以通过具有数据处理、安全运维、适配调优、应用商店、信创知识库、解决方案等微服务的子平台，为信创行业人员，提供研发环境、软硬件适配验证评估环境、数据支撑等服务，满足适配测试、统一纳管、IT架构替换及应用飘移验证等现实需求。

主权项：1.一种信创生态服务云平台交互方法，其特征在于，应用于信创生态服务云平台；所述信创生态服务云平台，包括：服务云平台门户和多个子平台；所述服务云平台门户分别与各个所述子平台通信连接，并为各个所述子平台提供通信入口；所述多个子平台，适配多种技术架构，采用容器云和虚拟机结合的模式，在虚拟机上部署容器云，将数据处理、安全运维、适配调优、应用商店、信创知识库、解决方案通过微服务的方式部署在容器云中；所述多个子平台；包括：基础设施子平台、云原生子平台、大数据子平台、应用商店子平台、安全运维子平台、适配调优子平台、信创知识子平台和解决方案子平台；所述基础设施子平台，用于提供包括信创虚拟机、裸金属、虚拟数据中心的硬件资源服务；所述云原生子平台，用于提供包括容器云、微服务治理、DevOps的云原生服务；所述大数据子平台用于提供包括数据采集、数据汇聚、数据清洗、数据存储、数据治理、数据分析、数据可视化的数据服务；所述应用商店子平台用于提供包括安装、卸载、升级的软件资源服务；所述安全运维子平台用于提供软硬件设备综合监控和运维保障服务；所述适配调优子平台用于提供测试和验证服务；所述信创知识子平台用于提供包括信创知识的采集、查询、推送、共享、智能问答的服务；所述解决方案子平台用于优化验证并发布解决方案；所述基础设施子平台适配SW64、ARM、MIPS、LoongArch、C86和X86六种技术架构，统一接入各类云资源的管控技术接口；所述云原生子平台与其它各所述子平台通信连接，用于在所述基础设施子平台提供的虚拟机上，部署多个容器，通过预设的容器编排引擎，对容器进行统一编排调度管理，实现自动化部署、大规模可伸缩、应用容器化管理，向其他子平台提供以容器为核心的、可扩展的高性能容器管理服务和微服务治理，对各个子系统的核心功能进行抽象和封装；大数据子平台利用容器化技术扩充集群规模，采用TDP开发架构，搭载Flink、Spark、Kettle计算引擎，采用主从备份架构，配置有数据处理、分析工具，用于存储其他子平台的运维类数据和测试类数据，采集外部网络中网页数据、社交网络、多媒体数据和在线百科数据并进行存储，为其他子平台提供数据库、数据仓库和智能算法支撑；所述应用商店子平台包括采用前端后端分离架构，所述前端利用图形化界面对各类软件资源进行分类展示；后端基于云原生子平台对接预设的主流代码仓库，基于大数据子平台提供的存储能力，将适配优化后的软件资源上架到应用商店，以提供多版本软件下载安装服务；所述安全运维子平台，采集其它子平台的各类软硬件及平台运行数据，并进行监测，基于大数据子平台提供的孤立森林算法对平台运行数据进行单指标异常检测、多指标异常分析、智能告警、导航式排障和运维操作方案生成；所述适配调优子平台，提供包括芯片和操作系统的不同架构的组合软硬件资源，进行功能测试、性能测试、接口测试或UI测试，比对不同架构的组合软硬件资源下的测试结果；所述信创知识子平台，基于容器化部署，依托来自大数据子平台中的存储的数据，采用预设知识融合框架，得到可靠性和置信度高的知识，之后基于所述可靠性和置信度高的知识进行知识的查询、推送、共享、智能问答的服务；所述解决方案子平台，基于云原生子平台提供的容器，基于用户的权限，为不同的用户发布不同的解决方案；所述信创生态服务云平台交互方法包括：基于服务云平台门户获取指令信息；通过所述服务云平台门户，访问所述基础设施子平台，并基于所述指令信息，通过所述基础设施子平台，构建硬件资源服务；其中，基础设施子平台适配SW64、ARM、MIPS、LoongArch、C86和X86六种技术架构，提供虚拟机资源服务、裸金属资源服务、存储资源服务、网络资源服务；通过所述服务云平台门户，访问所述云原生子平台，并基于所述指令信息，通过所述云原生子平台和硬件资源服务，构建软件服务；其中软件服务采用容器云和虚拟机结合的模式，在虚拟化平台上部署容器云，控制大数据子平台，进行数据服务；基于所述指令信息，通过所述硬件资源服务、所述软件服务和所述数据服务、执行安装、卸载、升级的软件资源服务、软硬件设备综合监控和运维保障服务提供信创相关的测试和调试服务；所述数据服务包括：数据采集、数据汇聚、数据清洗、数据存储、数据治理、数据分析、数据可视化的数据服务；所述信创生态服务云平台交互方法还包括：通过所述大数据子平台，为其他子平台提供数据库、数据仓库和智能算法支撑；其中，所述大数据子平台，用于基于网页数据、社交网络、多媒体数据、在线百科获取数据，为所述信创知识子平台提供新创政策、产品信息和行业信息；所述解决方案子平台用于向所述大数据子平台发送各个行业系统、运行数据、台账数据、用户信息；所述安全运维子平台用于向所述大数据子平台发送基础软硬件、运行数据和报警数据；所述适配调优子平台用于向所述大数据子平台发送测试标准、测试方法和测试数据；所述云原生子平台，用于基于容器云服务为其它各个子平台提供服务；通过所述信创知识子平台，依托大数据子平台提供的信创知识，利用信息抽取和自然语言理解技术，提供包括信创知识的采集、查询、推送、共享、智能问答的服务；通过所述解决方案子平台，优化验证并发布信创新创中的各个解决方案；所述信创生态服务云平台交互方法还包括：跨架构飘移方法；所述跨架构飘移方法包括：获取主机负载的历史数据和虚拟机负载的历史数据；基于所述历史数据，进行预估得到预设时间之后所述主机和虚拟机的资源利用率的估计值；当所述估计值不属于预设范围时，对虚拟机的数量进行增删和或对主机上的虚拟机进行飘移，以维持所述主机和虚拟机的资源利用率处于预设范围；所述基于所述历史数据，进行预估得到预设时间之后所述主机和虚拟机的资源利用率的估计值，包括：采用线性回归法和K最近邻回归方法,基于所述历史数据，进行预估得到预设时间之后所述主机和虚拟机的资源利用率的估计值；所述对主机上的虚拟机进行飘移，包括：使用动态规划算法，采用最小飘移时间的策略选择虚拟机在SW64、ARM、MIPS、LoongArch、C86和X86六种技术路线上进行飘移；采用动态辅助的静态二进制翻译器，在SW64、ARM、MIPS、LoongArch、C86和X86六种技术路线上进行翻译适配，并对循环代码进行优化，屏蔽底层架构的差异，根据虚拟机负载进行弹性伸缩。

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