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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于动态优化模型的云平台流处理资源分配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115185683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210785420.X，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于动态优化模型的云平台流处理资源分配方法是由吴侗雨;顾荣;殷瀚;钟伟畅;黄宜华设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态优化模型的云平台流处理资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态优化模型的云平台流处理资源分配方法。该方法首先定义流处理任务的算子性能模型；然后，引入通信开销因子并修正上述算子性能模型；之后，感知用户提交的流处理任务，并诊断其性能状态；随后，以默认并行度做参数预设，得到初步的模型拟合曲线，并持续拟合优化通信开销模型，使模型与性能指标的误差尽量小；紧接着，对算子性能模型进行更新，若需要伸缩，则进行任务重配置；最后，重复上述过程直到流处理作业完成。本发明可以考虑流处理算子在复杂任务中的通信开销，并构建一个非线性的算子性能模型，以实现云平台流处理系统资源的及时、合理分配。

本发明授权一种基于动态优化模型的云平台流处理资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态优化模型的云平台流处理资源分配方法，包括以下步骤： 1自动感知用户提交的流处理任务生成流处理任务的拓扑G，并将拓扑G加入到策略所需监控的作业列表中；对每一个需要监控的流处理系统作业，监控当前系统执行流处理系统作业的性能指标； 2对拓扑G中的每个算子Oi，建立算子Oi所有实例的总处理速率oi[λp]与算子当前并行度pi之间的处理映射关系建立算子Oi所有实例的总输出速率oi[λo]与算子当前并行度pi之间的输出映射关系从而能预测不同的并行度设置下的算子性能；所述映射关系的集合即为拓扑G的算子性能模型； 3引入通信开销因子rc；然后，修正所述步骤2中的算子性能模型，得到引入通信开销后算子Oi的非线性性能模型； 4将因通信开销而无法利用的时间记为tc，将算子Oi的tc与算子当前并行度pi的通信开销映射关系记作然后，以默认并行度提交流处理任务，得到初步的通信开销映射关系拟合曲线；然后，使用初始的算子性能模型以及目标输入流量，持续重配置流处理任务的拓扑G中的算子当前并行度pi，持续拟合算子性能模型，以减少总体误差； 5根据算子性能模型，若重配置后的算子当前并行度pi不在采样集Sc中，则使用最新的拟合曲线的结果，减少拟合误差，若算子当前并行度pi已出现在采样集Sc中，则直接使用采样集Sc中的值；若流处理任务需要进行资源重分配，则进行算子并行度和内存设置的重配置； 6在流处理作业处理过程中，重复所述步骤3至步骤5，直到流处理作业全部完成。

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