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龙图腾网获悉飞利达科技股份有限公司申请的专利面向新零售平台的高并发业务弹性调度方法和系统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：CN121579175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610087280.7，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权面向新零售平台的高并发业务弹性调度方法和系统是由陈钦;史旭东设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向新零售平台的高并发业务弹性调度方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了面向新零售平台的高并发业务弹性调度方法和系统，涉及通信技术领域，所述方法包括如下步骤：针对每个服务实例，基于其多维运行指标的协方差矩阵与负载波动惩罚因子，计算综合负载指数；将所述综合负载指数序列输入至LSTM神经网络，预测得到未来时间步长的负载分位数值；根据所述分位数预测值计算伸缩紧迫度，并结合历史伸缩幅度，确定最终的资源调整量；针对每个服务实例，综合其当前综合负载指数、剩余资源容量、未来负载趋势及历史负载稳定性，计算得到最终实例权重；基于所述最终实例权重，通过网关组件对服务实例执行实时的请求路由，完成业务弹性调度。本发明通过智能化弹性调度，实现了对新零售高并发业务的稳定支撑。

本发明授权面向新零售平台的高并发业务弹性调度方法和系统在权利要求书中公布了：1.面向新零售平台的高并发业务弹性调度方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、针对每个服务实例，基于其多维运行指标的协方差矩阵与负载波动惩罚因子，计算综合负载指数； 步骤S2、将所述综合负载指数的序列输入至LSTM神经网络，预测得到未来时间步长的负载分位数值； 步骤S3、根据所述分位数的预测值计算伸缩紧迫度，并结合历史伸缩幅度，确定最终的资源调整量； 步骤S4、针对每个服务实例，综合其当前综合负载指数、剩余资源容量、未来负载趋势及历史负载稳定性，计算得到最终实例权重； 步骤S5、基于所述最终实例权重，通过网关组件对服务实例执行实时的请求路由，完成业务弹性调度； 其中，所述步骤S3具体包括以下步骤： 步骤S3.1、基于0.9分位数预测负载值与系统安全阈值的相对关系，并结合0.1分位数与0.9分位数区间宽度所表示的预测不确定性，计算伸缩紧迫度，计算公式为： 其中，表示伸缩紧迫度，表示最大允许负载阈值，表示系统安全阈值，表示调节系数，、和分别表示未来时刻负载的0.1分位数、0.5分位数和0.9分位数； 步骤S3.2、将所述伸缩紧迫度通过非线性因子进行变换，再除以1加上振荡抑制系数与上一次伸缩绝对幅度的乘积，得到调整比例； 步骤S3.3、将所述调整比例乘以当前实例数量，经取整后得到最终的资源调整量，计算公式为： 其中，表示资源调整量，表示取整函数，表示当前运行的实例数量，表示振荡抑制系数，表示上一次伸缩的绝对幅度，表示伸缩非线性因子； 所述步骤S4具体包括以下步骤： 步骤S4.1、计算实例基础权重，所述实例基础权重与实例当前综合负载指数成反比，并与实例剩余CPU资源容量成正比，计算公式为： 其中，表示实例i的基础权重，表示实例i在时间窗口t的综合负载指数，表示防除零常数，表示实例i的CPU核心数，表示实例i在时间窗口t的CPU使用率； 步骤S4.2、计算趋势调整因子，所述趋势调整因子使用Sigmoid函数对实例未来预测负载与当前负载的差值进行变换，计算公式为： 其中，表示趋势调整因子，表示趋势敏感系数，表示实例i在未来时间窗口的负载中位数预测值； 步骤S4.3、计算稳定性因子，所述稳定性因子与实例历史负载方差成反比，计算公式为： 其中，表示稳定性因子，表示稳定性敏感系数，表示实例i在最近一段时间内的负载方差； 步骤S4.4、将基础权重、趋势调整因子和稳定性因子相乘，得到最终实例权重。

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