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龙图腾网获悉浪潮云信息技术股份公司申请的专利基于Terraform的多云虚拟机弹性伸缩方法、系统、终端及介质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：CN120723478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511220708.2，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于Terraform的多云虚拟机弹性伸缩方法、系统、终端及介质是由张栋梁;王文强设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Terraform的多云虚拟机弹性伸缩方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及云平台领域，具体提供一种基于Terraform的多云虚拟机弹性伸缩方法、系统、终端及介质，包括同步各云平台的基础参数；实时调用各云平台监控接口采集云平台的资源性能指标生成时序监控数据集；基于所述数据集反映的实时负载状态，结合预设的成本优先、性能优先或混合策略生成伸缩指令；根据伸缩指令中的目标实例规格，从预置的模板库中选择对应云平台的资源配置模板并注入目标实例数量、可用区参数生成变量文件；调用Terraform对接插件加载资源配置模板和变量文件，通过资源变更预校验命令生成基础设施变更方案，执行资源变更执行命令完成资源扩缩容。本发明实现分钟级、低成本、高性能且可跨云逃逸的闭环弹性伸缩。

本发明授权基于Terraform的多云虚拟机弹性伸缩方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于Terraform的多云虚拟机弹性伸缩方法，其特征在于，包括以下步骤： 周期性同步各云平台的基础参数至本地缓存数据库，所述基础参数包括实例规格、可用区及价格元数据； 实时调用各云平台监控接口采集云平台的资源性能指标，对异构数据进行单位统一和格式标准化，生成时序监控数据集； 基于所述时序监控数据集反映的实时负载状态，结合预设的成本优先、性能优先或混合策略生成包含目标实例数量、目标实例规格及目标云平台的伸缩指令； 根据所述伸缩指令中的目标实例规格，从预置的模板库中选择对应云平台的资源配置模板，并向所选择的资源配置模板注入目标实例数量、可用区参数生成变量文件； 调用Terraform对接插件加载所选择资源配置模板和所述变量文件，通过资源变更预校验命令生成基础设施变更方案，当校验通过时，执行资源变更执行命令完成资源扩缩容； 其中，所述时序监控数据集反映实时负载状态，具体包括： 预配置时间窗口长度，根据该时间窗口长度对时序监控数据集中的各类资源性能指标进行计算获得指标的平均值、峰值和标准差； 若CPU使用率和内存使用率的平均值、峰值及标准差均未超过对应指标的警告阈值，则标记实时负载状态为正常负载状态，若有任一目标指标的目标计算结果超过警告阈值，则标记实时负载状态为临界负载状态，若有任一目标指标的目标计算结果超过安全阈值，则标记实时负载状态为过载状态； 其中，结合预设的成本优先、性能优先或混合策略生成包含目标实例数量、目标实例规格及目标云平台的伸缩指令，具体包括： 根据实时负载状态选择策略，在标记为过载状态时，强制启用性能优先策略，在标记为临界负载状态时，若预算消耗率不低于预设消耗率阈值，则启用成本优先策略，否则启用混合策略，在标记为正常负载状态时，若当前处于业务高峰时段，则启用混合策略，否则启用成本优先策略； 根据所选择策略类型调用对应的策略权重函数计算策略权重因子，并将策略权重因子和时序监控数据集输入策略决策引擎，计算得到各云平台的初始目标实例数量； 根据初始目标实例数量和缓存的价格元数据，计算各云平台的预估总费用，剔除预估总费用超出预算上限阈值的云平台，得到候选云平台列表； 依据候选云平台列表中各区域的网络时延、历史故障率以及同步的可用区剩余容量，计算候选云平台可用性评分，选取评分最高的候选云平台作为最终目标云平台，并将对应的初始目标实例数量确定为最终目标实例数量； 根据所选择策略类型调用对应策略的规格评分函数，根据该规格评分函数确定最终目标云平台的目标实例规格； 构建包含目标实例数量、目标实例规格及目标云平台的伸缩指令； 其中，根据所选择策略类型调用对应的策略权重函数计算策略权重因子，具体包括： 若选定性能优先策略，则以CPU利用率峰值与实例规格算力上限的比值作为性能权重，以单位时间内实例单价作为成本权重，对二者进行加权求和，得到性能权重系数； 若选定成本优先策略，则以单位算力成本为成本权重，以性能衰减容忍阈值为性能权重，对二者进行加权求和，得到成本权重系数； 若选定混合策略，则根据预设的业务高峰权重因子对性能权重与成本权重进行动态平衡，得到混合权重系数； 其中，将策略权重因子和时序监控数据集输入策略决策引擎，计算得到各云平台的初始目标实例数量，具体包括： 将性能权重系数、成本权重系数或混合权重系数映射至预置的权重-实例数转换表，得到与权重系数对应的基准实例增量ΔNbase；其中，所述权重-实例数转换表记录权重系数区间与基准实例增量的离散对应关系，且同一权重系数区间在不同策略类型下对应不同的ΔNbase值； 以时序监控数据集为基础，对CPU平均使用率、内存平均使用率分别执行滑动时间窗口聚合运算，得到CPU滑动均值μCPU、内存滑动均值μMEM，以及CPU峰值PCPU、内存峰值PMEM； 记μCPU、μMEM、PCPU、PMEM的目标阈值分别为TCPU、TMEM、TCPU_peak、TMEM_peak，通过以下公式计算负载偏差因子β， β=max[μCPU-TCPUTCPU,μMEM-TMEMTMEM,PCPU-TCPU_peakTCPU_peak,PMEM－TMEM_peakTMEM_peak]； 若β≤0时，则令β＝0； 通过以下公式计算云平台的初始目标实例数量Ninit， Ninit＝Ncurrent+roundΔNbase×1+β； 其中，Ncurrent为云平台在当前时刻的实际运行实例数量，round为四舍五入取整函数； 当所计算Ninit小于对应云平台的最小实例数阈值Nmin时，令Ninit＝Nmin；当Ninit大于对应云平台的最大实例数阈值Nmax时，令Ninit＝Nmax。

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