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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一种云平台自动适配计算节点的方法、系统、终端及存储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：CN121173664B 。

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：202511714717.7，技术领域涉及：H04L41/08；该发明授权一种云平台自动适配计算节点的方法、系统、终端及存储介质是由宋洪圆;张金生;申嘉童;谈果戈;尹萍;田雨设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云平台自动适配计算节点的方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于云平台运行技术领域，具体涉及一种云平台自动适配计算节点的方法、系统、终端及存储介质，包括通过预存的多维特征指纹识别方法，自动采集待适配计算节点的硬件配置信息与软件配置信息，并构建唯一标识该计算节点的特征向量；本发明通过Redfish协议与系统级诊断命令协同采集硬件数据，结合软件栈分层探测与软硬关联映射，构建包含已知特征层、未知特征层及置信度权重的分层特征向量，实现对多架构、多厂商计算节点的全局唯一标识。配合增量式指纹知识库的相似度比对，可精准识别未知硬件软件特征，大幅提升异构计算节点的适配覆盖范围，解决传统方法对新型硬件、小众软件环境适配不足的问题。

本发明授权一种云平台自动适配计算节点的方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种云平台自动适配计算节点的方法，其特征在于，包括： S1、通过预存的多维特征指纹识别方法，自动采集待适配计算节点的硬件配置信息与软件配置信息，并构建唯一标识该计算节点的特征向量； S2、基于构建的特征向量，通过改进型自适应决策模型自动匹配适用于该计算节点的适配测试方案，同时生成动态测试权重矩阵； S3、依据适配测试方案与动态测试权重矩阵，在云平台中执行计算节点的分层部署与虚拟化功能测试； S4、基于动态测试权重矩阵中的性能测试权重，在计算节点上分别于物理机与虚拟机环境中执行CPU内存、存储及网络性能测试，获得性能损耗数据； S5、基于动态测试权重矩阵中的稳定性测试权重，在计算节点上创建压力测试虚拟机，模拟高负载场景，执行稳定性测试并监控系统日志异常； S6、基于功能测试、性能测试与稳定性测试的结果，结合动态测试权重矩阵计算综合适配评分，自动生成包含结构化数据与可视化图表的适配报告； 具体地，步骤S1包括： S11、通过Redfish协议预制并采集计算节点硬件底层配置参数，同时执行系统级诊断命令获取硬件组件的规格信息，对采集到规格信息的原始异构数据进行标准化清洗与缺失值补偿处理，生成硬件特征初筛集合； S12、基于操作系统内核接口调用与容器化环境探测方法，分层采集计算节点软件栈配置信息，结合硬件特征初筛集合进行关联映射，提取影响虚拟化兼容性的关键软件特征子集，并构建软件-硬件联合特征矩阵，其中，为软件特征维度数，为硬件特征维度数，表示第i个软件特征与第j个硬件特征的兼容性相关系数； S13、采用基于信息熵理论的动态加权算法对联合特征矩阵进行重要性评估与特征降维，结合增量式指纹知识库进行相似度比对与未知特征标记，最终构建包含已知特征层、未知特征层及置信度权重的分层特征向量，作为计算节点的全局唯一适配指纹标识； 进一步地，步骤S2包括： S21、接收分层特征向量，基于预设的置信度权重阈值过滤低可信度特征，从过滤后的分层特征向量中提取与虚拟化适配强相关的关键硬件特征参数和关键软件依赖关系，并基于提取到的关键硬件特征参数和关键软件依赖关系构建用于方案适配的低维特征决策子空间；关键硬件特征参数包含CPU微架构编码、存储协议类型标识、网络带宽等级参数和加速卡驱动兼容性等级，关键软件依赖关系包括操作系统内核版本号、容器运行时版本号和虚拟化组件API版本； S22、在适配方案知识库中构建包含多架构容器镜像集、异构存储后端驱动集、计算加速服务插件集、网络QoS策略模板集的候选适配方案集合，建立兼容性最大化目标函数、虚拟化性能损耗最小化目标函数、部署成本最优化目标函数的三目标加权优化匹配模型，通过归一化加权计算各候选方案与特征决策子空间的综合匹配得分，并筛选得分超过动态自适应阈值的优选方案子集； S23、利用历史适配数据训练基于梯度提升决策树的轻量级性能预测模型，对优选方案子集进行虚拟化性能指标推演预测，结合特征向量中已知特征数量与未知特征数量的比例关系，通过softmax归一化器动态生成功能测试权重系数、性能测试权重系数、稳定性测试权重的动态测试权重矩阵，其中未知特征占比与稳定性测试权重呈单调递增正相关关系。

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