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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种微服务资源动态调度方法与装置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：CN120950267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511484458.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种微服务资源动态调度方法与装置是由金紫嫣;黄欣;孙博文;李思源;李潇;于仕;胡齐晋设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微服务资源动态调度方法与装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种微服务资源动态调度方法与装置，该方法包括：构建实时调用拓扑图并采集运行时数据；利用无监督学习模型将业务执行实例的调用子图编码为范式指纹向量；通过比对实时范式指纹向量与已知范式指纹库，进行未知事件的无监督识别；当识别到新范式时，生成其资源画像并增量式更新范式知识库；基于识别出的范式及其资源画像，执行预见性的协同资源调度。本申请通过无监督学习识别未知事件、增量学习适应新业务，实现了对突发事件的快速响应和对业务迭代的在线自适应，并通过预见性调度降低业务延迟、提升系统可靠性。

本发明授权一种微服务资源动态调度方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种微服务资源动态调度方法，应用于部署于服务器集群中的微服务系统，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，通过分布式追踪代理实时捕获微服务实例间的网络通信元数据，并基于所述网络通信元数据构建一带权有向的实时调用拓扑图，同时采集各微服务实例的性能指标作为节点属性数据； 步骤S2，从所述实时调用拓扑图中，利用全局唯一的追踪ID识别出调用子图作为业务执行实例；将所述业务执行实例的子图结构与节点属性数据输入至一图自编码器模型，以编码生成一范式指纹向量； 所述步骤S2中图自编码器模型为时序图神经网络模型；所述时序图神经网络模型通过其内置的记忆模块捕捉并编码调用事件发生的时间戳、持续时长以及调用序列关系，从而生成同时表征业务拓扑结构和时序行为的时空范式指纹作为所述范式指纹向量； 步骤S3，若一个实时生成的范式指纹向量与一已知范式指纹库中所有向量的最小距离大于一预设阈值，则判定对应的业务执行实例为一未知事件模式； 步骤S4，当识别出所述未知事件模式时，为该模式生成一资源需求画像，并将该模式的范式指纹向量、调用子图拓扑和资源需求画像存入一动态范式知识库，并在线更新所述已知范式指纹库； 步骤S401，执行新范式特性化，提取所述未知事件模式对应的完整调用子图拓扑，并统计记录其所含所有微服务实例在执行期间各项性能指标的峰值、均值和P99分位数，以构成所述资源需求画像； 步骤S402，执行知识库增量更新，将所述未知事件模式的范式指纹向量、调用子图拓扑和资源需求画像三者封装成一个新的范式知识条目，存入所述动态范式知识库； 步骤S403，执行识别模型增量学习，将所述未知事件模式的范式指纹向量作为一个新的类别样本，对所述步骤S3中的已知范式指纹库执行在线更新； 步骤S5，根据范式指纹向量与所述动态范式知识库的匹配结果，对所述微服务系统进行资源调度； 当进入的请求在其调用链路初期形成的初始子图所生成的指纹，成功匹配上所述动态范式知识库中的一个已知范式时，从所述知识库中检索出该已知范式对应的完整拓扑结构和资源需求画像，并为该范式调用链路上所有预期会被调用的下游微服务实例进行资源的预分配或实例的预扩容； 当一个业务执行实例在所述步骤S3中被判定为未知事件模式时，启动应急资源分配策略，对该未知事件模式调用子图的初始节点及其一阶或二阶下游邻接节点进行临时性的资源冗余配置。

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