[发明专利]云环境下基于粒度计算的动态云计算资源管理方法

权利要求书

1.一种云环境下基于粒度计算的动态云计算资源管理方法，其特征在于，包括如下步骤：

S101.建立智能化的复合粒度动态云资源组织模型；其中，所述步骤S101中的智能化的复合粒度动态云资源组织模型为基于粗糙集与商空间理论相结合的复合粒度动态计算模型，具体的，所述步骤S101包括：建立基于粗糙集与商空间理论相结合的复合粒度动态计算模型，针对云计算下产生的动态复杂数据结构对象，利用数据自身特点驱动数据的自适应处理，即智能的自动粒化，包括自动选择信息结构中的基本元素和划分,形成粒层之间与粒层内部的结构；

S102.建立规模化的复合粒度云用户服务请求的动态计算模型；其中，所述规模化的复合粒度云用户服务请求的动态计算模型为基于粗糙集、概率论和超图理论相结合的复合粒度计算模型；

S103.设计基于语义计算的动态云服务资源发现与调度算法。

2.根据权利要求1所述的云环境下基于粒度计算的动态云计算资源管理方法，其特征在于，所述步骤S101包括：基于商空间理论构建不同粒度世界之间的互相转换、互相依存关系，基于粗糙集理论构建粒度的表示、刻画和粒度与概念之间的依存关系；通过将粗糙集模型嵌入到商空间理论模型中，通过粒度映射机制索引不同粒度世界之间的对象关系，实现动态复杂结构的自动粒化。

3.根据权利要求1所述的云环境下基于粒度计算的动态云计算资源管理方法，其特征在于，所述步骤S102包括：建立基于粗糙集、概率论和超图理论相结合的复合粒度计算模型，针对云环境下产生的用户请求数据，实现分层并行选择基本元素和划分，实现粒层之间的规模粒化。

4.根据权利要求3所述的云环境下基于粒度计算的动态云计算资源管理方法，其特征在于，所述步骤S102包括：针对粗糙集理论的论域只是对象的点集，结合云环境下数据的动态性和海量性，在粗糙集粒度计算模型中引入概率模型和超图模型，根据概率推理规则和超图结构特点，实现复杂数据结构并行粒化。

5.根据权利要求1所述的云环境下基于粒度计算的动态云计算资源管理方法，其特征在于，所述步骤S103包括：使用语义计算理论，采用语义WEB的本体，机器自动处理和整合在云上公布的信息，分别抽取云资源与云用户请求的语义信息，并对该语义信息进行有效存储。

6.根据权利要求5所述的云环境下基于粒度计算的动态云计算资源管理方法，其特征在于，所述步骤S103还包括：采用语义搜索引擎，根据云用户请求，利用其语义信息，由语义搜索引擎自动匹配云资源的语义信息，实现基于语义的自动化的云资源发现与调度。