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龍圖騰網(wǎng)獲悉齊魯工業(yè)大學(xué)(山東省科學(xué)院);山東省計(jì)算中心(國家超級(jí)計(jì)算濟(jì)南中心)申請(qǐng)的專利一種大數(shù)據(jù)管道中強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的智能伸縮與調(diào)優(yōu)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120315903B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510808471.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F9/50；該發(fā)明授權(quán)一種大數(shù)據(jù)管道中強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的智能伸縮與調(diào)優(yōu)方法是由郭瑩;劉袁和;張秋萍;王春梅;岳龍飛;鄭鎮(zhèn)坤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-17向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種大數(shù)據(jù)管道中強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的智能伸縮與調(diào)優(yōu)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種大數(shù)據(jù)管道中強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的智能伸縮與調(diào)優(yōu)方法，涉及大數(shù)據(jù)處理與計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，包括：1數(shù)據(jù)管道運(yùn)行與狀態(tài)監(jiān)控；2資源指標(biāo)與特征提取；3數(shù)據(jù)預(yù)處理與模型初始化；4運(yùn)行基于LinUCB的動(dòng)態(tài)調(diào)整算法；5周期性重置與快速響應(yīng)機(jī)制；6資源配置結(jié)果應(yīng)用與評(píng)估；7調(diào)優(yōu)結(jié)果保存與持續(xù)優(yōu)化；本發(fā)明基于上下文老虎機(jī)算法的動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，通過實(shí)時(shí)采集ApacheNiFi數(shù)據(jù)管道的系統(tǒng)狀態(tài)特征，結(jié)合在線學(xué)習(xí)機(jī)制，逐步優(yōu)化線程數(shù)、內(nèi)存分配和CPU核心數(shù)的配置，并基于此實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管道的智能伸縮與調(diào)優(yōu)，以提升吞吐率、資源利用率和負(fù)載均衡能力。

本發(fā)明授權(quán)一種大數(shù)據(jù)管道中強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的智能伸縮與調(diào)優(yōu)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種大數(shù)據(jù)管道中強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的智能伸縮與調(diào)優(yōu)方法，其特征在于，包括： 步驟一：數(shù)據(jù)管道運(yùn)行與狀態(tài)監(jiān)控； 在ApacheNiFi數(shù)據(jù)管道中運(yùn)行數(shù)據(jù)處理任務(wù)，數(shù)據(jù)處理任務(wù)包括：數(shù)據(jù)的采集、轉(zhuǎn)換和分發(fā)；通過處理器執(zhí)行數(shù)據(jù)流處理；實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)；系統(tǒng)是指運(yùn)行ApacheNiFi和其他構(gòu)成數(shù)據(jù)管道的分布式計(jì)算環(huán)境；采集多維狀態(tài)特征，包括：處理器忙碌度、輸入隊(duì)列長度、輸出隊(duì)列長度、系統(tǒng)負(fù)載、內(nèi)存使用率和CPU使用率； 步驟二：資源指標(biāo)與特征提取； 定義資源指標(biāo)，包括動(dòng)態(tài)資源指標(biāo)和靜態(tài)資源指標(biāo)；基于采集的多維狀態(tài)特征，提取多維特征向量，包括隊(duì)列變化率、隊(duì)列壓力、處理器效率及資源交互特征； 步驟三：數(shù)據(jù)預(yù)處理與模型初始化； 對(duì)采集的多維狀態(tài)特征進(jìn)行預(yù)處理，包括歸一化處理，初始化LinUCB模型，設(shè)定特征維度、探索參數(shù)及初始臂集合； 步驟四：運(yùn)行基于LinUCB的動(dòng)態(tài)調(diào)整算法； 步驟五：周期性重置與快速響應(yīng)機(jī)制； 周期性對(duì)LinUCB模型先驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行衰減重置，鼓勵(lì)重新探索潛在最優(yōu)配置；在極端場(chǎng)景下即隊(duì)列積壓超過閾值或系統(tǒng)負(fù)載超過80%，觸發(fā)快速響應(yīng)策略，限制可選臂范圍，迅速緩解系統(tǒng)壓力； 步驟六：資源配置結(jié)果應(yīng)用與評(píng)估； 將LinUCB算法選定的最優(yōu)配置應(yīng)用于ApacheNiFi數(shù)據(jù)管道，實(shí)時(shí)調(diào)整處理器并行度和節(jié)點(diǎn)資源分配；評(píng)估調(diào)整后的系統(tǒng)性能，包括吞吐率、隊(duì)列積壓情況和資源利用率，以驗(yàn)證優(yōu)化效果； 步驟七：調(diào)優(yōu)結(jié)果保存與持續(xù)優(yōu)化； 記錄每次調(diào)整的配置、上下文特征和獎(jiǎng)勵(lì)值，保存LinUCB模型狀態(tài)；通過加載歷史模型，支持系統(tǒng)重啟后的快速恢復(fù)，并持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)伸縮性能。

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