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第七章多元云智能管理系统(第1页)

选择困难症加巨大工作量,林久浩还真的去问了丁琪琪,琪琪说:“扔硬币的时候,确实有很小的概率,发生硬币立在地面的情况,所以。。。扔鞋吧~。”林久浩就知道,丁琪琪不会出好主意的。

配属的算力存储等硬件系统明天才能到位,这一天,愁上眉梢的林久浩,居然什么也没干,因为不知道怎么干,难题。

晚上快十点了,思考中,思考中,已经考虑一天了,选择困难症,到底要不要下决心,让小组成员开始写基于多元关联拟脑技术的云智能管理程序,理工科人的习惯,只要现在动手写一点,就根本停不下来了。

选择困难症,扔鞋吧,是先把多元云的智能管理模型制定出来,估算一下代码量,然后再听天由命吗?还是。。。。。。问问老爸吧。

已经是晚上十点多了,“老爸,您休息了吗?”林久浩尝试着给林自强发了一个消息。

“没有,这么晚你又要干什么?”林自强回道。

“老爸,我有一件技术方面的事情想咨询,您,一下。”林久浩不知道怎么说。

“很麻烦的?”林自强问道。

“很麻烦,时间不短,会影响您休息,不知道该不该说。”林久浩有些犹豫。

“说还是不说,你选择困难症呀?说。。。立刻。”林自强果断下了命令。

“好,就是上一回跟您说过的,用于母子脑算法,基于多元关联拟脑技术的云资源智能管理的问题,我们怎么做?”林久浩提出问题。

“你们的母子脑算法,必须基于多元云智能管理系统,是不是?你现在想怎么做?”林自强反问。

“我还没想。”林久浩马上回来一个信息。

“我还没说完,你想怎么做我不管,我这边已经有规划了。”林自强手慢。

“您有规划了,怎么规划的?”林久浩兴奋了。

“用多元关联拟脑模型,抽离软硬件控制部分,定义为信息元,然后构建中间多元关联模型层,给云资源管理建立一个大脑。”林自强淡定地说道。

“我就知道,肯定要用多元关联拟脑模型,但是,我们怎么用呀?”林久浩问到具体的方面。

“我会把云内部所有软硬件资源及管理信息资源,全部转化为信息元,建立在多元关联拟脑模型中,管理信息资源你应该明白了,我不用解释了吧?”林自强引导着。

“知道,不是用户存储的信息,是我们在系统管理中的信息,例如,软硬件信息、固定的用户权限、配置信息、故障信息等等。。。都转化为信息元并关联起来。我当初做的运维系统多元关联拟脑模型,就是用的这个理念。”林久浩想起了自己编写的第一个程序。

“对的,很多驱动程序和管理模块都是现成的,我们只需要建立一个脑结构,把这些信息关联在一起,这个脑结构可不可以满足你的管理要求?”林自强问道。

“您还没说结构呢,我不知道能不能满足我的要求。”林久浩没明白。

“好吧,我们假设脑结构已经建立好,就是资源控制模块及管理信息全部信息元化,而且信息元关联等工作已经完成,你可以把你的需求发出来,看我们能不能满足要求。”林自强继续引导。

“好的,我们是要建立一个母子脑生成机制,拟脑软件部分是由【星辰大海】生成的专用子脑,这个子脑需要配置相应的硬件设备,算力存储运维之类的硬件资源、管理功能组资源及管理规划,而且产生的子脑还有生命周期,等等。”林久浩提出需求。

“很简单呀,你可以在测试系统中,完成子脑的硬件资源需求,也可以用多元云的实验资源池部分,确定这个子脑的资源需求范围。”林自强先提出测算方法,当一个子脑生成的时候,先要知道这个子脑的算力要求范围,以及存储需求的范围。

“有实验资源池吗?我们要做的子脑叫【场景】,您帮我分析一下,怎么实现?”林久浩继续提需求。

“好,我们按照你说的要求,生成针对【场景】子脑的场景管理信息元,取名字叫【场景管理元】。”林自强说道。

“运维管理信息及生存周期呢?”林久浩问道。

“这些内容应该在【星辰大海】中有明确的规定,我们先把子脑建立起来,然后再去设定管理功能组的需求。”林自强回答。

“好的。”林久浩。

“设定一个信息元【场景管理元】,标注为预设信息元,设定各项条件参数范围,例如你实际运行的算力是A,你设定的参数范围为A*150%,这样实验云中的【场景管理元】会得出这个子脑的算力需求范围,当输出的预设信息元为实际信息元的时候,信息元【场景管理元】会带出一个算力参数1.5A,这个信息元【场景管理元】会加入【资源管理信息元】的【我生负】象限,而【资源管理信息元】也在【场景管理元】的【生我正】象限。”林自强开始推演。

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