基于机器学习的实例中断预测与迁移技术
该核心技术利用机器学习算法分析历史中断数据和实时指标（如云平台监控日志），准确预测抢占式实例可能的中断事件，并提前自动迁移业务负载至其他实例节点。创新点在于结合预测模型和实时迁移机制，确保业务零中断；算法训练基于公有云中断模式，优化预测准确率。技术原理包括特征工程、时间序列模型和容器化迁移流程。
智能伸缩组技术
该核心技术整合AWS、阿里云等主流公有云资源，通过部署云端伸缩组（Cloud Scaling Group）将包年包月实例、按需付费实例和抢占式实例（Spot Instances）进行智能动态组合，形成优化的云服务器集群。创新点在于优先利用低成本抢占式实例，并结合算法自动优化比例，实现成本效益最大化。技术原理涉及资源调度和负载均衡机制，覆盖公有云API集成与实时监控。
融资次数
5
员工数量
小于50人
专利数量
12
主营业务
提供Cloudam智能云管理平台，专注于公有云资源管理与优化，包括成本节省、资源调度和运维自动化，助力用户高效运营云环境。
深圳北鲲云计算有限公司
有限责任公司
￥1,641万
2019-03-21
冯建新
0755-86543921
alex.feng@bkunyun.com
深圳市南山区粤海街道滨海社区白石路3955号芒果网大厦910