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第七章.多元云智能管理系统

第七章.多元云智能管理系统 (第2/2页)

“没有结束,你要看到是谁发起的申请,注意闭环。”林自强提醒着。
  
  “【场景子脑】发现算力不够,是【场景子脑】吗?”林久浩问道。
  
  “不是,【场景子脑】信息元没有发现算力不够,只是把算力参数发给【算力】监控信息元。”林自强解释道。
  
  “是【算力】监控信息元发起的?”林久浩自己也在思考,并不确定。
  
  “不是,【算力】信息元也只是传递算力参数,你再想想。”林自强继续引导。
  
  “是【场景管理元】发起的,因为【场景子脑】只是出现了算力不够的问题,并把这个参数传导给【算力】信息元,而发现算力不够的问题是【算力】信息元参数突破容忍度后,向【场景管理元】发出的实际参数,【场景管理元】向【资源管理信息元】发送的不是这个参数80%,是由这个参数激活的【场景管理元】信息元中的条件参数,后续的工作需要这个条件参数来完成。”林久浩的理解又进了一步。
  
  “对,闭环,最终的结果需要走到【场景管理元】,【场景管理元】在算力条件这个地方,把添加的算力放进去,修改原【场景子脑】的算力配置参数。”林自强接着说道。
  
  “【场景管理元】作为闭环开始,也是闭环终结,所以在完成闭环后,【场景管理元】的条件参数也改变了,这样真实的反应了现有的状态。”林久浩全明白了。
  
  “是的,如果闭环终点不修改,【场景管理元】内部信息就失真了。”林自强说道。
  
  “老爸,正反方向选择都可以吗?”林久浩又问道。
  
  “当然可以,你说的反向,就是算力过多,导致浪费问题,需要【场景管理信息元】自动撤回算力资源,对吗?”林自强反问。
  
  “对呀,影子脑使用后关闭,对应的资源释放,或者是算力需求小了,需要减少算力,都需要自动处理的。”林久浩描述了用途。
  
  “你监控的参数在与【场景管理元】关联线路容忍度阈值采用双向设置,低于某值也触发传送,例如,参数算力下限为30%,如果,当前使用的算力低于这个算力参数,就会导致激活【场景管理元】的条件参数,传导到【资源管理信息元】做单位算力减少操作,最后返回【场景管理元】,做闭环终结。”林自强又讲解一遍。
  
  “减少的算力怎么从拟脑计算的资源池中撤出来?”林久浩继续问具体方法。
  
  “标记下一次不可用呀,被撤下来的算力资源不再接受新的计算申请,只完成当前未完成的工作,这样就可以回收了。”林自强解释道。
  
  “如果,我说是如果。。。又导致算力增加了怎么办?”林久浩问道。
  
  “这个过程是自动的智能的,且实时完成的,所以可以继续增加呀。”林自强说道。
  
  “我说的是不稳定,一会儿减少了,然后又增加了,这样是不是自动的方式就容易出问题?”林久浩在脑子里面边推演边问道。
  
  “那一定是你把参数设定的太严格了,宽泛一些,就可以减少波动。”林自强一句话就解决了。
  
  “哦,我已经很清楚的,除了算力以外,还有很多资源都用同样的方法设定,用同样的流程完成资源自动分配,真好。”林久浩这回高兴了。
  
  “是呀,不只是硬件资源,软件资源也可以,例如,软件节点授权可以灵活分配,有些企业购买多元关联拟脑节点授权,他们会为每一个应用购买最低授权数,然后再购买一个授权包放入资源管理池,这些授权也可以被动态地灵活分配。”林自强继续介绍。
  
  “老爸,我们是堂堂正正盗版的,没有授权限制,所以不需要考虑。”林久浩开了一句玩笑。
  
  “胡说,你们的是。。。国家专用版,多元关联拟脑技术一发明出来就有国家专用版,不是盗版,是专门给国家定制的版本。”林自强加重语气强调不是盗版。
  
  “哦,明白了,老爸。我们现在采用国产设备,设备型号及配置很统一,所以这个云智能管理模型看着不难实现吧。。。是吧?”林久浩又尝试着问道,他最希望听到,“不难,很容易”之类的话。
  
  “确实,不像以前,一个云里面各种品牌的设备,管理很复杂。不过,即使如此,所有代码重新编制,肯定是天量代码,但是,我们用了多元关联拟脑算法模型,你发现需要编制的代码很少,在模型上配置后,再编写一些执行脑函数就好了。”林自强没有让林久浩失望。
  
  “老爸,是不是这就是,我们的多元关联拟脑技术的优势?”林久浩接着问道。
  
  “不只是,这个模型还把很多信息比对过程转化为数学计算过程,尤其是闭环的使用。”林自强耐心解释。
  
  “老爸,我又糊涂了,这些关联在一起不就好了,为什么要用六亲关系?又克又正了,又生又负了的?”林久浩因为最近的事太多,又有点糊涂了。
  
  “六亲关系是为了信息元划分在不同象限用的,如果只给你八个象限,一堆关联信息元你怎么分?按照什么关系分类?”林自强用问题解释问题。
  
  “哦,确实,无法按照【正正正】【负负负】的分,那为什么要用象限呀。”林久浩还糊涂着。
  
  “象限可以大大减少执行脑代码,假设你激活了一个信息元,并想让这个信息元在它的拟脑结构中思维行走,在执行脑部分只需要输入【信息元编码,象限,参数1,参数N】就可以了。”林自强解释道。
  
  “【信息元编码,象限,参数1,参数N】对了,想起来了,执行脑输入信息元编码找到信息元,给你一个象限方向,而多元关联拟脑就在这个象限开始思维行走,如果后面跟着参数为空,则行走函数就会在这个象限发起全路径行走,然后等待闭环反馈;如果给一个参数值,行走函数就会以路径最短,或者权重最大,或者角度最小等,优先行走,如果没有形成闭环,再从次优的路径行走,直到出现闭环。”林久浩复述了一遍以前的知识。
  
  “对,执行脑发起思维,只需要很少的几个指令,而今天,我们做的多元云智能管理系统,也没有必要大量编写代码。”林自强拉回话题。
  
  “看来先编写多元云智能管理部分是对的,不能像琪琪说的那样,扔鞋。”林久浩说道。
  
  “对,一定要做好基础的云智能管理部分,否则你生成的【场景子脑】会有巨大的维护工作量,而且你还需要形成多个子脑,例如,平行脑和影子脑,工作量倍量增长,人力耗不起呀!”林自强不但懂技术还懂运维。
  
  沉吟了一会儿,林久浩不想在麻烦父母了,随即说道:“知道了,老爸,您休息吧,再晚就影响我妈休息了。”。
  
  “你妈?距离很远的,不会影响到她的呀。”林自强说道。
  
  “什么,老爸您们现在,在哪里?”林久浩惊奇的问道。
  
  “你妈在家休息,我在单位加班呢。”林自强回答。
  
  “加班?加班干什么?”林久浩忙问。
  
  “昨天有人都求到琪琪那个简单大脑了,还扔鞋,我们正在加班测试多元云智能管理系统3.0版本。”林自强解释道。
  
  “您都知道了,是琪琪告诉您的,所以您自己就加班加点帮我做系统。”林久浩突然被感动到了。
  
  “不是我一个,我把视频打开,你自己看吧。”林自强打开了视频,林久浩看到公司里面灯火通明,三多带着几十名员工在加班工作。
  
  “谢谢,老爸。”林久浩。
  
  “谢什么,本来我们这边就已经在升级多元云智能管理系统,现在为了赶你的时间,大家一起加班做测试,两天提交给你,怎么样?”林自强问。
  
  “谢谢!老爸,谢谢!老爸。”林久浩由衷地感谢,憋了一天的那一口气,总算舒了出来,自信又回来了。
  
  下一章节===《第八章.创建场景子脑》
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