CN113204408A - 一种云计算虚拟服务器的资源共享的方法、装置和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种云计算虚拟服务器的资源共享的方法，包括获取云计算虚拟服务器系统中所运行的应用系统，并将应用系统分解为多个业务模块，得到各业务模块的关联向量和各业务模块运行所需的最小资源数据值，基于关联向量，采用聚类算法，将所有业务模块分簇，得到多个簇，根据簇中的所有业务模块的最小资源数据值，为簇分配资源，使得簇中的所有业务模块共享资源，本发明实现了簇内的业务模块的资源共享，使得云计算中的资源分配更为合理，减少资源闲置的问题。本发明还涉及一种云计算虚拟服务器的资源共享的装置和存储介质。
Description
技术领域
本发明涉及云计算技术领域，尤其涉及一种云计算虚拟服务器的资源共享的方法、装置和存储介质。
背景技术
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
目前的中国对于云计算的支持力度非常大，建立了不少云计算中心，组成大规模的计算集群。云计算采用的关键技术是虚拟化，这样可以使资源按需调度，但也势必导致一部分的性能损失，而高性能计算以计算速度为第一追求，因而在性能方面与云计算会有一定的冲突。各个超级计算中心一般都会根据业务、服务的不同将计算集群分为云计算分区和高性能计算分区，云计算分区运行云操作系统，应用于云计算服务，而高性能计算分区则运行高性能作业调度系统，应用于高性能计算服务。当高性能计算业务不忙而云计算业务比较紧张的时候，如果按照以往计算中心常规的分区划分方式，那么将会出现高性能计算资源闲置的情况，因此需要找到一个更好的合理分配使用云计算中心计算资源的技术。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种云计算虚拟服务器的资源共享的方法、装置和存储介质。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种云计算虚拟服务器的资源共享的方法，包括：
获取云计算虚拟服务器系统中所运行的应用系统，并将所述应用系统分解为多个业务模块，得到各所述业务模块的关联向量和各所述业务模块运行所需的最小资源数据值；
基于所述关联向量，采用聚类算法，将所有所述业务模块分簇，得到多个簇；
根据所述簇中的所有业务模块的最小资源数据值，为所述簇分配资源，使得所述簇中的所有业务模块共享资源。
本发明的有益效果是：提供一种云计算虚拟服务器的资源共享的方法，通过获取云计算虚拟服务器系统中所运行的应用系统，并将应用系统分解为多个业务模块，得到各业务模块的关联向量和各业务模块运行所需的最小资源数据值，基于关联向量，采用聚类算法，将所有业务模块分簇，得到多个簇，根据簇中的所有业务模块的最小资源数据值，为簇分配资源，使得簇中的所有业务模块共享资源，实现了簇内的业务模块的资源共享，使得云计算中的资源分配更为合理，减少资源闲置的问题。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步地所述将所述应用系统分解为多个业务模块，得到各所述业务模块的关联向量，具体包括：
获取所述应用系统中的各业务模块的业务性能指标数据和服务质量指标数据；
将所述业务性能指标数据和所述服务质量指标数据进行匹配后，得到所述业务模块的指标向量数据；
基于所述指标向量数据，得到所述业务模块的关联向量。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步地，所述基于所述指标向量数据，得到所述业务模块的关联向量，具体包括：
获取所述指标向量数据中所述业务性能指标数据对于所述服务质量指标数据的特征关联度；
根据所述特征关联度，确定与各所述业务性能指标数据相关联的所述服务质量指标数据，并计算得到所述业务性能指标数据的关联权重；
通过将各所述业务性能指标数据和所述关联权重组合，得到所述业务模块的关联向量。
采用上述进一步地技术方案的有益效果：通过获取所述应用系统中的各业务模块的业务性能指标数据和服务质量指标数据；将所述业务性能指标数据和所述服务质量指标数据进行匹配后，得到所述业务模块的指标向量数据；基于所述指标向量数据，得到所述业务模块的关联向量，获取准确数据，实现更合理分配资源。
进一步地，所述获取所述指标向量数据中所述业务性能指标数据对于所述服务质量指标数据的特征关联度，具体包括：
计算得到所述业务性能指标数据与所述服务质量指标数据中每一个所述服务指标数据的关联度，得到所述业务性能指标数据与每一个所述服务指标数据的分量特征关联度；
将各所述业务性能指标数据的所有所述分量特征关联度进行累加后，得到所述业务性能指标数据对于所述服务质量指标数据的特征关联度。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步地，所述根据所述特征关联度，确定与各所述业务性能指标数据相关联的所述服务质量指标数据，并计算得到所述业务性能指标数据的关联权重，具体包括：
从所述分量特征关联度中选出各所述业务性能指标数据中的最大的分量特征关联度；
基于所述最大的分量特征关联度，分别计算其他各所述分量特征关联度与所述最大的分量特征关联度间的比值，得到所述业务指标数据的关联权重。
进一步地，所述根据各所述簇中的所有业务模块的最小资源数据值，为各所述簇分配资源，具体包括：
将每一个所述簇中的所有业务模块的所述最小资源数据值分别进行累加，得到每一个各所述簇所需分配的资源数据值。
本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：
一种云计算虚拟服务器的资源共享的装置，包括：
获取模块，用于获取云计算虚拟服务器系统中所运行的应用系统，并将所述应用系统分解为多个业务模块，得到各所述业务模块的关联向量和各所述业务模块运行所需的最小资源数据值；
分簇模块，用于基于所述关联向量，采用聚类算法，将各所述业务模块分簇，得到多个簇；
分配模块，用于根据所述簇中的所有业务模块的最小资源数据值，为所述簇分配资源，使得所述簇中的所有业务模块共享资源。
本发明的有益效果是：提供一种云计算虚拟服务器的资源共享的装置，通过获取云计算虚拟服务器系统中所运行的应用系统，并将应用系统分解为多个业务模块，得到各业务模块的关联向量和各业务模块运行所需的最小资源数据值，基于关联向量，采用聚类算法，将所有业务模块分簇，得到多个簇，根据簇中的所有业务模块的最小资源数据值，为簇分配资源，使得簇中的所有业务模块共享资源，实现了簇内的业务模块的资源共享，使得云计算中的资源分配更为合理，减少资源闲置的问题。
进一步地，所述获取模块，具体用于获取所述应用系统中的各业务模块的业务性能指标数据和服务质量指标数据；
将所述业务性能指标数据和所述服务质量指标数据进行匹配后，得到所述业务模块的指标向量数据；
基于所述指标向量数据，得到所述业务模块的关联向量。
此外，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述技术方案中任一项所述的云计算虚拟服务器的资源共享的方法。
此外，本发明还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述技术方案中任一项所述的云计算虚拟服务器的资源共享的方法。
本发明附加的方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种云计算虚拟服务器的资源共享的方法的示意性流程图；
图2为本发明另一实施例提供的一种云计算虚拟服务器的资源共享的装置的示意性模块图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
如图1所示一种云计算虚拟服务器的资源共享的方法100，包括，
110、获取云计算虚拟服务器系统中所运行的应用系统，并将所述应用系统分解为多个业务模块，得到各所述业务模块的关联向量和各所述业务模块运行所需的最小资源数据值。
应理解，云计算虚拟服务器系统中运行着若干个应用系统，在本实施例总，云计算虚拟服务器系统中可以包括多个虚拟服务器。将运行于云计算虚拟服务器系统中的应用系统进行分解，得到若干个业务模块，例如将游戏应用进行分解得到系统功能模块、数值模块、动画特效模块等。而各个模块运行所需的资源种类和数量都不相同。
120、基于所述关联向量，采用聚类算法，将所有所述业务模块分簇，得到多个簇。
应理解，本实施例中采用聚类算法，其中，具体的聚类算法不做限制，将具有相似关联向量的业务模块分为一个簇中，得到若干个簇。
130、根据所述簇中的所有业务模块的最小资源数据值，为所述簇分配资源，使得所述簇中的所有业务模块共享资源。
基于上述实施例所提供的一种云计算虚拟服务器的资源共享的方法，通过获取云计算虚拟服务器系统中所运行的应用系统，并将应用系统分解为多个业务模块，得到各业务模块的关联向量和各业务模块运行所需的最小资源数据值，基于关联向量，采用聚类算法，将所有业务模块分簇，得到多个簇，根据簇中的所有业务模块的最小资源数据值，为簇分配资源，使得簇中的所有业务模块共享资源，实现了簇内的业务模块的资源共享，使得云计算中的资源分配更为合理，减少资源闲置的问题。
基于上述实施例，进一步地，步骤110中具体包括：
111、获取所述应用系统中的各业务模块的业务性能指标数据和服务质量指标数据。
应理解，每一个业务模块的业务性能指标数据和服务质量指标数据都可以得到，业务性能指标数据通常包括网络速率、存储空间、CPU占用率等数据，而服务质量指标数据通常是从用户角度出发，包括响应时间、渲染速度等。
112、将所述业务性能指标数据和所述服务质量指标数据进行匹配后，得到所述业务模块的指标向量数据。
113、基于所述指标向量数据，得到所述业务模块的关联向量。
进一步地，步骤113中具体包括：
1131、获取所述指标向量数据中所述业务性能指标数据对于所述服务质量指标数据的特征关联度。
1132、根据所述特征关联度，确定与各所述业务性能指标数据相关联的所述服务质量指标数据，并计算得到所述业务性能指标数据的关联权重。
1133、通过将各所述业务性能指标数据和所述关联权重组合，得到所述业务模块的关联向量。
进一步地，步骤1131具体包括：
计算得到所述业务性能指标数据与所述服务质量指标数据中每一个所述服务指标数据的关联度，得到所述业务性能指标数据与每一个所述服务指标数据的分量特征关联度；
将各所述业务性能指标数据的所有所述分量特征关联度进行累加后，得到所述业务性能指标数据对于所述服务质量指标数据的特征关联度。
基于上述实施例通过获取所述应用系统中的各业务模块的业务性能指标数据和服务质量指标数据；将所述业务性能指标数据和所述服务质量指标数据进行匹配后，得到所述业务模块的指标向量数据；基于所述指标向量数据，得到所述业务模块的关联向量，获取准确数据，实现更合理分配资源。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步地，所述根据所述特征关联度，确定与各所述业务性能指标数据相关联的所述服务质量指标数据，并计算得到所述业务性能指标数据的关联权重，具体包括：
从所述分量特征关联度中选出各所述业务性能指标数据中的最大的分量特征关联度；
基于所述最大的分量特征关联度，分别计算其他各所述分量特征关联度与所述最大的分量特征关联度间的比值，得到所述业务指标数据的关联权重。
进一步地，步骤130中具体包括：
将每一个所述簇中的所有业务模块的所述最小资源数据值分别进行累加，得到每一个各所述簇所需分配的资源数据值。
如图2所示一种云计算虚拟服务器的资源共享的装置，包括：
获取模块，用于获取云计算虚拟服务器系统中所运行的应用系统，并将所述应用系统分解为多个业务模块，得到各所述业务模块的关联向量和各所述业务模块运行所需的最小资源数据值；
分簇模块，用于基于所述关联向量，采用聚类算法，将各所述业务模块分簇，得到多个簇；
分配模块，用于根据所述簇中的所有业务模块的最小资源数据值，为所述簇分配资源，使得所述簇中的所有业务模块共享资源。
基于上述实施例提供的一种云计算虚拟服务器的资源共享的装置，通过获取云计算虚拟服务器系统中所运行的应用系统，并将应用系统分解为多个业务模块，得到各业务模块的关联向量和各业务模块运行所需的最小资源数据值，基于关联向量，采用聚类算法，将所有业务模块分簇，得到多个簇，根据簇中的所有业务模块的最小资源数据值，为簇分配资源，使得簇中的所有业务模块共享资源，实现了簇内的业务模块的资源共享，使得云计算中的资源分配更为合理，减少资源闲置的问题。
进一步地，所述获取模块，具体用于获取所述应用系统中的各业务模块的业务性能指标数据和服务质量指标数据；
将所述业务性能指标数据和所述服务质量指标数据进行匹配后，得到所述业务模块的指标向量数据；
基于所述指标向量数据，得到所述业务模块的关联向量。
进一步地，所述获取模块，具体用于获取所述指标向量数据中所述业务性能指标数据对于所述服务质量指标数据的特征关联度；
根据所述特征关联度，确定与各所述业务性能指标数据相关联的所述服务质量指标数据，并计算得到所述业务性能指标数据的关联权重；
通过将各所述业务性能指标数据和所述关联权重组合，得到所述业务模块的关联向量。
进一步地，所述获取模块，具体用于具体包括：
计算得到所述业务性能指标数据与所述服务质量指标数据中每一个所述服务指标数据的关联度，得到所述业务性能指标数据与每一个所述服务指标数据的分量特征关联度；
将各所述业务性能指标数据的所有所述分量特征关联度进行累加后，得到所述业务性能指标数据对于所述服务质量指标数据的特征关联度。
进一步地，所述获取模块，具体用于从所述分量特征关联度中选出各所述业务性能指标数据中的最大的分量特征关联度；
基于所述最大的分量特征关联度，分别计算其他各所述分量特征关联度与所述最大的分量特征关联度间的比值，得到所述业务指标数据的关联权重。
进一步地，所述分配模块，具体用于将每一个所述簇中的所有业务模块的所述最小资源数据值分别进行累加，得到每一个各所述簇所需分配的资源数据值。
此外，本发明还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述技术方案中任一项所述的云计算虚拟服务器的资源共享的方法。
此外，本发明还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述技术方案中任一项所述的云计算虚拟服务器的资源共享的方法。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-On ly Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为。
Claims (10)
1.一种云计算虚拟服务器的资源共享的方法，其特征在于，包括：
获取云计算虚拟服务器系统中所运行的应用系统，并将所述应用系统分解为多个业务模块，得到各所述业务模块的关联向量和各所述业务模块运行所需的最小资源数据值；
基于所述关联向量，采用聚类算法，将所有所述业务模块分簇，得到多个簇；
根据所述簇中的所有业务模块的最小资源数据值，为所述簇分配资源，使得所述簇中的所有业务模块共享资源。
2.根据权利要求1所述的云计算虚拟服务器的资源共享的方法，其特征在于，所述将所述应用系统分解为多个业务模块，得到各所述业务模块的关联向量，具体包括：
获取所述应用系统中的各业务模块的业务性能指标数据和服务质量指标数据；
将所述业务性能指标数据和所述服务质量指标数据进行匹配后，得到所述业务模块的指标向量数据；
基于所述指标向量数据，得到所述业务模块的关联向量。
3.根据权利要求2所述的云计算虚拟服务器的资源共享的方法，其特征在于，所述基于所述指标向量数据，得到所述业务模块的关联向量，具体包括：
获取所述指标向量数据中所述业务性能指标数据对于所述服务质量指标数据的特征关联度；
根据所述特征关联度，确定与各所述业务性能指标数据相关联的所述服务质量指标数据，并计算得到所述业务性能指标数据的关联权重；
通过将各所述业务性能指标数据和所述关联权重组合，得到所述业务模块的关联向量。
4.根据权利要求3所述的云计算虚拟服务器的资源共享的方法，其特征在于，所述获取所述指标向量数据中所述业务性能指标数据对于所述服务质量指标数据的特征关联度，具体包括：
计算得到所述业务性能指标数据与所述服务质量指标数据中每一个所述服务指标数据的关联度，得到所述业务性能指标数据与每一个所述服务指标数据的分量特征关联度；
将各所述业务性能指标数据的所有所述分量特征关联度进行累加后，得到所述业务性能指标数据对于所述服务质量指标数据的特征关联度。
5.根据权利要求4所述的云计算虚拟服务器的资源共享的方法，其特征在于，所述根据所述特征关联度，确定与各所述业务性能指标数据相关联的所述服务质量指标数据，并计算得到所述业务性能指标数据的关联权重，具体包括：
从所述分量特征关联度中选出各所述业务性能指标数据中的最大的分量特征关联度；
基于所述最大的分量特征关联度，分别计算其他各所述分量特征关联度与所述最大的分量特征关联度间的比值，得到所述业务指标数据的关联权重。
6.根据权利要求1所述的云计算虚拟服务器的资源共享的方法，其特征在于，所述根据各所述簇中的所有业务模块的最小资源数据值，为各所述簇分配资源，具体包括：
将每一个所述簇中的所有业务模块的所述最小资源数据值分别进行累加，得到每一个各所述簇所需分配的资源数据值。
7.一种云计算虚拟服务器的资源共享的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取云计算虚拟服务器系统中所运行的应用系统，并将所述应用系统分解为多个业务模块，得到各所述业务模块的关联向量和各所述业务模块运行所需的最小资源数据值；
分簇模块，用于基于所述关联向量，采用聚类算法，将各所述业务模块分簇，得到多个簇；
分配模块，用于根据所述簇中的所有业务模块的最小资源数据值，为所述簇分配资源，使得所述簇中的所有业务模块共享资源。
8.根据权利要求7所述的云计算虚拟服务器的资源共享的装置，其特征在于，
所述获取模块，具体用于获取所述应用系统中的各业务模块的业务性能指标数据和服务质量指标数据；
将所述业务性能指标数据和所述服务质量指标数据进行匹配后，得到所述业务模块的指标向量数据；
基于所述指标向量数据，得到所述业务模块的关联向量。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述的云计算虚拟服务器的资源共享的方法。
10.一种存储有计算机可读指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至6中任一项所述的云计算虚拟服务器的资源共享的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202110520956.4A CN113204408A (zh) | 2021-05-11 | 2021-05-11 | 一种云计算虚拟服务器的资源共享的方法、装置和存储介质 |
Publications (1)
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|---|---|
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| CN202110520956.4A Withdrawn CN113204408A (zh) | 2021-05-11 | 2021-05-11 | 一种云计算虚拟服务器的资源共享的方法、装置和存储介质 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114553658A (zh) * | 2022-03-07 | 2022-05-27 | 哈尔滨垚邝科技有限公司 | 一种基于云计算的资源共享安全处理方法及服务器 |
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2021
- 2021-05-11 CN CN202110520956.4A patent/CN113204408A/zh not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114553658A (zh) * | 2022-03-07 | 2022-05-27 | 哈尔滨垚邝科技有限公司 | 一种基于云计算的资源共享安全处理方法及服务器 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20210803 |