一种服务器集群控制方法及系统与流程

本发明涉及服务器控制，尤其涉及一种服务器集群控制方法及系统。

背景技术：

1、随着云计算和大数据应用的迅猛发展，服务器集群成为支撑现代信息技术的关键基础设施。服务器集群由多台服务器组成，通过协同工作来提供高性能、高可用性的计算和存储服务。然而，传统的服务器集群控制方法主要依靠手动配置和监控，往往存在着低效，高延迟的问题，因此，需要一种智能化的服务器集群控制方法及系统。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提出了一种服务器集群控制方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种服务器集群控制方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：获取服务器数据，并将服务器标记为服务器节点；对服务器数据进行集群拓扑分析，以生成集群拓扑结构数据；通过集群拓扑结构数据对服务器节点进行关联聚类处理，以生成服务器节点簇；

4、步骤s2：对服务器节点簇进行拓扑感知连接，构建集群拓扑网络结构；对集群拓扑网络结构进行节点性能分析，以生成节点性能指数；根据节点性能指数对服务器节点进行动态负载峰值计算，以生成节点负载峰值数据；

5、步骤s3：根据节点负载峰值数据对服务器节点进行负载失衡识别，标记失衡服务器节点；当预设的节点簇负载阈值大于或等于节点负载峰值数据，则利用服务器节点簇对失衡服务器节点进行簇内负载平衡优化，以生成负载平衡优化数据；当预设的节点簇负载阈值小于节点负载峰值数据，则利用集群拓扑网络结构对失衡服务器节点进行集群负载平衡优化，以生成负载平衡优化数据；

6、步骤s4：利用集群拓扑网络结构对负载平衡优化数据进行无损负载均衡分析，以生成无损负载均衡数据；根据无损负载均衡数据对服务器节点簇进行异群节点识别，以获取簇内异群节点；

7、步骤s5：对簇内异群节点进行动态负载调配分析，以生成动态节点调配数据；根据动态节点调配数据对服务器节点簇进行集群拓扑重构，以生成动态集群网络结构；

8、步骤s6：利用深度学习算法对动态集群网络结构进行重构轨迹拟合，以生成集群演变轨迹数据；根据集群演变轨迹数据对动态集群网络结构进行节点优化趋势分析，以生成节点优化趋势数据；基于节点优化趋势数据对动态集群网络结构进行集群优化决策，以构建动态集群优化引擎，以执行服务器集群控制作业。

9、本发明通过获取服务器数据和进行集群拓扑分析，可以建立起服务器节点之间的拓扑结构数据，这有助于理解服务器之间的关系和连接方式，为后续的集群控制提供基础，关联聚类处理服务器节点可以将相似性质的服务器节点聚集在一起形成节点簇，这有助于组织和管理服务器节点，简化后续的控制和优化操作，通过拓扑感知连接和节点性能分析，可以构建集群拓扑网络结构，这有助于了解集群内部的网络结构，为后续的负载平衡和优化提供基础，生成节点性能指数可以评估服务器节点的性能水平，这有助于确定节点的负载情况，并为负载平衡和优化提供依据，识别失衡服务器节点可以发现负载失衡的节点，即负载过高或过低的节点，这有助于及时发现问题，并采取相应的措施进行调整和优化，基于预设的节点簇负载阈值，通过簇内或集群级别的负载平衡优化，可以调整节点的负载分布，使得各个节点的负载更加均衡，这有助于提高集群的性能和效率，通过无损负载均衡分析，可以优化负载分配，使得集群的负载更加均衡，同时保持服务的连续性和可用性，异群节点识别可以识别出在节点簇内部具有不同特性的节点，这有助于提供更精细的节点管理和优化策略，动态负载调配分析可以根据节点的负载情况，动态地调整节点之间的负载分配，以提高集群的性能和效率，集群拓扑重构可以根据动态负载调配结果重新组织集群的拓扑结构，以适应负载变化和优化需求，集群演变轨迹分析可以通过深度学习算法对动态集群网络结构进行重构轨迹拟合，了解集群的演变趋势和变化规律，这有助于对集群进行长期规划和优化决策，基于节点优化趋势数据的集群优化决策可以根据集群演变轨迹数据进行节点优化趋势分析，并制定相应的集群优化决策，这有助于实现集群的可持续优化和性能提升。

10、优选地，步骤s1包括以下步骤：

11、步骤s11：获取服务器数据，并将服务器标记为服务器节点；

12、步骤s12：对服务器节点进行节点连通度分析，以生成节点连通度数据；

13、步骤s13：根据节点连通度数据对服务器数据进行中心倾向分析，生成节点中心倾向特征数据；

14、步骤s14：利用节点中心倾向特征数据对服务器数据进行集群拓扑分析，以生成集群拓扑结构数据；

15、步骤s15：通过集群拓扑结构数据对服务器节点进行相似度量化处理，生成节点相似度数据；

16、步骤s16：利用节点相似度数据对服务器节点进行关联聚类处理，以生成服务器节点簇。

17、本发明通过获取服务器数据并将其标记为服务器节点，可以建立起服务器节点的基本数据集，这有助于进一步的分析和处理，以实现服务器集群的控制和优化，节点连通度分析可以评估服务器节点之间的连接程度和通信效率，通过分析节点的连通度，可以识别出连接性较强或较弱的节点，为后续的集群控制提供基础，节点中心倾向分析可以了解服务器节点在集群中的位置和影响力，通过分析节点的中心倾向特征，可以识别出集群中心节点和边缘节点，为后续的拓扑分析和集群优化决策提供依据，通过集群拓扑分析，可以建立起服务器节点之间的拓扑结构数据，这有助于理解服务器之间的关系和连接方式，为后续的集群控制和优化提供基础，节点相似度量化处理可以衡量服务器节点之间的相似性，通过计算节点的相似度，可以识别出具有相似特征和行为的节点，为后续的关联聚类和集群控制提供依据，通过关联聚类处理，可以将具有相似特征和行为的服务器节点聚集在一起形成节点簇，这有助于组织和管理服务器节点，简化后续的控制和优化操作。

18、优选地，步骤s2包括以下步骤：

19、步骤s21：对服务器节点簇进行簇间连接关系分析，以生成簇间连接关系数据；

20、步骤s22：根据簇间连接关系数据对服务器节点簇进行连接路径识别，生成节点簇连接路径；

21、步骤s23：利用节点簇连接路径对服务器节点簇进行拓扑感知连接，构建集群拓扑网络结构；

22、步骤s24：对集群拓扑网络结构进行节点性能分析，以生成节点性能指数；

23、步骤s25：根据节点性能指数利用节点动态负载峰值计算公式对服务器节点进行动态负载峰值计算，以生成节点负载峰值数据。

24、本发明通过分析服务器节点簇之间的连接关系，得到簇间连接的拓扑结构，这样可以了解不同节点簇之间的通信情况，包括连接的数量、类型和带宽等信息，通过簇间连接关系数据，可以为后续的连接路径识别和拓扑感知连接提供基础，根据簇间连接关系数据，识别出服务器节点簇之间的连接路径，连接路径包括了节点簇之间的通信路径和中间经过的节点簇，通过连接路径的识别，可以了解到服务器节点簇之间的具体通信流向和路径选择，为后续的拓扑感知连接提供基础，对服务器节点簇进行拓扑感知连接，通过将节点簇按照连接路径进行逐级连接，可以建立起整个服务器集群的拓扑网络结构，这样可以形成一个全局的网络视图，包括节点簇之间的物理连接和通信路径，拓扑感知连接可以提供更高效和可靠的数据传输，优化集群的性能和稳定性，对集群拓扑网络结构中的每个节点进行性能分析，以评估节点的性能水平，通过分析节点的处理能力、存储容量、带宽等指标，可以生成节点性能指数，节点性能指数可以用来衡量节点在集群中的重要性和负载承载能力，为后续的动态负载峰值计算提供依据，使用节点动态负载峰值计算公式对服务器节点进行负载峰值的预测计算，通过考虑节点的性能指数和其他影响因素，如时间和外部影响，可以预测节点的负载峰值，节点负载峰值数据可以用来监测节点的负载情况，为服务器集群的控制和管理提供重要参考，以优化资源分配和负载均衡的策略。

25、优选地，步骤s25中的节点动态负载峰值计算公式具体为：

26、

27、其中，l为节点动态负载峰值，a为节点请求处理的数据量，b为节点数据吞吐量，t为节点请求处理数据的响应时间，c为节点内存利用率，d为未处理请求数据队列长度，e为节点运行线程数，x为当前数据处理量，f为节点请求数据的最大处理量，g为数据缓存命中率，h为节点页错误率，i为服务器调用次数，j为交互等待时间，k为当前资源占用量。

28、本发明通过表示节点在一定时间内处理的请求数据量，通过考虑请求数据量，可以更准确地估计节点的负载情况，从而帮助进行负载平衡和资源分配，其中b为节点数据吞吐量，t为节点请求处理数据的响应时间，该项考虑了数据吞吐量和响应时间对节点负载的影响，通过指数函数的衰减作用，可以反映节点负载随时间的变化趋势，1+d·ln(e)考虑了未处理请求队列长度和运行线程数对节点负载的影响，通过对数函数的增长特性，可以反映未处理请求队列长度和运行线程数对负载的非线性影响，表示在x趋向于f时的结果，该项表示在节点请求数据的处理量达到最大处理量时的极限情况，通过考虑极限情况，可以确定节点负载的上限，从而进行负载控制和资源规划，通过开平方根和乘除运算，表示页错误率和当前资源占用量对负载的影响，较高的页错误率和较大的当前资源占用量会增加负载，因为节点需要更多的计算和存取操作来处理请求数据，在节点请求数据的处理量达到最大处理量时的极限情况，通过考虑极限情况，可以确定节点负载的上限，帮助进行负载控制和资源规划，公式综合考虑请求数据量、数据吞吐量、响应时间、内存利用率、未处理请求队列长度和运行线程数等因素对节点负载的影响，通过这些因素的综合作用，可以更准确地估计节点的负载情况，为负载平衡、资源调配和节点优化决策提供指导和依据。

29、优选地，步骤s24包括以下步骤：

30、步骤s241：对集群拓扑网络结构进行内存性能计算，以生成集群节点内存性能数据；

31、步骤s242：对集群节点内存性能数据进行cpu响应检测，以生成cpu响应数据；

32、步骤s243：根据cpu响应数据对集群拓扑网络结构进行带宽分析，以生成集群节点网络带宽数据；

33、步骤s244：根据集群节点网络带宽数据对集群拓扑网络结构进行节点能耗计算，以生成节点能耗数据；

34、步骤s245：对集群节点内存性能数据、集群节点网络带宽数据及节点能耗数据进行性能特征指数量化处理，以生成节点性能指数。

35、本发明通过对集群拓扑网络结构中的每个节点进行内存性能计算，得到节点的内存性能数据，内存性能计算可以包括评估节点的内存容量、内存带宽、延迟等指标，生成的集群节点内存性能数据可以用来衡量节点在内存资源方面的能力，为后续的性能分析和优化提供依据，基于集群节点的内存性能数据，对节点的cpu响应进行检测，cpu响应检测可以包括评估节点的处理器性能、响应时间、并发处理能力等指标，通过生成cpu响应数据，可以了解节点的cpu性能水平和对任务的响应能力，为后续的性能分析和负载均衡提供参考，带宽分析可以包括评估节点之间的网络带宽、流量分布、瓶颈等指标，通过生成集群节点网络带宽数据，可以了解节点之间的通信状况和网络瓶颈，为后续的网络优化和负载均衡提供依据，对集群拓扑网络结构中的每个节点进行能耗计算，节点能耗计算可以包括评估节点的能耗消耗、功率利用率等指标，通过生成节点能耗数据，可以了解节点的能源消耗情况，为能源管理和节能优化提供依据，对集群节点内存性能数据、集群节点网络带宽数据和节点能耗数据进行特征指数量化处理，生成综合的节点性能指数，特征指数量化处理可以包括特征提取、权重赋值、归一化等操作，通过生成节点性能指数，可以综合评估节点在内存、cpu、网络和能耗等方面的性能表现，为服务器集群的控制和管理提供综合性能指标，这些指标可以用于资源分配、负载均衡和决策制定，提高集群的性能和效率。

36、优选地，步骤s3包括以下步骤：

37、步骤s31：根据节点负载峰值数据对服务器节点进行负载失衡识别，标记失衡服务器节点；

38、步骤s32：当预设的节点簇负载阈值大于或等于节点负载峰值数据，则利用服务器节点簇对服务器节点进行簇内负载平衡优化，以生成负载平衡优化数据；

39、其中，簇内负载平衡优化具体为：

40、对服务器节点簇进行资源利用率计算，以生成资源利用率数据；

41、根据资源利用率数据对服务器节点簇进行低负载节点检测，标记低负载服务器节点；

42、通过低负载服务器节点对失衡服务器节点进行负载迁移处理，以生成负载平衡优化数据；

43、步骤s33：当预设的节点簇负载阈值小于节点负载峰值数据，则利用集群拓扑网络结构对失衡服务器节点进行集群负载平衡优化，以生成负载平衡优化数据；

44、其中，集群负载平衡优化具体为；

45、对失衡服务器节点进行负载数据切分，以生成负载数据切片；

46、通过失衡服务器节点对集群拓扑网络结构进行请求调度处理，以获取集群调度节点；

47、利用集群调度节点对负载数据切片进行负载流量调度优化，以生成负载平衡优化数据。

48、本发明通过比较节点负载峰值数据，识别出负载失衡的服务器节点。负载失衡表示某些节点的负载远高于其他节点，可能导致资源利用不均衡和性能下降。标记失衡服务器节点可以为后续的负载平衡优化提供目标节点。针对预设的节点簇负载阈值大于或等于节点负载峰值数据的情况，进行簇内负载平衡优化，对服务器节点簇进行资源利用率计算，以生成资源利用率数据。资源利用率计算可以包括计算节点的cpu利用率、内存利用率等指标，根据资源利用率数据对服务器节点簇进行低负载节点检测，标记低负载服务器节点。低负载节点表示资源利用率较低的节点，可以作为负载迁移的目标节点，通过低负载服务器节点对失衡服务器节点进行负载迁移处理，以生成负载平衡优化数据。负载迁移可以将负载高的节点上的任务或数据迁移到低负载节点上，实现负载均衡的效果，对失衡服务器节点进行负载数据切分，以生成负载数据切片。负载数据切分将节点上的负载数据分割成适合传输的小块，便于后续的调度处理，通过失衡服务器节点对集群拓扑网络结构进行请求调度处理，以获取集群调度节点。请求调度处理可以根据失衡节点的位置和网络拓扑关系，选择合适的调度节点来处理负载请求，利用集群调度节点对负载数据切片进行负载流量调度优化，以生成负载平衡优化数据。负载流量调度优化可以根据网络带宽、延迟等因素，将负载数据切片合理地分配到各个调度节点上，实现负载均衡和性能优化。

49、优选地，步骤s4包括以下步骤：

50、步骤s41：利用集群拓扑网络结构对负载平衡优化数据进行最小流量调度分析，以生成最小流量调度数据；

51、步骤s42：通过最小流量调度数据对负载平衡优化数据进行无损负载均衡分析，以生成无损负载均衡数据；

52、步骤s43：根据无损负载均衡数据对服务器节点簇进行负载均值计算，以生成服务器节点负载均值；

53、步骤s44：通过服务器节点负载均值对服务器节点簇进行异群节点识别，以获取簇内异群节点。

54、本发明通过利用集群拓扑网络结构对负载平衡优化数据进行最小流量调度分析，最小流量调度分析是指通过分析集群内节点之间的网络连接和带宽情况，确定最佳的数据传输路径和调度策略，使得负载迁移的流量最小化，生成的最小流量调度数据可以提供具体的负载调度方案，减少数据传输的开销和网络拥塞，提高负载平衡的效果，利用最小流量调度数据对负载平衡优化数据进行无损负载均衡分析，无损负载均衡分析是指在进行负载迁移和调度优化的过程中，确保服务的连续性和可用性，避免对用户和应用程序造成影响，通过无损负载均衡分析，可以评估负载迁移和调度的影响，确保在负载平衡的同时维持系统的稳定性和性能，通过无损负载均衡数据对服务器节点簇进行负载均值计算，负载均值计算可以统计节点的负载情况，例如平均负载、峰值负载等指标，通过计算负载均值，可以了解节点簇整体的负载情况，为后续的负载管理和资源调度提供参考，根据服务器节点负载均值对服务器节点簇进行异群节点识别，异群节点指的是在节点簇中负载与其他节点显著不同的节点，可能是负载过高或过低的节点，通过识别异群节点，可以发现负载异常的节点，并采取相应的措施进行负载调整、故障处理或优化配置，识别簇内异群节点有助于保持整个节点簇的负载均衡和稳定性。

55、优选地，步骤s5包括以下步骤：

56、步骤s51：通过集群拓扑网络结构对簇内异群节点进行负载相似性分析，以标记负载相似节点簇；

57、步骤s52：利用负载相似节点簇对簇内异群节点进行动态负载调配分析，以生成动态节点调配数据；

58、步骤s53：根据动态节点调配数据对服务器节点簇进行拓扑路径优化，以生成优化拓扑路径数据；

59、步骤s54：基于优化拓扑路径数据对簇内异群节点进行集群拓扑重构，以生成动态集群网络结构。

60、本发明通过利用集群拓扑网络结构对簇内异群节点进行负载相似性分析，负载相似性分析是指对簇内节点的负载情况进行比较和相似性度量，以确定哪些节点的负载行为相似，通过负载相似性分析，可以将负载相似的节点划分到同一个节点簇中，并进行标记，为后续的负载调配和拓扑优化提供基础，以实现更好的负载均衡和资源利用，利用负载相似节点簇对簇内异群节点进行动态负载调配分析，动态负载调配分析是指根据负载相似性分析的结果，通过动态调整节点簇内节点的负载分配，实现负载均衡的目标，生成的动态节点调配数据包含了节点之间负载调配的策略和方案，可以用于实时调整节点负载，以避免节点过载或负载不均衡的问题，拓扑路径优化是指通过分析集群拓扑结构和节点之间的网络连接，找到最优的数据传输路径和通信路径，通过优化拓扑路径，可以减少数据传输的延迟和拥塞，提高数据传输效率和负载均衡性能，生成的优化拓扑路径数据可以用于指导数据传输和通信的路径选择，优化集群的整体性能和响应速度，集群拓扑重构是指重新组织节点之间的连接和布局，以改善整个集群的拓扑结构和网络性能，通过拓扑重构，可以调整节点之间的连接关系，使得数据传输和通信更加高效和稳定，生成的动态集群网络结构可以提供更优化的集群拓扑布局和连接方式，从而改善整体的负载均衡和性能表现。

61、优选地，步骤s6包括以下步骤：

62、步骤s61：利用深度学习算法对动态集群网络结构进行时序分析，以生成集群演变时序数据；

63、步骤s62：通过集群演变时序数据对动态集群网络结构进行重构轨迹拟合，以生成集群演变轨迹数据；

64、步骤s63：根据集群演变轨迹数据对动态集群网络结构进行节点优化趋势分析，以生成节点优化趋势数据；

65、步骤s64：基于节点优化趋势数据对动态集群网络结构进行集群优化决策，以构建动态集群优化引擎，以执行服务器集群控制作业。

66、本发明通过时序分析，可以捕捉到动态集群网络结构随时间演化的模式和趋势，深度学习算法可以学习网络结构的时序特征和模式，从而生成准确的时序数据，这些集群演变时序数据可以提供关于网络结构演变的详细信息，包括节点的连接变化、拓扑结构的变动等，重构轨迹拟合是指通过分析时序数据，推断出网络结构的演化轨迹和变化方式，通过拟合集群的演变轨迹，可以了解网络结构的变化趋势，例如节点的增减、连接的建立和断开等，生成的集群演变轨迹数据可以提供有关集群演化过程的信息，为后续的节点优化和集群优化决策提供依据，节点优化趋势分析是指通过分析集群演变轨迹，推断出节点优化的趋势和方向，通过分析网络结构的演化过程，可以预测节点的增加或减少、节点间连接关系的调整等变化趋势，生成的节点优化趋势数据可以提供节点优化的指导，帮助确定应该增加或删除哪些节点，以及如何调整节点之间的连接关系，集群优化决策是指根据节点优化趋势数据，制定针对集群网络结构的优化策略和行动计划，通过分析节点优化趋势，可以确定合适的节点增减策略、连接调整方案等，以实现集群的优化和效能提升，构建的动态集群优化引擎可以执行服务器集群控制作业，自动化地进行节点优化和网络结构调整，以适应不断变化的需求和提高集群的性能，通过时序分析和演变轨迹分析，可以了解集群网络结构的变化趋势和演化过程，通过节点优化趋势分析和集群优化决策，可以根据集群的演变轨迹制定合适的优化策略，提高集群的性能和效能，构建动态集群优化引擎可以自动化执行优化决策，减轻管理员的工作负担，提高集群的自适应性和灵活性。

67、在本说明书中，提供一种服务器集群控制系统，包括：

68、节点簇模块，用于获取服务器数据，并将服务器标记为服务器节点；对服务器数据进行集群拓扑分析，以生成集群拓扑结构数据；通过集群拓扑结构数据对服务器节点进行关联聚类处理，以生成服务器节点簇；

69、集群拓扑模块，用于对服务器节点簇进行拓扑感知连接，构建集群拓扑网络结构；对集群拓扑网络结构进行节点性能分析，以生成节点性能指数；根据节点性能指数对服务器节点进行动态负载峰值计算，以生成节点负载峰值数据；

70、负载平衡优化模块，用于根据节点负载峰值数据对服务器节点进行负载失衡识别，标记失衡服务器节点；当预设的节点簇负载阈值大于或等于节点负载峰值数据，则利用服务器节点簇对失衡服务器节点进行簇内负载平衡优化，以生成负载平衡优化数据；当预设的节点簇负载阈值小于节点负载峰值数据，则利用集群拓扑网络结构对失衡服务器节点进行集群负载平衡优化，以生成负载平衡优化数据；

71、无损负载均衡模块，用于利用集群拓扑网络结构对负载平衡优化数据进行无损负载均衡分析，以生成无损负载均衡数据；根据无损负载均衡数据对服务器节点簇进行异群节点识别，以获取簇内异群节点；

72、集群拓扑重构模块，用于对簇内异群节点进行动态负载调配分析，以生成动态节点调配数据；根据动态节点调配数据对服务器节点簇进行集群拓扑重构，以生成动态集群网络结构；

73、集群优化引擎模块，用于利用深度学习算法对动态集群网络结构进行重构轨迹拟合，以生成集群演变轨迹数据；根据集群演变轨迹数据对动态集群网络结构进行节点优化趋势分析，以生成节点优化趋势数据；基于节点优化趋势数据对动态集群网络结构进行集群优化决策，以构建动态集群优化引擎，以执行服务器集群控制作业。

74、本发明通过构建服务器集群控制系统，通过获取服务器数据并将服务器标记为服务器节点，实现对服务器的识别和分类，进行集群拓扑分析，生成集群拓扑结构数据，从而了解服务器节点之间的连接关系和拓扑结构，通过对服务器节点簇进行拓扑感知连接，构建集群拓扑网络结构，对集群拓扑网络结构进行节点性能分析，生成节点性能指数，提供了对每个节点性能的评估和比较，根据节点性能指数进行动态负载峰值计算，生成节点负载峰值数据，用于了解节点的负载情况，根据节点负载峰值数据对服务器节点进行负载失衡识别，标记失衡服务器节点，根据预设的节点簇负载阈值和节点负载峰值数据，选择不同的负载平衡优化策略，当阈值大于等于节点负载峰值数据时，利用服务器节点簇对失衡服务器节点进行簇内负载平衡优化，生成负载平衡优化数据，当阈值小于节点负载峰值数据时，利用集群拓扑网络结构对失衡服务器节点进行集群负载平衡优化，生成负载平衡优化数据，利用集群拓扑网络结构对负载平衡优化数据进行无损负载均衡分析，生成无损负载均衡数据，通过无损负载均衡数据对服务器节点簇进行异群节点识别，获取簇内异群节点，即具有不同负载特征或性能特征的节点，对簇内异群节点进行动态负载调配分析，生成动态节点调配数据，根据动态节点调配数据对服务器节点簇进行集群拓扑重构，生成动态集群网络结构，这样可以根据节点的负载和性能情况，动态地调整节点在集群中的位置和连接关系，以实现更好的负载均衡和性能优化，利用深度学习算法对动态集群网络结构进行重构轨迹拟合，生成集群演变轨迹数据，以了解集群的演化过程和变化趋势，根据集群演变轨迹数据对动态集群网络结构进行节点优化趋势分析，生成节点优化趋势数据，提供节点优化的指导和决策依据，基于节点优化趋势数据对动态集群网络结构进行集群优化决策，构建动态集群优化引擎，执行服务器集群控制作业，实现集群的自动优化和高效运行。