Pour répondre à la demande croissante d'échange de données hétérogènes et de modélisation interdisciplinaire dans la simulation de la conscience situationnelle aérospatiale, une plateforme de planification de microservices de calcul haute performance pour la fusion données-modèles basée sur un cloud conteneurisé (MP-DMC) a été proposée. Le cœur de cette plateforme est un ensemble de stratégies distribuées de gestion des ressources des nœuds et de planification fusionnée, intégrant un mécanisme leader-suiveur optimisé par élection, un modèle prédictif d'extensibilité dynamique basé sur une double moyenne mobile et un réseau de mémoire à long et court terme, ainsi qu'un algorithme intelligent de migration de charge. Cette solution permet d'améliorer l'efficacité de gestion, d'empêcher les pannes de nœuds et d'atténuer les oscillations des ressources sous des conditions de forte concurrence. Les résultats expérimentaux montrent que la stratégie proposée de gestion distribuée des ressources des nœuds et de planification fusionnée surpasse les algorithmes courants tels que les algorithmes de consensus (Paxos/Raft/PBFT), les algorithmes d'extensibilité (HPA/DMA-HPA/ProSmart HPA/RL) et les algorithmes d'ordonnancement de tâches (tourniquet, aléatoire pur, aléatoire pondéré) en termes de performance d'élection, d'efficacité d'extensibilité des nœuds, de temps de réponse des tâches et d'équilibrage de charge, réalisant des performances exceptionnelles de répartition des ressources et de disponibilité système.

fusion données-modèles; calcul de simulation haute performance; stratégie de planification; prédiction de charge des nœuds; microservices