Para responder às crescentes demandas de interação de dados heterogêneos e modelagem interdisciplinar na simulação de percepção situacional aeroespacial, é proposta uma plataforma de orquestração de microsserviços de computação de fusão de dados-modelos de alto desempenho baseada em nuvem de contêineres (MP-DMC). O núcleo da plataforma é um conjunto de estratégias distribuídas de gerenciamento de recursos de nós e orquestração integrada, que integra um mecanismo líder-seguidor otimizado por eleição, um modelo preditivo de escalonamento elástico dinâmico baseado em média móvel dupla e redes de memória de longo e curto prazo, além de um algoritmo inteligente de migração de carga. Essas soluções melhoram a eficiência da gestão, previnem falhas de nó e mitigam oscilações de recursos sob condições de alta concorrência. Os resultados experimentais indicam que as estratégias distribuídas propostas de gerenciamento de recursos de nós e orquestração integrada superam algoritmos populares como os de consenso (Paxos/Raft/PBFT), escalonamento elástico (HPA/DMA-HPA/ProSmart HPA/RL) e escalonamento de tarefas (round robin, aleatório puro, aleatório ponderado), em desempenho de eleição, eficiência de escalonamento de nós, tempo de resposta de tarefas e balanceamento de carga, alcançando desempenho excepcional na alocação de recursos e disponibilidade do sistema.

fusão dados-modelos; simulação de alto desempenho; estratégia de orquestração; predição de carga de nós; microsserviços