Para hacer frente a la creciente demanda de intercambio de datos heterogéneos y modelado interdisciplinario en la simulación de percepción situacional aeroespacial, se propone una plataforma de programación de microservicios de computación de fusión de datos y modelos de alto rendimiento basada en la nube de contenedores (MP-DMC). El núcleo de la plataforma es un conjunto de estrategias distribuidas de gestión de recursos de nodos y programación integrada, que integran un mecanismo líder-seguidor optimizado mediante elección, un modelo de predicción de escalado elástico dinámico basado en promedio móvil doble y redes de memoria a largo y corto plazo, así como un algoritmo inteligente de migración de carga. Estas soluciones mejoran la eficiencia de gestión, previenen fallos de nodos y mitigan las oscilaciones de recursos bajo condiciones de alta concurrencia. Los resultados experimentales muestran que las estrategias propuestas de gestión distribuida de recursos de nodos y programación integrada superan a los algoritmos principales como los algoritmos de consenso (Paxos/Raft/PBFT), algoritmos de escalado elástico (HPA/DMA-HPA/ProSmart HPA/RL) y algoritmos de programación de tareas (round robin, aleatorio puro, aleatorio ponderado) en rendimiento de elección, eficiencia de escalado de nodos, tiempo de respuesta de tareas y balance de carga, logrando un rendimiento excepcional en la asignación de recursos y la disponibilidad del sistema.

fusión datos-modelos; simulación de alto rendimiento; estrategia de programación; predicción de carga de nodos; microservicios