提出一种弹性伸缩分类器进行弹性伸缩规模选择，该方法不改变原有的弹性伸缩功能，新增预测式伸缩能力，以及自动化选择弹性伸缩方法，减少伸缩服务过程中的人工干预，提高集群的性能 本篇文章简述关键技术2——建立DT分类器模型

提出一种基于组合GM传统预测模型与CNN卷积神经网络预测模型形成GM-CNN组合模型进行负载预测，对集群中集群的历史负载进行处理分析，进行虚拟机集群的负载预测，预测后对集群中虚拟机所处动态环境，选择合适的弹性伸缩方法。本篇文章简述关键技术1——如何建立GM-CNN负载预测组合模型。

数字经济时代，数据已成为关键生产要素。DCMM标准作为我国数据管理领域中的首个国家标准，是夯实数据治理工作的重要方式，可以加快数据红利释放、促进数字经济高质量发展。通过DCMM贯标和评估工作，推动了自身的数据管理能力，通过评估工作全面客观地评价自身在数据资产管理方面的能力水平，及时补齐数据管理能力建设过程中存在的不足和短板，充分发挥已有的能力优势。通过DCMM评估贯标工作，加大对数据资产管理能力建设的投入力度，体系化保障企业数据管理工作高效稳定运转，对内提升企业竞争力、降低经营成本，对外提高企业的行业知名度、影响力和信誉水平，增加商业机会。