业务请求与服务质量驱动的边缘资源调度方法及应用

    公开(公告)号:CN116366727A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310300866.3

    申请日:2023-03-24

    Abstract: 本发明公开了一种业务请求与服务质量驱动的边缘资源调度方法及应用,应用于无服务器计算集群,该无服务器计算集群包含多个边缘节点,每个边缘节点包含多个服务实例,该方法具体包括:查询边缘节点上所有服务实例的服务状态,以确定是否发出告警信息;若是,基于边缘节点上所有服务实例的服务状态和时延敏感程度,确定优先级队列,其中,优先级队列中包括资源使用量大于申请量、且实时并发请求数量大于0的服务实例,优先级队列中的服务实例具有优先级信息;基于优先级信息,调整优先级队列中服务实例的并发请求数量上限。该方法能够适应不同服务实例需要不同的资源量上限的情况,同时也能够适应不同服务的请求对于时延的要求。

    基于通信网故障智能感知与预警模型的构建方法

    公开(公告)号:CN112838946B

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202011492779.5

    申请日:2020-12-17

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进深度强化学习的通信网故障智能感知与预警模型的构建方法,具体包括以下步骤:S1选取通信网络的固定时间段的数据作为输入数据;S2对输入数据进行预处理,获得预处理数据;对预处理数据进行切片划分为N个区域,从而获得N个特征矩阵;S3将所述N个特征矩阵分别输入神经网络中进行训练,训练完成后输出故障预测数据;再将N个特征矩阵按照时间顺序分别输入基于改进深度强化学习的通信网故障智能感知与预警模型进行训练,输出模型,并结合故障预测数据进行预警分析,获得预警分析结果。该构建方法通过深度强化学习方法,建立通信网故障预警模型,实现通信网故障智能预警,提升电力通信运维智能化水平。

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