一种非时钟同步的流量调度方法和系统

    公开(公告)号:CN116233257A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202211571918.2

    申请日:2022-12-08

    IPC分类号: H04L67/62 H04J3/06 H04L67/63

    摘要: 本发明提供一种非时钟同步的流量调度方法和系统,所述方法包括:确定时间敏感网络中待调度的数据帧的调度时间,根据所述调度时间确定所述数据帧在窗口关闭之前是否能完成调度;在能完成调度的情况下,所述数据帧通过所述窗口进行调度;在不能完成调度的情况下,对所述窗口设置约束条件,并将所述数据帧通过所述约束的窗口进行调度;所述约束条件包括帧约束、最大端到端时延约束和带宽约束;所述帧约束为约束所述数据帧在所述窗口的传输时间,所述最大端到端时延约束为发送和接收所述数据帧之间的最大时间,所述带宽约束为所有窗口有足够的带宽用于所述数据帧。

    一种在云数据中心的时延敏感的虚拟网络映射方法及装置

    公开(公告)号:CN113438098B

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202110600504.7

    申请日:2021-05-31

    摘要: 本发明实施例提供了一种在云数据中心的时延敏感的虚拟网络映射方法,涉及到互联网应用技术领域,上述方法包括:接收多个用户的虚拟网络请求;针对任一虚拟网络请求,得到该虚拟网络请求对应的虚拟网络;对各虚拟网络进行排序,得到虚拟网络序列;选取虚拟网络序列中当前待配置的虚拟网络,将当前待配置的虚拟网络中的各虚拟节点划分为多个虚拟节点集合;将各虚拟节点集合中的虚拟节点映射到物理节点上,得到节点映射关系;将当前待配置的虚拟网络中的各虚拟链路映射到物理路径上,得到路径映射关系;根据节点映射关系及路径映射关系完成待配置的虚拟网络的网络资源分配。应用本发明实施例提供的方案分配网络资源,能够提高服务的服务质量。

    基于深度强化学习的边缘计算服务器信息处理方法及装置

    公开(公告)号:CN112764936B

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202110124288.3

    申请日:2021-01-29

    IPC分类号: G06F9/50 G06N20/00

    摘要: 本发明实施例提供了基于深度强化学习的边缘计算服务器信息处理方法及装置,方法包括:根据目标边缘计算服务器在预设时间段内接收到的服务请求的数量,判断目标边缘计算服务器是否进入警戒状态;若为是,则从预设的记忆库中,获取预设的系统状态信息;根据系统信息和预设的策略信息,基于预设的深度强化学习模型,计算目标边缘计算服务器对应的最佳动作值;根据最佳动作值,生成目标边缘计算服务器对应的动作,以及对目标边缘计算服务器执行动作。应用本发明能够解决现有技术中在突发流量的场景下MEC服务器组处理效率和稳定性降低的技术问题。

    一种在云数据中心的时延敏感的虚拟网络映射方法及装置

    公开(公告)号:CN113438098A

    公开(公告)日:2021-09-24

    申请号:CN202110600504.7

    申请日:2021-05-31

    IPC分类号: H04L12/24

    摘要: 本发明实施例提供了一种在云数据中心的时延敏感的虚拟网络映射方法,涉及到互联网应用技术领域,上述方法包括:接收多个用户的虚拟网络请求;针对任一虚拟网络请求,得到该虚拟网络请求对应的虚拟网络;对各虚拟网络进行排序,得到虚拟网络序列;选取虚拟网络序列中当前待配置的虚拟网络,将当前待配置的虚拟网络中的各虚拟节点划分为多个虚拟节点集合;将各虚拟节点集合中的虚拟节点映射到物理节点上,得到节点映射关系;将当前待配置的虚拟网络中的各虚拟链路映射到物理路径上,得到路径映射关系;根据节点映射关系及路径映射关系完成待配置的虚拟网络的网络资源分配。应用本发明实施例提供的方案分配网络资源,能够提高服务的服务质量。

    一种基于聚类的协同过滤推荐方法和装置

    公开(公告)号:CN109063120B

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN201810863191.2

    申请日:2018-08-01

    摘要: 本发明实施例提供了基于聚类的协同过滤推荐方法和装置,包括:获取第一物品的标签基因组向量;基于第一物品的标签基因组向量,将第一物品分为第一数量的簇类;针对各目标物品:当该目标物品与第二物品属于同一簇类时,基于该目标物品与第二物品之间的预设类型的距离计算相关性系数;当该目标物品与第二物品属于不同簇类时,基于该目标物品与第二物品的泊松相关系数计算相关性系数;将目标用户对第二物品的预设的评分,以及该目标物品与第二物品的相关性系数进行加权求和,得到目标用户对该目标物品的预测评分;将预测评分符合预设条件的目标物品,推荐给目标用户。应用本发明实施例能够提高推荐评分的客观性。

    多域光网络的传输质量预测、路径选择方法和系统

    公开(公告)号:CN110391843B

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN201910532179.8

    申请日:2019-06-19

    IPC分类号: H04B10/079

    摘要: 本发明公开了一种多域光网络的传输质量预测、路径选择方法和系统,所述系统包括:传送平面中的OPM,用于将当前采集的对应节点的网络数据输入到第一神经网络模块经过一层神经网络运算后输出所述节点的抽象化的网络数据至所述多域光网络的控制平面;控制平面中的控制器,用于针对待预测路径,获取构成所述路径的各节点所对应的OPM输出的抽象化的网络数据,并将获取的抽象化的网络数据作为第二神经网络模块的输入,将第二神经网络模块的输出作为所述路径的传输质量预测结果。应用本发明实现传送平面和控制平面协同智能,可以克服多域光网络的自主性和隐私性约束同时降低控制器负载,提供高准确度的传输质量预测,保障业务的可靠性。