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公开(公告)号：CN113608830A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110791840.4
申请日：2021-07-13
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
摘要： 本发明提供了一种基于故障预测的VNF迁移方法及装置，包括：基于BP神经网络的物理节点故障预测模型预测未来时刻边缘网络中物理节点的故障情况；基于所述故障预测模型确定的预测结果、节点成本及链路成本构建VNF实例迁移优化模型，并基于所述VNF实例迁移优化模型将故障节点上的VNF实例迁移至正常节点。本发明能够在VNF实例实际发生故障前，基于BP神经网络的物理节点故障预测模型预测未来时刻网络中节点的故障情况，从而提前将故障节点上的VNF实例迁移至正常节点上，保障服务持续正常运行。
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公开(公告)号：CN114071582A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111198314.3
申请日：2021-10-14
申请人： 北京邮电大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种面向云边协同物联网的服务链部署方法及装置，该方法包括：根据待部署服务链SFC中VNF的预设排列顺序和预设依赖关系获取SFC的第一构建方案后，根据VNF的业务类型确定SFC中具有并行功能需求的VNF，并对SFC中部分VNF进行并行化处理形成第二构建方案；对多个不同SFC的第二构建方案中部分虚拟节点进行合并，得到综合构建方案；建立综合构建方案的服务链部署优化模型，根据服务链部署优化模型的最优解，获取综合构建方案中各虚拟节点和各虚拟链路的部署方案，并根据部署方案将各虚拟节点和各虚拟链路部署在云边协同网络上。本发明实现减少服务链时延和提高网络的质量、可靠性和稳定性。
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公开(公告)号：CN113709249B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111007441.0
申请日：2021-08-30
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04L67/10 , H04L67/1004 , H04L67/101 , H04L67/1023 , H04L67/12 , H04W4/48 , H04W28/02
摘要： 本发明提供一种辅助驾驶业务安全均衡卸载方法及系统，方法包括：获取在辅助驾驶业务服务阶段执行计算任务的总时延，并根据总时延，确定待求解的优化问题；基于深度学习算法对优化问题中的计算任务的卸载模式决策和卸载率决策进行优化，并在深度学习算法收敛后，确定目标卸载模式决策和目标卸载率决策；根据目标卸载模式决策和目标卸载率决策，卸载计算任务。所述系统执行所述方法。本发明基于辅助驾驶业务服务阶段执行计算任务的总时延确定优化问题，并利用深度学习算法对计算任务的卸载模式和卸载率联合优化，实现对辅助驾驶产生的计算任务的实时处理，能够降低例如车联网系统中卸载计算任务的总时延。
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公开(公告)号：CN113709249A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111007441.0
申请日：2021-08-30
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明提供一种辅助驾驶业务安全均衡卸载方法及系统，方法包括：获取在辅助驾驶业务服务阶段执行计算任务的总时延，并根据总时延，确定待求解的优化问题；基于深度学习算法对优化问题中的计算任务的卸载模式决策和卸载率决策进行优化，并在深度学习算法收敛后，确定目标卸载模式决策和目标卸载率决策；根据目标卸载模式决策和目标卸载率决策，卸载计算任务。所述系统执行所述方法。本发明基于辅助驾驶业务服务阶段执行计算任务的总时延确定优化问题，并利用深度学习算法对计算任务的卸载模式和卸载率联合优化，实现对辅助驾驶产生的计算任务的实时处理，能够降低例如车联网系统中卸载计算任务的总时延。
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