一种超融合架构下网络资源分配及调度方法

    公开(公告)号:CN117240806A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311525561.9

    申请日:2023-11-16

    Abstract: 本发明涉及通信技术领域,且公开了一种超融合架构下网络资源分配及调度方法,所述方法包括:S100,在超融合架构内对网络节点在一段时间内的总资源使用情况或各个节点的资源访问量数据进行检测及收集,随后将检测及收集到的数据传送到中心服务器内;S200,在超融合结构内通过构建机器学习或语义理解等流量分类的模型对该节点在未来一段时间内的资源访问量及资源需求进行预测;S300,在中心服务器内搭建时序预测模型对各个节点的网络资源进行分配;S400,在分配资源的过程中如若出现有节点资源任务无法满足的情况下通过构建调度模型对该节点处的部分任务进行重新分配,使其具备可对网络资源进行自主分配、自发的对资源无法满足的节点进行资源调度等优点。

    业务通道时隙分配方法
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119521394A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411484010.7

    申请日:2024-10-22

    Abstract: 本申请涉及通信网络技术领域,公开了业务通道时隙分配方法,包括以下步骤:步骤一、从网络设备中实时采集网络数据,所述网络数据包括带宽利用率、延迟、丢包率和业务流量类型;步骤二、通过基于历史流量数据和实时网络数据的长短期记忆网络模型,预测未来的网络流量波动;步骤三、根据所述网络流量波动预测结果,动态调整时隙资源的分配,优先为高优先级业务分配时隙资源。通过结合LSTM模型的流量预测和Q‑learning强化学习算法,实现了时隙资源的动态调整,使得系统能够根据实际网络负载情况灵活分配资源,减少了资源浪费,提升了带宽的利用效率,特别是在网络高负载情况下,显著提高了整体网络资源的利用率。

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