网络流量的负载分担方法、存储介质、装置及系统

    公开(公告)号:CN113542149B

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202110774116.0

    申请日:2021-07-08

    Abstract: 本发明公开了一种网络流量的负载分担方法及存储介质,其中负载分担方法包括如下步骤:S100:控制器动态采集并排序各个数据流的流量;S200:控制器从各个数据流中选出大数据流;S300:控制器根据各大数据流的源地址和目的地址,结合各转发设备的转发规则,选择各大数据流的转发路径;S400:控制器获取各大数据流的接入交换机及接入虚拟机,并在接入虚拟机上建立与大数据流对应的多个虚拟隧道;S500:控制器将大数据流分担到对应的多个虚拟隧道上;S600:接入交换机将流量送到虚拟隧道对应的物理端口上;S700:动态回收接入虚拟机的虚拟隧道资源,进行下一调整周期的流量负载分担。上述方法,可以避免大数据流的流量集中于单一接入交换机上,防止接入层拥堵。

    网络流量的负载分担方法、存储介质、装置及系统

    公开(公告)号:CN113542149A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202110774116.0

    申请日:2021-07-08

    Abstract: 本发明公开了一种网络流量的负载分担方法及存储介质,其中负载分担方法包括如下步骤:S100:控制器动态采集并排序各个数据流的流量;S200:控制器从各个数据流中选出大数据流;S300:控制器根据各大数据流的源地址和目的地址,结合各转发设备的转发规则,选择各大数据流的转发路径;S400:控制器获取各大数据流的接入交换机及接入虚拟机,并在接入虚拟机上建立与大数据流对应的多个虚拟隧道;S500:控制器将大数据流分担到对应的多个虚拟隧道上;S600:接入交换机将流量送到虚拟隧道对应的物理端口上;S700:动态回收接入虚拟机的虚拟隧道资源,进行下一调整周期的流量负载分担。上述方法,可以避免大数据流的流量集中于单一接入交换机上,防止接入层拥堵。

    一种在线视频分析方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN113902988A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202111127415.1

    申请日:2021-09-26

    Abstract: 本发明公开了一种在线视频分析方法及系统,该方法包括以下步骤:根据上一时隙的识别精确度以及当前时刻的网络状况,利用在线学习算法确定接下来一个时隙中,触发边缘目标识别的视频帧差阈值;在处理每帧画面前,计算出其与上一帧之间的差距,和先前决定好的阈值进行比较,来决定当前帧在设备端还是传输到边缘进行处理;如果在设备端处理,则利用光流法计算出平均运动矢量,对物体进行简单追踪;如果在边缘端处理,则利用卷积神经网络对整个画面进行目标识别。利用本发明能够在真实应用中根据视频内在特性和边缘网络环境不断调整阈值的设置,在保证满足视频处理实时性的前提下,最大化目标识别的长期精确度。

    一种数据中心电池充放电优化控制方法及装置

    公开(公告)号:CN113131584A

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202110455530.5

    申请日:2021-04-26

    Abstract: 本申请公开了一种数据中心电池充放电优化控制方法及装置,方法包括:获取数据中心电池的参数信息,所述参数信息至少包括以下任意一项或多项:剩余电量、电池容量和充放电电流;获取环境信息,所述环境信息包括实时电价、数据中心IT设备工作量;基于所述参数信息和所述环境信息,采用深度强化学习算法进行数据中心电池充放电的控制。上述方案利用深度学习神经网络和强化学习机制的优势,根据实时电价、电池的状态和寿命周期,选择合适的时间对电池进行充电和放电,实现数据中心电源的削峰填谷,以最大程度地使储能电池的蓄电收益最大化,从而降低数据中心的电费和总拥有成本。

    一种数据中心电池充放电优化控制方法及装置

    公开(公告)号:CN113131584B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202110455530.5

    申请日:2021-04-26

    Abstract: 本申请公开了一种数据中心电池充放电优化控制方法及装置,方法包括:获取数据中心电池的参数信息,所述参数信息至少包括以下任意一项或多项:剩余电量、电池容量和充放电电流;获取环境信息,所述环境信息包括实时电价、数据中心IT设备工作量;基于所述参数信息和所述环境信息,采用深度强化学习算法进行数据中心电池充放电的控制。上述方案利用深度学习神经网络和强化学习机制的优势,根据实时电价、电池的状态和寿命周期,选择合适的时间对电池进行充电和放电,实现数据中心电源的削峰填谷,以最大程度地使储能电池的蓄电收益最大化,从而降低数据中心的电费和总拥有成本。

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