一种数据中心异构网络系统的控制方法

    公开(公告)号:CN112583641B

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202011448510.7

    申请日:2020-12-11

    Abstract: 本发明公开一种数据中心异构网络系统的控制方法,系统从上而下依次包括云计算平台、统一控制器、厂商SDN控制器、厂商网络设备;所述统一控制器实现对异构厂商SDN控制器的控制,厂商SDN控制器管理各自厂商网络设备;包括以下步骤:(1)统一控制器配置厂商SDN控制器的厂商品牌、厂商品牌IP和云计算平台节点IP信息;(2)统一控制器通过与厂商网络设备交互获取厂商网络设备的网络拓扑及相关信息;(3)统一控制器构建云平台报文和厂商SDN控制器报文之间的逻辑转换关系;(4)云计算平台下发业务报文至厂商网络设备。本发明实现对云计算平台下不同厂商控制器网络的统一管理,提高异构网络场景时的扩展能力。

    一种数据中心异构网络系统的控制方法

    公开(公告)号:CN112583641A

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN202011448510.7

    申请日:2020-12-11

    Abstract: 本发明公开一种数据中心异构网络系统的控制方法,系统从上而下依次包括云计算平台、统一控制器、厂商SDN控制器、厂商网络设备;所述统一控制器实现对异构厂商SDN控制器的控制,厂商SDN控制器管理各自厂商网络设备;包括以下步骤:(1)统一控制器配置厂商SDN控制器的厂商品牌、厂商品牌IP和云计算平台节点IP信息;(2)统一控制器通过与厂商网络设备交互获取厂商网络设备的网络拓扑及相关信息;(3)统一控制器构建云平台报文和厂商SDN控制器报文之间的逻辑转换关系;(4)云计算平台下发业务报文至厂商网络设备。本发明实现对云计算平台下不同厂商控制器网络的统一管理,提高异构网络场景时的扩展能力。

    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。

    一种用于电力系统的对话推理和问答方法及系统

    公开(公告)号:CN119474314A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411608398.7

    申请日:2024-11-12

    Abstract: 本发明公开了一种用于电力系统的对话推理和问答方法及系统,所述包括以下步骤:(1)获取目标对话通道的多项配置数据;(2)获取目标对话通道各次过往对话分别对应的各份对话内容;(3)对卷积神经网络执行各次训练动作以获得完成各次训练动作的卷积神经网络,并作为任务预测模型输出;(4)采用所述任务预测模型根据存在的设备类型的总数、所述目标对话通道的多项配置数据以及所述目标对话通道各次过往对话分别对应的各份对话内容智能预测所述目标对话通道即将启动的当前对话对应的任务类型编号;(5)将智能预测获得的任务类型编号转换为当前对话对应的任务类型并作为对话推理和问答信息输出;本发明提升了电力系统的可靠性和可控性。

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