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公开(公告)号：CN117724727A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311469242.0
申请日：2023-11-07
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京大学
摘要： 本发明公开了一种业务应用部署方法及系统，通过获取上一时隙中针对各边缘计算节点的历史业务应用部署决策；对当前时隙的边缘计算节点进行业务应用的部署；根据当前时隙部署的业务应用的使用成本，以及业务应用完成任务所获得的收益；以最大化各边缘计算节点长期总收益为目标，对各边缘计算节点进行业务应用的选择，得到当前时隙的业务应用部署决策。通过不断地根据每次部署后智能化业务应用完成任务的收益和使用成本，来不断调整更新下一时隙的部署策略。能够在无法得知智能化业务应用具体性能优劣的情况下，对各个边缘节点上对进行任务的智能化业务应用的选择进行周期性的调整，达到最大化整体长期收益的效果。
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公开(公告)号：CN118733214A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410643867.2
申请日：2024-05-23
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06F9/48 , G06F9/50 , G06F18/214 , G06F18/21
摘要： 本发明公开了一种基于历史学习的算力网络协同优化任务处理方法及系统，实时判断是否获取新任务，若未获取新任务，则获取长期训练任务的历史数据；对获取的历史数据进行训练，并预测下一时间段的接收任务及对应的任务处理步骤；若获取新任务，并且存在针对该时间段的预测的接收任务，若新任务与预测的接收任务相符，则执行预测的任务处理步骤；若新任务与预测的接收任务不符，则识别新任务，并执行新任务的任务处理步骤。在没有最新数据时，通过历史学习和数据提前处理和训练，有效地利用当前空闲的算力，避免在等待新数据时的资源浪费。通过预测并提前进行处理，让客户端能够在接收到新任务后快速响应，提高了效率和资源利用率。
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公开(公告)号：CN117978406A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410187454.8
申请日：2024-02-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1001 , H04L67/1004
摘要： 本发明公开了一种异构多容器集群调度方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：根据接收到的登录申请生成权限令牌；基于权限令牌和接收到的服务申请，确定有权访问服务；利用与容器集群代理组件的虚拟网络隧道，得到有权访问服务对应的容器集群返回的响应数据，并利用虚拟网络隧道，在多个不同网络的容器集群间进行数据同步。本发明实施例的技术方案，当用户访问跨网络的容器集群服务时，通过服务器与容器集群的容器集群代理组件间建立的虚拟网络隧道，实现了与相互独立的容器集群的高效通信和信息同步，提高了跨网络调度决策容器集群的准确性和响应速度，实现了跨网络的容器集群间的服务发现和调度，提高了资源利用率和服务的可用性以及可靠性。
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公开(公告)号：CN113485878A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110762317.9
申请日：2021-07-06
摘要： 本发明公开了一种用于多站融合的多数据中心故障检测方法，首先采集日志数据并将日志数据解析为结构化日志，建立每个应用程序的执行路径拓扑结构，然后分别对日志键和日志参数进行故障检测，能够完成每一个应用的日志故障检测；日志参数故障检测利用聚类算法，在选择聚类中心时先根据数据紧密度剔除日志参数数据集中的稀疏点，再分层从每个属性日志参数中选择数据点作为聚类中心，进而在每个聚类中检测日志参数是否异常，避免日志参数数据类型对聚类结果的影响，使聚类结果趋近于全局最优；最后构建适用于多站融合的多数据中心检测架构。本发明的故障检测方法能够检测每个应用程序的日志键和日志参数，进而全面准确地进行故障检测。
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公开(公告)号：CN117978406B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410187454.8
申请日：2024-02-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1001 , H04L67/1004
摘要： 本发明公开了一种异构多容器集群调度方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：根据接收到的登录申请生成权限令牌；基于权限令牌和接收到的服务申请，确定有权访问服务；利用与容器集群代理组件的虚拟网络隧道，得到有权访问服务对应的容器集群返回的响应数据，并利用虚拟网络隧道，在多个不同网络的容器集群间进行数据同步。本发明实施例的技术方案，当用户访问跨网络的容器集群服务时，通过服务器与容器集群的容器集群代理组件间建立的虚拟网络隧道，实现了与相互独立的容器集群的高效通信和信息同步，提高了跨网络调度决策容器集群的准确性和响应速度，实现了跨网络的容器集群间的服务发现和调度，提高了资源利用率和服务的可用性以及可靠性。
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公开(公告)号：CN112817732B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110215733.7
申请日：2021-02-26
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明提出了一种适应云边协同多数据中心场景下的流数据处理方法及系统，根据分配到的子任务请求，将处理子任务请求需用到的计算资源、内存资源、网络资源和存储资源分配给虚拟机，虚拟机对待处理的流数据进行处理，得到当前处理结果；根据各子任务请求的串并行协同处理流程和各子任务请求的处理优先级，将当前处理结果发送至下一子任务请求所在的资源位置处；满足多数据中心资源协同处理的需求。
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公开(公告)号：CN113485878B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110762317.9
申请日：2021-07-06
摘要： 本发明公开了一种用于多站融合的多数据中心故障检测方法，首先采集日志数据并将日志数据解析为结构化日志，建立每个应用程序的执行路径拓扑结构，然后分别对日志键和日志参数进行故障检测，能够完成每一个应用的日志故障检测；日志参数故障检测利用聚类算法，在选择聚类中心时先根据数据紧密度剔除日志参数数据集中的稀疏点，再分层从每个属性日志参数中选择数据点作为聚类中心，进而在每个聚类中检测日志参数是否异常，避免日志参数数据类型对聚类结果的影响，使聚类结果趋近于全局最优；最后构建适用于多站融合的多数据中心检测架构。本发明的故障检测方法能够检测每个应用程序的日志键和日志参数，进而全面准确地进行故障检测。
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公开(公告)号：CN112817732A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110215733.7
申请日：2021-02-26
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明提出了一种适应云边协同多数据中心场景下的流数据处理方法及系统，根据分配到的子任务请求，将处理子任务请求需用到的计算资源、内存资源、网络资源和存储资源分配给虚拟机，虚拟机对待处理的流数据进行处理，得到当前处理结果；根据各子任务请求的串并行协同处理流程和各子任务请求的处理优先级，将当前处理结果发送至下一子任务请求所在的资源位置处；满足多数据中心资源协同处理的需求。
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公开(公告)号：CN112580961A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011473224.6
申请日：2020-12-15
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开了一种基于电网信息系统运行风险预警方法，包括：获取电网信息系统预设时间多个时间节点下的运维数据；对电网信息系统正常运行状态下同一指标、相同时间节点下的数据进行线性回归分析，设置运维数据指标的阈值或阈值范围，根据阈值或阈值范围判断运维数据是否超出正常范围；对异常原因进行分析，判定运行风险类型；若检测指标存在风险状态，则判定故障等级，并进行预警。本发明还公开了一种基于电网信息系统运行风险预警装置。本发明通过对数据中心运行数据进行分析，挖掘系统运行风险，提升了边缘数据中心运维能力与效率；合理识别边缘运行风险，分级别递进预警运行风险确保无人值守时系统的准确执行。
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公开(公告)号：CN117478379A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311425676.0
申请日：2023-10-30
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L67/10 , G06F21/56 , G06F18/214
摘要： 云边协同攻击识别方法，边缘端基于GNN算法训练攻击识别模型并将自身训练集数据传输给云端；云端基于训练集数据更新自身数据集并利用数据集训练攻击识别模型；云端对攻击识别模型进行筛选，将筛选后的模型分发给边缘端；在整个过程中，边缘端收集恶意攻击流量记录以更新自身训练集。本发明利用GNN和开源数据集训练攻击识别模型，训练分布在具有一定的资源训练能力和信息收集能力的边缘计算端，识别精度高的边缘端将训练集传输到云端以更新云端的训练集，云端将识别精确率高的模型下发给云端，最终通过云边之间的数据和模型传输实现云边协同的攻击识别；降低了云端的资源压力，同时增加了云端的安全识别能力以及云端与边缘之间的安全协调性。
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