公开(公告)号：CN111181773A

公开(公告)日：2020-05-19

申请号：CN201911282101.1

申请日：2019-12-13

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 杨树森 ,  李俊儒 ,  王艺蒙 ,  王路辉 ,  任雪斌 ,  赵聪 ,  赵鹏 ,  韩青 ,  李颖 ,  张红

IPC: H04L12/24 ,  H04L29/08 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了面向异构边云协同智能系统的多组件应用的延迟预测方法，本发明提供了一种延迟敏感的多跳应用如何精确刻画每个组件的延迟和精确建模问题一个高可用的解决方案，选择延迟敏感的不同应用，基于对不同的应用刻划不同的流程，对数据集选取不同的机器学习方法和/或深度学习算法进行训练，并搭建基于容器的测试平台，生成边云协同的放置方案，将获取的数据放入数据库中，进行特征提取和预处理生成新的数据集，在延迟预测算法中进行训练，最终得到组件延迟的预测样本。给多条应用的延迟精确刻画提供了一个可靠的方案。

公开(公告)号：CN111181773B

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN201911282101.1

申请日：2019-12-13

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 杨树森 ,  李俊儒 ,  王艺蒙 ,  王路辉 ,  任雪斌 ,  赵聪 ,  赵鹏 ,  韩青 ,  李颖 ,  张红

IPC: H04L12/24 ,  H04L29/08 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了面向异构边云协同智能系统的多组件应用的延迟预测方法，本发明提供了一种延迟敏感的多跳应用如何精确刻画每个组件的延迟和精确建模问题一个高可用的解决方案，选择延迟敏感的不同应用，基于对不同的应用刻划不同的流程，对数据集选取不同的机器学习方法和/或深度学习算法进行训练，并搭建基于容器的测试平台，生成边云协同的放置方案，将获取的数据放入数据库中，进行特征提取和预处理生成新的数据集，在延迟预测算法中进行训练，最终得到组件延迟的预测样本。给多条应用的延迟精确刻画提供了一个可靠的方案。