一种计算资源受限下大数据处理的细粒度缓存替换算法

    公开(公告)号:CN115470158A

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202211024976.3

    申请日:2022-08-25

    Abstract: 本发明公开了一种计算资源受限下大数据处理的细粒度缓存替换算法,包括以下步骤:分析计算资源对缓存过程与缓存粒度的影响;在计算资源受限环境下考虑面向抽象数据集包含的数据块的缓存替换问题,以最小化大数据处理应用的整体执行时间为目标建立细粒度缓存替换问题的数学模型,模型决策每个时刻t的待缓存数据块;基于大数据处理算子的计算特征与面向数据块的贪心缓存策略对缓存替换问题进行转换;基于动态规划思想求解细粒度缓存替换问题。本发明通过分析计算资源与缓存粒度的关系,在计算资源受限场景下提出细粒度缓存替换算法,大幅减少了大数据处理应用的完成时间,同时提高了缓存过程的缓存命中率。

    云边协同的实时视频分析任务执行时延建模及部署方法

    公开(公告)号:CN115457369A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211025069.0

    申请日:2022-08-25

    Abstract: 本发明公开了一种云边协同的实时视频分析任务执行时延建模及部署方法,包括:云边环境下的视频分析任务执行时延模型构建方法;所述时延模型即视频分析任务过程中引入的额外时延,包括在边缘端处理带来的时延,边缘与云端传输中间数据带来的时延以及云端处理带来的时延;根据云边环境下的视频分析任务执行时延模型,通过基于李雅普诺夫算法以及马尔科夫近似算法的近似算法为视频分析任务选择更加节能的任务部署方案,所述任务部署方案包括边缘端机器规格选择,云端机器实例规格以及任务划分方案。本发明可在视频分析任务的任务负载以及云边网络环境发生变化时,快速调整任务部署方案,从而使得系统长期运行能耗进行有效的降低。

    一种面向视频分析任务的边缘节点资源分配方法

    公开(公告)号:CN113259472A

    公开(公告)日:2021-08-13

    申请号:CN202110634436.6

    申请日:2021-06-08

    Abstract: 本发明公开了一种面向视频分析任务的边缘节点资源分配方法,在所有应用的视频分析任务发布后,将整个服务过程切分为多个时间区间,基于李雅普诺夫优化为每个时间区间确定一个优化问题;在每个时间区间内,通过求解优化问题,为所有应用选择视频分辨率,并在多个边缘节点上分配资源;各个应用选择相应的视频分辨率,将视频分析任务卸载到预先设定的边缘节点;边缘节点部署服务,处理卸载至其上的任务,并将处理完的任务发送给应用或者其他边缘节点。本发明能够有效缩短所有任务完成时间之和,并且能够使视频分析准确率满足应用要求。

    一种基于云-边缘的动态物体检测方法

    公开(公告)号:CN113298063B

    公开(公告)日:2021-10-15

    申请号:CN202110854348.7

    申请日:2021-07-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于云‑边缘的动态物体检测方法,包括:统计系统中各边缘不同的计算资源以及存储资源,并根据此调整边缘服务器上神经网络的各种参数,另外,对用户的请求进行合理调度,在边缘上进行预处理后将中间结果上传到云端,使得在确保请求能按时完成的条件下,最大化处理的精度。本发明研究了边缘预处理的代价与收益之间的平衡,设计了最佳预处理部署的动态配置算法,实现了低时延、低传输、高精度的实时视频处理。

    一种基于博弈论的多服务器多用户视频分析任务卸载方法

    公开(公告)号:CN113992945B

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN202111463398.9

    申请日:2021-12-03

    Abstract: 本发明提出了一种基于博弈论方法的视频分析任务卸载方法,应用于多服务器多用户的边缘计算网络场景下。所述方法根据多服务器多用户卸载视频分析任务的边缘计算场景进行建模,将其视为一个综合了数据传输时延和任务计算时延的多人博弈问题,并基于潜在最优服务器选择方法和截断值的概念,提出视频单元分配算法,通过对该博弈问题进行求解,达到纳什均衡以及获得多用户的视频分析任务卸载方案。本发明填补了领域空白,支持多服务器多用户视频分析任务卸载,同时考虑了多用户之间对网络中有限资源的竞争性,具有广泛的适用性,提升了边缘计算场景下任务分配和资源利用效率。

    一种基于博弈论的多服务器多用户视频分析任务卸载方法

    公开(公告)号:CN113992945A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111463398.9

    申请日:2021-12-03

    Abstract: 本发明提出了一种基于博弈论方法的视频分析任务卸载方法,应用于多服务器多用户的边缘计算网络场景下。所述方法根据多服务器多用户卸载视频分析任务的边缘计算场景进行建模,将其视为一个综合了数据传输时延和任务计算时延的多人博弈问题,并基于潜在最优服务器选择方法和截断值的概念,提出视频单元分配算法,通过对该博弈问题进行求解,达到纳什均衡以及获得多用户的视频分析任务卸载方案。本发明填补了领域空白,支持多服务器多用户视频分析任务卸载,同时考虑了多用户之间对网络中有限资源的竞争性,具有广泛的适用性,提升了边缘计算场景下任务分配和资源利用效率。

    一种基于云-边缘的动态物体检测方法

    公开(公告)号:CN113298063A

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN202110854348.7

    申请日:2021-07-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于云‑边缘的动态物体检测方法,包括:统计系统中各边缘不同的计算资源以及存储资源,并根据此调整边缘服务器上神经网络的各种参数,另外,对用户的请求进行合理调度,在边缘上进行预处理后将中间结果上传到云端,使得在确保请求能按时完成的条件下,最大化处理的精度。本发明研究了边缘预处理的代价与收益之间的平衡,设计了最佳预处理部署的动态配置算法,实现了低时延、低传输、高精度的实时视频处理。

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