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公开(公告)号:CN119248414A
公开(公告)日:2025-01-03
申请号:CN202411020650.2
申请日:2024-07-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种容器化微服务智能协同编排方法及装置,方法包括:确定微服务架构系统的服务完成时延指标,并根据微服务架构系统的环境信息,确定系统负载均衡指标,进而根据指标编排训练初始化编排模型,得到微服务编排模型;将获取到的用户服务请求对应的请求状态信息,输入到微服务编排模型进行策略编排处理,得到编排策略;根据编排策略对容器化微服务进行部署,并运行部署后的容器化微服务,以处理用户服务请求。通过本申请,解决了现有技术在采用标量化方法对容器化微服务进行编排时,难以平衡微服务架构系统中的服务完成时延和系统负载均衡这两个指标,导致微服务架构系统的服务性能低下以及增加管理成本的技术问题。
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公开(公告)号:CN113411824A
公开(公告)日:2021-09-17
申请号:CN202110594382.5
申请日:2021-05-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种高可靠性的多维复杂网络自治愈系统,该系统包括:终端检测模块,用于检测网络状态信息;网络端检测模块,用于再次确定终端所在小区中断情况;网络切换预测模块,用于确定每个时隙内网络节点对终端的覆盖状态,根据覆盖状态确认是否将会出现由于节点覆盖范围有限造成的网络切换;网络补偿模块,用于根据接收到的网络端检测模块的检测结果,进行网络补偿;网络切换模块,用于进行网络切换准备,以及在收到网络补偿模块无效结果后,进行网络切换。该系统能够提前与预测切换的网络节点进行握手,实现资源预留,有效保证终端用户通信的连续性。采用双端检测,以及网络补偿与切换准备并行的方案,保证通信的连续性,减小网络恢复时延。
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公开(公告)号:CN119312947A
公开(公告)日:2025-01-14
申请号:CN202411728336.X
申请日:2024-11-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于异构系统的分割联邦学习模型训练方法,该系统包括多个客户端、一个中心服务器和一个边缘服务器。全局模型基于每个客户端设备条件分割客户端局部模型和服务器局部模型并分别部署到对应客户端和中心服务器。每轮训练中客户端并行训练,将本地数据前向传播输出粉碎数据并传输至中心服务器的服务器局部模型继续前向传播得到损失值,再反向传播梯度以更新服务器局部模型和客户端局部模型的参数。各客户端将更新后的模型传至边缘服务器,边缘服务器和中心服务器完成公共层的参数交换后进行模型聚会,生成全局客户端模型和全局服务器模型。全局客户端模型按每个客户端分割点向客户端分发客户端局部模型。本发明能适应异构设备的设备条件,提高模型训练效率。
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公开(公告)号:CN116974696A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310954130.8
申请日:2023-07-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明涉及一种Kubernetes集群中有状态Pod在线迁移方法及装置。其方法包括:获取目标节点和源节点的待迁移Pod后,对源节点的待迁移Pod中的配置信息进行修改处理,得到修改后待迁移Pod中的配置信息;在目标节点中创建Target Pod,向源节点的预设Kubelet发起迁移请求,源节点的预设Kubelet对待迁移Pod进行预迁移操作后,得到源节点传输的待迁移Pod的内存镜像;当目标节点接收所有待迁移Pod的内存镜像后,将源节点中的待迁移Pod的所有容器进行并发停机Checkpoint,得到容器状态信息镜像和容器读写层文件;将迁移到目标节点的Pod中的容器进行并发恢复并启动,目标节点得到迁移后的Pod。本发明的目的是解决现有Kubernetes平台无法实现对有状态Pod的在线迁移操作的问题。
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公开(公告)号:CN113298524A
公开(公告)日:2021-08-24
申请号:CN202110653959.5
申请日:2021-06-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q20/38 , G06Q20/40 , G06Q30/02 , G06F30/25 , G06N3/00 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种基于质量检测的区块链数据共享系统及方法,其中系统包括:相互通信连接的节点构成的区块链群智感知网络系统,该节点包括区块链群智感知服务平台、数据共享节点和区块链共识节点,分别负责数据共享任务的发布、执行与共识;区块链群智感知网络系统基于数据质量、数据质量预设要求和数据共享节点的节点信誉值确定支付策略,并在数据共享节点基于支付策略确定数据采集策略并发送数据后,对数据共享节点进行奖励发放与信誉更新。本发明通过区块链群智感知网络系统的支付策略和数据共享节点的数据采集策略之间的主从博弈,在保证数据共享节点的经济利益的同时实现了区块链群智感知网络系统的高质量数据共享。
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公开(公告)号:CN113067873A
公开(公告)日:2021-07-02
申请号:CN202110298308.9
申请日:2021-03-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的边云协同优化方法,所述方法包括:在离线阶段,通过离线训练深度学习模型生成带有多个早退点的多分支网络,并获取云服务器与终端设备运行深度学习模型中的不同神经网络层的时延和能耗作为设备参数;在优化决策阶段,将预先获取的时延、能耗、准确率以及带宽的设备参数一起输入至优化器进行优化,得到深度学习模型关于早退点、分割点以及量化编码的推理方案;在在线推理阶段,边缘设备与云服务器建立连接并运行深度学习模型,优化器根据边缘设备实时检测到的带宽对推理方案进行动态优化,并按照优化后的推理方案指导边缘设备与云服务器协同实施。本发明对于传输数据的时延、能耗和准确率能够有效优化。
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公开(公告)号:CN109947740A
公开(公告)日:2019-06-28
申请号:CN201910074980.2
申请日:2019-01-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供一种区块链系统的性能优化方法及装置,其中方法包括:采集当前时刻的状态信息,将所述状态信息输入至当前的神经网络中,输出若干种的动作信息;计算当前时刻的分布式性能指标、时延指标和安全性指标,以共同作为性能优化指标;对每一种动作信息,结合所述当前时刻的状态信息代入预先构建的Q价值函数中,输出对应的Q估计值,将最大Q价值对应的动作信息作为最优动作信息;以预设概率选择所述最优动作调整所述区块链系统。本发明实施例首次实现了在提升系统交易吞吐量的同时,保证系统同时满足分布式性能、时延和安全性能的技术效果。
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