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公开(公告)号：CN114401317A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210297887.X
申请日：2022-03-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L67/568 , H04L67/5682 , H04L67/1095 , H04W28/14
Abstract: 本发明属于数字信息的传输领域，尤其涉及一种面向海洋浮标的多点协作主动缓存组网方法及系统。该方法包括：获取请求方的请求指令，根据请求指令将与请求指令相关的数据包发送至请求方和备份节点；若所述备份节点接收到其他请求方的所述请求指令，则将所述数据包返回至其他请求方。本发明不仅可以更加主动地进行海洋边缘节点自由组网与数据包主动缓存，更能高效利用海洋边缘节点，降低数据传输时延，提高整体系统鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114401234A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111637860.2
申请日：2021-12-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L47/525 , H04L47/80
Abstract: 本发明涉及基于瓶颈流感知和无需先验信息的调度方法及调度器，包括S1.为Coflow建立初始Coflow带宽分配机制；S2.根据所述初始Coflow带宽分配机制检测所述Coflow的瓶颈数据流，根据所述瓶颈数据流以及所述初始Coflow带宽分配机制检测所述Coflow的瓶颈带宽；S3.根据所述Coflow的瓶颈带宽重新分配所述Coflow中所有数据流的带宽；S4.重新分配剩余带宽，所述重新分配剩余带宽具体为，将重新分配所述Coflow的带宽后所剩余的带宽分配给未重新分配带宽的Coflow的所有数据流；本发明能够提高带宽资源利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114385272A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210291802.7
申请日：2022-03-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F9/445
Abstract: 本发明属于网络通信技术领域，提供了面向海洋任务的在线自适应计算卸载方法及系统，实时的获取环境信息和用户信息，并建立准确的模型描述当前系统，进而实现高效的任务分配，保证时延。因此与传统离线方法不同，我们基于强化学习，通过从历史分配策略学习以提供当前决策，而无需未来信息，构建卸载模型并实时优化，以实现设备任务的高效卸载。本发明所述的方案，不仅可以使得能源得到充分利用，更能有效降低任务时延，保证QoS。
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公开(公告)号：CN119011670A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411022015.8
申请日：2024-07-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: H04L67/568 , G06F18/25 , G06Q50/00 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提出了基于多尺度特征融合的主动边缘缓存方法及系统，涉及主动缓存技术领域。包括将移动边缘计算服务器集成到社交内容中心网络中；获取表征不同内容的历史流行度、用户社交关系和用户移动性的多尺度特征，将多尺度特征进行融合，得到统一的时间序列特征表示；将统一的时间序列特征表示输入至编码器中，提取内容的历史和未来时序特征，并将编码器的中间层输出向量输入至解码器中，基于多头注意力机制得到未来多步的预测流行度值，将多步预测流行度的平均值作为最终预测结果；将最终预测结果排名靠前的内容作为待缓存内容进行提前缓存。本发明提高了缓存命中率且降低系统总体内容访问延迟，提高系统整体缓存效率。
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公开(公告)号：CN114401194B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202111641009.7
申请日：2021-12-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L41/0895 , G06F9/455 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种支持网络功能虚拟化的动态扩展方法，包括S1、基于网络功能虚拟化架构，创建原始VNF实例；S2、采用基于注意力机制的CNN‑LSTM方法预测原始VNF实例的时序数据流的流量大小，从而预测未来原始VNF实例的流量负载；S3、通过监测原始VNF实例的流量负载，触发VNF缩放事件；S4、监听VNF缩放事件，当VNF缩放事件触发时，创建新VNF实例；S5、根据时序数据流的流量大小指定待迁移的时序数据流；S6、将指定的时序数据流以及与指定的时序数据流相对应的数据流状态迁移至新VNF实例；本发明实现了在VNF实例的数据流迁移过程中的网络数据流级别的SLA保证和高效的资源利用。
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公开(公告)号：CN115242806A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210669160.X
申请日：2022-06-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L67/1095
Abstract: 本发明提供一种在超算互联网中超算中心数据备份的方法及装置，方法包括：将多个超算中心部署在不同的区域，各个超算中心通过超算互联网相互连通，处于受灾区域的超算中心为受灾超算中心，接收受灾超算中心发送的备份数据的超算中心为备份超算中心；设置最小化数据备份时间机制；当灾难警报触发时，受灾超算中心根据启动的最小化数据备份时间机制选择备份超算中心和相应的备份路径将数据进行备份。本发明将各个超算中心部署在不同的区域，在灾难将要发生时，受灾的超算中心将数据快速备份到其他的超算中心，并设置最小化数据备份时间机制，以实现分布式超算互联网中所有的超算中心的灾难数据备份和最小化数据备份时间，提高数据安全性。
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公开(公告)号：CN114385272B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210291802.7
申请日：2022-03-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F9/445
Abstract: 本发明属于网络通信技术领域，提供了面向海洋任务的在线自适应计算卸载方法及系统，实时的获取环境信息和用户信息，并建立准确的模型描述当前系统，进而实现高效的任务分配，保证时延。因此与传统离线方法不同，我们基于强化学习，通过从历史分配策略学习以提供当前决策，而无需未来信息，构建卸载模型并实时优化，以实现设备任务的高效卸载。本发明所述的方案，不仅可以使得能源得到充分利用，更能有效降低任务时延，保证QoS。
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