公开(公告)号：CN115190135A

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202210768871.2

申请日：2022-06-30

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 党曼玉 ,  洪旺 ,  施展 ,  廖子逸 ,  李一泠 ,  张望

IPC: H04L67/1097 ,  H04L67/1023

Abstract: 本发明公开了一种分布式存储系统及其副本选择方法，属于分布式存储技术领域，在每个边缘服务器中设置Actor网络来快速计算每个边缘服务器的评分，在云端部署Critic网络以综合考虑所有Actor网络的信息进行联合的动作评价；且Actor网络基于对应的Critic网络输出的评价结果进行训练，Critic网络基于从经验池中随机采样得到的数据进行训练；Actor网络和Critic网络的训练过程相互独立且持续进行，从而能够在每一时刻均对各边缘服务器的服务质量进行准确评分，并通过在服务器之间维护一份服务器排名并分发给客户端的方式，使得副本选择具有完整的服务器状态信息且没有转发延迟开销，能够更好地适应边缘环境中的副本选择，降低边缘环境中请求处理延迟，实现性能和可靠性的兼顾。

公开(公告)号：CN119440666A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411552021.4

申请日：2024-11-01

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 施展 ,  王芳 ,  冯丹 ,  张望 ,  朱昱洋 ,  党曼玉 ,  吴雨桐

IPC: G06F9/445 ,  G06F9/50 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06F9/455

Abstract: 本发明属于服务无感知计算系统相关技术领域，具体涉及一种服务无感知计算系统的函数冷启动优化方法，包括：获取函数的调用信息，并根据函数在特定时间窗口内的调用频次，将函数分为稀疏函数和频繁函数。对稀疏函数预处理结果与频繁函数调用数据进行多轮采样，并将采样结果输入门控循环单元中生成多个候选的预测结果。将候选预测结果输入因果卷积神经网络中，可得到每个函数最终的预测结果。这些结果表示函数在未来时间的调用信息。基于这些预测结果对函数提前预热。本发明进一步还提出基于函数评分和释放代价的预热和保活策略。总的来说，本发明能够提高函数调用信息的预测精度，优化服务无感知计算系统的冷启动问题。

公开(公告)号：CN115190135B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202210768871.2

申请日：2022-06-30

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 党曼玉 ,  洪旺 ,  施展 ,  廖子逸 ,  李一泠 ,  张望

IPC: H04L67/1097 ,  H04L67/1023

Abstract: 本发明公开了一种分布式存储系统及其副本选择方法，属于分布式存储技术领域，在每个边缘服务器中设置Actor网络来快速计算每个边缘服务器的评分，在云端部署Critic网络以综合考虑所有Actor网络的信息进行联合的动作评价；且Actor网络基于对应的Critic网络输出的评价结果进行训练，Critic网络基于从经验池中随机采样得到的数据进行训练；Actor网络和Critic网络的训练过程相互独立且持续进行，从而能够在每一时刻均对各边缘服务器的服务质量进行准确评分，并通过在服务器之间维护一份服务器排名并分发给客户端的方式，使得副本选择具有完整的服务器状态信息且没有转发延迟开销，能够更好地适应边缘环境中的副本选择，降低边缘环境中请求处理延迟，实现性能和可靠性的兼顾。