CN109889393A - 一种地理分布式图处理方法和系统 - Google Patents
一种地理分布式图处理方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109889393A CN109889393A CN201910202430.4A CN201910202430A CN109889393A CN 109889393 A CN109889393 A CN 109889393A CN 201910202430 A CN201910202430 A CN 201910202430A CN 109889393 A CN109889393 A CN 109889393A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- data transmission
- transmission time
- switching
- data center
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title abstract description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 241
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 65
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 36
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 21
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 19
- 230000003362 replicative effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims 6
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 abstract description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 235000006679 Mentha X verticillata Nutrition 0.000 description 1
- 235000002899 Mentha suaveolens Nutrition 0.000 description 1
- 235000001636 Mentha x rotundifolia Nutrition 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000002715 modification method Methods 0.000 description 1
- 238000012913 prioritisation Methods 0.000 description 1
- 230000010076 replication Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本发明公开了一种地理分布式图处理方法和系统，将地理分布式图中的第一数量的边依次分配到第二数量的数据中心中，一个边分配到产生数据传输成本最低的一个数据中心中，使地理分布式图分割成第二数量的子图，多次进行以任意两对子图为一个单位进行子图切换，在切换前的子图映射或切换后的子图映射中，选择满足预算约束且数据传输时间最短的子图映射，分别将收集阶段与应用阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中。在进行分割时，优先考虑成本，将边分配到传输成本最低的数据中心，在对分割进行修改时，尝试进行子图切换来降低成本并缩短数据传输时间。
Description
技术领域
本发明涉及地理分布式图处理领域，尤其涉及一种地理分布式图处理方法和系统。
背景技术
为了高效的进行大规模图处理，通常需要对图进行分割，使得分割后的子图可以并行的进行处理。大规模图分割目前有以下几种经典方法。
第一种方法是由Xu等人提出的在放置图的节点的时候考虑异构计算和通信能力的方法，该方法可以优化图形处理性能，但是，由于地理分布式数据中心(Data Center，DC)内部和之间的网络异构性，导致该方法不能直接应用于地理分布图分割问题；第二种方法是由Mayer等人提出的自适应的图分割方法GrapH，该方法考虑了顶点交换数据时通信量的异构性和网络的价格，旨在最大限度地减少图像处理过程中的通信成本，但是并没有考虑到地理分布式数据中心中的多级网络带宽异构性，因此可能会导致大的数据中心之间的数据传输时间；第三种方法是由zhou等人提出的图分割方法，该方法考虑了地理分布式数据中心中的多级网络带宽异构性，在满足广域网(Wide Area Network，WAN)使用约束下，优化数据中心之间的传输时间，然而该方法没有考虑到地理分布式数据中心的网络价格异构性，因此在广域网使用率较低的情况下也很容易导致较高的数据中心之间的数据传输成本。
由于真实世界图的动态性，目前对动态图进行划分的方法主要集中在已经生成比较良好的初始图分割和设计轻量级和自适应分割的修改方法来对图形进行更改。但是在生成初始分割和对分割进行修改期间，很少有人考虑了地理分布式环境中的带宽和价格的异构性。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种地理分布式图处理方法和系统，可以解决现有技术中在生成初始分割和对分割进行修改期间，缺少考虑带宽和价格的技术问题。
为实现上述目的，本发明第一方面提供一种地理分布式图处理方法，其特征在于，所述方法包括：
按照预设流式启发式算法，将地理分布式图中的第一数量的边依次分配到第二数量的数据中心中，一个所述边分配到产生数据传输成本最低的一个所述数据中心中，使地理分布式图分割成第二数量的子图；
多次进行以任意两对子图为一个单位进行子图切换，在切换前的子图映射或切换后的子图映射中，选择满足预算约束且数据传输时间最短的子图映射，使数据中心之间数据传输时间最短且满足所述预算约束，所述预算约束为数据传输成本小于或者等于传输成本阈值；
将收集阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中，将应用阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中。
为实现上述目的，本发明第二方面提供一种地理分布式图处理系统，其特征在于，所述系统包括：
分配模块，用于按照预设流式启发式算法，将地理分布式图中的第一数量的边依次分配到第二数量的数据中心中，一个所述边分配到产生数据传输成本最低的一个所述数据中心中，使地理分布式图分割成第二数量的子图；
切换模块，用于多次进行以任意两对子图为一个单位进行子图切换，在切换前的子图映射或切换后的子图映射中，选择满足预算约束且数据传输时间最短的子图映射，使数据中心之间数据传输时间最短且满足所述预算约束，所述预算约束为数据传输成本小于或者等于传输成本阈值；
转移模块，用于将收集阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中，将应用阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中。
本发明提供一种地理分布式图处理方法和系统。该方法在对地理分布式图进行分割时，优先考虑成本，将边分配到数据传输成本最低的数据中心中，在对分割进行修改期间，尝试进行子图切换以进一步降低成本，选择满足预算约束且数据传输时间最短的方案，且将传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中，进一步缩短了数据传输时间。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中一种地理分布式图处理方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中图1步骤101的细化步骤的流程示意图；
图3为本发明实施例中图1步骤102的细化步骤的流程示意图；
图4为本发明实施例中图1步骤103收集阶段的细化步骤的流程示意图；
图5为本发明实施例中图1步骤103应用阶段的细化步骤的流程示意图；
图6为本发明实施例中一种地理分布式图处理系统的结构示意图；
图7为本发明实施例中图6分配模块201的细化模块的结构示意图；
图8为本发明实施例中图6切换模块202的细化模块的结构示意图；
图9为本发明实施例中图6转移模块203的细化模块的结构示意图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
由于现有技术中存在在生成初始分割和对分割进行修改期间，缺少考虑带宽和价格的技术问题。
为了解决上述技术问题，本发明提出一种地理分布式图处理方法和系统。该方法在对地理分布式图进行分割时，优先考虑成本，将边分配到数据传输成本最低的数据中心中，在对分割进行修改期间，尝试进行子图切换以进一步降低成本，选择满足预算约束且数据传输时间最短的方案，且将传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中，进一步缩短了数据传输时间。
请参阅图1，为本发明实施例中一种地理分布式图处理方法的流程示意图。具体的，该方法包括：
步骤101，按照预设流式启发式算法，将地理分布式图中的第一数量的边依次分配到第二数量的数据中心中，一个边分配到产生数据传输成本最低的一个数据中心中，使地理分布式图分割成第二数量的子图；
需要说明的是，该流式启发式算法(one-pass streaming method)考虑数据中心之间数据通信和网络价格的异构性，以最小化数据中心间数据的传输成本。该流式启发式算法能够一次性的将地理分布式图中的边分到不同的数据中心中。
步骤102，多次进行以任意两对子图为一个单位进行子图切换，在切换前的子图映射或切换后的子图映射中，选择满足预算约束且数据传输时间最短的子图映射，使数据中心之间数据传输时间最短且满足预算约束，预算约束为数据传输成本小于或者等于传输成本阈值；
需要说明的是，步骤102中，考虑地理分布式数据中心中高度网络异构带宽，提出一种子图映射方法，迭代的尝试切换子图映射，以在不违反预算约束的情况下，进一步减少数据传输时间。
步骤103，将收集阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中，将应用阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中。
需要说明的是，在考虑不同数据中心之间的网络带宽异构性，使用边的移动来减少数据传输时间最长的数据中心中的数据流量，从而进一步减少数据中心间的数据传输时间，同时不违反预算约束。通过分别估计每个数据中心的收集阶段(gather)和应用阶段(apply)中的数据传输时间，从而识别数据传输时间最长和数据传输时间最短的数据中心，并将数据传输时间最长的数据中心中的部分边移出该数据中心中，并转移到数据传输时间最短的数据中心中，否则，在不违反预算约束的情况下，考虑降低收集阶段和应用阶段的数据传输时间的链路。
需要说明的是，本发明做出如下假设：顶点数据没有在数据中心上备份，且一台机器一次只能执行一个顶点的图处理任务；每个数据中心的计算资源不受限制，而数据中心之间的数据通信是地理分布式图处理的性能瓶颈；假设数据中心之间的连接是没有网络拥塞的，网络的瓶颈仅来自于数据中心和网络之间的上行链路(uplink)和下行链路(downlink)带宽，只收取从数据中心到网络的上传数据的费用。考虑到成本和性能之间可能存在矛盾对立的情况，当uplink的带宽较大时，可以增加在上行链路上的传输数据，从而达到减少传输时间的目的，但是上行链路的价格可能会相对来说较高从而使得成本变高。
在本发明实施例中，该方法在对地理分布式图进行分割时，优先考虑成本，将边分配到数据传输成本最低的数据中心中，在对分割进行修改期间，尝试进行子图切换以进一步降低成本，选择满足预算约束且数据传输时间最短的方案，且将传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中，进一步缩短了数据传输时间。
进一步的，请参阅图2，为本发明实施例中图1步骤101的细化步骤的流程示意图。
定义地理分布式图G(V,E)，V是顶点的集合，E是边的集合。考虑M个地理分布式数据中心，每个顶点v具有初始位置Lv(Lv∈(0,1,…,M-1))，表示该顶点v是原始顶点(记为master顶点)，表示该顶点v不是原始顶点。Rv表示包含副本顶点v的数据中心组成的集合，其中，初始情况下，只有初始位置，Ur是uplink的带宽，Dr是downlink的带宽。
本发明使用的是GAS图处理模型，该模型迭代的执行用户定义的顶点计算。每个GAS迭代中有三个计算阶段，即收集阶段(Gather)、应用阶段(Apply)和发散阶段(Scatter)。在收集阶段，每个活动顶点收集邻居的数据，并且求和函数(Sum)被定义为将接收的数据聚合为聚集和(gather sum)。在应用阶段，每个活动顶点使用聚集和更新其数据。在发散阶段，每个活动顶点激活它在下一次迭代中执行的邻居。全局障碍(globalbarrier)定义为确保所有顶点在开始下一步之前完成其计算。
第i次迭代中的传输时间表示为gather阶段和apply阶段的数据传输时间之和。第i次迭代的传输时间的计算公式为：
定义dmv＝av*(|Rv|-1)，dmv表示从master顶点v上传的数据的数量。数据中心间的通信成本是在gather阶段和apply阶段的上传数据的成本之和，定义从数据中心r将数据上传至Internet的单元成本为Pr，总的成本为：
因此，地理分布图分割问题表述为以下约束优化问题：
minT(i)，即数据传输时间最短；
Ccomm(i)≤B，即数据传输成本可控。
基于此约束优化问题，具体的，步骤101包括：
步骤1011，选择地理分布式图中的第i个边，标记第i个边为(u,v)，i为正整数且取值大于或等于1，且，小于或等于第一数量；
步骤1012，判断Rv与Ru的关系，Rv表示包含副本顶点v的数据中心组成的集合，Ru表示包含副本顶点u的数据中心组成的集合，副本顶点包括原始顶点和对原始顶点复制得到的复制顶点；
步骤1013，若Rv与Ru为相交关系，则按照预设第一公式计算数据传输成本，并将边(u,v)分配到任意数据中心r∈Rv∩Ru中，第一公式为：
其中，表示当Rv与Ru为相交关系时，在收集阶段将边(u,v)放置在数据中心r中所引起的数据传输成本，表示数据中心r中的副本顶点，Pr表示从数据中心r向网络上传数据的单位价格，表示将边(u,v)放置在数据中心r中所增加的流量大小，表示在收集阶段数据中心r中的复制顶点到原始顶点收集的数据大小，au(i-1)表示在分配第i-1条边的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小；
步骤1014，若Rv与Ru为非相交关系，则按照第二公式计算数据传输成本，并将边(u,v)分配到产生数据传输成本最低的数据中心r中，第二公式为：
其中，表示当Rv与Ru为非相交关系时，在收集阶段将边(u,v)放置在数据中心r中所引起的数据传输成本，PLu表示从数据中心r向网络上传副本顶点u的单位价格，au(i)表示分配第i条边的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小，PLv表示从数据中心r向网络上传副本顶点v的单位价格，av(i)表示分配第i条边的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小；
步骤1015，当i小于第一数量时，令i＝i+1，返回步骤1011，即返回执行选择地理分布式图中的第i个边的步骤。
需要说明的是，给定顶点的初始位置(即，顶点的输入数据所在的位置)，采用流式启发式算法(即流式图分割方法)来快速的分割图形。将要分割的图视为由边e0,e1,…,e|E-1|组成的流。由于边的随机顺序可以产生与优化边序列近乎相同的结果，因此，这里是随机地对流中的边进行排序。在流式分割中一个重要的设计参数是决定将每条边放置在哪里的启发式策略，目标是最小化数据中心之间的数据通信成本，即最小化数据传输成本。
在地里分布式数据中心中，只有在上传数据时才会收费，因此，首先分析由分配边带来的上传流量。将最初的顶点称为原始顶点(master)，当放置一个新的边(u,v)到数据中心r中，它可能带来两种不同的上传流量：顶点u的复制增加了au(i)的上传流量，该上传流量用于同步原始顶点和在应用阶段所增加的镜像副本(mirror)之间的更新的顶点数据；沿着边(u,v)传递的数据增加了数据中心r的上传数据大小，此时，镜像副本在收集阶段中发送u的本地聚合数据。
做出如下定义，第i次迭代中，在收集阶段数据中心r中的顶点从mirror到master收集数据大小。按照以下公式来计算在第i次迭代中将边(u,v)放置在数据中心r中所引起的增加的流量大小：
在分配边的启发式策略中，始终将输入边(u,v)放置到能产生最低的数据中心间数据传输成本的数据中心中。
(1)Rv与Ru相交，则将边(u,v)置于任何r∈Rv∩Ru中，使得最小；
(2)Rv与Ru不相交，则将边(u,v)置于具有最小的的和的数据中心中，并且同步成本
在进行边分割之后，在每个数据中心中建立了本地的子图，并且根据需要建立顶点的备份。
进一步的，请结合参阅图3，为本发明实施例中图1步骤102的细化步骤的流程示意图。具体的，步骤102包括：
步骤1021，按照预设子图选择规则选择两对子图，记j＝j+1，进行子图切换并计算切换后的数据传输成本，判断切换后的子图映射是否满足预算约束，j为正整数且取值大于或者等于1，且，小于或者等于预设切换次数；
其中，按照如下公式计算切换后的数据传输成本；
dmv＝av*(|Rv|-1)
其中，Ccomm(j)表示第j次子图切换后的数据传输成本，Pr表示从数据中心r向网络上传数据的单位价格，表示数据中心r中的副本顶点v，dmv表示从原始顶点上传的数据的数量，表示在第j次子图切换中，在收集阶段数据中心r中的复制顶点到原始顶点收集的数据大小，av表示从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小，Rv表示包含副本顶点v的数据中心组成的集合；
步骤1022，当切换后的子图映射不满足预算约束时，选择切换前的子图映射；
步骤1023，当切换后的子图映射满足预算约束时，估计切换前的数据传输时间和切换后的数据传输时间，并计算切换映射的增益，当切换映射的增益为负数或者0时，选择切换前的子图映射，当切换映射的增益为正数时，选择切换后的子图映射，切换映射的增益为切换前的数据传输时间与切换后的数据传输时间的差值；
其中，按照如下公式计算数据传输时间；
其中，T(j)表示在第j次子图切换中的数据传输时间，TG(j)和均表示第j次子图切换中收集阶段的数据传输时间，TA(j)和均表示第j次子图切换中应用阶段的数据传输时间，表示在第j次子图切换中，收集阶段数据中心r的数据传输时间，表示在第j次子图切换中，在收集阶段数据中心k中的复制顶点到原始顶点收集的数据大小，Dr表示数据中心r的上传带宽，Ur表示数据中心r的下载带宽，表示在第j次子图切换中，应用阶段数据中心r的数据传输时间，av(j)表示在第j次子图切换中的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小；
步骤1024，当存在两对子图没有进行过子图切换且当j小于切换次数时，返回步骤1021，即返回执行按照预设子图选择规则选择两对子图的步骤。
需要说明的是，在第一阶段成本感知分割之后，考虑地理分布式数据中心中高度网络异构带宽，进行两步操作来进行优化，首先，提出一种子图映射方法，迭代的尝试切换子图映射，以在不违反预算约束的情况下，进一步减少数据传输时间，其次，考虑不同数据中心之间的网络带宽异构性，使用边的移动来减少存在链路瓶颈的数据中心中的数据流量，从而进一步减少数据中心间的数据传输时间，同时不违反预算约束。
子图映射方法为：
随机选择d对子图并估计切换映射的增益。初始子图映射解决方案可以通过采用流式启发式算法分割地理分布式图的分割方法，也可以采用任何其他图分割方法给出的优化解决方案。如果切换的子图映射仍然满足预算约束，则计算切换两个子图映射的增益为减少的数据中心间的数据传输时间。在d对中选择具有最佳增益的对并切换其子图映射。重复上述过程，直到不能获得任何改进或已经达到预定的迭代次数。d的选择与网络性能异构性的严重性有关，默认情况下，选择d＝2，估算切换两个子图映射的增益和成本时，增益计算为切换之前和切换之后的估计数据传输时间之间的差异。
进一步的，请结合参阅图4，为本发明实施例中图1步骤103收集阶段的细化步骤的流程示意图。具体的将收集阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中的步骤包括：
步骤10311，计算收集阶段中各个数据中心的数据传输时间，将收集阶段中数据传输时间最长的数据中心中的副本顶点进行优先级排序；
步骤10312，按照排序顺序删除一个副本顶点，将与副本顶点连接的边移动到收集阶段中数据传输时间最短的数据中心中；
步骤10313，当收集阶段中数据传输时间最长的数据中心存在收集链路瓶颈且副本顶点个数不为0时，返回步骤10312，即返回执行按照排序顺序删除一个副本顶点，并将与副本顶点连接的边移动到收集阶段中数据传输时间最短的数据中心中的步骤，收集链路瓶颈为收集阶段中数据中心上传到网络的数据传输时间的最大值。
进一步的，请结合参阅图5，为本发明实施例中图1步骤103应用阶段的细化步骤的流程示意图。具体的将应用阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中的步骤包括：
步骤10321，计算应用阶段中各个数据中心的数据传输时间，将应用阶段中数据传输时间最长的数据中心中的副本顶点进行优先级排序；
步骤10322，按照排序顺序删除一个副本顶点，并将与副本顶点连接的边移动到应用阶段中数据传输时间最短的数据中心中；
步骤10323，当应用阶段中数据传输时间最长的数据中心存在应用链路瓶颈且副本顶点个数不为0时，返回步骤10322，即返回执行按照排序顺序删除一个副本顶点，并将与副本顶点连接的边移动到应用阶段中数据传输时间最短的数据中心中的步骤，应用链路瓶颈为应用阶段中数据中心上传到网络的数据传输时间的最大值。
需要说明的是，即使使用最佳的子图映射，不同数据中心之间的网络带宽异构也会导致性能瓶颈。数据中心中链路的瓶颈包括四种，解决方案如下：
(1)收集阶段的上行链路限制。主要是由于数据中心中的mirror发送收集数据到master引起的，根据优先级排序中的收集数据大小安排mirror副本。迭代的移出顶点，直到数据中心不存在链路瓶颈或者排序顺序中的副本顶点为空。
(2)收集阶段的下行链路限制。主要是由master接收来自mirror的收集数据，根据非本地收集数据大小在数据中心中对master副本进行排序。删除master副本后，为每个顶点选择新的master副本，使用与流式图形分割阶段中引入的相同的策略。
(3)应用阶段的上行链路限制。根据顶点数据大小对数据中心中的master复制进行排序，在移出副本顶点之后，将连接到该副本顶点的每个边移动到一个数据中心，这导致最短的数据中心间的数据传输时间。
(4)应用阶段的下行链路限制。根据顶点数据大小对数据中心中的mirror复制进行排序，在移出副本顶点之后，将连接到该副本顶点的每个边移动到一个数据中心，这导致最短的数据中心间的数据传输时间。
进一步的，使用如下公式更新数据传输时间：
其中，按照下面两个公式计算时：
在收集阶段，计算所有的数据中心的数据传输时间，取数据传输时间的最大值作为收集链路瓶颈；在应用阶段，计算所有的数据中心的数据传输时间，取数据传输时间的最大值作为应用链路瓶颈。
在本发明实施例中，在对地理分布式图进行分割时，优先考虑成本，将边分配到数据传输成本最低的数据中心中，在对分割进行修改期间，尝试进行子图切换以进一步降低成本，选择满足预算约束且数据传输时间最短的方案，且将传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中，进一步缩短了数据传输时间。
请参阅图6，为本发明实施例中一种地理分布式图处理系统的结构示意图。具体的，该系统包括：
分配模块201，用于按照预设流式启发式算法，将地理分布式图中的第一数量的边依次分配到第二数量的数据中心中，一个边分配到产生数据传输成本最低的一个数据中心中，使地理分布式图分割成第二数量的子图；
切换模块202，用于多次进行以任意两对子图为一个单位进行子图切换，在切换前的子图映射或切换后的子图映射中，选择满足预算约束且数据传输时间最短的子图映射，使数据中心之间数据传输时间最短且满足预算约束，预算约束为数据传输成本小于或者等于传输成本阈值；
转移模块203，用于将收集阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中，将应用阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中。
进一步的，请参阅图7，为本发明实施例中图6分配模块201的细化模块的结构示意图。具体的，该分配模块201包括：
选择标记模块2011，用于选择地理分布式图中的第i个边，标记第i个边为(u,v)，i为正整数且取值大于或等于1，且，小于或等于第一数量；
第一判断模块2012，用于判断Rv与Ru的关系，Rv表示包含副本顶点v的数据中心组成的集合，Ru表示包含副本顶点u的数据中心组成的集合，副本顶点包括原始顶点和对原始顶点复制得到的复制顶点；
第一分配模块2013，用于若Rv与Ru为相交关系，则按照预设第一公式计算数据传输成本，并将边(u,v)分配到任意数据中心r∈Rv∩Ru中，第一公式为：
其中，表示当Rv与Ru为相交关系时，在收集阶段将边(u,v)放置在数据中心r中所引起的数据传输成本，表示数据中心r中的副本顶点，Pr表示从数据中心r向网络上传数据的单位价格，表示将边(u,v)放置在数据中心r中所增加的流量大小，表示在收集阶段数据中心r中的复制顶点到原始顶点收集的数据大小，au(i-1)表示在分配第i-1条边的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小；
第二分配模块2014，用于若Rv与Ru为非相交关系，则按照第二公式计算数据传输成本，并将边(u,v)分配到产生数据传输成本最低的数据中心r中，第二公式为：
其中，表示当Rv与Ru为非相交关系时，在收集阶段将边(u,v)放置在数据中心r中所引起的数据传输成本，PLu表示从数据中心r向网络上传副本顶点u的单位价格，au(i)表示分配第i条边的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小，PLv表示从数据中心r向网络上传副本顶点v的单位价格，av(i)表示分配第i条边的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小；
第一返回模块2015，用于当i小于第一数量时，令i＝i+1，返回选择标记模块2011。
进一步的，请参阅图8，为本发明实施例中图6切换模块202的细化模块的结构示意图。具体的，切换模块202包括：
选择判断模块2021，用于按照预设子图选择规则选择两对子图，记j＝j+1，进行子图切换并计算切换后的数据传输成本，判断切换后的子图映射是否满足预算约束，j为正整数且取值大于或者等于1，且，小于或者等于预设切换次数；
其中，按照如下公式计算切换后的数据传输成本；
dmv＝av*(|Rv|-1)
其中，Ccomm(j)表示第j次子图切换后的数据传输成本，Pr表示从数据中心r向网络上传数据的单位价格，表示数据中心r中的副本顶点v，dmv表示从原始顶点上传的数据的数量，表示在第j次子图切换中，在收集阶段数据中心r中的复制顶点到原始顶点收集的数据大小，av表示从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小，Rv表示包含副本顶点v的数据中心组成的集合；
第一选择模块2022，用于当切换后的子图映射不满足预算约束时，选择切换前的子图映射；
第二选择模块2023，用于当切换后的子图映射满足预算约束时，估计切换前的数据传输时间和切换后的数据传输时间，并计算切换映射的增益，当切换映射的增益为负数或者0时，选择切换前的子图映射，当切换映射的增益为正数时，选择切换后的子图映射，切换映射的增益为切换前的数据传输时间与切换后的数据传输时间的差值；
其中，按照如下公式计算数据传输时间；
其中，T(j)表示在第j次子图切换中的数据传输时间，TG(j)和均表示第j次子图切换中收集阶段的数据传输时间，TA(j)和均表示第j次子图切换中应用阶段的数据传输时间，表示在第j次子图切换中，收集阶段数据中心r的数据传输时间，表示在第j次子图切换中，在收集阶段数据中心k中的复制顶点到原始顶点收集的数据大小，Dr表示数据中心r的上传带宽，Ur表示数据中心r的下载带宽，表示在第j次子图切换中，应用阶段数据中心r的数据传输时间，av(j)表示在第j次子图切换中的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小；
第二返回模块2024，用于当存在两对子图没有进行过子图切换且当j小于切换次数时，返回选择判断模块2021。
进一步的，请参阅图9，为本发明实施例中图6转移模块203的细化模块的结构示意图。具体的，转移模块203包括：
第一排序模块20311，用于计算收集阶段中各个数据中心的数据传输时间，将收集阶段中数据传输时间最长的数据中心中的副本顶点进行优先级排序；
第一移动模块20312，用于按照排序顺序删除一个副本顶点，将与副本顶点连接的边移动到收集阶段中数据传输时间最短的数据中心中；
第三返回模块20313，用于当收集阶段中数据传输时间最长的数据中心存在收集链路瓶颈且副本顶点个数不为0时，返回第一移动模块20312，收集链路瓶颈为收集阶段中数据中心上传到网络的数据传输时间的最大值。
转移模块203还包括：
第二排序模块20321，用于计算应用阶段中各个数据中心的数据传输时间，将应用阶段中数据传输时间最长的数据中心中的副本顶点进行优先级排序；
第二移动模块20322，用于按照排序顺序删除一个副本顶点，并将与副本顶点连接的边移动到应用阶段中数据传输时间最短的数据中心中；
第四返回模块20323，用于当应用阶段中数据传输时间最长的数据中心存在应用链路瓶颈且副本顶点个数不为0时，返回第二移动模块20322，应用链路瓶颈为应用阶段中数据中心上传到网络的数据传输时间的最大值。
需要强调的是，有关地理分布式图处理方法的相关说明均适用于地理分布式图处理系统，这里不再赘述。
在本发明实施例中，在对地理分布式图进行分割时，优先考虑成本，将边分配到数据传输成本最低的数据中心中，在对分割进行修改期间，尝试进行子图切换以进一步降低成本，选择满足预算约束且数据传输时间最短的方案，且将传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中，进一步缩短了数据传输时间。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上为对本发明所提供的一种地理分布式图处理方法和系统的描述，对于本领域的技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种地理分布式图处理方法，其特征在于，所述方法包括：
按照预设流式启发式算法，将地理分布式图中的第一数量的边依次分配到第二数量的数据中心中，一个所述边分配到产生数据传输成本最低的一个所述数据中心中，使地理分布式图分割成第二数量的子图；
多次进行以任意两对子图为一个单位进行子图切换，在切换前的子图映射或切换后的子图映射中，选择满足预算约束且数据传输时间最短的子图映射，使数据中心之间数据传输时间最短且满足所述预算约束，所述预算约束为数据传输成本小于或者等于传输成本阈值；
将收集阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中，将应用阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设流式启发式算法，将地理分布式图中的第一数量的边依次分配到第二数量的数据中心中，一个所述边分配到产生数据传输成本最低的一个所述数据中心中，使地理分布式图分割成第二数量的子图的步骤具体包括：
选择地理分布式图中的第i个边，标记所述第i个边为(u,v)，所述i为正整数且取值大于或等于1，且，小于或等于所述第一数量；
判断Rv与Ru的关系，所述Rv表示包含副本顶点v的数据中心组成的集合，所述Ru表示包含副本顶点u的数据中心组成的集合，所述副本顶点包括原始顶点和对所述原始顶点复制得到的复制顶点；
若Rv与Ru为相交关系，则按照预设第一公式计算数据传输成本，并将边(u,v)分配到任意数据中心r∈Rv∩Ru中，所述第一公式为：
其中，所述表示当Rv与Ru为相交关系时，在收集阶段将边(u,v)放置在数据中心r中所引起的数据传输成本，所述表示数据中心r中的副本顶点，所述Pr表示从数据中心r向网络上传数据的单位价格，所述表示将边(u,v)放置在数据中心r中所增加的流量大小，所述表示在收集阶段数据中心r中的复制顶点到原始顶点收集的数据大小，所述au(i-1)表示在分配第i-1条边的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小；
若Rv与Ru为非相交关系，则按照第二公式计算数据传输成本，并将边(u,v)分配到产生数据传输成本最低的数据中心r中，所述第二公式为：
其中，所述表示当Rv与Ru为非相交关系时，在收集阶段将边(u,v)放置在数据中心r中所引起的数据传输成本，所述PLu表示从数据中心r向网络上传副本顶点u的单位价格，所述au(i)表示分配第i条边的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小，所述PLv表示从数据中心r向网络上传副本顶点v的单位价格，所述av(i)表示分配第i条边的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小；
当i小于所述第一数量时，令i＝i+1，返回执行所述选择地理分布式图中的第i个边的步骤。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多次以任意两对子图为一个单位进行子图切换，在切换前的子图映射或切换后的子图映射中，选择满足预算约束且数据传输时间最短的子图映射，使数据中心之间数据传输时间最短且满足所述预算约束的步骤具体包括：
按照预设子图选择规则选择两对子图，记j＝j+1，进行子图切换并计算切换后的数据传输成本，判断切换后的子图映射是否满足预算约束，所述j为正整数且取值大于或者等于1，且，小于或者等于预设切换次数；
其中，按照如下公式计算切换后的数据传输成本；
dmv＝av*(|Rv|-1)
其中，所述Ccomm(j)表示第j次子图切换后的数据传输成本，所述Pr表示从数据中心r向网络上传数据的单位价格，所述表示数据中心r中的副本顶点v，所述dmv表示从原始顶点上传的数据的数量，所述表示在第j次子图切换中，在收集阶段数据中心r中的复制顶点到原始顶点收集的数据大小，所述av表示从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小，所述Rv表示包含副本顶点v的数据中心组成的集合；
当切换后的子图映射不满足预算约束时，选择切换前的子图映射；
当切换后的子图映射满足预算约束时，估计切换前的数据传输时间和切换后的数据传输时间，并计算切换映射的增益，当所述切换映射的增益为负数或者0时，选择切换前的子图映射，当所述切换映射的增益为正数时，选择切换后的子图映射，所述切换映射的增益为切换前的数据传输时间与切换后的数据传输时间的差值；
其中，按照如下公式计算数据传输时间；
其中，所述T(j)表示在第j次子图切换中的数据传输时间，所述TG(j)和所述均表示第j次子图切换中收集阶段的数据传输时间，所述TA(j)和所述均表示第j次子图切换中应用阶段的数据传输时间，所述表示在第j次子图切换中，收集阶段数据中心r的数据传输时间，所述表示在第j次子图切换中，在收集阶段数据中心k中的复制顶点到原始顶点收集的数据大小，所述Dr表示数据中心r的上传带宽，所述Ur表示数据中心r的下载带宽，所述表示在第j次子图切换中，应用阶段数据中心r的数据传输时间，所述av(j)表示在第j次子图切换中的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小；
当存在两对子图没有进行过子图切换且当j小于所述切换次数时，返回执行所述按照预设子图选择规则选择两对子图的步骤。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将收集阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中的步骤具体包括：
计算收集阶段中各个数据中心的数据传输时间，将收集阶段中数据传输时间最长的数据中心中的副本顶点进行优先级排序；
按照排序顺序删除一个副本顶点，将与所述副本顶点连接的边移动到收集阶段中数据传输时间最短的数据中心中；
当所述收集阶段中数据传输时间最长的数据中心存在收集链路瓶颈且副本顶点个数不为0时，返回执行所述按照排序顺序删除一个副本顶点，并将与所述副本顶点连接的边移动到收集阶段中数据传输时间最短的数据中心中的步骤，所述收集链路瓶颈为收集阶段中数据中心上传到网络的数据传输时间的最大值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将应用阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中的步骤具体包括：
计算应用阶段中各个数据中心的数据传输时间，将应用阶段中数据传输时间最长的数据中心中的副本顶点进行优先级排序；
按照排序顺序删除一个副本顶点，并将与所述副本顶点连接的边移动到应用阶段中数据传输时间最短的数据中心中；
当所述应用阶段中数据传输时间最长的数据中心存在应用链路瓶颈且副本顶点个数不为0时，返回执行所述按照排序顺序删除一个副本顶点，并将与所述副本顶点连接的边移动到应用阶段中数据传输时间最短的数据中心中的步骤，所述应用链路瓶颈为应用阶段中数据中心上传到网络的数据传输时间的最大值。
6.一种地理分布式图处理系统，其特征在于，所述系统包括：
分配模块，用于按照预设流式启发式算法，将地理分布式图中的第一数量的边依次分配到第二数量的数据中心中，一个所述边分配到产生数据传输成本最低的一个所述数据中心中，使地理分布式图分割成第二数量的子图；
切换模块，用于多次进行以任意两对子图为一个单位进行子图切换，在切换前的子图映射或切换后的子图映射中，选择满足预算约束且数据传输时间最短的子图映射，使数据中心之间数据传输时间最短且满足所述预算约束，所述预算约束为数据传输成本小于或者等于传输成本阈值；
转移模块，用于将收集阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中，将应用阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述分配模块具体包括：
选择标记模块，用于选择地理分布式图中的第i个边，标记所述第i个边为(u,v)，所述i为正整数且取值大于或等于1，且，小于或等于所述第一数量；
第一判断模块，用于判断Rv与Ru的关系，所述Rv表示包含副本顶点v的数据中心组成的集合，所述Ru表示包含副本顶点u的数据中心组成的集合，所述副本顶点包括原始顶点和对所述原始顶点复制得到的复制顶点；
第一分配模块，用于若Rv与Ru为相交关系，则按照预设第一公式计算数据传输成本，并将边(u,v)分配到任意数据中心r∈Rv∩Ru中，所述第一公式为：
其中，所述表示当Rv与Ru为相交关系时，在收集阶段将边(u,v)放置在数据中心r中所引起的数据传输成本，所述表示数据中心r中的副本顶点，所述Pr表示从数据中心r向网络上传数据的单位价格，所述表示将边(u,v)放置在数据中心r中所增加的流量大小，所述表示在收集阶段数据中心r中的复制顶点到原始顶点收集的数据大小，所述au(i-1)表示在分配第i-1条边的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小；
第二分配模块，用于若Rv与Ru为非相交关系，则按照第二公式计算数据传输成本，并将边(u,v)分配到产生数据传输成本最低的数据中心r中，所述第二公式为：
其中，所述表示当Rv与Ru为非相交关系时，在收集阶段将边(u,v)放置在数据中心r中所引起的数据传输成本，所述PLu表示从数据中心r向网络上传副本顶点u的单位价格，所述au(i)表示分配第i条边的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小，所述PLv表示从数据中心r向网络上传副本顶点v的单位价格，所述av(i)表示分配第i条边的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小；
第一返回模块，用于当i小于所述第一数量时，令i＝i+1，返回所述选择标记模块。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述切换模块具体包括：
选择判断模块，用于按照预设子图选择规则选择两对子图，记j＝j+1，进行子图切换并计算切换后的数据传输成本，判断切换后的子图映射是否满足预算约束，所述j为正整数且取值大于或者等于1，且，小于或者等于预设切换次数；
其中，按照如下公式计算切换后的数据传输成本；
dmv＝av*(|Rv|-1)
其中，所述Ccomm(j)表示第j次子图切换后的数据传输成本，所述Pr表示从数据中心r向网络上传数据的单位价格，所述表示数据中心r中的副本顶点v，所述dmv表示从原始顶点上传的数据的数量，所述表示在第j次子图切换中，在收集阶段数据中心r中的复制顶点到原始顶点收集的数据大小，所述av表示从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小，所述Rv表示包含副本顶点v的数据中心组成的集合；
第一选择模块，用于当切换后的子图映射不满足预算约束时，选择切换前的子图映射；
第二选择模块，用于当切换后的子图映射满足预算约束时，估计切换前的数据传输时间和切换后的数据传输时间，并计算切换映射的增益，当所述切换映射的增益为负数或者0时，选择切换前的子图映射，当所述切换映射的增益为正数时，选择切换后的子图映射，所述切换映射的增益为切换前的数据传输时间与切换后的数据传输时间的差值；
其中，按照如下公式计算数据传输时间；
其中，所述T(j)表示在第j次子图切换中的数据传输时间，所述TG(j)和所述均表示第j次子图切换中收集阶段的数据传输时间，所述TA(j)和所述均表示第j次子图切换中应用阶段的数据传输时间，所述表示在第j次子图切换中，收集阶段数据中心r的数据传输时间，所述表示在第j次子图切换中，在收集阶段数据中心k中的复制顶点到原始顶点收集的数据大小，所述Dr表示数据中心r的上传带宽，所述Ur表示数据中心r的下载带宽，所述表示在第j次子图切换中，应用阶段数据中心r的数据传输时间，所述av(j)表示在第j次子图切换中的应用阶段中，从原始顶点向每一个复制顶点发送数据量的大小；
第二返回模块，用于当存在两对子图没有进行过子图切换且当j小于所述切换次数时，返回所述选择判断模块。
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述转移模块具体包括：
第一排序模块，用于计算收集阶段中各个数据中心的数据传输时间，将收集阶段中数据传输时间最长的数据中心中的副本顶点进行优先级排序；
第一移动模块，用于按照排序顺序删除一个副本顶点，将与所述副本顶点连接的边移动到收集阶段中数据传输时间最短的数据中心中；
第三返回模块，用于当所述收集阶段中数据传输时间最长的数据中心存在收集链路瓶颈且副本顶点个数不为0时，返回所述第一移动模块，所述收集链路瓶颈为收集阶段中数据中心上传到网络的数据传输时间的最大值。
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述转移模块具体还包括：
第二排序模块，用于计算应用阶段中各个数据中心的数据传输时间，将应用阶段中数据传输时间最长的数据中心中的副本顶点进行优先级排序；
第二移动模块，用于按照排序顺序删除一个副本顶点，并将与所述副本顶点连接的边移动到应用阶段中数据传输时间最短的数据中心中；
第四返回模块，用于当所述应用阶段中数据传输时间最长的数据中心存在应用链路瓶颈且副本顶点个数不为0时，返回所述第二移动模块，所述应用链路瓶颈为应用阶段中数据中心上传到网络的数据传输时间的最大值。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910202430.4A CN109889393B (zh) | 2019-03-11 | 2019-03-11 | 一种地理分布式图处理方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910202430.4A CN109889393B (zh) | 2019-03-11 | 2019-03-11 | 一种地理分布式图处理方法和系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109889393A true CN109889393A (zh) | 2019-06-14 |
| CN109889393B CN109889393B (zh) | 2022-07-08 |
Family
ID=66932799
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910202430.4A Active CN109889393B (zh) | 2019-03-11 | 2019-03-11 | 一种地理分布式图处理方法和系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109889393B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111539534A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-08-14 | 深圳大学 | 一种基于强化学习的通用分布式图处理方法及系统 |
| WO2021003704A1 (zh) * | 2019-07-10 | 2021-01-14 | 深圳大学 | 含隐私约束条件的地理分布式进程映射方法、装置及终端 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106325756A (zh) * | 2015-06-15 | 2017-01-11 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据存储、数据计算方法和设备 |
| CN107196806A (zh) * | 2017-06-09 | 2017-09-22 | 西安电子科技大学 | 基于子图辐射的拓扑临近匹配虚拟网络映射方法 |
| CN108377220A (zh) * | 2018-02-27 | 2018-08-07 | 重庆邮电大学 | 一种节点重要性感知的透明虚拟光网络协同映射方法 |
| US20180278498A1 (en) * | 2017-03-23 | 2018-09-27 | Cisco Technology, Inc. | Process representation for process-level network segmentation |
-
2019
- 2019-03-11 CN CN201910202430.4A patent/CN109889393B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106325756A (zh) * | 2015-06-15 | 2017-01-11 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据存储、数据计算方法和设备 |
| US20180278498A1 (en) * | 2017-03-23 | 2018-09-27 | Cisco Technology, Inc. | Process representation for process-level network segmentation |
| CN107196806A (zh) * | 2017-06-09 | 2017-09-22 | 西安电子科技大学 | 基于子图辐射的拓扑临近匹配虚拟网络映射方法 |
| CN108377220A (zh) * | 2018-02-27 | 2018-08-07 | 重庆邮电大学 | 一种节点重要性感知的透明虚拟光网络协同映射方法 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021003704A1 (zh) * | 2019-07-10 | 2021-01-14 | 深圳大学 | 含隐私约束条件的地理分布式进程映射方法、装置及终端 |
| CN111539534A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-08-14 | 深圳大学 | 一种基于强化学习的通用分布式图处理方法及系统 |
| CN111539534B (zh) * | 2020-05-27 | 2023-03-21 | 深圳大学 | 一种基于强化学习的通用分布式图处理方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109889393B (zh) | 2022-07-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN114338504B (zh) | 一种基于网络边缘系统的微服务部署和路由方法 | |
| CN110968426B (zh) | 一种基于在线学习的边云协同k均值聚类的模型优化方法 | |
| CN110069341B (zh) | 边缘计算中结合功能按需配置的有依赖关系任务的调度方法 | |
| CN112738820A (zh) | 一种服务功能链的动态部署方法、装置及计算机设备 | |
| CN113193984A (zh) | 一种空天地一体化网络资源映射方法及系统 | |
| CN113115252B (zh) | 延迟敏感任务分布式移动边缘计算资源调度方法及系统 | |
| CN110113761B (zh) | 一种流数据处理应用在边缘计算网络中的部署方法和装置 | |
| CN111538570B (zh) | 一种面向节能和QoS保障的VNF部署方法及装置 | |
| CN113835899B (zh) | 针对分布式图学习的数据融合方法及装置 | |
| Wang et al. | Fuzzy-CNN based multi-task routing for integrated satellite-terrestrial networks | |
| WO2021238305A1 (zh) | 一种基于强化学习的通用分布式图处理方法及系统 | |
| CN108270805B (zh) | 用于数据处理的资源分配方法及装置 | |
| CN109889393B (zh) | 一种地理分布式图处理方法和系统 | |
| CN113169889B (zh) | 用于将网络切片映射到具有sla保证的网络基础设施上的方法和装置 | |
| CN108667657A (zh) | 一种面向sdn的基于局部特征信息的虚拟网络映射方法 | |
| CN113918240A (zh) | 任务卸载方法及装置 | |
| CN103281374A (zh) | 一种云存储中数据快速调度的方法 | |
| CN101651600B (zh) | 网格网络中更新链路代价的方法和装置 | |
| CN114745392B (zh) | 流量调度方法 | |
| CN114785692A (zh) | 一种虚拟电厂聚合调控通信网络流量均衡方法及装置 | |
| CN112423041B (zh) | 分布式计算平台下基于QoS约束的视频流处理方法和系统 | |
| WO2024146193A1 (zh) | 一种基于sdn的路由路径选择方法、装置及存储介质 | |
| CN116389266A (zh) | 一种基于强化学习的数字孪生网络切片的方法和装置 | |
| WO2020181455A1 (zh) | 一种地理分布式图处理方法和系统 | |
| CN115809148A (zh) | 一种面向边缘计算的负载均衡任务调度方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |