CN110247854B - 一种多等级业务调度方法和调度系统以及调度控制器 - Google Patents

一种多等级业务调度方法和调度系统以及调度控制器 Download PDF

Info

Publication number
CN110247854B
CN110247854B CN201910552889.7A CN201910552889A CN110247854B CN 110247854 B CN110247854 B CN 110247854B CN 201910552889 A CN201910552889 A CN 201910552889A CN 110247854 B CN110247854 B CN 110247854B
Authority
CN
China
Prior art keywords
service
grade
congestion
queue
level
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.)
Active
Application number
CN201910552889.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110247854A (zh
Inventor
黄国伦
王光波
诸葛丽强
黄汉华
唐元
胡继军
蓝天宝
张志海
唐良瑞
樊冰
闫江毓
郭昊博
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
North China Electric Power University
Guangxi Power Grid Co Ltd
Original Assignee
North China Electric Power University
Guangxi Power Grid Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by North China Electric Power University, Guangxi Power Grid Co Ltd filed Critical North China Electric Power University
Publication of CN110247854A publication Critical patent/CN110247854A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110247854B publication Critical patent/CN110247854B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00Traffic control in data switching networks
    • H04L47/10Flow control; Congestion control
    • H04L47/12Avoiding congestion; Recovering from congestion
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00Traffic control in data switching networks
    • H04L47/50Queue scheduling
    • H04L47/62Queue scheduling characterised by scheduling criteria
    • H04L47/625Queue scheduling characterised by scheduling criteria for service slots or service orders
    • H04L47/6255Queue scheduling characterised by scheduling criteria for service slots or service orders queue load conditions, e.g. longest queue first

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

本发明实施例涉及一种多等级业务调度方法,该方法包括:根据业务的优先级建立业务等级模型,将业务划分为多个等级;根据当前业务队列的长度及预测的业务流量,获得当前业务队列的拥塞度;根据各等级业务的重要程度及业务队列的拥塞度得到各等级业务的拥塞代价;根据各等级业务的拥塞代价建立系统效用函数;基于线性规划获取系统效用函数的最大值所对应的业务处理方案。本发明实施例还涉及一种多等级业务调度系统和调度控制器。利用本发明实施例的多等级业务调度方法和调度系统以及调度控制器,降低了排队时延,提高了业务受理速率,因此也提升了整个系统的稳定性及可靠性。

Description

一种多等级业务调度方法和调度系统以及调度控制器
技术领域
本发明涉及通信技术领域,具体涉及一种多等级业务调度方法和调度系统以及调度控制器。
背景技术
目前,电力通信网面向千家万户,服务要求高、社会影响力大,是国家高速发展的坚实后盾。电力通信网作为电网公司的重要调度工具,其安全性、可靠性与运维能力息息相关,其中调度中心业务的连续性对保障电网体系建设尤为重要。
通过建设业务连续性保障体系,可以提高电力通信系统抵御灾难和重大事故的能力,保障调度中心对海量电力设备的监控能力,减少灾难打击和重大事故造成的损失,确保调度中心重要信息系统的数据安全和监控持续性,避免引起大型停电事故,稳定社会经济。
如今电力通信网的发展十分迅速,海量新型通信设备及系统正不断的并入电力通信网,电力通信业务已经从传统的调度电话、低速率远动通信拓展到高速、数字化、大容量的用户业务,结构也已经从简单星形发展到今天多中心的网状网络。此外,其智能化水平也不断提高,功能上日益强大。
但与此同时,众多新型设备的并网也使得电力通信网的配置及管理日渐冗杂;因此当突发紧急业务时,业务队列调度方法的业务时延较高且业务受理速率较低,以致于降低了整个调度系统的稳定性及可靠性。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种多等级业务调度方法和调度系统以及调度控制器,通过结合各等级业务的缓冲区队列长度及预测的业务流量得到业务队列的拥塞度,并且根据业务等级的拥塞度及其业务等级的重要程度获得业务的拥塞代价值,最终利用业务的拥塞代价值得到系统效能以选取出最优的业务处理方案,从而降低了业务时延,提高了业务受理速率。
第一方面,本发明实施例提供了一种多等级业务调度方法,该方法包括
根据业务的优先级建立业务等级模型,将业务划分为多个等级;
根据当前业务队列的长度及预测的业务流量,获得当前业务队列的拥塞度;
根据各等级业务的重要程度及业务队列的拥塞度得到各等级业务的拥塞代价;
根据各等级业务的拥塞代价建立系统效用函数;
基于线性规划获取系统效用函数的最大值所对应的业务处理方案。
第二方面,本发明实施例提供了一种多等级业务调度系统,该系统包括模型建立模块、拥塞度获取模块、拥塞代价获取模块、系统效能获取模块和选取模块;
所述模型建立模块用于根据业务的优先级建立业务等级模型并将业务划分为多个等级;
所述拥塞度获取模块用于根据当前业务队列的长度及预测的业务流量,获得当前业务队列的拥塞度;
所述拥塞代价获取模块用于根据各等级业务等级的重要程度及业务队列的拥塞度得到各等级业务的拥塞代价;
所述系统效能获取模块用于根据各等级业务的拥塞代价建立系统效用函数;
所述选取模块基于线性规划获取系统效用函数的最大值所对应的业务处理方案。
第三方面,本发明实施例提供了一种调度控制器,包括上述任一项所述的多等级业务调度系统。
本发明实施例通过结合各等级业务的缓冲区队列长度及预测的业务流量得到业务队列的拥塞度,并且根据业务等级的拥塞度及其业务等级的重要程度获得业务的拥塞代价值,最终利用业务的拥塞代价值得到系统效用函数(系统效能),并根据系统效能最大原则有序地处理不同等级业务,从而降低了排队时延,提高了业务受理速率,因此也提升了整个系统的稳定性及可靠性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种多等级业务调度方法的流程示意图;
图2为在紧急业务突发条件下,本发明实施例的多等级业务调度方法的排队时延的仿真结果示意图;
图3为在紧急业务突发条件下,FIFO算法的排队时延的仿真结果示意图;
图4为本发明实施例提供的一种多等级业务调度系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明,但应当说明的是,这些实施方式并非对本发明的限制,本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代,均属于本发明的保护范围之内。
实施例一
一、业务调度方法
下面介绍本发明实施例提供的一种多等级业务调度方法的具体实施方式。
参见图1,图1为本发明实施例提供的一种多等级业务调度方法的流程示意图;该业务调度方法包括:
S100:根据业务的优先级建立业务等级模型,将业务划分为多个等级;
具体的,可以基于业务回馈的紧迫程度设定业务的优先级,并根据业务的优先级建立业务等级模型L;
L={i|i∈(1,2,3,…,j)}; (1)
其中,L为等级模型;i为业务的优先级序号,j为业务的优先级个数。
例如,可以基于业务回馈的紧迫程度将业务的优先级划分为3级,即j=3,那么i=1表示优先级最高的紧急业务,i=2表示重要业务,i=3代表一般业务。
S200:根据当前业务队列的长度及预测的业务流量,获得当前业务队列的拥塞度;
具体的,在一个实施例中,所述当前业务队列的长度可以为当前缓冲区的i等级业务队列的长度,记为qi;所述预测的业务流量包括预测进入的业务流量和流出的业务流量,即预测下一周期进入、流出i等级业务缓冲区队列的业务数量,分别记为in_qi、out_qi;则当前业务队列的拥塞度可以为当前缓冲区i等级业务队列的拥塞度,记为J(i):
Figure BDA0002106026930000031
其中,所述预测进入、流出的业务流量通过以下公式获得;
Figure BDA0002106026930000041
Figure BDA0002106026930000042
其中,
Figure BDA0002106026930000043
表示前k个周期i等级业务缓冲区队列长度;γi1为在预测进入的业务流量时,i等级业务缓冲区队列长度的预测系数;γi2为在预测流出的业务流量时,i等级业务缓冲区队列长度的预测系数,0<γi1<1,0<γi2<1;n为预测窗口长度;需要说明的是,γi1、γi2的数值可以相等,也可以不相等。
S300:根据各等级业务的重要程度及业务队列的拥塞度,得到各等级业务的拥塞代价;
具体的,根据不同等级业务的重要程度值及业务队列的拥塞度,得到各等级业务的拥塞代价值的公式为:
Figure BDA0002106026930000044
其中,W(i)为i等级业务的拥塞代价值;ηi为i等级业务的重要程度值;ηk为k等级业务的重要程度值;J(i)为当前缓冲区i等级业务队列的拥塞度;J(k)为当前缓冲区i等级业务队列的拥塞度;j为业务的优先级个数。
其中,所述业务等级的重要程度值与业务队列的最大排队时延需求相关,例如在一个实施例中,可以将业务划分为三个等级,这三个业务等级分别为1、2和3,各业务的分组数量之比为1:2:7,这三个业务等级中的业务分别形成3个业务队列,分别为业务队列A、B和C,可以将业务队列A、B和C的最大排队时延需求分别预设为T、10T和500T,设业务等级为1、2和3的重要程度值分别是η1、η2和η3,则η123且η123=1。
S400:根据各等级业务的拥塞代价建立系统效用函数;
Figure BDA0002106026930000045
其中,D(S)为应用业务处理方案S的系统效用函数;S为业务处理方案,S={s1,s2,s3,…,sj};si为下一周期处理的i等级业务的数量;W(i)为i等级业务的拥塞代价值;qi为i等级业务缓冲区队列长度。
S500:基于线性规划获取系统效用函数的最大值所对应的业务处理方案,并利用该业务处理方案完成不同等级业务的有序处理;
其中,可以利用线性规划获得系统效用函数的最大值maxD(S),其约束条件为:s.t.s1,s2,s3≥0且s1+s2+s3≤smax,smax为单周期内系统所能处理业务数量的最大值。
二、仿真结果
为了检验本发明实施例提出的多等级业务调度方法的性能,在相同的网络环境下,将本实施例中的多等级业务调度方法与现有的先入先出算法(FIFO)进行仿真并比较,具体仿真过程如下:
首先,初始化网络环境:基于业务回馈的紧迫程度将业务的优先级划分为3级,将3个等级业务的分组数量之比设为1:2:7,这三个业务等级中的业务分别形成3个业务队列,分别为业务队列A、B和C。
其次,将各业务队列A、B和C的最大排队时延需求分别设为T、10T和500T。
然后,假设这三个等级业务的请求速率均服从参数为λi(i=1,2,3)的泊松分布,其中λ1=2个/周期,λ2=2个/周期,λ3=7个/周期,则λ123=1:2:7;
在0T、200T、400T时输入突发的紧急业务,其中,突发量为2个/周期且持续时间均为20T。
最后,采用MATLAB作为仿真工具,系统仿真环境参数设置如下:
a)预测窗口长度为3,即n=3;
b)队列长度预测系数均为1,即γ1=1,γ2=1,γ3=1;
c)业务的相对重要程度,η1=0.9,η2=0.08,η3=0.02;
d)单周期系统业务受理最大值为10,即smax=10;
需要说明的是,以上各参数并不恒定,对于不同的仿真内容可以根据需要改变某些参数,以上参数仅为一个实施例中的参数值,在其他实施例中,也可以是其他参数值,本发明不限于以上参数值。
根据上述仿真过程,得到的仿真结果如图2和3所示,当紧急业务突发时,本发明实施例提出业务调度方法的紧急业务时延明显低于FIFO。
因此,通过上述仿真结果可以获知,本发明实施例中的多等级业务调度方法优化了系统效能,在紧急业务突发时,通过调整相应队列的业务受理速率,保证了高优先级业务能获得更多硬件资源,降低其排队时延,提升了系统的稳定性及可靠性。
实施例二
下面介绍本发明提供的一种多等级业务调度系统的具体实施方式。
图4为本发明实施例提供的一种多等级业务调度系统的结构示意图,参见图4,该系统包括模型建立模块、拥塞度获取模块、拥塞代价获取模块、系统效能获取模块和选取模块;
所述模型建立模块用于根据业务的优先级建立业务等级模型并将业务划分为多个等级;
所述拥塞度获取模块用于根据当前业务队列的长度及预测的业务流量,获得当前业务队列的拥塞度;
所述拥塞代价获取模块用于根据各等级业务等级的重要程度及业务队列的拥塞度得到各等级业务的拥塞代价;
所述系统效能获取模块用于根据各等级业务的拥塞代价建立系统效用函数;
所述选取模块基于线性规划获取系统效用函数的最大值所对应的业务处理方案。
进一步的,所述业务的优先级是基于业务回馈的紧迫程度设定的。
进一步的,所述预测的业务流量包括预测进入的业务流量和流出的业务流量。
进一步的,所有业务等级的重要程度值的求和结果为1。
进一步的,所述获取具有最大的系统效用函数值的所对应的业务处理方案,其约束条件为:各等级业务的数量均大于等于0,且所有等级业务的数量小于等于单周期内处理业务数量的最大值。
上述各个模块的具体实施方式与实施例一的各个方法步骤的具体实施方式一致,在此不再赘述。
实施例三
本发明实施例提供一种调度控制器,包括如上述任一项所述的多等级业务调度系统。
本发明的技术效果:
在确定业务处理方案时,由于不同等级处理业务的数量与其系统效能有关。本发明实施例优先选取能使系统效能最大的方案作为业务处理方案,但由于这种关系难以表述,因此,本发明实施例通过结合各等级业务的缓冲区队列长度及预测的业务流量得到业务队列的拥塞度,并且根据业务等级的拥塞度及其业务等级的重要程度获得业务的拥塞代价值,最终利用业务的拥塞代价值得到系统效用函数(系统效能),并根据系统效能最大原则有序地处理不同等级业务,从而降低了排队时延,提高了业务受理速率,因此也提升了整个系统的稳定性及可靠性。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本发明实施例中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的系统和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,系统或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种多等级业务调度方法,其特征在于,该方法包括:
根据业务的优先级建立业务等级模型,将业务划分为多个等级;
根据当前业务队列的长度及预测的业务流量,获得当前业务队列的拥塞度;
根据各等级业务的重要程度及业务队列的拥塞度得到各等级业务的拥塞代价;
根据各等级业务的拥塞代价建立系统效用函数;
基于线性规划获取系统效用函数的最大值所对应的业务处理方案;
其中,所述拥塞代价通过以下公式表示:
Figure FDA0003762357360000011
其中,W(i)为i等级业务的拥塞代价值;ηi为i等级业务的重要程度值;ηk为k等级业务的重要程度值;J(i)为当前缓冲区i等级业务队列的拥塞度;J(k)为当前缓冲区i等级业务队列的拥塞度;j为业务的优先级个数;
所述系统效用函数通过以下公式表示:
Figure FDA0003762357360000012
其中,D(S)为应用业务处理方案S的系统效用函数;S为业务处理方案,S={s1,s2,s3,…,sj};si为下一周期处理的i等级业务的数量;W(i)为i等级业务的拥塞代价值;qi为i等级业务缓冲区队列长度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于业务回馈的紧迫程度设定所述业务的优先级。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预测的业务流量包括预测进入的业务流量和流出的业务流量。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所有业务等级的重要程度值的求和结果为1。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述基于线性规划获取具有最大的系统效用函数值所对应的业务处理方案,其约束条件为:
各等级业务的数量均大于等于0,且所有等级业务的数量小于等于单周期内处理业务数量的最大值。
6.一种多等级业务调度系统,其特征在于,该系统包括模型建立模块、拥塞度获取模块、拥塞代价获取模块、系统效能获取模块和选取模块;
所述模型建立模块用于根据业务的优先级建立业务等级模型并将业务划分为多个等级;
所述拥塞度获取模块用于根据当前业务队列的长度及预测的业务流量,获得当前业务队列的拥塞度;
所述拥塞代价获取模块用于根据各等级业务等级的重要程度及业务队列的拥塞度得到各等级业务的拥塞代价;所述拥塞代价通过以下公式表示:
Figure FDA0003762357360000021
其中,W(i)为i等级业务的拥塞代价值;ηi为i等级业务的重要程度值;ηk为k等级业务的重要程度值;J(i)为当前缓冲区i等级业务队列的拥塞度;J(k)为当前缓冲区i等级业务队列的拥塞度;j为业务的优先级个数;
所述系统效能获取模块用于根据各等级业务的拥塞代价建立系统效用函数;所述系统效用函数通过以下公式表示:
Figure FDA0003762357360000022
其中,D(S)为应用业务处理方案S的系统效用函数;S为业务处理方案,S={s1,s2,s3,…,sj};si为下一周期处理的i等级业务的数量;W(i)为i等级业务的拥塞代价值;qi为i等级业务缓冲区队列长度;
所述选取模块基于线性规划获取系统效用函数的最大值所对应的业务处理方案。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述业务的优先级是基于业务回馈的紧迫程度设定的。
8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述预测的业务流量包括预测进入的业务流量和流出的业务流量。
9.根据权利要求6-8任一项所述的系统,其特征在于,所述获取具有最大的系统效用函数值所对应的业务处理方案,其约束条件为:
各等级业务的数量均大于等于0,且所有等级业务的数量小于等于单周期内处理业务数量的最大值。
10.一种调度控制器,其特征在于,包括权利要求 6-9任一项所述的多等级业务调度系统。
CN201910552889.7A 2019-06-21 2019-06-25 一种多等级业务调度方法和调度系统以及调度控制器 Active CN110247854B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2019105440621 2019-06-21
CN201910544062 2019-06-21

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110247854A CN110247854A (zh) 2019-09-17
CN110247854B true CN110247854B (zh) 2023-01-20

Family

ID=67889242

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910552889.7A Active CN110247854B (zh) 2019-06-21 2019-06-25 一种多等级业务调度方法和调度系统以及调度控制器

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110247854B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111628940B (zh) * 2020-05-15 2022-12-27 清华大学深圳国际研究生院 流量调度方法、设备、系统、交换机及计算机存储介质
CN112039767B (zh) * 2020-08-11 2021-08-31 山东大学 基于强化学习的多数据中心节能路由方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102231711A (zh) * 2011-07-19 2011-11-02 西安电子科技大学 基于维纳预测动态调整节点拥塞等级的路由控制方法
CN108134669A (zh) * 2018-01-11 2018-06-08 北京国电通网络技术有限公司 面向电力调度业务的量子密钥动态供给方法及管理系统
CN109150756A (zh) * 2018-10-25 2019-01-04 重庆邮电大学 一种基于sdn电力通信网的队列调度权值量化方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040136379A1 (en) * 2001-03-13 2004-07-15 Liao Raymond R Method and apparatus for allocation of resources
US20180359172A1 (en) * 2017-06-12 2018-12-13 Juniper Networks, Inc. Network path prediction and selection using machine learning

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102231711A (zh) * 2011-07-19 2011-11-02 西安电子科技大学 基于维纳预测动态调整节点拥塞等级的路由控制方法
CN108134669A (zh) * 2018-01-11 2018-06-08 北京国电通网络技术有限公司 面向电力调度业务的量子密钥动态供给方法及管理系统
CN109150756A (zh) * 2018-10-25 2019-01-04 重庆邮电大学 一种基于sdn电力通信网的队列调度权值量化方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于特征匹配的配电通信流量模型;唐良瑞等;《电力系统自动化》;20160410;第40卷(第7期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110247854A (zh) 2019-09-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20200012522A1 (en) Automated generation of scheduling algorithms based on task relevance assessment
CN111258737B (zh) 一种资源调度的方法、装置和过滤式调度器
CN109788315A (zh) 视频转码方法、装置及系统
CN112363813A (zh) 资源调度方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN106454437B (zh) 一种流媒体业务速率预测方法及装置
CN110247854B (zh) 一种多等级业务调度方法和调度系统以及调度控制器
CN110149282B (zh) 流量调度方法和装置
WO2020172852A1 (en) Computing resource scheduling method, scheduler, internet of things system, and computer readable medium
CN105022668B (zh) 一种作业调度方法及系统
WO2021036321A1 (zh) 监管数据上报、电子装置、设备及计算机可读存储介质
CN109743751B (zh) 无线接入网的资源分配方法及装置
CN114780244A (zh) 容器云资源弹性分配方法、装置、计算机设备及介质
CN104780118A (zh) 一种基于令牌的流控方法及装置
CN101374109A (zh) 一种报文调度方法和调度装置
CN109905331A (zh) 队列调度方法及装置、通信设备、存储介质
Ghamkhari et al. A convex optimization framework for service rate allocation in finite communications buffers
CN112367275A (zh) 一种电网数据采集系统多业务资源分配方法、系统及设备
Delavarkhalafi ON OPTIMAL STOCHASTIC JUMPS IN MULTI SERVER QUEUE WITH IMPATIENT CUSTOMERS VIA STOCHASTIC CONTROL.
CN113342463B (zh) 计算机程序模块的容量调整方法、装置、设备和介质
US7590063B2 (en) Real-time estimation of event-driven traffic latency distributions when layered on static schedules
CN116095175B (zh) 一种用于电网边缘计算系统的数据流调度方法及装置
CN110233941A (zh) 一种基于马尔科夫模型的热线话务信道预测方法及系统
CN117519913B (zh) 一种容器内存资源弹性伸缩调度方法和系统
CN110445729B (zh) 一种队列调度方法、装置、设备及储存介质
Kalinin et al. Evaluation of polling systems influence on quality of service in wireless computer networks

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