CN111190723A - 一种数据并行处理方法 - Google Patents

一种数据并行处理方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111190723A
CN111190723A CN201910411233.3A CN201910411233A CN111190723A CN 111190723 A CN111190723 A CN 111190723A CN 201910411233 A CN201910411233 A CN 201910411233A CN 111190723 A CN111190723 A CN 111190723A
Authority
CN
China
Prior art keywords
available execution
user
available
execution resources
requirement
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.)
Pending
Application number
CN201910411233.3A
Other languages
English (en)
Inventor
薛宁静
杨战海
牛永洁
杨东风
曹军梅
姜宁
杨晓雁
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.)
Yanan University
Original Assignee
Yanan University
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 Yanan University filed Critical Yanan University
Priority to CN201910411233.3A priority Critical patent/CN111190723A/zh
Publication of CN111190723A publication Critical patent/CN111190723A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/48—Program initiating; Program switching, e.g. by interrupt
    • G06F9/4806—Task transfer initiation or dispatching
    • G06F9/4843—Task transfer initiation or dispatching by program, e.g. task dispatcher, supervisor, operating system
    • G06F9/4881—Scheduling strategies for dispatcher, e.g. round robin, multi-level priority queues
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2209/00—Indexing scheme relating to G06F9/00
    • G06F2209/50—Indexing scheme relating to G06F9/50
    • G06F2209/5013—Request control

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multi Processors (AREA)

Abstract

本发明涉及一种数据并行处理方法，所述方法包括：S1：获取用户需求；S2：中控单元对用户需求进行通用分配并创建需求请求。本发明能够综合考虑可用执行资源的能力，将用户需求和所述可用执行能力进行全方位比较，从而寻找适合大部分用户需求的可用执行资源，以及适合用进行结果接收的可用执行资源，从而大大的提高了并行处理的能力。

Description

一种数据并行处理方法
【技术领域】
本发明属于并行处理领域，尤其涉及一种数据并行处理方法。
【背景技术】
云计算平台也称为云平台。云计算平台可以划分为3类：以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。对于以数据处理为主的计算型云平台而言，在进行大量的数据处理运算时，需要对云计算资源进行调度，以达到充分利用云计算资源的目的，使构成云计算资源的每个计算单元都得到充分的利用，同时提高运算效率。基上述诸多问题，现在亟需一种新的数据并行处理方法，本发明能够综合考虑可用执行资源的能力，将用户需求和所述可用执行能力进行全方位比较，从而寻找适合大部分用户需求的可用执行资源，以及适合用进行结果接收的可用执行资源，从而大大的提高了并行处理的能力。
【发明内容】
为了解决现有技术中的上述问题，本发明提出了一种数据并行处理方法，该方法包括如下步骤：
S1：获取用户需求；
S2：中控单元对用户需求进行通用分配并创建需求请求。
进一步的，所述步骤S2具体为：将所述用户需求划分一个或者多个子用户需求，基于所述一个或者多个子用户需求创建子需求请求。
进一步的，所述将所述用户需求划分一个或者多个子用户需求，具体为：获取所述用户需求中的所有操作类型的数量，获取数量排名前N位的操作类型，如果所述排名前N位的操作类型占全部操作数量的百分比超过第一百分比阈值，则从所有可用执行资源中选择2个可用执行资源，基于所述2个可用执行资源将所述用户需求划分成2个子用户需求，将所述2个子用户需求分配给所述2个可用执行资源，并相应的创建子需求请求；否则，直接从现有可用执行资源中选择等待队列最短的可用执行资源，并将所述用户需求直接分配给所述可用执行资源，并相应的创建需求请求。
进一步的，通过聚类的方法获取所述用户需求中的所有操作类型的数量。
进一步的，所述第一百分比阈值为预设值。
进一步的，所述从所有可用执行资源中选择2个可用执行资源，具体为：计算所有可用执行资源的可用指数，从中选择可用指数最高的1可用执行资源，计算所有可用执行资源的协调指数，并选择协调指数最高的1个可用执行资源，将所述1个可用执行资源和所述1个可用执行资源作为所选择的2个可用执行资源。
进一步的，所述计算所有可用执行资源的可用指数，具体为：获取所有可用执行资源类型执行能力N元组(OPT1,j…OPTi,j…OPTN,j)，其中OPTi,j为第j个可用执行资源针对第i种操作类型的操作能力；获取所有可用执行资源的排队队列长度QL和综合处理能力CPB；QLj为第j个可用执行资源的排队队列长度；CPBj为第j个可用执行资源的综合处理能力；获取用户需求中的数量排名前N位的操作类型构成的N元组(OPN1…OPNi…OPNN)，OPNi为第i种操作类型的数量；基于下式(3)和(4)计算第j个可用执行资源的可用指数AVFj；
Figure BDA0002062870260000021
Figure BDA0002062870260000022
进一步的，所述计算所有可用执行资源的协调指数，具体为：基于下式(5)计算所述第j个可用执行资源的协调指数DLFj；
DFFj＝W1×CPCPj+W2×STCPj+W3×CMCPj (5)；
其中：W1，W2，W3为调整权重；W+W2+W3＝1，且W3>W2>W1；CPCPj，STCPj，CMCPj分别为第j个可用执行资源的计算能力、存储能力和通信能力。
本发明的有益效果包括：能够综合考虑可用执行资源的能力，将用户需求和所述可用执行能力进行全方位比较，从而寻找适合大部分用户需求的可用执行资源，以及适合用进行结果接收的可用执行资源，从而大大的提高了并行处理的能力。
【附图说明】
此处所说明的附图是用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，但并不构成对本发明的不当限定，在附图中：
图1是本发明的数据并行处理方法的流程图。
【具体实施方式】
下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，其中的示意性实施例以及说明仅用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
对本发明所应用的一种数据并行处理方法进行详细说明，所述方法包含下述步骤：
S1：对用户需求进行评估；具体为：用户终端接收从操作系统上各个进程发来的用户需求，如果所述用户需求为本地用户需求则不做处理，否则对所述用户需求进行评估；如果不通过，则发出用户反馈；否则，将用户需求发送给中控单元；
对所述用户需求进行评估具体为：对用户需求进行可行性评估，对用户需求进行安全性评估；
所述对用户需求进行可行性评估，具体为：提取所述用户需求包含的操作类型及其操作数量OPN的集合，基于所述操作类型获取执行所述操作类型的基础操作时间OPT，获取用户需求中所有操作类型对应的二元组集合{OPTi,OPNi}，基于下式(1)计算所述用户需求的复杂度OCPLX；获取复杂度阈值，如果复杂度超过复杂度阈值，则可行性评估不合格；否则，可行性评估合格；
Figure BDA0002062870260000041
其中：OPTi为第i个操作类型的基础操作时间，OPNi为第i个操作类型的操作数量；基础操作时间指示采用标准执行资源执行所述操作类型所需要的时间；优选的：所述执行资源包括计算资源、存储资源和通信资源；
优选的：所述标准执行资源为预设标准；所述预设标准从云服务器获取；
所述获取复杂度阈值，具体为：从中控单元获取当前可用执行资源，获取和所述当前可用执行资源对应的复杂度阈值；可替换的，基于当前可用执行资源预测下一时间点的可用执行资源，如果所述可用执行资源呈现增加的趋势，则获取和所述当前可用执行资源对应的复杂度阈值，否则，获取和所述下一时间点的可用执行资源对应的复杂度阈值；优选的：所述下一时间点为对可用执行资源进行评估的最近的下一时间节点；
所述基于当前可用执行资源预测下一时间点的可用执行资源，具体为：基于可用执行资源的待执行队列的长度以及所述可用执行资源的处理能力进行预测；
所述对用户需求进行安全性评估，具体为：对所述用户需求中的操作类型进行安全性评估，对所述用户需求中的操作序列进行安全性评估；
优选的；所述操作序列中包含或多个存在先后关系的操作；
所述对所述用户需求中的操作类型进行安全性评估，具体为：获取发出所述用户需求的用户标识，基于所述用户标识查找针对所述用户的操作类型限制；基于所述操作类型限制对所述操作类型进行安全性评估；如果满足操作类型限制，则安全性评估通过，否则，安全性评估不通过；
优选的：所述操作类型限制包括不允许的操作类型，和/或针对指定操作类型的操作次数限制；云服务器中保存所述用户标识和其对应的操作类型限制；
所述对所述用户需求中的操作序列进行安全性评估，具体为：确定所述用户需求中是否存在不允许的操作序列；如果不存在不允许的操作序列，则安全性评估通过，否则，安全性评估不通过；优选的：所述不允许的操作序列为针对所述用户不允许或针对所有用户均不允许；
所述发出用户反馈，具体为：将用户需求评估不通过的消息发送给用户，在所述消息中添加评估不通过的原因；
S2：中控单元对用户需求进行初步分配并创建需求请求；具体的：确定是否有可用的专用执行资源，如果是，则基于所述用户需求创建需求请求，并将所述需求请求发送给所述专用执行资源；否则，对用户需求进行特长执行资源分配并创建特长需求请求；
所述确定是否有可用的专用执行资源，具体为：确定是否存在和所述用户需求类型匹配的专用执行资源；优选的：所述专用执行资源为针对特定类型图像处理的GPU，所述用户需求为特定类型图像处理需求，此时存在匹配的专用执行资源；
所述基于所述用户需求创建需求请求，将所述用户需求转换成所述专用执行资源的可识别格式并获取转换后用户需求内容，创建需求请求，并在所述需求请求中包含所述经过转换的用户需求内容；
所述将所述用户需求转换成所述专用执行资源的可识别格式，具体为：获取专用执行资源的所有可识别格式，对于每个可识别格式，基于所述可识别格式中包含的参数信息在用户需求获取可识别信息，并将所述可识别信息填充在所述可识别格式对应的模板中；选择填充信息最多的模板作为转换后的用户需求内容；
所述对用户需求进行特长执行资源分配并创建特长需求请求，具体为：获取用户需求中的主要操作序列，并计算主要操作序列的占比，如果所述主要操作序列的占比超过第一占比阈值，则并基于所述主要操作序列查询可执行资源特长表，如果查询到可执行资源，则将所述用户需求分配给所述可执行资源并为其创建需求请求；
优选的：所述可执行资源特长表中保存了一个或多个操作序列和可执行资源对应关系；所述一个或多个操作序列为对应的可执行资源擅长执行的操作序列；
优选的；所述操作序列中包含一个或多个存在先后关系的操作；由于操作本身存在先后关系，而执行资源对于不同先后关系的操作其处理方式不同，因此，不同的执行资源对于不同操作序列的处理能力不同；
所述获取用户需求中的主要操作序列，具体的：对用户需求中的所有操作按照先后顺序进行遍历，找到其中出现次数最多的操作序列，并将所述出现次数最多的操作序列作为主要操作序列；
优选的：限定所述主要操作序列的长度；所述限定的长度为3；
所述计算主要操作序列的占比，具体为：获取所述用户需求中总的操作的个数NTTL，计算所述主要操作序列的长度MLTH，所述主要操作序列的出现次数PTIMS，基于下式(2)计算所述占比OCP；
OCP＝PTIMS×NTTL/MLTH (2)；
优选的：所述第一占比阈值为预设值；
S3：中控单元对用户需求进行通用分配并创建需求请求；具体的：将所述用户需求划分一个或者多个子用户需求，基于所述一个或者多个子用户需求创建子需求请求；
所述将所述用户需求划分一个或者多个子用户需求，具体为：获取所述用户需求中的所有操作类型的数量，获取数量排名前N位的操作类型，如果所述排名前N位的操作类型占全部操作数量的百分比超过第一百分比阈值，则从所有可用执行资源中选择2个可用执行资源，基于所述2个可用执行资源将所述用户需求划分成2个子用户需求，将所述2个子用户需求分配给所述2个可用执行资源，并相应的创建子需求请求；否则，直接从现有可用执行资源中选择等待队列最短的可用执行资源，并将所述用户需求直接分配给所述可用执行资源，并相应的创建需求请求；
优选的：通过聚类的方法获取所述用户需求中的所有操作类型的数量；所述第一百分比阈值为预设值；
所述从所有可用执行资源中选择2个可用执行资源，具体为：计算所有可用执行资源的可用指数，从中选择可用指数最高的1可用执行资源，计算所有可用执行资源的协调指数，并选择协调指数最高的1个可用执行资源，将所述1个可用执行资源和所述1个可用执行资源作为所选择的2个可用执行资源；
所述计算所有可用执行资源的可用指数，具体为：获取所有可用执行资源类型执行能力N元组(OPT1,j…OPTi,j…OPTN,j)，其中OPTi,j为第j个可用执行资源针对第i种操作类型的操作能力；获取所有可用执行资源的排队队列长度QL和综合处理能力CPB；QLj为第j个可用执行资源的排队队列长度；CPBj为第j个可用执行资源的综合处理能力；获取用户需求中的数量排名前N位的操作类型构成的N元组(OPN1…OPNi…OPNN)，OPNi为第i种操作类型的数量；基于下式(3)和(4)计算第j个可用执行资源的可用指数AVFj；
Figure BDA0002062870260000081
Figure BDA0002062870260000082
所述计算所有可用执行资源的协调指数，具体为：基于下式(5)计算所述第j个可用执行资源的协调指数DLFj；
DFFj＝W1×CPCPj+W2×STCPj+W3×CMCPj (5)；
其中：W1，W2，W3为调整权重；W+W2+W3＝1，且W3>W2>W1；CPCPj，STCPj，CMCPj分别为第j个可用执行资源的计算能力、存储能力和通信能力；
优选的：所述综合处理能力综合考虑了可用执行资源的计算能力，存储能力和通信能力；
所述基于所述2个可用执行资源将所述用户需求划分成2个子用户需求，将所述2个子用户需求分配给所述2个可用执行资源，具体为：将用户需求划分为包含数量排名前N位的操作类型的操作的第一子用户需求，和包含其他操作类型的操作的第二子用户需求，将所述第一子用户需求分配给可用指数最高的可用执行资源，将所述第二用户需求分配给协调指数最高的可用执行资源；
S4：可用执行资源执行用户需求，中控单元对所述执行过程进行安全控制；具体的：可用执行资源接收用户需求请求和/或子用户需求请求，并将所述用户需求请求和/或子用户需求请求放在待执行队列的队尾处，调度并执行所述用户需求请求和/或子用户需求请求，在执行之前启动安全控制进程对执行过程进行安全控制；
所述安全控制包括控制所述执行过程以防止外界的异常攻击，以及在执行过程中可能出现的非安全访问等异常操作；
优选的：所述安全控制的执行过程为后台执行，不影响所述用户需求的执行；
优选的：为每个用户需求请求和/或子用户需求请求的执行分配专用的安全控制进程；所有的安全控制进程均在独立的处理单元中执行；
优选的：在用户需求请求/子用户需求请求执行完毕后，向中控单元发送执行完成通知以接收执行结果；将执行结果反馈给用户；
以上所述仅是本发明的较佳实施方式，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。

Claims (8)

1.一种数据并行处理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
S1：获取用户需求；
S2：中控单元对用户需求进行通用分配并创建需求请求。
2.根据权利要求1所述的数据并行处理方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：将所述用户需求划分一个或者多个子用户需求，基于所述一个或者多个子用户需求创建子需求请求。
3.根据权利要求2所述的数据并行处理方法，其特征在于，所述将所述用户需求划分一个或者多个子用户需求，具体为：获取所述用户需求中的所有操作类型的数量，获取数量排名前N位的操作类型，如果所述排名前N位的操作类型占全部操作数量的百分比超过第一百分比阈值，则从所有可用执行资源中选择2个可用执行资源，基于所述2个可用执行资源将所述用户需求划分成2个子用户需求，将所述2个子用户需求分配给所述2个可用执行资源，并相应的创建子需求请求；否则，直接从现有可用执行资源中选择等待队列最短的可用执行资源，并将所述用户需求直接分配给所述可用执行资源，并相应的创建需求请求。
4.根据权利要求3所述的数据并行处理方法，其特征在于，通过聚类的方法获取所述用户需求中的所有操作类型的数量。
5.根据权利要求4所述的数据并行处理方法，其特征在于，所述第一百分比阈值为预设值。
6.根据权利要求5所述的数据并行处理方法，其特征在于，所述从所有可用执行资源中选择2个可用执行资源，具体为：计算所有可用执行资源的可用指数，从中选择可用指数最高的1可用执行资源，计算所有可用执行资源的协调指数，并选择协调指数最高的1个可用执行资源，将所述1个可用执行资源和所述1个可用执行资源作为所选择的2个可用执行资源。
7.根据权利要求6所述的数据并行处理方法，其特征在于，所述计算所有可用执行资源的可用指数，具体为：获取所有可用执行资源类型执行能力N元组(OPT1,j…OPTi,j…OPTN,j)，其中OPTi,j为第j个可用执行资源针对第i种操作类型的操作能力；获取所有可用执行资源的排队队列长度QL和综合处理能力CPB；QLj为第j个可用执行资源的排队队列长度；CPBj为第j个可用执行资源的综合处理能力；获取用户需求中的数量排名前N位的操作类型构成的N元组(OPN1…OPNi…OPNN)，OPNi为第i种操作类型的数量；基于下式(3)和(4)计算第j个可用执行资源的可用指数AVFj；
Figure FDA0002062870250000021
Figure FDA0002062870250000022
8.根据权利要求7所述的数据并行处理方法，其特征在于，所述计算所有可用执行资源的协调指数，具体为：基于下式(5)计算所述第j个可用执行资源的协调指数DLFj；
DFFj＝W1×CPCPj+W2×STCPj+W3×CMCPj (5)；
其中：W1，W2，W3为调整权重；W+W2+W3＝1，且W3>W2>W1；CPCPj，STCPj，CMCPj分别为第j个可用执行资源的计算能力、存储能力和通信能力。
CN201910411233.3A 2019-05-17 2019-05-17 一种数据并行处理方法 Pending CN111190723A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910411233.3A CN111190723A (zh) 2019-05-17 2019-05-17 一种数据并行处理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910411233.3A CN111190723A (zh) 2019-05-17 2019-05-17 一种数据并行处理方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111190723A true CN111190723A (zh) 2020-05-22

Family

ID=70707110

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910411233.3A Pending CN111190723A (zh) 2019-05-17 2019-05-17 一种数据并行处理方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111190723A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111736476A (zh) * 2020-05-28 2020-10-02 珠海格力电器股份有限公司 一种联动控制装置、楼宇管理系统及其联动控制方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130205028A1 (en) * 2012-02-07 2013-08-08 Rackspace Us, Inc. Elastic, Massively Parallel Processing Data Warehouse
CN104239555A (zh) * 2014-09-25 2014-12-24 天津神舟通用数据技术有限公司 基于mpp的并行数据挖掘架构及其方法
CN105630997A (zh) * 2015-12-24 2016-06-01 广州精点计算机科技有限公司 一种数据并行处理方法、装置及设备
CN105677486A (zh) * 2016-01-08 2016-06-15 上海交通大学 数据并行处理方法及系统
CN109491978A (zh) * 2018-09-30 2019-03-19 北京工业职业技术学院 一种数据并行处理方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130205028A1 (en) * 2012-02-07 2013-08-08 Rackspace Us, Inc. Elastic, Massively Parallel Processing Data Warehouse
CN104239555A (zh) * 2014-09-25 2014-12-24 天津神舟通用数据技术有限公司 基于mpp的并行数据挖掘架构及其方法
CN105630997A (zh) * 2015-12-24 2016-06-01 广州精点计算机科技有限公司 一种数据并行处理方法、装置及设备
CN105677486A (zh) * 2016-01-08 2016-06-15 上海交通大学 数据并行处理方法及系统
CN109491978A (zh) * 2018-09-30 2019-03-19 北京工业职业技术学院 一种数据并行处理方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111736476A (zh) * 2020-05-28 2020-10-02 珠海格力电器股份有限公司 一种联动控制装置、楼宇管理系统及其联动控制方法
CN111736476B (zh) * 2020-05-28 2021-07-27 珠海格力电器股份有限公司 一种联动控制装置、楼宇管理系统及其联动控制方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102183592B1 (ko) 에이전트 할당 방법, 장치, 서버 및 저장 매체
CN108345501B (zh) 一种分布式资源调度方法和系统
CN110991808B (zh) 一种任务分配方法和装置
CN109981744B (zh) 数据的分发方法、装置、存储介质及电子设备
CN110708256B (zh) Cdn调度方法、装置、网络设备及存储介质
CN107819797B (zh) 访问请求处理方法和装置
CN103650614B (zh) 资源分配方法、装置、网络侧设备和终端
EP3624453A1 (en) A transcoding task allocation method, scheduling device and transcoding device
CN109981795B (zh) 资源请求调度方法和装置
CN113938435B (zh) 数据传输方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品
CN114155026A (zh) 一种资源分配方法、装置、服务器及存储介质
KR100993341B1 (ko) 대기표 관리 방법, 리소스 관리 방법 및 트랜잭션 서버
WO2022062981A1 (zh) 资源调度方法和系统、电子设备及计算机可读存储介质
CN110366194B (zh) 资源调用方法、装置及系统
CN111190723A (zh) 一种数据并行处理方法
CN107634978B (zh) 一种资源调度方法及装置
CN105764118B (zh) Mocn小区通信方法及装置
CN115509749A (zh) 任务执行方法和装置、存储介质和电子设备
CN111628943A (zh) 一种基于通信和感知技术的智能物联方法
KR101072612B1 (ko) 대기표 관리 방법
CN113254207B (zh) 一种标识码生成方法、装置、服务器和存储介质
US20220408234A1 (en) Method for providing service in edge network including multiple access points, and system therefor
CN112261091B (zh) 基于旁路服务集群的信令路由方法、装置、服务器和计算机可读存储介质
CN118277051A (zh) 一种任务调度方法、装置、设备、存储介质及程序产品
CN116389267A (zh) 基于策略的游戏服务智能调度系统

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
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20200911

Address after: Room 2047, 2 / F, building 1, No.6 Hangfeng Road, Fengtai District, Beijing 100071

Applicant after: Beijing Xinyuan Zhicheng Technology Development Co., Ltd

Address before: 716000, 580, holy land road, Baota District, Shaanxi, Yanan

Applicant before: University YANAN

RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200522