CN113342526A - 云计算移动网络资源动态管控方法、系统、终端及介质 - Google Patents

云计算移动网络资源动态管控方法、系统、终端及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113342526A
CN113342526A CN202110642231.2A CN202110642231A CN113342526A CN 113342526 A CN113342526 A CN 113342526A CN 202110642231 A CN202110642231 A CN 202110642231A CN 113342526 A CN113342526 A CN 113342526A
Authority
CN
China
Prior art keywords
cloud computing
data
computing
module
calculation
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
Application number
CN202110642231.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113342526B (zh
Inventor
王飞
吴晓艳
杜垒
董雨
林诗淇
丁淯贺
安俊杰
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.)
Henan Polytechnic Institute
Original Assignee
Henan Polytechnic Institute
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 Henan Polytechnic Institute filed Critical Henan Polytechnic Institute
Priority to CN202110642231.2A priority Critical patent/CN113342526B/zh
Publication of CN113342526A publication Critical patent/CN113342526A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113342526B publication Critical patent/CN113342526B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5083Techniques for rebalancing the load in a distributed system
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5027Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5061Partitioning or combining of resources
    • G06F9/5072Grid computing
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02DCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了云计算移动网络资源动态管控方法、系统、终端及介质,涉及云计算技术领域,其技术方案要点是:本发通过优先选择处置能力、传输间距综合效益加大的云计算服务器作为路径节点,并以节点跨度较为平衡的标准生成单一传输方向的最优计算路径,有效减少了云计算管控中心移动传输网络资源的占用,从而提高了整个云计算系统的资源利用率;且采取编码识别方式能够根据云计算服务器的处置能力自适应选取合适数量的数据计算模块进行处置,有效克服云计算系统信息反馈延迟导致云计算服务器的处置能力更新不及时的问题,能够最大化利用云计算服务器的处置能力,从而减少云计算服务器的占用总量,可实现多个云计算任务同时高效进行。

Description

云计算移动网络资源动态管控方法、系统、终端及介质
技术领域
本发明涉及云计算技术领域,更具体地说,它涉及云计算移动网络资源动态管控方法、系统、终端及介质。
背景技术
云计算是分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算又称为网格计算,可以在很短的时间内(几秒种)完成对数以万计的数据的处理,从而达到强大的网络服务。现有云服务已经不单单是一种分布式计算,而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。云用户可以通过网络随时随地按需访问可配置资源池中的计算、网络、存储、软件等资源。
目前,云计算分布式计算时,通过云计算中心生成的云计算分配策略将待处理云计算数据以多对一的分流控制方式传输至多个服务器、虚拟机等云计算单元;且在云计算单元完成计算后,根据数据分配的传输路径反馈给云计算中心。而无论是数据分配过程还是云计算结果反馈过程均同时存在多个传输通道运行,若在此过程有新的云计算任务进入,要么是选择排队等候,要么云计算中心另行选择分配方式进行云计算处理,使得移动网络资源管理分配不合理,导致整个云计算移动网络资源无法达到最大化利用;此外,为了使反馈云计算结果与待处理云计算数据对应,云计算中心还需要对待处理云计算数据、云计算分配策略、云计算结果进行整理,导致云计算任务处置流程复杂,无法形成快速、简捷的响应机制。
因此,如何研究设计云计算移动网络资源动态管控方法、系统、终端及介质是我们目前急需解决的问题。
发明内容
为解决现有技术中的不足,本发明的目的是提供云计算移动网络资源动态管控方法、系统、终端及介质。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的:
第一方面,提供了云计算移动网络资源动态管控方法,包括以下步骤:
将云计算目标数据按序划分为多个独立的数据计算模块,并对多个数据计算模块按序进行编码处理,得到由多个数据计算模块组成的数据编码序列;
根据所有云计算服务器反馈的可用网络资源和数据计算模块的数量生成传输数据编码序列的最优计算路径;
根据云计算服务器的可用网络资源、数据编码序列中数据计算模块的数据量从数据编码序列的识别端开始截取相应编码数量的数据计算模块;
根据可用网络资源和所截取数据计算模块的总数据量生成相应的云计算时间,并结合云计算服务器的IP地址和数据计算模块截取的时间节点生成时间标记;
将数据编码序列中当前节点所截取数据计算模块对应的编码序列替换为相应的时间标记,直至数据编码序列中的数据计算模块完全截取后,得到时间标记序列;
根据时间标记序列访问各个云计算服务器的计算结果,得到云计算目标数据进行云计算的云计算结果。
进一步的,所述云计算目标数据按序划分的具体过程为:
获取云计算目标数据以最少计算分支、最长计算主链为标准的计算逻辑;
根据计算逻辑过程中的最小独立计算功能将云计算目标数据划分为多个数据计算模块。
进一步的,所述数据计算模块进行编码处理的具体过程为:
根据数据计算模块的数据量和附加码生成与相应数据计算模块唯一匹配的识别编码,并将识别编码与相应的数据计算模块关联;
通过截取编码将多个识别编码按照计算逻辑依次串联形成数据编码序列;
截取编码包括启动码和连接码,连接码对启动码的识别机制进行锁定;当连接码解码断裂后,对应连接的启动码作为初始识别端。
进一步的,所述最优计算路径的生成过程具体为:
根据云计算服务器反馈的可用网络资源和将数据编码序列传输至相应云计算服务器的传输间距进行权重计算,得到各个云计算服务器的权重值;
将各个云计算服务器的权重值排序后,依据数据计算模块的数量对应选取排序前列的多个云计算服务器作为参与云计算的各个路径节点;
将各个路径节点以相邻节点间间距波动最小的方式连接,得到最优计算路径。
进一步的,所述数据计算模块截取的过程具体为:
根据历史计算效率将可用网络资源转换成单位数据量的预估计算时间,并结合云计算目标数据的预设最大计算时长、预估计算时间计算得到相应云计算服务器可处置的最低数据量;
根据最低数据量从数据编码序列的识别端开始识别能够完全处置数据计算模块的最大限度,并以最大限度为截止点截取能够完成识别的数据计算模块。
进一步的,所述时间标记由IP地址和计算完成时间节点组成,计算完成时间节点根据云计算时间和截取的时间节点计算得到。
进一步的,所述云计算服务器的计算结果访问过程具体为:
根据访问时间节点与各个计算完成时间节点的时间差值、依据最优计算路径进行访问的访问间距计算得到各个云计算服务器的访问完成时间;
根据各个云计算服务器的访问完成时间的先后顺序对最优计算路径进行调序处理,得到最优访问路径。
第二方面,提供了云计算移动网络资源动态管控系统,包括云计算管控中心和多个呈分布式布置的云计算服务器;云计算管控中心配置有数据划分模块、路径生成模块、结果访问模块;云计算服务器配置有识别截取模块、标记生成模块、标记置换模块;
数据划分模块,用于将云计算目标数据按序划分为多个独立的数据计算模块,并对多个数据计算模块按序进行编码处理,得到由多个数据计算模块组成的数据编码序列;
路径生成模块,用于根据所有云计算服务器反馈的可用网络资源和数据计算模块的数量生成传输数据编码序列的最优计算路径;
识别截取模块,用于根据云计算服务器的可用网络资源、数据编码序列中数据计算模块的数据量从数据编码序列的识别端开始截取相应编码数量的数据计算模块;
标记生成模块,用于根据可用网络资源和所截取数据计算模块的总数据量生成相应的云计算时间,并结合云计算服务器的IP地址和数据计算模块截取的时间节点生成时间标记;
标记置换模块,用于将数据编码序列中当前节点所截取数据计算模块对应的编码序列替换为相应的时间标记,直至数据编码序列中的数据计算模块完全截取后,得到时间标记序列;
结果访问模块,用于根据时间标记序列访问各个云计算服务器的计算结果,得到云计算目标数据进行云计算的云计算结果。
第三方面,提供了一种计算机终端,包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如第一方面中任意一项所述的云计算移动网络资源动态管控方法。
第四方面,提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行可实现如第一方面中任意一项所述的云计算移动网络资源动态管控方法。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
1、本发通过优先选择处置能力、传输间距综合效益加大的云计算服务器作为路径节点,并以节点跨度较为平衡的标准生成单一传输方向的最优计算路径,有效减少了云计算管控中心移动传输网络资源的占用,从而提高了整个云计算系统的资源利用率;
2、本发明采取编码识别方式能够根据云计算服务器的处置能力自适应选取合适数量的数据计算模块进行处置,有效克服云计算系统信息反馈延迟导致云计算服务器的处置能力更新不及时的问题,能够最大化利用云计算服务器的处置能力,从而减少云计算服务器的占用总量,可实现多个云计算任务同时高效进行;
3、本发明依据数据计算模块截取过程产生动态的时间标记序列进行云计算结果遍历访问,并依据时间差值、访问间距对最优计算路径优化后得到能够实现最快访问所以云计算节点的最优访问路径,且能够及时对处于当前云计算状态的云计算服务器进行状态更新。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,构成本申请的一部分,并不构成对本发明实施例的限定。在附图中:
图1是本发明实施例中的流程图;
图2是本发明实施例中的系统框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施例和附图,对本发明作进一步的详细说明,本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明,并不作为对本发明的限定。
实施例1:云计算移动网络资源动态管控方法,如图1所示,包括以下步骤:
S1:将云计算目标数据按序划分为多个独立的数据计算模块,并对多个数据计算模块按序进行编码处理,得到由多个数据计算模块组成的数据编码序列;
S2:根据所有云计算服务器反馈的可用网络资源和数据计算模块的数量生成传输数据编码序列的最优计算路径;
S3:根据云计算服务器的可用网络资源、数据编码序列中数据计算模块的数据量从数据编码序列的识别端开始截取相应编码数量的数据计算模块;
S4:根据可用网络资源和所截取数据计算模块的总数据量生成相应的云计算时间,并结合云计算服务器的IP地址和数据计算模块截取的时间节点生成时间标记;
S5:将数据编码序列中当前节点所截取数据计算模块对应的编码序列替换为相应的时间标记,直至数据编码序列中的数据计算模块完全截取后,得到时间标记序列;
S6:根据时间标记序列访问各个云计算服务器的计算结果,得到云计算目标数据进行云计算的云计算结果。
在步骤S1中,云计算目标数据按序划分的具体过程为:获取云计算目标数据以最少计算分支、最长计算主链为标准的计算逻辑;根据计算逻辑过程中的最小独立计算功能将云计算目标数据划分为多个数据计算模块。
在步骤S1中,数据计算模块进行编码处理的具体过程为:根据数据计算模块的数据量和附加码生成与相应数据计算模块唯一匹配的识别编码,并将识别编码与相应的数据计算模块关联;通过截取编码将多个识别编码按照计算逻辑依次串联形成数据编码序列;截取编码包括启动码和连接码,连接码对启动码的识别机制进行锁定;当连接码解码断裂后,对应连接的启动码作为初始识别端。
在步骤S2中,最优计算路径的生成过程具体为:根据云计算服务器反馈的可用网络资源和将数据编码序列传输至相应云计算服务器的传输间距进行权重计算,得到各个云计算服务器的权重值;将各个云计算服务器的权重值排序后,依据数据计算模块的数量对应选取排序前列的多个云计算服务器作为参与云计算的各个路径节点;将各个路径节点以相邻节点间间距波动最小的方式连接,得到最优计算路径。
本发通过优先选择处置能力、传输间距综合效益加大的云计算服务器作为路径节点,并以节点跨度较为平衡的标准生成单一传输方向的最优计算路径,有效减少了云计算管控中心移动传输网络资源的占用,从而提高了整个云计算系统的资源利用率。
在步骤S3中,数据计算模块截取的过程具体为:根据历史计算效率将可用网络资源转换成单位数据量的预估计算时间,并结合云计算目标数据的预设最大计算时长、预估计算时间计算得到相应云计算服务器可处置的最低数据量;根据最低数据量从数据编码序列的识别端开始识别能够完全处置数据计算模块的最大限度,并以最大限度为截止点截取能够完成识别的数据计算模块。
本发明采取编码识别方式能够根据云计算服务器的处置能力自适应选取合适数量的数据计算模块进行处置,有效克服云计算系统信息反馈延迟导致云计算服务器的处置能力更新不及时的问题,能够最大化利用云计算服务器的处置能力,从而减少云计算服务器的占用总量,可实现多个云计算任务同时高效进行。
在步骤S4中,时间标记由IP地址和计算完成时间节点组成,计算完成时间节点根据云计算时间和截取的时间节点计算得到。
在步骤S6中,云计算服务器的计算结果访问过程具体为:根据访问时间节点与各个计算完成时间节点的时间差值、依据最优计算路径进行访问的访问间距计算得到各个云计算服务器的访问完成时间;根据各个云计算服务器的访问完成时间的先后顺序对最优计算路径进行调序处理,得到最优访问路径。
本发明依据数据计算模块截取过程产生动态的时间标记序列进行云计算结果遍历访问,并依据时间差值、访问间距对最优计算路径优化后得到能够实现最快访问所以云计算节点的最优访问路径,且能够及时对处于当前云计算状态的云计算服务器进行状态更新。
实施例2:云计算移动网络资源动态管控系统,如图2所示,包括云计算管控中心和多个呈分布式布置的云计算服务器;云计算管控中心配置有数据划分模块、路径生成模块、结果访问模块;云计算服务器配置有识别截取模块、标记生成模块、标记置换模块。
其中,数据划分模块,用于将云计算目标数据按序划分为多个独立的数据计算模块,并对多个数据计算模块按序进行编码处理,得到由多个数据计算模块组成的数据编码序列。路径生成模块,用于根据所有云计算服务器反馈的可用网络资源和数据计算模块的数量生成传输数据编码序列的最优计算路径。识别截取模块,用于根据云计算服务器的可用网络资源、数据编码序列中数据计算模块的数据量从数据编码序列的识别端开始截取相应编码数量的数据计算模块。标记生成模块,用于根据可用网络资源和所截取数据计算模块的总数据量生成相应的云计算时间,并结合云计算服务器的IP地址和数据计算模块截取的时间节点生成时间标记。标记置换模块,用于将数据编码序列中当前节点所截取数据计算模块对应的编码序列替换为相应的时间标记,直至数据编码序列中的数据计算模块完全截取后,得到时间标记序列。结果访问模块,用于根据时间标记序列访问各个云计算服务器的计算结果,得到云计算目标数据进行云计算的云计算结果。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.云计算移动网络资源动态管控方法,其特征是,包括以下步骤:
将云计算目标数据按序划分为多个独立的数据计算模块,并对多个数据计算模块按序进行编码处理,得到由多个数据计算模块组成的数据编码序列;
根据所有云计算服务器反馈的可用网络资源和数据计算模块的数量生成传输数据编码序列的最优计算路径;
根据云计算服务器的可用网络资源、数据编码序列中数据计算模块的数据量从数据编码序列的识别端开始截取相应编码数量的数据计算模块;
根据可用网络资源和所截取数据计算模块的总数据量生成相应的云计算时间,并结合云计算服务器的IP地址和数据计算模块截取的时间节点生成时间标记;
将数据编码序列中当前节点所截取数据计算模块对应的编码序列替换为相应的时间标记,直至数据编码序列中的数据计算模块完全截取后,得到时间标记序列;
根据时间标记序列访问各个云计算服务器的计算结果,得到云计算目标数据进行云计算的云计算结果。
2.根据权利要求1所述的云计算移动网络资源动态管控方法,其特征是,所述云计算目标数据按序划分的具体过程为:
获取云计算目标数据以最少计算分支、最长计算主链为标准的计算逻辑;
根据计算逻辑过程中的最小独立计算功能将云计算目标数据划分为多个数据计算模块。
3.根据权利要求2所述的云计算移动网络资源动态管控方法,其特征是,所述数据计算模块进行编码处理的具体过程为:
根据数据计算模块的数据量和附加码生成与相应数据计算模块唯一匹配的识别编码,并将识别编码与相应的数据计算模块关联;
通过截取编码将多个识别编码按照计算逻辑依次串联形成数据编码序列;
截取编码包括启动码和连接码,连接码对启动码的识别机制进行锁定;当连接码解码断裂后,对应连接的启动码作为初始识别端。
4.根据权利要求1所述的云计算移动网络资源动态管控方法,其特征是,所述最优计算路径的生成过程具体为:
根据云计算服务器反馈的可用网络资源和将数据编码序列传输至相应云计算服务器的传输间距进行权重计算,得到各个云计算服务器的权重值;
将各个云计算服务器的权重值排序后,依据数据计算模块的数量对应选取排序前列的多个云计算服务器作为参与云计算的各个路径节点;
将各个路径节点以相邻节点间间距波动最小的方式连接,得到最优计算路径。
5.根据权利要求1所述的云计算移动网络资源动态管控方法,其特征是,所述数据计算模块截取的过程具体为:
根据历史计算效率将可用网络资源转换成单位数据量的预估计算时间,并结合云计算目标数据的预设最大计算时长、预估计算时间计算得到相应云计算服务器可处置的最低数据量;
根据最低数据量从数据编码序列的识别端开始识别能够完全处置数据计算模块的最大限度,并以最大限度为截止点截取能够完成识别的数据计算模块。
6.根据权利要求1所述的云计算移动网络资源动态管控方法,其特征是,所述时间标记由IP地址和计算完成时间节点组成,计算完成时间节点根据云计算时间和截取的时间节点计算得到。
7.根据权利要求6所述的云计算移动网络资源动态管控方法,其特征是,所述云计算服务器的计算结果访问过程具体为:
根据访问时间节点与各个计算完成时间节点的时间差值、依据最优计算路径进行访问的访问间距计算得到各个云计算服务器的访问完成时间;
根据各个云计算服务器的访问完成时间的先后顺序对最优计算路径进行调序处理,得到最优访问路径。
8.云计算移动网络资源动态管控系统,其特征是,包括云计算管控中心和多个呈分布式布置的云计算服务器;云计算管控中心配置有数据划分模块、路径生成模块、结果访问模块;云计算服务器配置有识别截取模块、标记生成模块、标记置换模块;
数据划分模块,用于将云计算目标数据按序划分为多个独立的数据计算模块,并对多个数据计算模块按序进行编码处理,得到由多个数据计算模块组成的数据编码序列;
路径生成模块,用于根据所有云计算服务器反馈的可用网络资源和数据计算模块的数量生成传输数据编码序列的最优计算路径;
识别截取模块,用于根据云计算服务器的可用网络资源、数据编码序列中数据计算模块的数据量从数据编码序列的识别端开始截取相应编码数量的数据计算模块;
标记生成模块,用于根据可用网络资源和所截取数据计算模块的总数据量生成相应的云计算时间,并结合云计算服务器的IP地址和数据计算模块截取的时间节点生成时间标记;
标记置换模块,用于将数据编码序列中当前节点所截取数据计算模块对应的编码序列替换为相应的时间标记,直至数据编码序列中的数据计算模块完全截取后,得到时间标记序列;
结果访问模块,用于根据时间标记序列访问各个云计算服务器的计算结果,得到云计算目标数据进行云计算的云计算结果。
9.一种计算机终端,包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序,其特征是,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任意一项所述的云计算移动网络资源动态管控方法。
10.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其特征是,所述计算机程序被处理器执行可实现如权利要求1-7中任意一项所述的云计算移动网络资源动态管控方法。
CN202110642231.2A 2021-06-09 2021-06-09 云计算移动网络资源动态管控方法、系统、终端及介质 Active CN113342526B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110642231.2A CN113342526B (zh) 2021-06-09 2021-06-09 云计算移动网络资源动态管控方法、系统、终端及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110642231.2A CN113342526B (zh) 2021-06-09 2021-06-09 云计算移动网络资源动态管控方法、系统、终端及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113342526A true CN113342526A (zh) 2021-09-03
CN113342526B CN113342526B (zh) 2023-07-07

Family

ID=77476447

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110642231.2A Active CN113342526B (zh) 2021-06-09 2021-06-09 云计算移动网络资源动态管控方法、系统、终端及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113342526B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113923229A (zh) * 2021-10-14 2022-01-11 京东科技信息技术有限公司 云计算资源弹性调度方法、装置及相关设备
CN117880857A (zh) * 2024-03-11 2024-04-12 北京蓝耘科技股份有限公司 基于移动网络资源管理的云计算方法、系统及存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004234476A (ja) * 2003-01-31 2004-08-19 Toshiba Corp 画像データ符号化方式、画像データ復号化方式、および画像データ復号化装置
CN101834700A (zh) * 2010-05-12 2010-09-15 北京邮电大学 一种基于数据包的单向可靠传输方法及收发装置
CN103650441A (zh) * 2013-06-28 2014-03-19 华为技术有限公司 基于时间的业务处理方法及装置
CN103929270A (zh) * 2013-01-10 2014-07-16 生活服务质量有限公司 作为服务的网络质量
CN106412687A (zh) * 2015-07-27 2017-02-15 腾讯科技(深圳)有限公司 一种音视频片段的截取方法和装置
CN107766517A (zh) * 2017-10-20 2018-03-06 维沃移动通信有限公司 一种图像数据的获取方法、装置及移动终端
US20180359301A1 (en) * 2017-06-09 2018-12-13 At&T Intellectual Property I, L.P. Estimating network data encoding rate

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004234476A (ja) * 2003-01-31 2004-08-19 Toshiba Corp 画像データ符号化方式、画像データ復号化方式、および画像データ復号化装置
CN101834700A (zh) * 2010-05-12 2010-09-15 北京邮电大学 一种基于数据包的单向可靠传输方法及收发装置
CN103929270A (zh) * 2013-01-10 2014-07-16 生活服务质量有限公司 作为服务的网络质量
CN103650441A (zh) * 2013-06-28 2014-03-19 华为技术有限公司 基于时间的业务处理方法及装置
CN106412687A (zh) * 2015-07-27 2017-02-15 腾讯科技(深圳)有限公司 一种音视频片段的截取方法和装置
US20180359301A1 (en) * 2017-06-09 2018-12-13 At&T Intellectual Property I, L.P. Estimating network data encoding rate
CN107766517A (zh) * 2017-10-20 2018-03-06 维沃移动通信有限公司 一种图像数据的获取方法、装置及移动终端

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
WOOSEUNG NAM 等: "An Inter-Data Encoding Technique that Exploits Synchronized Data for Network Applications", 《IEEE TRANSACTIONS ON MOBILE COMPUTING》, pages 76 - 92 *
朱彦杰: "基于最优化网格分配的资源数据库访问控制", 《科技通报》, pages 216 - 218 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113923229A (zh) * 2021-10-14 2022-01-11 京东科技信息技术有限公司 云计算资源弹性调度方法、装置及相关设备
CN117880857A (zh) * 2024-03-11 2024-04-12 北京蓝耘科技股份有限公司 基于移动网络资源管理的云计算方法、系统及存储介质
CN117880857B (zh) * 2024-03-11 2024-05-14 北京蓝耘科技股份有限公司 基于移动网络资源管理的云计算方法、系统及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN113342526B (zh) 2023-07-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109218355B (zh) 负载均衡引擎,客户端,分布式计算系统以及负载均衡方法
Gan et al. Genetic simulated annealing algorithm for task scheduling based on cloud computing environment
CN107621973B (zh) 一种跨集群的任务调度方法及装置
CN106095569B (zh) 一种基于sla的云工作流引擎资源调度与控制方法
CN111459641B (zh) 一种跨机房的任务调度和任务处理的方法及装置
CN110071965B (zh) 一种基于云平台的数据中心管理系统
CN104969213A (zh) 用于低延迟数据存取的数据流分割
CN104239144A (zh) 一种多级分布式任务处理系统
CN113342526A (zh) 云计算移动网络资源动态管控方法、系统、终端及介质
CN112465615B (zh) 账单数据的处理方法、装置及系统
CN115134371A (zh) 包含边缘网络算力资源的调度方法、系统、设备及介质
US20230367749A1 (en) Data migration method and apparatus, device, medium, and computer product
CN102904824A (zh) 服务提供实体选择方法及装置
CN109413202B (zh) 区块链交易信息的排序系统及方法
CN112307105A (zh) 基于多线程的定时任务运行方法、装置、设备及存储介质
CN106936905B (zh) 基于openstack的Nova组件虚拟机的调度方法及其调度系统
CN111294553B (zh) 处理视频监控业务信令的方法、装置、设备和存储介质
CN109285015A (zh) 一种虚拟资源的分配方法及系统
CN115225500B (zh) 一种网络切片分配方法及装置
CN109636551A (zh) 业务订单生成方法及装置
CN109981726A (zh) 一种存储节点的分配方法、服务器及系统
CN105704173A (zh) 一种集群系统数据分布方法及服务器
CN112367189A (zh) 一种分布式节点管理方法、设备及存储介质
CN112954022A (zh) 一种基于智能变电站的多并发实时通信方法及装置
Hu et al. An optimized strategy for cloud computing architecture

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