CN113806073A - 一种边缘计算平台算力分配调度方法及系统 - Google Patents

一种边缘计算平台算力分配调度方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明的实施例公开了一种边缘计算平台算力分配调度方法及系统，涉及边缘计算技术领域。所述方法，包括：获取边缘计算平台的各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据信息；根据采集到的数据信息，计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量和各移动边缘设备在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量；根据每个移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量和在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量，计算每个移动边缘设备的计算能力分配百分比；根据各移动边缘设备的计算能力分配百分比，对上述边缘计算平台的所有移动边缘设备进行算力分配调度。本发明能有效地提高边缘计算处理效率。

Description

一种边缘计算平台算力分配调度方法及系统
技术领域
本发明属于边缘计算技术领域，尤其涉及一种边缘计算平台算力分配调度方法及系统。
背景技术
边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务，目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽，让用户感觉到刷什么内容都特别快。但是边缘计算平台算力往往是有限的，如果分配调度不合理，反而会使得边缘计算算力下降，从而影响用户体验。
现有边缘计算平台的算力调度方案，一般是基于边缘设备处理的业务和用户规模进行预先的估算，然后根据估算结果进行算力分配。但是业务和用户规模是不会一层不变的，例如用户行为偏好、业务推广活动规模、节假日、热点事件、天气、交通和网络故障等，使得边缘设备需要处理的数据量是在实时产生变化，使得现有算力需求估算方案已经无法满足实际的算力调度要求，导致算力得不到灵活分配和调度，边缘计算平台算力及数据处理的效率较低。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种边缘计算平台算力分配调度方法及系统，用于解决现有边缘计算平台的算力调度方案，不能灵活分配和调度算力，算力及数据处理效率降低的问题。本发明能够根据边缘设备在预定时间内采集到的数据信息，灵活分配和调度算力，保证每个移动边缘设备在数据量较大时可以分配到比较多的算力，并且还可以同步进行采集以及运算，提高了系统的效率。
第一方面，本发明实施例提供一种边缘计算平台算力分配调度方法，包括以下步骤：
获取边缘计算平台的各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据信息；
根据所述采集到的数据信息，计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量；
根据所述采集到的数据信息，计算各移动边缘设备在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量；
根据每个移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量和在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量，计算每个移动边缘设备的计算能力分配百分比；
根据各移动边缘设备的计算能力分配百分比，对上述边缘计算平台的所有移动边缘设备进行算力分配调度。
在一可选实施例中，根据以下第一公式计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量：
Figure BDA0003206455110000021
在第一公式中，
Figure BDA0003206455110000022
表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集数据的平均变化量；i＝1,2,…,n，n为所述边缘计算平台的移动边缘设备总数；
[Si(l+1)]2表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l+1次数据的二进制形式；{[Si(l+1)]2}a表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l+1次数据的二进制形式中的第a个二进制数；[Si(l)]2表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l次数据的二进制形式；{[Si(l)]2}a表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l次数据的二进制形式中的第a个二进制数；l＝1,2,…,k-1，k表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集数据的总次数；Gi,l+1表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l+1次数据的二进制形式中的二进制数个数；Gi,l表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l次数据的二进制形式中的二进制数个数；
||表示取绝对值；min()表示求取括号内的最小值函数。
在一可选实施例中，根据以下第二公式计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量：
Figure BDA0003206455110000031
其中，
Figure BDA0003206455110000032
表示第i个移动边缘设备剔除重复数据后的平均采集数据量；[Si(b)]2表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第b次数据的二进制形式；{[Si(b)]2}a表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第b次数据的二进制形式中的第a个二进制数；Gi,b表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第b次数据的二进制形式中的二进制数个数；δ{}为冲激函数，当括号内的数值为0时函数值为1，当括号内的数值不为0时函数值为0。
在一可选实施例中，根据以下第三公式，计算每个移动边缘设备的计算能力分配百分比：
Figure BDA0003206455110000033
其中，Qi表示第i个移动边缘设备的计算能力分配百分比；
Figure BDA0003206455110000034
表示括号内将i的值从1取到n并取括号内的最大值。
第二方面，本发明实施例提供一种边缘计算平台算力分配调度系统，包括
获取模块，用于获取边缘计算平台的各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据信息；
平均变化量计算模块，用于根据所述采集到的数据信息，计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量；
平均采集数据量计算模块，用于根据所述采集到的数据信息，计算各移动边缘设备在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量；
分配百分比计算模块，用于根据每个移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量和在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量，计算每个移动边缘设备的计算能力分配百分比；
算力调度模块，用于根据各移动边缘设备的计算能力分配百分比，对上述边缘计算平台的所有移动边缘设备进行算力分配调度。
在一可选实施例中，所述平均变化量计算模块，具体用于根据以下第一公式计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量：
Figure BDA0003206455110000041
在第一公式中，
Figure BDA0003206455110000042
表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集数据的平均变化量；i＝1,2,…,n，n为所述边缘计算平台的移动边缘设备总数；
[Si(l+1)]2表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l+1次数据的二进制形式；{[Si(l+1)]2}a表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l+1次数据的二进制形式中的第a个二进制数；[Si(l)]2表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l次数据的二进制形式；{[Si(l)]2}a表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l次数据的二进制形式中的第a个二进制数；l＝1,2,…,k-1，k表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集数据的总次数；
Gi，l+1表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l+1次数据的二进制形式中的二进制数个数；Gi，l表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l次数据的二进制形式中的二进制数个数；
||表示取绝对值；min()表示求取括号内的最小值函数。
在一可选实施例中，所述平均采集数据量计算模块，具体用于根据以下第二公式计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量：
Figure BDA0003206455110000043
其中，
Figure BDA0003206455110000051
表示第i个移动边缘设备剔除重复数据后的平均采集数据量；[Si(b)]2表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第b次数据的二进制形式；{[Si(b)]2}a表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第b次数据的二进制形式中的第a个二进制数；Gi，b表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第b次数据的二进制形式中的二进制数个数；δ{}为冲激函数，当括号内的数值为0时函数值为1，当括号内的数值不为0时函数值为0。
在一可选实施例中，所述分配百分比计算模块，具体用于根据以下第三公式，计算每个移动边缘设备的计算能力分配百分比：
Figure BDA0003206455110000052
其中，Qi表示第i个移动边缘设备的计算能力分配百分比；maxn i＝1()表示括号内将i的值从1取到n并取括号内的最大值。
本发明提供了一种新的边缘计算平台算力分配调度方案，首先根据获取到的边缘计算平台的各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据信息，依次计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量，各移动边缘设备在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量，和每个移动边缘设备的计算能力分配百分比，然后按照各移动边缘设备的计算能力分配百分比，对边缘计算平台的所有移动边缘设备进行算力调度。本发明能够根据边缘设备在预定时间内采集到的数据信息，灵活分配和调度算力，保证每个移动边缘设备在数据量较大时可以分配到比较多的算力，并且还可以同步进行采集以及运算，提高了系统的效率。
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，对于本领域普通技术人员来讲，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它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种边缘计算平台算力分配调度方法流程图；
图2为本发明实施例提供的一种边缘计算平台算力分配调度系统结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的一种边缘计算平台算力分配调度方法流程图。
参见图1，该方法包括如下步骤：
S101：获取边缘计算平台的各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据信息。
本实施例中，各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据信息，从客观上，体现了各移动边缘设备需要处理的数据量，数据量越大，则需要分配更多的算力来进行处理，将有效地提高用户体验。
S102：根据所述采集到的数据信息，计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量。
优选地，根据如下第一公式计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量：
Figure BDA0003206455110000061
在第一公式中，
Figure BDA0003206455110000062
表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集数据的平均变化量；i＝1,2,…,n，n为所述边缘计算平台的移动边缘设备总数；
[Si(l+1)]2表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l+1次数据的二进制形式；{[Si(l+1)]2}a表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l+1次数据的二进制形式中的第a个二进制数；[Si(l)]2表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l次数据的二进制形式；{[Si(l)]2}a表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l次数据的二进制形式中的第a个二进制数；l＝1,2,…,k-1，k表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集数据的总次数；
Gi,l+1表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l+1次数据的二进制形式中的二进制数个数；Gi，l表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l次数据的二进制形式中的二进制数个数；
||表示取绝对值；min()表示求取括号内的最小值函数。
本实施例中，分析移动边缘设备在预定时间内采集到的数据得到预定时间内采集到的数据的平均变化量，进而可以知晓所述边缘设备的数据变化情况为后续分配算力奠定基础。
S103：根据所述采集到的数据信息，计算各移动边缘设备在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量。
优选地，根据以下第二公式计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量：
Figure BDA0003206455110000071
其中，
Figure BDA0003206455110000072
表示第i个移动边缘设备剔除重复数据后的平均采集数据量；[Si(b)]2表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第b次数据的二进制形式；{[Si(b)]2}a表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第b次数据的二进制形式中的第a个二进制数；Gi,b表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第b次数据的二进制形式中的二进制数个数；δ{}为冲激函数，当括号内的数值为0时函数值为1，当括号内的数值不为0时函数值为0。
本实施例中，分析移动边缘设备在预定时间内采集到的数据得到在剔除重复数据后的平均采集数据量，进而知晓所述边缘设备的数据采集情况，并且剔除重复数据后使得计算到的平均采集量更加的准确。
S104：根据每个移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量和在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量，计算每个移动边缘设备的计算能力分配百分比。
优选地，根据如下第三公式，计算每个移动边缘设备的计算能力分配百分比：
Figure BDA0003206455110000081
其中，Qi表示第i个移动边缘设备的计算能力分配百分比；maxn i＝1()表示括号内将i的值从1取到n并取括号内的最大值。
本实施例中，根据预定时间内采集到的数据的平均变化量，以及在剔除重复数据后的平均采集数据量得到边缘计算平台的算力分配百分比，进而通过所述百分比对所述移动边缘设备进行不同程度的分配算力，保证每个移动边缘设备在数据量较大时可以分配到比较多的算力，并且还可以同步进行采集以及运算，提高了系统的效率。
S105：根据各移动边缘设备的计算能力分配百分比，对上述边缘计算平台的所有移动边缘设备进行算力分配调度。
本实施例中，如果边缘计算平台的第1个和第2个移动边缘设备的计算能力分配百分比分别为Q1＝10％，Q2＝20％，则边缘计算平台可以将算力的10％分配给第1个移动边缘设备，将算力的20％分配给第2个移动边缘设备，对该边缘计算平台的其他移动边缘设备类似进行算力实时分配调度。
本发明实施例提供的一种边缘计算平台算力分配调度方法，首先根据获取到的边缘计算平台的各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据信息，依次计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量，各移动边缘设备在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量，和每个移动边缘设备的计算能力分配百分比，然后按照各移动边缘设备的计算能力分配百分比，对边缘计算平台的所有移动边缘设备进行算力调度。本发明能够根据边缘设备在预定时间内采集到的数据信息，灵活分配和调度算力，保证每个移动边缘设备在数据量较大时可以分配到比较多的算力，并且还可以同步进行采集以及运算，提高了系统的效率。
对应于本发明实施例提供的一种边缘计算平台算力分配调度方法，本发明实施例还提供一种边缘计算平台算力分配调度系统，如图2所示，该系统包括：
获取模块1，用于获取边缘计算平台的各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据信息。
平均变化量计算模块2，用于根据所述采集到的数据信息，计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量。优选地，平均变化量计算模块2，具体用于根据上述第一公式计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量。
平均采集数据量计算模块3，用于根据所述采集到的数据信息，计算各移动边缘设备在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量。优选地，平均采集数据量计算模块3，具体用于根据上述第二公式计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量。
分配百分比计算模块4，用于根据每个移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量和在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量，计算每个移动边缘设备的计算能力分配百分比。优选地，分配百分比计算模块4，具体用于根据上述第三公式，计算每个移动边缘设备的计算能力分配百分比。
算力调度模块5，用于根据各移动边缘设备的计算能力分配百分比，对上述边缘计算平台的所有移动边缘设备进行算力分配调度。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。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，可轻易想到的变化或替换，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 (8)

1.一种边缘计算平台算力分配调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取边缘计算平台的各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据信息；
根据所述采集到的数据信息，计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量；
根据所述采集到的数据信息，计算各移动边缘设备在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量；
根据每个移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量和在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量，计算每个移动边缘设备的计算能力分配百分比；
根据各移动边缘设备的计算能力分配百分比，对上述边缘计算平台的所有移动边缘设备进行算力分配调度。
2.如权利要求1所述的边缘计算平台算力分配调度方法，其特征在于，根据以下第一公式计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量：
Figure FDA0003206455100000011
在第一公式中，
Figure FDA0003206455100000012
表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集数据的平均变化量；i＝1,2,…,n，n为所述边缘计算平台的移动边缘设备总数；
[Si(l+1)]2表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l+1次数据的二进制形式；{[Si(l+1)]2}a表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l+1次数据的二进制形式中的第a个二进制数；[Si(l)]2表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l次数据的二进制形式；{[Si(l)]2}a表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l次数据的二进制形式中的第a个二进制数；l＝1,2,…,k-1，k表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集数据的总次数；
Gi,l+1表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l+1次数据的二进制形式中的二进制数个数；Gi，l表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l次数据的二进制形式中的二进制数个数；
||表示取绝对值；min()表示求取括号内的最小值函数。
3.如权利要求1所述的边缘计算平台算力分配调度方法，其特征在于，根据以下第二公式计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量：
Figure FDA0003206455100000021
其中，
Figure FDA0003206455100000022
表示第i个移动边缘设备剔除重复数据后的平均采集数据量；[Si(b)]2表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第b次数据的二进制形式；{[Si(b)]2}a表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第b次数据的二进制形式中的第a个二进制数；Gi,b表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第b次数据的二进制形式中的二进制数个数；δ{}为冲激函数，当括号内的数值为0时函数值为1，当括号内的数值不为0时函数值为0。
4.如权利要求2所述的边缘计算平台算力分配调度方法，其特征在于，根据以下第三公式，计算每个移动边缘设备的计算能力分配百分比：
Figure FDA0003206455100000023
其中，Qi表示第i个移动边缘设备的计算能力分配百分比；
Figure FDA0003206455100000024
表示括号内将i的值从1取到n并取括号内的最大值。
5.一种边缘计算平台算力分配调度系统，其特征在于，包括
获取模块，用于获取边缘计算平台的各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据信息；
平均变化量计算模块，用于根据所述采集到的数据信息，计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量；
平均采集数据量计算模块，用于根据所述采集到的数据信息，计算各移动边缘设备在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量；
分配百分比计算模块，用于根据每个移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量和在数据去重后在预定时间内的平均采集数据量，计算每个移动边缘设备的计算能力分配百分比；
算力调度模块，用于根据各移动边缘设备的计算能力分配百分比，对上述边缘计算平台的所有移动边缘设备进行算力分配调度。
6.如权利要求5所述的边缘计算平台算力分配调度系统，其特征在于，所述平均变化量计算模块，具体用于根据以下第一公式计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量：
Figure FDA0003206455100000031
在第一公式中，
Figure FDA0003206455100000032
表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集数据的平均变化量；i＝1,2,…,n，n为所述边缘计算平台的移动边缘设备总数；
[Si(l+1)]2表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l+1次数据的二进制形式；{[Si(l+1)]2}a表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l+1次数据的二进制形式中的第a个二进制数；[Si(l)]2表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l次数据的二进制形式；{[Si(l)]2}a表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l次数据的二进制形式中的第a个二进制数；l＝1,2,…,k-1，k表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集数据的总次数；
Gi,l+1表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l+1次数据的二进制形式中的二进制数个数；Gi,l表示所述第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第l次数据的二进制形式中的二进制数个数；
||表示取绝对值；min()表示求取括号内的最小值函数。
7.如权利要求5所述的边缘计算平台算力分配调度系统，其特征在于，所述平均采集数据量计算模块，具体用于根据以下第二公式计算各移动边缘设备在预定时间内采集到的数据的平均变化量：
Figure FDA0003206455100000041
其中，
Figure FDA0003206455100000042
表示第i个移动边缘设备剔除重复数据后的平均采集数据量；[Si(b)]2表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第b次数据的二进制形式；{[Si(b)]2}a表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第b次数据的二进制形式中的第a个二进制数；Gi，b表示第i个移动边缘设备在预定时间内采集到的第b次数据的二进制形式中的二进制数个数；δ{}为冲激函数，当括号内的数值为0时函数值为1，当括号内的数值不为0时函数值为0。
8.如权利要求6所述的边缘计算平台算力分配调度系统，其特征在于，所述分配百分比计算模块，具体用于根据以下第三公式，计算每个移动边缘设备的计算能力分配百分比：
Figure FDA0003206455100000043
其中，Qi表示第i个移动边缘设备的计算能力分配百分比；
Figure FDA0003206455100000044
表示括号内将i的值从1取到n并取括号内的最大值。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114706667A (zh) * 2022-03-24 2022-07-05 慧之安信息技术股份有限公司 一种基于异构计算的流媒体转发方法
CN115718664A (zh) * 2022-11-23 2023-02-28 广东申创光电科技有限公司 一种边缘计算平台算力分配调度方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107301570A (zh) * 2017-07-13 2017-10-27 北京小度信息科技有限公司 业务量预测方法、异常业务量检测方法、装置和电子设备
CN110996390A (zh) * 2019-11-19 2020-04-10 中国科学院计算技术研究所 一种无线接入网络计算资源分配方法及网络系统
CN111431941A (zh) * 2020-05-13 2020-07-17 南京工业大学 一种基于移动边缘计算的实时视频码率自适应方法
CN111507650A (zh) * 2020-07-02 2020-08-07 深圳微品致远信息科技有限公司 一种边缘计算平台算力分配调度方法及系统
CN112882383A (zh) * 2021-01-11 2021-06-01 合肥工业大学 一种面向变电站监测与边缘云协同的预测控制调度方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107301570A (zh) * 2017-07-13 2017-10-27 北京小度信息科技有限公司 业务量预测方法、异常业务量检测方法、装置和电子设备
CN110996390A (zh) * 2019-11-19 2020-04-10 中国科学院计算技术研究所 一种无线接入网络计算资源分配方法及网络系统
CN111431941A (zh) * 2020-05-13 2020-07-17 南京工业大学 一种基于移动边缘计算的实时视频码率自适应方法
CN111507650A (zh) * 2020-07-02 2020-08-07 深圳微品致远信息科技有限公司 一种边缘计算平台算力分配调度方法及系统
CN112882383A (zh) * 2021-01-11 2021-06-01 合肥工业大学 一种面向变电站监测与边缘云协同的预测控制调度方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114706667A (zh) * 2022-03-24 2022-07-05 慧之安信息技术股份有限公司 一种基于异构计算的流媒体转发方法
CN114706667B (zh) * 2022-03-24 2022-10-28 慧之安信息技术股份有限公司 一种基于异构计算的流媒体转发方法
CN115718664A (zh) * 2022-11-23 2023-02-28 广东申创光电科技有限公司 一种边缘计算平台算力分配调度方法及系统
CN115718664B (zh) * 2022-11-23 2023-11-14 广东申创光电科技有限公司 一种边缘计算平台算力分配调度方法及系统

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