CN114138453A - 一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法与系统 - Google Patents
一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法与系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114138453A CN114138453A CN202111207465.0A CN202111207465A CN114138453A CN 114138453 A CN114138453 A CN 114138453A CN 202111207465 A CN202111207465 A CN 202111207465A CN 114138453 A CN114138453 A CN 114138453A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- application
- edge computing
- edge
- computing application
- task
- 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
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]
- G06F9/5061—Partitioning or combining of resources
- G06F9/5072—Grid computing
-
- 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
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)
- Multi Processors (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本发明的实施例公开了一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法与系统,涉及边缘计算技术领域。所述方法,用于服务器,包括:根据每个边缘计算应用收集的数据量,计算每个边缘计算应用的资源利用率;根据与每个边缘计算应用的传输路径的数据传输速度和路径中的节点信息,计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间;根据所述每个边缘计算应用的资源利用率和将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,确定目标边缘计算应用;将任务分配给所述目标边缘计算应用。本发明能够使得边缘计算应用资源优化分配更加高效,并能使系统性能达到最优。
Description
技术领域
本发明属于边缘计算技术领域,尤其涉及一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法与系统。
背景技术
近几年边缘计算行业蓬勃发展,在网络中分别有众多的边缘计算应用。在现有的边缘计算环境中,边缘计算应用的资源数量因为各类环境条件(如成本、技术、硬件等)的限制不会十分充裕。在实际应用过程中,往往需要考虑资源的优化分配和合理调度问题,即在满足各个边缘计算应用资源负载约束条件的前提下,从请求任务中选取合适的任务分配到合适的边缘计算应用上,从而使系统资源利用率最高,系统整体性能达到最优。
目前边缘计算应用资源分配通常以运维人员已有的经验为基础,如根据边缘计算应用周围的用户量来进行资源配置,或者根据边缘计算应用的类型来配置资源,如即时应用,则配置更多的资源,但是乘客的访问行为存在较大的不可控制性和变化性,如上一时刻某一边缘计算应用的访问任务还是1000,下一时刻可能就只有100人,若不能及时根据任务情况和边缘计算应用状态来调整资源分配策略,将严重影响边缘计算应用的性能,使得整个系统性能降低。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法与系统,用于解决目前边缘计算应用资源分配方案不能及时调整资源分配,严重影响边缘计算应用的性能,使得整个系统性能降低的问题。本发明能够根据各个边缘计算应用的资源利用率和服务器将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,选择出最优边缘计算应用作为服务器分配最新任务的接收边缘计算应用,使得资源优化分配更加高效,并能使系统性能达到最优。
第一方面,本发明实施例提供一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法,用于服务器,包括以下步骤:
根据每个边缘计算应用收集的数据量,计算每个边缘计算应用的资源利用率;
根据与每个边缘计算应用的传输路径的数据传输速度和路径中的节点信息,计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间;
根据所述每个边缘计算应用的资源利用率和将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,确定目标边缘计算应用;
将任务分配给所述目标边缘计算应用。
在一可选实施例中,所述根据每个边缘计算应用收集的数据量,计算每个边缘计算应用的资源利用率,包括:
根据以下第一公式计算每个边缘计算应用的资源利用率:
在第一公式中,Qa表示第a个边缘计算应用的资源利用率;a=1,2,…,m;m为可控制分配资源的边缘计算应用总数;Sa(t)表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据的数据量;Da(t)表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据是否已经被所述边缘计算应用处理完成的标志值;t=1,2,…,T,T表示第a个边缘计算应用从开始使用到当前时刻总共收集数据的次数;Fa表示第a个边缘计算应用可处理的最大数据量。
在一可选实施例中,所述Da(t)=1,表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据已经被所述边缘计算应用处理完成;所述Da(t)=0,表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据未被所述边缘计算应用处理完成。
在一可选实施例中,所述根据与每个边缘计算应用的传输路径的数据传输速度和路径中的节点信息,计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,包括:
根据以下第二公式计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间:
在第二公式中,Ka表示将任务分配到第a个边缘计算应用所需要的时间;Sf表示服务器的任务数据量;表示将所述任务数据传输到与第a个边缘计算应用传输路径中的第1个节点的数据传输速度值,n表示与第a个边缘计算应用传输路径中的节点总数;表示所述任务数据从与第a个边缘计算应用传输路径中的第n个节点传输到第0个节点的数据传输速度值,表示所述任务数据从与第a个边缘计算应用传输路径中的第i个节点传输到第i+1个节点的数据传输速度值,i=1,2,3,…,n-1。
在一可选实施例中,所述根据所述每个边缘计算应用的资源利用率和将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,确定目标边缘计算应用,包括:
根据第三公式计算每个边缘计算应用的评价值;
将计算出的评价值最小的边缘计算应用作为目标边缘计算应用;
其中,所述第三公式为:
第二方面,本发明实施例提供一种适合边缘计算环境的资源优化分配系统,用于服务器,包括:
资源利用率计算模块,用于根据每个边缘计算应用收集的数据量,计算每个边缘计算应用的资源利用率;
时间计算模块,用于根据与每个边缘计算应用的传输路径的数据传输速度和路径中的节点信息,计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间;
确定模块,用于根据所述每个边缘计算应用的资源利用率和将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,确定目标边缘计算应用;
分配模块,用于将任务分配给所述目标边缘计算应用。
在一可选实施例中,所述资源利用率计算模块,具体用于根据以下第一公式计算每个边缘计算应用的资源利用率:
在第一公式中,Qa表示第a个边缘计算应用的资源利用率;a=1,2,…,m;m为可控制分配资源的边缘计算应用总数;Sa(t)表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据的数据量;Da(t)表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据是否已经被所述边缘计算应用处理完成的标志值;t=1,2,…,T,T表示第a个边缘计算应用从开始使用到当前时刻总共收集数据的次数;Fa表示第a个边缘计算应用可处理的最大数据量。
在一可选实施例中,所述Da(t)=1,表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据已经被所述边缘计算应用处理完成;所述Da(t)=0,表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据未被所述边缘计算应用处理完成。
在一可选实施例中,所述时间计算模块,具体用于根据以下第二公式计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间:
在第二公式中,Ka表示将任务分配到第a个边缘计算应用所需要的时间;Sf表示服务器的任务数据量;表示将所述任务数据传输到与第a个边缘计算应用传输路径中的第1个节点的数据传输速度值,n表示与第a个边缘计算应用传输路径中的节点总数;表示所述任务数据从与第a个边缘计算应用传输路径中的第n个节点传输到第0个节点的数据传输速度值,表示所述任务数据从与第a个边缘计算应用传输路径中的第i个节点传输到第i+1个节点的数据传输速度值,i=1,2,3,…,n-1。
在一可选实施例中,所述确定模块,包括:
评价值计算子模块,用于根据第三公式计算每个边缘计算应用的评价值;
计算应用确定子模块,用于将计算出的评价值最小的边缘计算应用作为目标边缘计算应用;
其中,所述第三公式为:
本发明提供了一种新的适合边缘计算环境的资源优化分配方案,服务器首先根据每个边缘计算应用收集的数据量,计算每个边缘计算应用的资源利用率,接着根据与每个边缘计算应用的传输路径的数据传输速度和路径中的节点信息,计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,然后根据所述每个边缘计算应用的资源利用率和将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,确定目标边缘计算应用作为最新任务的接收边缘计算应用。本发明既保证在分配资源任务时可以以较短的时间分配完成,并且可以分配到资源利用率较低的边缘计算应用上,使得所述资源优化分配更加高效,性能达到最优。
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适合边缘计算环境的资源优化分配方法流程图;
图2为本发明实施例提供的一种适合边缘计算环境的资源优化分配系统实施例一结构示意图;
图3为本发明实施例提供的一种适合边缘计算环境的资源优化分配系统实施例二结构示意图。
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适合边缘计算环境的资源优化方法流程图。参见图1,该方法用于服务器,包括如下步骤:
S101:根据每个边缘计算应用收集的数据量,计算每个边缘计算应用的资源利用率。
本实施例中,根据每个边缘计算应用收集的数据量计算出每个边缘计算应用的资源利用率,进而可通过资源利用率准确知晓当前数据的分配利用情况,方便后续对资源进行优化分配。
优选地,可以根据如下第一公式计算每个边缘计算应用的资源利用率:
在第一公式中,Qa表示第a个边缘计算应用的资源利用率;a=1,2,…,m;m为可控制分配资源的边缘计算应用总数;Sa(t)表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据的数据量;Da(t)表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据是否已经被所述边缘计算应用处理完成的标志值;t=1,2,…,T,T表示第a个边缘计算应用从开始使用到当前时刻总共收集数据的次数;Fa表示第a个边缘计算应用可处理的最大数据量。
其中,所述Da(t)=1,表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据已经被所述边缘计算应用处理完成;所述Da(t)=0,表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据未被所述边缘计算应用处理完成。
S102:根据与每个边缘计算应用的传输路径的数据传输速度和路径中的节点信息,计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间。
本实施例中,根据服务器与每个边缘计算应用之间传输路径的节点情况(包括:数据传输速度和路径中的节点总数等信息)计算出服务器将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,进而保证在后续优化分配资源任务时可以选择出分配效率较快的边缘计算应用,同时也能保证任务能尽快的分配到边缘计算应用。
优选地,根据如下第二公式计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间:
在第二公式中,Ka表示将任务分配到第a个边缘计算应用所需要的时间;Sf表示服务器的任务数据量;表示将所述任务数据传输到与第a个边缘计算应用传输路径中的第1个节点的数据传输速度值,n表示与第a个边缘计算应用传输路径中的节点总数;表示所述任务数据从与第a个边缘计算应用传输路径中的第n个节点传输到第0个节点的数据传输速度值,表示所述任务数据从与第a个边缘计算应用传输路径中的第i个节点传输到第i+1个节点的数据传输速度值,i=1,2,3,…,n-1。
S103:根据所述每个边缘计算应用的资源利用率和将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,确定目标边缘计算应用。
本实施例中,根据所述资源利用率以及服务器将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间选择出最优边缘计算应用作为服务器分配最新任务的接收边缘计算应用,进而既保证在分配资源任务时可以以较短的时间分配完成,并且可以分配到资源利用率较低的边缘计算应用上,使得所述资源优化分配更加高效,性能达到最优。
作为一可选实施例,本步骤S103,包括:
S1031:根据第三公式计算每个边缘计算应用的评价值。
优选地,所述第三公式为:
本实施例中,从第三公式得出,第a个边缘计算应用的资源利用率越低,体现出有更多的资源来执行任务,则对应的Pa值越小,并且将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间Ka越小,体现出能更快的将任务分配给第a个边缘计算应用,则对应的Pa值也越小。因此,取最小的评价值的边缘计算应用作为目标边缘计算应用,不仅能保证任务尽快发布,同时也能有效地的提高资源的利用率。
S1032:将计算出的评价值最小的边缘计算应用作为目标边缘计算应用。
S104:将任务分配给所述目标边缘计算应用。
本实施例提供了一种适合边缘计算环境的资源优化方法,服务器首先根据每个边缘计算应用收集的数据量,计算每个边缘计算应用的资源利用率,接着根据与每个边缘计算应用的传输路径的数据传输速度和路径中的节点信息,计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,然后根据所述每个边缘计算应用的资源利用率和将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,确定目标边缘计算应用作为最新任务的接收边缘计算应用。本发明既保证在分配资源任务时可以以较短的时间分配完成,并且可以分配到资源利用率较低的边缘计算应用上,使得所述资源优化分配更加高效,性能达到最优。
对应于本发明实施例提供的一种适合边缘计算环境的资源优化方法,本发明实施例还提供一种适合边缘计算环境的资源优化系统,如图2所示,该系统用于服务器,包括:
资源利用率计算模块1,用于根据每个边缘计算应用收集的数据量,计算每个边缘计算应用的资源利用率。优选地,资源利用率计算模块1,具体用于根据上述第一公式计算每个边缘计算应用的资源利用率。
时间计算模块2,用于根据与每个边缘计算应用的传输路径的数据传输速度和路径中的节点信息,计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间。优选地,时间计算模块2,具体用于根据上述第二公式计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间。
确定模块3,用于根据所述每个边缘计算应用的资源利用率和将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,确定目标边缘计算应用。
图3为本发明提供的一种适合边缘计算环境的资源优化分配系统实施例二的结构示意图。参看图3,本实施例是在前述适合边缘计算环境的资源优化分配系统实施例一的结构的基础上,进一步的,确定模块3,包括:
评价值计算子模块31,用于根据上述第三公式计算每个边缘计算应用的评价值。
计算应用确定子模块32,用于将计算出的评价值最小的边缘计算应用作为目标边缘计算应用。
分配模块4,用于将任务分配给所述目标边缘计算应用。
本发明实施例提供的适合边缘计算环境的资源优化分配方案,既能保证在分配资源任务时可以以较短的时间分配完成,并且可以将资源分配到资源利用率较低的边缘计算应用上,使得所述资源优化分配更加高效,性能达到最优。
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 (10)
1.一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法,用于服务器,其特征在于,包括以下步骤:
根据每个边缘计算应用收集的数据量,计算每个边缘计算应用的资源利用率;
根据与每个边缘计算应用的传输路径的数据传输速度和路径中的节点信息,计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间;
根据所述每个边缘计算应用的资源利用率和将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,确定目标边缘计算应用;
将任务分配给所述目标边缘计算应用。
2.如权利要求1所述的一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法,其特征在于,所述根据每个边缘计算应用收集的数据量,计算每个边缘计算应用的资源利用率,包括:
根据以下第一公式计算每个边缘计算应用的资源利用率:
在第一公式中,Qa表示第a个边缘计算应用的资源利用率;a=1,2,…,m;m为可控制分配资源的边缘计算应用总数;Sa(t)表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据的数据量;Da(t)表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据是否已经被所述边缘计算应用处理完成的标志值;t=1,2,…,T,T表示第a个边缘计算应用从开始使用到当前时刻总共收集数据的次数;Fa表示第a个边缘计算应用可处理的最大数据量。
3.如权利要求2所述的一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法,其特征在于,所述Da(t)=1,表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据已经被所述边缘计算应用处理完成;所述Da(t)=0,表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据未被所述边缘计算应用处理完成。
4.如权利要求1-3中任一项所述的一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法,其特征在于,所述根据与每个边缘计算应用的传输路径的数据传输速度和路径中的节点信息,计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,包括:
根据以下第二公式计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间:
6.一种适合边缘计算环境的资源优化分配系统,用于服务器,其特征在于,包括:
资源利用率计算模块,用于根据每个边缘计算应用收集的数据量,计算每个边缘计算应用的资源利用率;
时间计算模块,用于根据与每个边缘计算应用的传输路径的数据传输速度和路径中的节点信息,计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间;
确定模块,用于根据所述每个边缘计算应用的资源利用率和将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间,确定目标边缘计算应用;
分配模块,用于将任务分配给所述目标边缘计算应用。
8.如权利要求7所述的一种适合边缘计算环境的资源优化分配系统,其特征在于,所述Da(t)=1,表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据已经被所述边缘计算应用处理完成;所述Da(t)=0,表示第a个边缘计算应用第t次收集到的数据未被所述边缘计算应用处理完成。
9.如权利要求6-8中任一项所述的一种适合边缘计算环境的资源优化分配系统,其特征在于,所述时间计算模块,具体用于根据以下第二公式计算将任务分配到每个边缘计算应用所需要的时间:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111207465.0A CN114138453B (zh) | 2021-10-18 | 2021-10-18 | 一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法与系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111207465.0A CN114138453B (zh) | 2021-10-18 | 2021-10-18 | 一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法与系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114138453A true CN114138453A (zh) | 2022-03-04 |
CN114138453B CN114138453B (zh) | 2022-10-28 |
Family
ID=80395107
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111207465.0A Active CN114138453B (zh) | 2021-10-18 | 2021-10-18 | 一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法与系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114138453B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114500539A (zh) * | 2022-04-14 | 2022-05-13 | 浙江大云物联科技有限公司 | 智慧路灯系统中边缘应用部署方法、装置及可读存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110347515A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-18 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法 |
CN110851529A (zh) * | 2019-11-01 | 2020-02-28 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 算力调度方法及相关设备 |
CN111970323A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-11-20 | 北京大学 | 边缘计算网络中云边多层协作的时延优化方法及装置 |
CN112399482A (zh) * | 2020-10-09 | 2021-02-23 | 西北工业大学 | 一种移动边缘计算方法、存储介质及设备 |
WO2021098403A1 (zh) * | 2019-11-19 | 2021-05-27 | 中兴通讯股份有限公司 | 资源分配方法、服务器及存储介质 |
-
2021
- 2021-10-18 CN CN202111207465.0A patent/CN114138453B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110347515A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-18 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法 |
CN110851529A (zh) * | 2019-11-01 | 2020-02-28 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 算力调度方法及相关设备 |
WO2021098403A1 (zh) * | 2019-11-19 | 2021-05-27 | 中兴通讯股份有限公司 | 资源分配方法、服务器及存储介质 |
CN111970323A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-11-20 | 北京大学 | 边缘计算网络中云边多层协作的时延优化方法及装置 |
CN112399482A (zh) * | 2020-10-09 | 2021-02-23 | 西北工业大学 | 一种移动边缘计算方法、存储介质及设备 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114500539A (zh) * | 2022-04-14 | 2022-05-13 | 浙江大云物联科技有限公司 | 智慧路灯系统中边缘应用部署方法、装置及可读存储介质 |
CN114500539B (zh) * | 2022-04-14 | 2022-08-16 | 浙江大云物联科技有限公司 | 智慧路灯系统中边缘应用部署方法、装置及可读存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114138453B (zh) | 2022-10-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10474504B2 (en) | Distributed node intra-group task scheduling method and system | |
CN108632365B (zh) | 服务资源调整方法、相关装置和设备 | |
CN102063336B (zh) | 一种分布式计算多应用功能异步并发调度方法 | |
EP3129880B1 (en) | Method and device for augmenting and releasing capacity of computing resources in real-time stream computing system | |
CN108845874B (zh) | 资源的动态分配方法及服务器 | |
CN103309946B (zh) | 多媒体文件处理方法、装置及系统 | |
CN103838621B (zh) | 用于调度例行作业的方法和系统、调度节点 | |
WO2013000893A1 (en) | Method and system for reactive scheduling | |
CN103401939A (zh) | 一种采用混合调度策略的负载均衡方法 | |
CN112685153A (zh) | 微服务调度方法、装置以及电子设备 | |
CN112148427A (zh) | 一种云平台资源分配方法、装置和计算机可读存储介质 | |
CN107450855A (zh) | 一种用于分布式存储的模型可变的数据分布方法及系统 | |
CN114625500A (zh) | 云环境下拓扑感知的微服务应用调度的方法及应用 | |
CN115033340A (zh) | 一种宿主机的选择方法及相关装置 | |
CN114138453B (zh) | 一种适合边缘计算环境的资源优化分配方法与系统 | |
CN102184124B (zh) | 任务调度方法及系统 | |
CN106325997B (zh) | 一种虚拟资源分配方法及装置 | |
CN105138391B (zh) | 面向广域分布云系统公平的多任务虚拟机分配方法 | |
CN108429704B (zh) | 一种节点资源分配方法及装置 | |
Ogawa et al. | Cloud bursting approach based on predicting requests for business-critical web systems | |
CN115952054A (zh) | 一种仿真任务资源管理方法、装置、设备及介质 | |
CN113672382B (zh) | 一种业务资源分配方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN115509549B (zh) | 一种数据元件加工处理方法及计算机可读存储介质 | |
CN117579626B (zh) | 基于分布式实现边缘计算下的优化方法及系统 | |
CN110138838B (zh) | 一种计算资源分配方法及装置 |
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 |