一种智融标识网络中的异构服务功能链转发协议与方法

    公开(公告)号:CN113472811A

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN202110969645.6

    申请日:2021-08-23

    Abstract: 本发明提供了一种智融标识网络中的异构服务功能链转发协议与方法。该方法包括:解析用户输入数据包,根据用户需求给数据包匹配族群标识FID,并封装Sinet_nsh包头字段,向网络组件层输出数据包;网络组件层中的边缘网关根据Sinet_nsh数据包的用户源IP、目的IP和FID三元组输入数据填写Sinet_nsh包头内容,将封装了Sinet_nsh包头的数据包传输给转发交换节点;转发交换节点匹配Sinet_nsh包头中的下一跳网络功能属性和传递上下文服务功能链状态信息,进行异构网络功能处理并输出数据包的下一跳转发交换节点地址;最后一跳网络功能转发交换机节点收到数据包后,将数据包转换为ipv4数据包输出。本发明设计基于微服务的模块化异构服务功能链,从而优化异构SFC框架,实现异构网络资源多维融合。

    智融标识网络中基于意图驱动的服务编排系统和方法

    公开(公告)号:CN112953778B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202110285858.7

    申请日:2021-03-17

    Abstract: 本发明提供了一种智融标识网络中基于意图驱动的服务编排系统和方法。包括:智慧服务层,用于接收用户提出的服务请求,根据所述服务需求在意图感知知识库中进行用户服务意图转译,将用户服务意图转译成网络服务的服务需求行为描述SBD,并确定网络服务类型;资源适配层,用于根据网络服务的SBD、网络服务类型和网络组件层的当前网络状态信息利用族群管理策略库生成服务编排策略,网络组件层,用于执行所述服务编排策略,通过服务编排策略中的业务族群对应的网络组件进行数据的存储和转发。本发明使网络能够智慧感知海量业务的差异化服务需求,实现对复杂网络资源的有效管理和高效利用,提升网络的灵活性、可伸缩性等。

    一种智融标识网络中的异构服务功能链转发协议与方法

    公开(公告)号:CN113472811B

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202110969645.6

    申请日:2021-08-23

    Abstract: 本发明提供了一种智融标识网络中的异构服务功能链转发协议与方法。该方法包括:解析用户输入数据包,根据用户需求给数据包匹配族群标识FID,并封装Sinet_nsh包头字段,向网络组件层输出数据包;网络组件层中的边缘网关根据Sinet_nsh数据包的用户源IP、目的IP和FID三元组输入数据填写Sinet_nsh包头内容,将封装了Sinet_nsh包头的数据包传输给转发交换节点;转发交换节点匹配Sinet_nsh包头中的下一跳网络功能属性和传递上下文服务功能链状态信息,进行异构网络功能处理并输出数据包的下一跳转发交换节点地址;最后一跳网络功能转发交换机节点收到数据包后,将数据包转换为ipv4数据包输出。本发明设计基于微服务的模块化异构服务功能链,从而优化异构SFC框架,实现异构网络资源多维融合。

    一种面向智算融合网络的缓存与路由联合优化方法

    公开(公告)号:CN118764394A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202411127108.7

    申请日:2024-08-16

    Abstract: 本发明提供了一种面向智算融合网络的缓存与路由联合优化方法。该方法包括:以最大化RLC中的长期累积缓存奖励为目标,将智算融合网络的缓存与路由联合优化问题建模为MDP问题;利用AC学习模型,采用基于部分去中心化的MADRL的协作缓存算法C‑MAAC来求解多智能体马尔可夫决策问题;在静态且预先已知的理想假设下,使用P‑CCCP方法推导出所述智算融合网络的缓存与路由联合优化问题的全局优化解。本发明提出了一种面向智算融合网络的缓存与路由联合优化方法,针对融合网络中节点用户偏好分布不均以及差异化的用户服务需求,传统网络资源管理方法存在效率低下和缓存性能受限的问题,利用多智能体深度强化学习实现大规模复杂环境下智能内容部署和灵活路由转发。

    一种用于分布式训练系统的算力路由数据包转发方法

    公开(公告)号:CN117336223A

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311302117.0

    申请日:2023-10-09

    Abstract: 本发明提供一种用于分布式训练系统的算力路由数据包转发方法,提供了用于分布式训练的算力路由机制,具体包括:控制器解析算法生成的路由策略,并根据算力路由判断逻辑将生成的流表自动下发到可编程交换机中;在组播前执行源路由策略以保证路由机制的灵活性;设计的算力服务层报头包括算力路径标识和算力服务索引,前者用于标识组播节点以及算力服务路径,后者用于标识组播功能以及算力服务路径上具体的服务索引;在组播节点执行算力服务层转发策略,当算力服务索引值为0时执行组播策略,通过组播机制保证各个分布式计算节点中参数的同步性;将计算节点归类为同步节点和异步节点,通过组播域内和组播域间的范围描述来表示算力节点之间的关系。

    一种基于flowlet的多路径传输方法
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117155869A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311295311.0

    申请日:2023-10-08

    Abstract: 本发明提供一种基于flowlet的多路径传输方法,包括如下步骤:周期性向网络中注入探针数据包,获得网络状态信息;网络状态信息包括算力终端节点周期上报自身状态信息;接收用户发送的传输预请求;传输预请求包括用户的需求参数;基于步骤S2接收的传输预请求,生成算力行为描述CBD,并根据算力行为描述CBD并利用带宽时延约束的路径生成算法生成满足用户需求的多条路径,通过流表的形式将所述多条路径的信息下发至网络交换组件,通过UDP报文负载的形式将目的IP地址发送至用户;维护用户流flowlet的过期时间和当前flowlet编号,依照当前flowlet编号进行下一跳报文转发。本发明创造性地提出一种融算标识网络中一种完整的基于flowlet多路径传输方法,以用户需求为导向,充分利用网络转发组件能力,优化网络负载分布。

    智融标识网络中基于意图驱动的服务编排系统和方法

    公开(公告)号:CN112953778A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110285858.7

    申请日:2021-03-17

    Abstract: 本发明提供了一种智融标识网络中基于意图驱动的服务编排系统和方法。包括:智慧服务层,用于接收用户提出的服务请求,根据所述服务需求在意图感知知识库中进行用户服务意图转译,将用户服务意图转译成网络服务的服务需求行为描述SBD,并确定网络服务类型;资源适配层,用于根据网络服务的SBD、网络服务类型和网络组件层的当前网络状态信息利用族群管理策略库生成服务编排策略,网络组件层,用于执行所述服务编排策略,通过服务编排策略中的业务族群对应的网络组件进行数据的存储和转发。本发明使网络能够智慧感知海量业务的差异化服务需求,实现对复杂网络资源的有效管理和高效利用,提升网络的灵活性、可伸缩性等。

    长途客运小件快运成本核算运价制定辅助决策系统和方法

    公开(公告)号:CN108596372A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810311443.0

    申请日:2018-04-09

    Abstract: 本发明实施例提供了一种长途客运小件快运成本核算运价制定辅助决策系统和方法。该系统包括:模型模块、视图模块和控制器模块,控制器模块分别与模型模块和视图模块连接,模型模块包括运量预测子模块、成本核算子模块和运价制定子模块;控制器模块通过视图模块获取用户的输入信息,根据输入信息中的用户请求判断使用哪一个模型模块处理,处理后再反馈给哪一个视图模块显示输出信息。本发明能够利用运量预测子模块、成本核算子模块和运价制定子模块,对长途客运中小件货物运送的运量预测、成本核算和运价制定进行辅助决策,实现长途客运中小件货物运输的信息化和智能化。

    一种基于能源感知的智算融合网络功能卸载方法

    公开(公告)号:CN119011392A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202411022566.4

    申请日:2024-07-29

    Abstract: 本发明提供了一种基于能源感知的智算融合网络功能卸载方法。该方法包括:智算融合网络中的服务器利用DQN算法生成SFC部署策略;通过控制面与决策面之间的交互将SFC部署策略转化为转发路径,将转发路径与决策面的决策进行关联保存;当执行本次决策时,获取本次决策对应的转发路径,根据转发路径实现本次决策的SFC数据包转发,通过被动INT探测收集每个节点的网络状态信息,输出实际网络状态信息矩阵;每一次的SFC部署策略完成后,根据网络状态信息矩阵中的参数计算每次SFC部署的能耗,通过服务器节点状态转换机制对服务器的状态进行更新。本发明可以动态调整服务功能链的部署方式和流量路径,实现对网络资源的智能管理和优化,提高服务器利用率和能源效率。

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