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公开(公告)号：CN118337640A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410753704.X
申请日：2024-06-12
Applicant: 湖北省楚天云有限公司 , 华中科技大学
Inventor： 彭凯 , 王浩 , 胡毅 , 徐博 , 夏耀东 , 余雷 , 肖世达 , 王良源 , 胡梦兰 , 熊欢 , 何建文 , 张红娟 , 皮李星 , 郭佳璐 , 文皓 , 贺人贵 , 黄舒 , 宋文渊 , 李铁凝
Abstract: 本发明提供一种云与多边缘网络节点协同的微服务部署方法，包括：对云与多边缘网络节点协同的网络拓扑结构和由微服务节点、分布式数据库、多种通信方式组成的应用程序进行建模，获得微服务部署模型；以端到端时延、资源消耗、部署成功率为优化目标，基于裁剪高斯近似的汤普森采样探索机制和多步训练的资格跟踪策略的强化学习算法对微服务部署模型进行训练；基于收敛后的微服务部署模型，得到针对当前网络环境和请求的微服务最优部署方案。本发明通过设计基于裁剪高斯近似的汤普森采样探索策略和资格跟踪机制的强化学习算法以在满足端到端时延的基础上最小化资源消耗为目标解决了云与多边缘网络节点协同场景下的微服务部署问题。
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公开(公告)号：CN118316860A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410723761.3
申请日：2024-06-05
Applicant: 湖北省楚天云有限公司 , 华中科技大学
Inventor： 彭凯 , 王良源 , 徐博 , 熊欢 , 余雷 , 肖世达 , 周本宽 , 李相燚 , 丁灏楠 , 刘旭东 , 胡梦兰 , 夏耀东 , 胡毅 , 廖彤昕 , 黄渊蓉 , 侯梁博 , 王晨昕 , 邓天平 , 张婧
Abstract: 本发明公开了一种基于CPU工作频率的路由决策更新方法、系统及设备，所述方法包括：确定多边缘节点网络和待处理用户请求集合；根据多边缘节点网络和待处理用户请求集合通过延迟感知奖励缩放近端策略优化模型得到服务实例的部署情况和请求路由决策；根据当前CPU核心处理能力和服务实例的部署情况通过能量感知自适应频率缩放模型获得CPU工作频率决策；根据CPU工作频率决策对请求路由决策进行更新。本发明通过延迟感知奖励缩放近端策略优化模型导出网络中微服务最佳静态部署和路由决策，通过能量感知自适应频率缩放模型来动态调整CPU工作频率以优化系统能耗，从而提高了网络的数据处理和请求响应的效率，降低了系统整体的能耗。
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公开(公告)号：CN115529316B
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202211206589.1
申请日：2022-09-30
Applicant: 湖北省楚天云有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于云计算中心网络架构的微服务部署方法，采用一种联合优化的方式同时解决微服务部署问题和用户请求路由问题，具体而言，本发明以微服务实例部署方案为前置条件，以请求路由结果计算得到的响应时延为评估标准对实例部署方案进行评价，从而充分利用二者的强耦合关系。此系统在一定的约束下能支持不同类型的业务，同时能应对海量的移动用户请求。此外，本发明考虑了不同微服务之间的相互依赖性，通过充分考虑各微服务之间的通信依赖关系，有效降低了系统对用户请求的响应时延，提升了用户应用体验。
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公开(公告)号：CN117707745B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410163238.X
申请日：2024-02-05
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
Inventor： 邹澄澄 , 刘渊 , 陈家璘 , 彭凯 , 高飞 , 侯梁博 , 徐焕 , 夏凡 , 魏晓燕 , 赵青尧 , 梅子薇 , 王良源 , 胡毅 , 孟浩华 , 肖冬玲 , 何建文 , 郑蕾 , 刘忠佩 , 胡梦兰 , 邓天平
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应禁忌搜索算法的计量任务同步调度方法，包括：设置约束条件，包括：计量任务总执行时间最短以及客户端与服务器的距离满足服务覆盖要求；使用三重贪心算法获得计量任务同步调度方案的初始解；基于自适应禁忌搜索算法对初始解#imgabs0#进行优化，通过特赦规则增强算法的搜索能力，搜索得到更优解；满足迭代条件后选择任务执行总时间最小时对应的更优解作为输出结果；根据分布式远程计量系统的特点，充分考虑了各客户端与服务器的同步依赖关系，在同步调度约束的条件下，基于自适应禁忌搜索算法的计量任务同步调度方法大大降低了总任务的处理时间，解决了分布式远程调度系统中任务拥塞和资源浪费的问题。
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公开(公告)号：CN117640413B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410113493.3
申请日：2024-01-26
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
Inventor： 余铮 , 程航宇 , 彭凯 , 查志勇 , 徐焕 , 龙霏 , 陈铈 , 夏凡 , 刘旭东 , 廖荣涛 , 李志康 , 代荡荡 , 郭佳璐 , 罗弦 , 胡梦兰 , 张先飞 , 邓天平
Abstract: 本发明提供一种雾计算中基于强化学习的微服务和数据库联合部署方法，包括：S1，从雾计算网络模型中获取各个雾计算节点参数信息、微服务集合、微服务请求链集合和数据库集合，以创建微服务/数据库/路由路径联合部署策略；S2，采用贪心算法求解所述微服务/数据库/路由路径联合部署策略的决策变量初始解；S3，基于QTSWLA算法动态调整所述微服务/数据库/路由路径联合部署策略的全局微服务实例数；S4，基于MDJO‑PPO算法获取所述微服务/数据库/路由路径联合部署策略的决策变量近似最优解，得到优化的微服务/数据库/路由路径联合部署策略。本发明优化了雾计算网络中微服务、数据库和路由路径的联合部署效果，提升部署的准确性与效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117591751B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410080547.0
申请日：2024-01-19
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入的上下文忠诚度融合的兴趣点推荐方法及系统，其方法包括以下步骤：基于相似用户对相似兴趣点的不同访问模式、同一用户对相似兴趣点的不同访问模式及相似用户对同一兴趣点的不同访问模式，构建不同影响因子对应的忠诚度模型；基于图嵌入方法分别将不同影响因子的忠诚度模型嵌入至原始图中，得到对应的各忠诚度图；基于高斯核模型及个性化页面排序方法计算得到各忠诚度图对应在不同影响因子下的兴趣点推荐模型；基于多项式融合方法融合各兴趣点推荐模型得到目标兴趣点推荐模型，根据目标兴趣点推荐模型对待推荐用户进行兴趣点推荐；因此综合考虑显式交互和隐式关联学习用户移动特征，提高个性化兴趣点推荐的精确度。
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公开(公告)号：CN117596211B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410072064.6
申请日：2024-01-18
Applicant: 湖北省楚天云有限公司 , 华中科技大学
IPC: H04L47/125
Abstract: 本发明公开了一种IP分片多核负载均衡装置及方法，其装置包括特征提取模块、分发表及分发模块，特征提取模块提取IP分片首包的IP五元组及IP分片的IP分片三元组；分发表记录各IP报文的分发结果，采用数组方式进行组织，以IP分片三元组的哈希值作为数组索引；分发模块根据特征提取模块得到的结果将IP分片分发给处理装置；当分发IP分片首包时，根据IP五元组计算得到分发结果，并将分发结果存入分发表；当分发IP分片非首包时，查询分发表得到分发结果。本发明在多队列网卡、RPS、RFS等处理装置共享内存的软硬件场景下，实现了IP五元组级别的IP分片负载均衡，负载均衡效果好；本装置分发效率高；分发后，处理装置处理时程序局部性好，处理效率高。
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公开(公告)号：CN117424912B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311718315.5
申请日：2023-12-14
Applicant: 湖北省楚天云有限公司 , 华中科技大学
IPC: H04L67/1097 , H04L67/104
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的物联网节点集群数据存储方法、系统及介质，其方法包括以下步骤：基于邻近资源聚类算法，将参与同一区块链的多个物联网节点聚类为多个集群，以使每个集群的总存储资源量满足存储区块链账本所需的最小存储资源需求量；根据区块链的存储资源要求和节点访问区块数据访问要求建立优化目标函数及优化目标函数的约束条件；在所述优化目标函数及所述约束条件的限制下，基于分级需求贪婪算法确定最小化物联网节点访问区块所需成本时的集群内多物联网节点协作存储区块策略；因此本发明将设备聚合成多个协作存储集群，以解决物联网区块链系统中存储资源不足的问题。
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公开(公告)号：CN117573379A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410060896.6
申请日：2024-01-16
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 华中科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提供一种基于对称放缩合并的微服务部署方法，针对云数据中心微服务部署与请求路由问题求解困难、复杂度高的难点，创造性地提出一种高效的对称放缩合并算法。该算法不同于单独求解微服务部署与请求路由两个问题的方法，而是将两个问题结合起来求解，通过对称合并、实例扩增、实例缩减子算法保证部署的对称性，从而保证了路由的对称性，使得两个问题的联合求解成为可能，最后通过迁移合并子算法进一步提高资源利用率。本发明提出的方法不再单独考虑路由问题，求解高效，同时联合求解微服务部署与请求路由问题，在全局范围内直接求解，以获取最佳方案，降低用户请求时延，最大化请求成功率，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN117201319B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311461056.2
申请日：2023-11-06
Applicant: 三峡高科信息技术有限责任公司 , 华中科技大学
Inventor： 张晨 , 文皓 , 彭凯 , 徐家祥 , 郭佳璐 , 陈云鹏 , 陈昊轩 , 王建东 , 邱生顺 , 何建文 , 胡佳星 , 姚毅 , 杨晓东 , 覃会知 , 魏岚 , 邓天平 , 胡梦兰
IPC: H04L41/0894 , H04L41/0823 , H04L41/5051 , H04L41/142 , H04L67/51 , H04L67/10
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘计算的微服务部署方法及系统，其方法包括：将多个微服务形成微服务组聚类，并形成记忆池；通过每个微服务组内的微服务相互关系，计算评价函数；根据所述评价函数和排队模型，对记忆池中的一个或多个微服务组的处理顺序进行调整；基于每个微服务组所需的计算资源和总时延，对调整后一个或多个微服务组进行部署；基于变邻域搜索算法对部署后的微服务组进行优化，并将其加入到记忆池中；重复上述步骤，对所述记忆池进行持续迭代，得到最终的部署方案。本发明通过微服务聚类和贪婪启发式进行部署，并以请求路由结果对部署方案进行评价，再通过持续的记忆和优化，
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