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公开(公告)号:CN114500520A
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202011257878.5
申请日:2020-11-12
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L67/10 , H04L47/6275 , H04L47/62
Abstract: 本发明提供了一种数据传输方法、装置及通信节点,其中,数据传输方法包括:确定所述第一通信节点的循环队列中当前发送队列中的各个报文数据的转发优先级;按照所述转发优先级由高到低的顺序,向第二通信节点的循环队列中的对应接收队列发送所述报文数据以及相应的转发优先级;其中,所述转发优先级高的数据报文对应的接收队列在所述第二通信节点的循环队列中的排序在所述转发优先级低的数据报文对应的接收队列之前。本方案很好的解决了现有技术中数据传输方法存在操作繁琐、无法满足不同时延需求的问题。
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公开(公告)号:CN114500163A
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202011147238.9
申请日:2020-10-23
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种通信调度方法、装置和存储介质,所述方法包括:周期性发送第一报文;所述第一报文至少用于标识第一节点相应周期开始。
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公开(公告)号:CN114172965A
公开(公告)日:2022-03-11
申请号:CN202010946179.5
申请日:2020-09-10
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L67/63 , H04L67/1021 , H04L67/1023 , H04L61/4511 , H04L101/69
Abstract: 本发明公开了一种用户服务请求及处理方法、设备及介质,包括:客户端向域名服务器发送携带有客户端物理位置相关信息的用户服务域名解析请求;接收域名服务器返回的用户服务器列表;根据业务需求,依据所述用户服务器列表向用户服务器发出探测报文;在根据用户服务器反馈的报文确定网络信息和/或用户服务信息后,决定提供用户服务的服务器。采用本发明,可以得到更加实时的服务信息,在一些服务负载变化较快的场景中,可以提供更好的负载分担能力。
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公开(公告)号:CN114095579A
公开(公告)日:2022-02-25
申请号:CN202010771579.7
申请日:2020-08-04
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L67/63 , H04L67/1008
Abstract: 一种算力处理的网络系统、业务处理方法及设备,其中,所述算力处理的网络系统包括第一处理层、第二处理层、第三处理层、第四处理层和第五处理层。本发明实施例提出了一种新的算力处理的网络系统架构,实现网络和计算高度协同,从而基于无处不在的连接,将泛在计算互联,实现云、边、网高效协同,提高了计算资源利用效率,能够为用户提供一致体验。另外,本发明实施例还通过新增功能模块和接口流程定义,网络管理节点可对底层异构算力资源实现可感知、可控制和可管理,有利于实现计算及网络资源联合调度,提高运营商网络的资源利率。
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公开(公告)号:CN114006846A
公开(公告)日:2022-02-01
申请号:CN202010669475.5
申请日:2020-07-13
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L43/106 , H04L43/12 , H04L45/745
Abstract: 本发明实施例提供一种IPv6数据包的传输方法及装置,该方法包括:通过第一路径发送第一数据包,第一数据包携带:第一信息,表示第一节点与网络侧交互的信息;通过第二路径接收第二数据包,所述第二数据包携带:第二信息,表示网络侧反馈的所述第一节点与网络侧交互的信息的结果。在本发明实施例中,通过让应用感知到路径信息的方式,使得应用可以灵活的选择一个或多个报文封装相关的探测需求,进而了解网络的情况,比如可以感知到应用的正向网络时延和反向网络时延,或者在了解到承载路径信息后,直接在流量中指定建议的路径,增强了第一节点、第二节点与网络入口节点的交互能力,可以提供灵活的交互服务。
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公开(公告)号:CN118802576A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202311088432.8
申请日:2023-08-28
Applicant: 清华大学 , 中国移动通信集团有限公司研究院
IPC: H04L41/147 , G06N7/01 , G06F18/214 , H04L41/14
Abstract: 本发明提供一种网络流量需求数据生成方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括:获取流量需求数据集;采用贝叶斯模型对流量需求数据集中的流间隔以及流大小建立联合概率分布模型;采用马尔科夫状态转移模型对流量需求数据集中的流间隔以及流大小进行建模,得到第一模型;根据流量需求数据集对联合概率分布模型以及第一模型进行训练,得到目标模型;根据流量需求数据集以及目标模型生成流量需求数据。本发明的方法,通过贝叶斯模型对流量多维属性的联合分布进行建模,结合马尔可夫状态转移模型刻画流量的时序依赖关系。解决了现有技术中针对数据中心网络流量的特征分析或建模方法无法同时满足细粒度、泛用性以及高精度的问题。
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