公开(公告)号：CN113822456A

公开(公告)日：2021-12-21

申请号：CN202010562269.4

申请日：2020-06-18

Applicant: 复旦大学

Inventor： 周峰 ,  吕智慧 ,  吴杰 ,  陈晓伟

IPC: G06Q10/04 ,  G06F30/27 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明属于计算机领域中的云计算、边缘计算和服务计算技术领域，涉及云雾混构环境下基于深度强化学习的服务组合优化部署方案，具体涉及一种主要在边缘计算场景下基于深度强化学习的应用服务动态优化部署方法，本发明在用户与运行在各边缘节点之上的服务之间增加智能决策体Agent，让Agent综合当前各个边缘节点之上运行的应用服务，在各时间段内的资源情况和用户请求量，对下一时间段内各服务的访问使用量进行预测，随后调整各服务在边缘节点上的资源使用情况，以此对服务集合在各边缘节点上进行动态服务部署，帮助服务提供商作出各时间段内的优化部署策略，在提升服务质量的同时，节约能耗，节约成本，同时高效利用边缘服务器的系统资源。

公开(公告)号：CN110650032A

公开(公告)日：2020-01-03

申请号：CN201810682219.2

申请日：2018-06-27

Applicant: 复旦大学

Inventor： 吕智慧 ,  吴杰 ,  陈晓伟

IPC: H04L12/24 ,  H04L29/08

Abstract: 本发明属云计算和多云服务领域，涉及一种构建多云环境下基于QoS的应用优化部署方案的方法，本发明针对一个整体设计框架进行展开，所述框架包括：针对用户需求实体与云服务实体，设计相应实体模型表述双方对应用规格的配置设置，解决SLA机制模糊以及目标函数。针对多云环境中应用优化部署问题，基于QoS模型进行模型化，提出优化部署的约束条件以及目标函数。同时针对单云应用部署与跨云应用部署请求应用多目标优化策略，启发式搜索算法给出了不同的解决方案。本发明通过设计有效的应用服务优化部署方案，提高了云服务的自动化水平以及服务质量水平。