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公开(公告)号:CN117478518A
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311386361.X
申请日:2023-10-25
Applicant: 福州大学
IPC: H04L41/12 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0985 , H04L45/24 , H04L41/16 , H04L41/14
Abstract: 本发明涉及一种图卷积神经网络辅助的大数据存储转发调度方法。利用时间扩展网络(TEN)将存储转发调度问题构建为TEN上路由问题,并根据数据源与目的节点之间存在的不同备选路由,将TEN分解为多个基于特定路由的子网络,从而将复杂的调度问题分解为多个子问题。同时,本方法利用图卷积神经网络(GCN)预测子网络中节点的可到达性,并将不可到达节点从子网络的路由搜索过程中排除,进一步缩小子网络的搜索范围、降低调度问题求解难度。借助GCN,本方法无需以牺牲调度方法调度灵活性为代价,即可在降低问题求解难度的同时提供良好调度性能,满足大数据网络传输需求。
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公开(公告)号:CN117336231A
公开(公告)日:2024-01-02
申请号:CN202311424658.0
申请日:2023-10-31
Applicant: 福州大学
IPC: H04L45/24 , H04L67/568 , H04L47/12
Abstract: 本发明公开了一种存储辅助大数据多路径传输调度方法,解决了现有单路径传输调度方法对单路径带宽占用过多、传输完成时间过长,无法满足延时敏感型大数据业务传输需求的困境。本发明通过将多路径路由与中继节点的存储资源结合,一方面通过多条路径并传,提高数据传输吞吐量,缩短传输完成时间,缓解单路径带宽压力,另一方面允许数据在传输路径拥塞时利用中继节点临时缓存,提高了传输调度、带宽使用的灵活性。此外,本发明能够根据网络当前可用资源状态自适应选择多路径路由并分配各路径传输流量,从而动态平衡缩短传输完成时间与节省带宽资源使用两个优化目标。本发明有助于提升数据中心网络、广域网、城域网、算力网络等网络的大数据传输能力。
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