申请/专利权人：大连理工大学

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117858167A

主分类号：H04W28/08

分类号：H04W28/08;H04W28/082;H04L67/10;H04L67/1034;H04L67/12

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明属于网络服务技术领域，公开一种在无服务器边缘网络中的高可用大数据流处理请求放置方法。目的是在满足用户可靠性要求的同时最小化处理延迟。设计一种有效的算法，为每个数据流处理请求的功能找到合适数量的实例，并且以最大限度地减少每个用户经历的平均延迟，同时满足其可靠性要求的对请求进行放置。在请求被放置后，其输入数据数据速率可能会改变并且不确定。设计在线学习算法来预测方法来预测数据速率，并动态调整备用实例以吸收不确定的数据速率。基于真实数据集的实验表明，有效的解决了大数据流处理在边缘无服务器网络中的放置问题。

主权项：1.一种在无服务器边缘网络中的高可用大数据流处理请求放置方法，其特征在于，包括无服务器边缘网络子系统、高可用大数据流处理请求建模子系统、请求放置子系统、在线调整子系统、性能评估子系统和高可用大数据流处理应用子系统；首先使用无服务器边缘网络子系统来构建无服务器边缘计算网络；通过高可用大数据流处理请求建模子系统对用户请求进行建模并满足用户的可靠性要求；高可用大数据流处理请求建模子系统包括大数据流处理请求建模子系统、用户高可用性和弹性需求建模子系统和延迟建模子系统；将构建好的无服务器边缘计算网络和建模好的用户请求传入请求放置子系统，请求放置子系统将用户请求放置在无服务器边缘计算网络中并且满足延迟最低的要求；放置用户请求后，在线调整子系统预测用户请求的输入数据速率，并调整备用算子实例；性能评估子系统从请求平均处理延迟、请求可靠性和算法运行时间三个指标进行评估；评估合格后的各子系统组成高可用大数据流处理应用子系统。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连理工大学 一种在无服务器边缘网络中的高可用大数据流处理请求放置方法

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