一种边缘云计算负载均衡方法

本发明涉及边缘云计算技术领域，公开了一种边缘云计算负载均衡方法，该方法旨在解决边缘计算环境中节点分布广泛、资源有限且动态变化所导致的负载均衡难题。传统负载均衡算法基于静态数据分配请求，无法准确预测未来负载变化，易导致节点过载或资源闲置。本发明采用神经网络算法，特别是长短时记忆网络(LSTM)模型，构建和训练负载预测模型，根据边缘计算节点的历史使用情况，预测其未来负载水平。通过部署监控与数据采集系统，实时收集影响节点负载的因素数据，并输入预测模型，动态制定资源调度策略。本发明实现了对边缘计算节点的动态高效利用，提高了系统的响应速度和运行效率，优化了用户体验。