基于大语言模型的FaaS边缘-中心部署决策系统

本发明提供了一种基于大语言模型的FaaS边缘‑中心部署决策系统，用于解决Serverless应用中FaaS模块的智能部署问题。该系统包括Serverless应用FaaS模块特征提取器和基于大语言模型的边缘‑中心部署决策器。特征提取器从YAML配置文件中提取FaaS模块的关键特征，包括函数运行时、内存需求、超时设置和触发器类型等。部署决策器利用提取的特征，通过大语言模型生成边缘或中心部署的决策。系统还包括上下文感知决策框架，整合当前系统状态和网络条件等环境因素，并采用多目标决策方法平衡技术和业务约束。此外，系统配备反馈学习模块，记录实际部署效果并用于优化未来决策。本发明的有益效果是提高了FaaS部署的精确性和灵活性，优化了资源利用效率，并能持续改进决策质量，为Serverless应用提供了智能化的部署解决方案。