基于JMS的远程集控分布式数据处理与分析方法

本发明公开了基于JMS的远程集控分布式数据处理与分析方法，包括：通过实时监控系统状态、强化学习决策、深度学习优化和多维度消息分配，实现消息路由和资源调度；基于实时网络条件、节点负载和流量波动，动态调整消息流速和队列长度；通过边缘节点智能任务调度，实现计算和存储的分布式协同；利用深度学习进行自适应压缩算法选择，降低消息传输带宽消耗；通过区块链技术实现消息的不可篡改存储；基于容器编排技术，实现计算资源的动态扩展和收缩；利用强化学习和多维度监控数据，实现动态资源调度和优化决策。本发明克服了传统消息传递系统的瓶颈问题，确保了在高并发、高吞吐量场景下，系统能够高效、可靠地处理海量数据。