基于WebAssembly和容器混合部署的服务器无感知机器学习推理系统及方法

本发明公开了一种基于WebAssembly和容器混合部署的服务器无感知机器学习推理系统及方法，包括WebAssembly辅助的混合运行时模块：根据用户任务需求和任务计算特性，构建WebAssembly和容器化实例，根据WebAssembly的线性存储特性构建WebAssembly与容器间数据的调度管理表；包括聚类深度强化学习决策模块：完成对系统计算资源和任务需求资源高效准确配置，通过聚类思想优化深度强化学习决策步骤，从而降低决策成本，提高决策效率；还包括运行实例回收模块：利用历史请求特性和运行时的设备亲合度差异性，快速判别运行实例的最优处理方式，降低运行时管理成本。本发明方法实现高动态时敏用户计算需求的高效准确响应，为服务器无感知计算平台对高动态时敏计算需求的资源配置决策提供参考与帮助。