摘要
本发明公开了一种基于边缘‑云协同的AI服务器智能数据分析方法,涉及边缘‑云计算协同技术领域,在边缘端部署边缘设备,实时采集各任务的原始数据,并对数据进行预处理,提取任务难度特征,形成任务难度特征序列;基于任务难度特征序列和预先训练的AI数据分析模型,结合当前资源状况评估采集的任务数据的任务难度,并判断边缘端进行任务的可行性。本发明通过在边缘端部署设备并预处理数据,有效将部分计算任务卸载至边缘端,显著减少云端AI服务器的计算负担,边缘端能够独立完成简单任务,复杂任务则按需上传至云端,避免了云端资源的过度集中使用,从而降低了云端服务器的能耗和运营成本,提高了整体系统的能效比。
技术关键词
智能数据分析方法
任务分配策略
数据分析模型
卸载策略
监控管理功能
数据更新频率
序列
分布式存储系统
AI服务器
资源分配策略
管理系统
格式化
报告
动态
云端服务器
内存
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资源分配方法
时延
优先级调度方法
深度确定性策略梯度
服务器
信号采集监测方法
智能传感器
数据分析模型
特征数据提取
频率
数据分析模型
经济数据分析方法
数据收集方法
计算机可执行指令
数据可视化展示
任务分配策略
深度强化学习
任务调度模型
阶段
局部搜索方法