一种基于联邦学习架构的分布式协同管理系统及方法

本发明提出了一种基于联邦学习架构的分布式协同管理系统及方法，系统包括：负载均衡器、智能预测器及分布式路由器，负载均衡器用于接收用户请求，并进行智能路由节点的负载均衡调度；智能预测器用于实时监测各个异构集群的负载，并通过LSTM预测模型进行负载预测；分布式路由器用于根据负载均衡调度结果确定智能路由节点，对用户请求完成语法解析与语义校验，并根据负载预测结果，结合Q‑learning算法实现数据元件负载的平衡。本发明通过虚拟数仓的虚拟实现了相同模态不同集群的分布式存储与协同管理，解耦了数据存储与数据访问路径。而且，结合数据元件的多态特征，基于LSTM和Q‑learning算法实现全局的数据元件流量优化，根据实时的负载情况，灵活地调整路由策略。