摘要
本发明涉及一种基于云边协同的多站资源调度分解方法,包括:采集多站点的资源需求数据并进行动态分析;将资源调度任务分解为多个子任务,并分配至云端和边缘端;在边缘端对分配的子任务进行本地优化调度,生成边缘端调度策略;在云端对所有站点的资源需求数据进行优化调度,生成云端调度策略;通过协同反馈机制动态调整边缘端调度策略和云端调度策略。本发明能够有效降低决策延迟,满足实时任务需求,显著降低了决策延迟,实现全局资源的均衡高效利用,能将边缘站点的闲置资源统筹分配给云端批量计算任务,提高了资源利用率;可快速调度其他站点冗余算力支持,解决了传统静态策略对动态任务适应性不足的问题,兼顾了时效性与资源效率。
技术关键词
资源需求数据
云端
计算机程序指令
资源分配策略
多站点
资源利用率最大化
复杂度
节点
虚拟化资源池
动态
处理器
预测建模
权重模型
报告
队列管理
生成资源
跨站点
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风险识别模型
风险预警方法
节点
计算机设备
风险预警装置
人脸特征向量
云端数据处理
预警系统
预处理算法
数据处理算法
曲线算法
三维虚拟物体
绘制方法
图像绘制技术
可读存储介质
监测设备
Tikhonov正则化
穿戴式
无线数据传输单元
信号处理单元
像素点
反光
计算机程序指令
图像数据处理技术
聚类算法