一种边缘计算的虚拟网络功能部署方法与系统.pdf
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一种边缘计算的虚拟网络功能部署方法与系统.pdf
本发明的实施例公开了一种边缘计算的虚拟网络功能部署方法与系统,涉及边缘计算技术领域。所述方法,计算当前用户设备到每个边缘设备的最短数据传输距离;根据每个边缘设备当前已部署的虚拟网络功能组件数量,计算每个边缘设备的部署判定值;根据所述部署判定值,筛选出能部署用于响应当前用户设备的新虚拟网络功能组件的边缘设备,作为备选边缘设备;根据当前用户设备与每个备选边缘设备之间的最短数据传输距离和数据传输速度,确定一个备选边缘设备作为用于响应当前用户设备的目标边缘设备;在所述目标边缘设备上部署响应当前用户设备需要的新的虚
网络边缘在线服务功能链部署方法、系统和设备.pdf
本申请涉及网络边缘在线服务功能链部署方法、系统和设备,该方法包括:获取网络边缘中每个边缘服务器的计算资源容量和存储资源容量;调用构建的系统部署模型;系统部署模型包括资源延迟模型、放置延迟模型和最小化所有服务请求的平均完成延迟的优化目标;根据计算资源容量和存储资源容量,利用基于DQN算法的服务功能链在线部署法对系统部署模型进行优化处理,得到网络边缘的服务功能链在线部署方案;根据服务功能链在线部署方案,在网络边缘上部署服务功能链。实现了总体服务性能的有效提高。
虚拟化网络的部署方法和部署系统.pdf
本发明涉及一种虚拟化网络的部署方法和部署系统,虚拟化网络由多个部分组成,该方法包括:第一网络功能虚拟化编排器NFVO接收业务运营和管理平台发送的第一部分部署请求,包括资源预留指示,第二NFVO接收第二部分部署请求,获取第一部分的编排信息,并根据第一部分的编排信息进行第二部分的编排,当第一部分的编排信息满足第二部分的部署需求时,第一NFVO和第二NFVO分别请求资源分配。对需要部署部分进行资源预留,资源预留后不执行资源分配,待所有的部署部分进行完成编排规划后,再进行资源分配,实现了虚拟网络业务由多个部分构成
边缘-云协同系统中基于学习优化方法的虚拟网络功能放置方法.pdf
本发明提出了一种边云协同系统中基于学习优化方法的虚拟网络功能放置决策方法,包括以下步骤:S1,获取边缘云和第三方云数据;S2,根据获取的边缘云和第三方云数据进行优化放置决策。本发明首先建立了基于代价的虚拟网络功能放置的优化决策问题,然后将该模型以马尔可夫决策模型进行描述;通过把深度强化学习与组合优化求解相结合提出了基于“行动?判别”的虚拟网络功能放置双重放置框架,提出的网络功能放置算法在不同规模的边云场景下中均具有良好的适应性,并且能够通过合理的虚拟化类型选择和放置位置决策获得更低的系统开销,并为需求方用
一种基于边缘计算的数据中心部署方法和系统.pdf
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