CN119946736A - 一种基于5g边缘网关的传输资源预留及调度的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的方法,涉及网络通信技术领域;包括:步骤1:将5G边缘网关的硬件资源和无线网络资源进行虚拟化池化管理;步骤2:通过5G边缘网关感知硬件资源占用情况和无线网络资源情况,进行资源的统一维护调度:步骤21:基于优先级的资源进行调度,步骤22:基于负载均衡的资源进行调度,步骤23:基于实时反馈的资源进行调度,步骤24:基于机器学习及大数据分析进行调度。
Description
技术领域
本发明公开一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的方法,涉及网络通信技术领域。
背景技术
5G边缘网关,即5G边缘计算网关(Edge-Gateway),是一种集成了边缘计算能力的网络设备。5G边缘网关具有智能云端控制功能、采集数据功能、边缘计算能力及丰富的接口与协议支持。但随着大数据量的业务到来,5G边缘网关还未能针对工业互联网应用高精度控制业务流的越来越高的要求,做到有效实现端到端的业务可控,降低资源环境对关键业务的限制,确保高优先级业务数据的处理和转发能力。
发明内容
本发明针对现有技术的问题,提供一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的方法,旨在提高工业互联网多业务场景下5G边缘网关的资源调度及5G传输网络通道的调度,将网关资源进行池化统一调度管理,结合资源感知及业务优先级将业务数据合理的进行传输调度,做到资源的提前预留和合理分配调度,从而做到关键业务传输的保障。
本发明提出的具体方案是:
本发明提供一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的方法,包括:
步骤1:将5G边缘网关的硬件资源和无线网络资源进行虚拟化池化管理:
步骤11:针对硬件资源,通过虚拟机控制器Hypervisor管控虚拟机,为用户提供相互独立的虚拟化硬件资源,并利用微内核系统可将硬件资源转换为各种实时系统服务,以及将各种实时系统服务提供给运行在虚拟机上的客户操作系统,
步骤12:根据业务进行5G网络切片的隔离和资源预留,其中采用切片方法创建独立的业务虚拟网络,将无线网络资源进行划分,建立不同业务优先级的会话切片通道;
步骤2:通过5G边缘网关感知硬件资源占用情况和无线网络资源情况,进行资源的统一维护调度:
步骤21:基于优先级的资源进行调度,
步骤22:基于负载均衡的资源进行调度,
步骤23:基于实时反馈的资源进行调度,
步骤24:基于机器学习及大数据分析进行调度。
进一步,所述的一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的方法的步骤11中利用微内核系统在非实时应用程序和实时应用程序之间提供统一的用户空间,同时运行实时内核和非实时内核,将任务分为实时任务和非实时任务;
并利用微内核系统提供共享资源的机制:通过设置地址空间之间的映射,共享任意的内存区域;
同时利用微内核系统允许客户操作系统选择适当的全局调度优先级,在执行实时线程时以高优先级运行,而在执行后台任务时以低优先级运行。
进一步,所述的一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的方法的步骤12中将无线网络资源进行划分,包括:根据不同业务需求将5G网络进行切片,配置不同的QoS策略,其中根据QoS策略配置不同的5QI,在核心网上创建两个切片,分别用于传输大带宽与低时延业务;大带宽业务采用GBR 5QI保证速率,低时延业务采用低PDB,用于5G网络切片的隔离和资源预留。
进一步,所述的一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的方法的步骤21中根据业务的优先级进行资源调度,高优先级业务获得更多的传输资源和更高的处理优先级,并动态调整业务优先级和资源分配策略,实现资源的优化利用和业务的快速响应,
步骤22:通过将任务均匀地分配到不同的传输节点和计算节点上,避免某个节点过载而其他节点空闲的情况,实时监控网络状态和节点负载情况,动态调整资源调度策略,实现负载均衡和资源的优化利用,
步骤23:引入实时反馈机制优化资源调度,实时监测业务流量、网络延迟和节点负载,及时发现并解决潜在问题,根据实时反馈结果,动态调整资源调度策略,以应对网络状态的变化和业务需求的波动,
步骤24:通过机器学习感知预测未来的业务,提前预留相关的资源能力以及切片的通道,通过切片的隔离和共享提供重点业务资源的保障,实时调度优化算法,保障关键业务的调度优先级和资源占用。
本发明还提供一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的装置,包括池化管理模块和调度分配模块,
池化管理模块将5G边缘网关的硬件资源和无线网络资源进行虚拟化池化管理:
步骤11:针对硬件资源,通过虚拟机控制器Hypervisor管控虚拟机,为用户提供相互独立的虚拟化硬件资源,并利用微内核系统可将硬件资源转换为各种实时系统服务,以及将各种实时系统服务提供给运行在虚拟机上的客户操作系统,
步骤12:根据业务进行5G网络切片的隔离和资源预留,其中采用切片方法创建独立的业务虚拟网络,将无线网络资源进行划分,建立不同业务优先级的会话切片通道;
调度分配模块通过5G边缘网关感知硬件资源占用情况和无线网络资源情况,进行资源的统一维护调度:
步骤21:基于优先级的资源进行调度,
步骤22:基于负载均衡的资源进行调度,
步骤23:基于实时反馈的资源进行调度,
步骤24:基于机器学习及大数据分析进行调度。
进一步,所述的一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的装置中池化管理模块执行步骤11时,利用微内核系统在非实时应用程序和实时应用程序之间提供统一的用户空间,同时运行实时内核和非实时内核,将任务分为实时任务和非实时任务;
并利用微内核系统提供共享资源的机制:通过设置地址空间之间的映射,共享任意的内存区域;
同时利用微内核系统允许客户操作系统选择适当的全局调度优先级,在执行实时线程时以高优先级运行,而在执行后台任务时以低优先级运行。
进一步,所述的一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的装置中池化管理模块执行步骤12,将无线网络资源进行划分,包括:根据不同业务需求将5G网络进行切片,配置不同的QoS策略,其中根据QoS策略配置不同的5QI,在核心网上创建两个切片,分别用于传输大带宽与低时延业务;大带宽业务采用GBR 5QI保证速率,低时延业务采用低PDB,用于5G网络切片的隔离和资源预留。
进一步,所述的一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的装置中调度分配模块执行步骤21时,根据业务的优先级进行资源调度,高优先级业务获得更多的传输资源和更高的处理优先级,并动态调整业务优先级和资源分配策略,实现资源的优化利用和业务的快速响应,
调度分配模块执行步骤22时,通过将任务均匀地分配到不同的传输节点和计算节点上,避免某个节点过载而其他节点空闲的情况,实时监控网络状态和节点负载情况,动态调整资源调度策略,实现负载均衡和资源的优化利用,
调度分配模块执行步骤23时,引入实时反馈机制优化资源调度,实时监测业务流量、网络延迟和节点负载,及时发现并解决潜在问题,根据实时反馈结果,动态调整资源调度策略,以应对网络状态的变化和业务需求的波动,
调度分配模块执行步骤24时,通过机器学习感知预测未来的业务,提前预留相关的资源能力以及切片的通道,通过切片的隔离和共享提供重点业务资源的保障,实时调度优化算法,保障关键业务的调度优先级和资源占用。
本发明的有益之处是:
通过池化资源,进行有效的业务资源调度和预留,能够保障关键业务的资源使用情况,池化的资源能够方便进行调度,从而提高边缘设备资源的利用率,关键业务的保障在工业控制等领域能够充分体现到其作用,保障了关键业务控制的数据转发传输,从而保障关键业务的通信,通过资源预留和调度,实现了传输资源的灵活管理和高效调度,提高了资源利用率,并降低了业务传输的时延,提高了业务处理的实时性,从而满足了不同业务对数据传输和资源调度的需求。
附图说明
图1是本发明方法流程示意图。
图2是5G边缘网关的功能示意图。
图3是微内核系统功能框架示意图。
图4是5G网络资源划分示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明,以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施,但所举实施例不作为对本发明的限定。
实施例1
本发明提供一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的方法,包括:
步骤1:将5G边缘网关的硬件资源和无线网络资源进行虚拟化池化管理:
步骤11:针对硬件资源,通过虚拟机控制器Hypervisor管控虚拟机,为用户提供相互独立的虚拟化硬件资源,并利用微内核系统可将硬件资源转换为各种实时系统服务,以及将各种实时系统服务提供给运行在虚拟机上的客户操作系统。
还可利用微内核系统在非实时应用程序和实时应用程序之间提供统一的用户空间,同时运行实时内核和非实时内核,将任务分为实时任务和非实时任务;
并利用微内核系统提供共享资源的机制:通过设置地址空间之间的映射,共享任意的内存区域;
同时利用微内核系统允许客户操作系统选择适当的全局调度优先级,在执行实时线程时以高优先级运行,而在执行后台任务时以低优先级运行。
步骤12:根据业务进行5G网络切片的隔离和资源预留,其中采用切片方法创建独立的业务虚拟网络,将无线网络资源进行划分,建立不同业务优先级的会话切片通道。
其中将无线网络资源进行划分,包括:根据不同业务需求将5G网络进行切片,配置不同的QoS策略,其中根据QoS策略配置不同的5QI,在核心网上创建两个切片,分别用于传输大带宽与低时延业务;大带宽业务采用GBR 5QI保证速率,如5QI=2;低时延业务采用低PDB,(Packet Delay Budget),如5QI=3等,用于5G网络切片的隔离和资源预留。
步骤2:通过5G边缘网关感知硬件资源占用情况和无线网络资源情况,进行资源的统一维护调度:
步骤21:基于优先级的资源进行调度,根据业务的优先级进行资源调度,高优先级业务获得更多的传输资源和更高的处理优先级,并动态调整业务优先级和资源分配策略,实现资源的优化利用和业务的快速响应。
步骤22:基于负载均衡的资源进行调度,通过将任务均匀地分配到不同的传输节点和计算节点上,避免某个节点过载而其他节点空闲的情况,实时监控网络状态和节点负载情况,动态调整资源调度策略,实现负载均衡和资源的优化利用。
步骤23:基于实时反馈的资源进行调度,引入实时反馈机制优化资源调度,实时监测业务流量、网络延迟和节点负载,及时发现并解决潜在问题,根据实时反馈结果,动态调整资源调度策略,以应对网络状态的变化和业务需求的波动。
步骤24:基于机器学习及大数据分析进行调度,通过机器学习感知预测未来的业务,提前预留相关的资源能力以及切片的通道,通过切片的隔离和共享提供重点业务资源的保障,实时调度优化算法,保障关键业务的调度优先级和资源占用。
实施例2
本发明还提供一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的装置,包括池化管理模块和调度分配模块,
池化管理模块将5G边缘网关的硬件资源和无线网络资源进行虚拟化池化管理:
步骤11:针对硬件资源,通过虚拟机控制器Hypervisor管控虚拟机,为用户提供相互独立的虚拟化硬件资源,并利用微内核系统可将硬件资源转换为各种实时系统服务,以及将各种实时系统服务提供给运行在虚拟机上的客户操作系统,
步骤12:根据业务进行5G网络切片的隔离和资源预留,其中采用切片方法创建独立的业务虚拟网络,将无线网络资源进行划分,建立不同业务优先级的会话切片通道;
调度分配模块通过5G边缘网关感知硬件资源占用情况和无线网络资源情况,进行资源的统一维护调度:
步骤21:基于优先级的资源进行调度,
步骤22:基于负载均衡的资源进行调度,
步骤23:基于实时反馈的资源进行调度,
步骤24:基于机器学习及大数据分析进行调度。
上述装置内各模块间信息交互、执行过程等内容,由于与本发明方法实施例基于同一构思,具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述,此处不再赘述。
同样地,本发明装置通过池化资源,进行有效的业务资源调度和预留,能够保障关键业务的资源使用情况,池化的资源能够方便进行调度,从而提高边缘设备资源的利用率,关键业务的保障在工业控制等领域能够充分体现到其作用,保障了关键业务控制的数据转发传输,从而保障关键业务的通信,通过资源预留和调度,实现了传输资源的灵活管理和高效调度,提高了资源利用率,并降低了业务传输的时延,提高了业务处理的实时性,从而满足了不同业务对数据传输和资源调度的需求。
需要说明的是,上述各流程和各装置结构中不是所有的步骤和模块都是必须的,可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的,可以根据需要进行调整。上述各实施例中描述的系统结构可以是物理结构,也可以是逻辑结构,即,有些模块可能由同一物理实体实现,或者,有些模块可能分由多个物理实体实现,或者,可以由多个独立设备中的某些部件共同实现。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例,本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换,均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。
Claims (8)
1.一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的方法,其特征是包括:
步骤1:将5G边缘网关的硬件资源和无线网络资源进行虚拟化池化管理:
步骤11:针对硬件资源,通过虚拟机控制器Hypervisor管控虚拟机,为用户提供相互独立的虚拟化硬件资源,并利用微内核系统可将硬件资源转换为各种实时系统服务,以及将各种实时系统服务提供给运行在虚拟机上的客户操作系统,
步骤12:根据业务进行5G网络切片的隔离和资源预留,其中采用切片方法创建独立的业务虚拟网络,将无线网络资源进行划分,建立不同业务优先级的会话切片通道;
步骤2:通过5G边缘网关感知硬件资源占用情况和无线网络资源情况,进行资源的统一维护调度:
步骤21:基于优先级的资源进行调度,
步骤22:基于负载均衡的资源进行调度,
步骤23:基于实时反馈的资源进行调度,
步骤24:基于机器学习及大数据分析进行调度。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的方法,其特征是步骤11中利用微内核系统在非实时应用程序和实时应用程序之间提供统一的用户空间,同时运行实时内核和非实时内核,将任务分为实时任务和非实时任务;
并利用微内核系统提供共享资源的机制:通过设置地址空间之间的映射,共享任意的内存区域;
同时利用微内核系统允许客户操作系统选择适当的全局调度优先级,在执行实时线程时以高优先级运行,而在执行后台任务时以低优先级运行。
3.根据权利要求1所述的一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的方法,其特征是步骤12中将无线网络资源进行划分,包括:根据不同业务需求将5G网络进行切片,配置不同的QoS策略,其中根据QoS策略配置不同的5QI,在核心网上创建两个切片,分别用于传输大带宽与低时延业务;大带宽业务采用GBR 5QI保证速率,低时延业务采用低PDB,用于5G网络切片的隔离和资源预留。
4.根据权利要求1所述的一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的方法,其特征是步骤21中根据业务的优先级进行资源调度,高优先级业务获得更多的传输资源和更高的处理优先级,并动态调整业务优先级和资源分配策略,实现资源的优化利用和业务的快速响应,
步骤22:通过将任务均匀地分配到不同的传输节点和计算节点上,避免某个节点过载而其他节点空闲的情况,实时监控网络状态和节点负载情况,动态调整资源调度策略,实现负载均衡和资源的优化利用,
步骤23:引入实时反馈机制优化资源调度,实时监测业务流量、网络延迟和节点负载,及时发现并解决潜在问题,根据实时反馈结果,动态调整资源调度策略,以应对网络状态的变化和业务需求的波动,
步骤24:通过机器学习感知预测未来的业务,提前预留相关的资源能力以及切片的通道,通过切片的隔离和共享提供重点业务资源的保障,实时调度优化算法,保障关键业务的调度优先级和资源占用。
5.一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的装置,其特征是包括池化管理模块和调度分配模块,
池化管理模块将5G边缘网关的硬件资源和无线网络资源进行虚拟化池化管理:
步骤11:针对硬件资源,通过虚拟机控制器Hypervisor管控虚拟机,为用户提供相互独立的虚拟化硬件资源,并利用微内核系统可将硬件资源转换为各种实时系统服务,以及将各种实时系统服务提供给运行在虚拟机上的客户操作系统,
步骤12:根据业务进行5G网络切片的隔离和资源预留,其中采用切片方法创建独立的业务虚拟网络,将无线网络资源进行划分,建立不同业务优先级的会话切片通道;
调度分配模块通过5G边缘网关感知硬件资源占用情况和无线网络资源情况,进行资源的统一维护调度:
步骤21:基于优先级的资源进行调度,
步骤22:基于负载均衡的资源进行调度,
步骤23:基于实时反馈的资源进行调度,
步骤24:基于机器学习及大数据分析进行调度。
6.根据权利要求5所述的一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的装置,其特征是池化管理模块执行步骤11时,利用微内核系统在非实时应用程序和实时应用程序之间提供统一的用户空间,同时运行实时内核和非实时内核,将任务分为实时任务和非实时任务;
并利用微内核系统提供共享资源的机制:通过设置地址空间之间的映射,共享任意的内存区域;
同时利用微内核系统允许客户操作系统选择适当的全局调度优先级,在执行实时线程时以高优先级运行,而在执行后台任务时以低优先级运行。
7.根据权利要求5所述的一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的装置,其特征是池化管理模块执行步骤12,将无线网络资源进行划分,包括:根据不同业务需求将5G网络进行切片,配置不同的QoS策略,其中根据QoS策略配置不同的5QI,在核心网上创建两个切片,分别用于传输大带宽与低时延业务;大带宽业务采用GBR 5QI保证速率,低时延业务采用低PDB,用于5G网络切片的隔离和资源预留。
8.根据权利要求5所述的一种基于5G边缘网关的传输资源预留及调度的装置,其特征是调度分配模块执行步骤21时,根据业务的优先级进行资源调度,高优先级业务获得更多的传输资源和更高的处理优先级,并动态调整业务优先级和资源分配策略,实现资源的优化利用和业务的快速响应,
调度分配模块执行步骤22时,通过将任务均匀地分配到不同的传输节点和计算节点上,避免某个节点过载而其他节点空闲的情况,实时监控网络状态和节点负载情况,动态调整资源调度策略,实现负载均衡和资源的优化利用,
调度分配模块执行步骤23时,引入实时反馈机制优化资源调度,实时监测业务流量、网络延迟和节点负载,及时发现并解决潜在问题,根据实时反馈结果,动态调整资源调度策略,以应对网络状态的变化和业务需求的波动,
调度分配模块执行步骤24时,通过机器学习感知预测未来的业务,提前预留相关的资源能力以及切片的通道,通过切片的隔离和共享提供重点业务资源的保障,实时调度优化算法,保障关键业务的调度优先级和资源占用。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20200167205A1 (en) * | 2019-04-30 | 2020-05-28 | Intel Corporation | Methods and apparatus to control processing of telemetry data at an edge platform |
| CN115700481A (zh) * | 2021-07-29 | 2023-02-07 | 华为云计算技术有限公司 | 公有云数据中心的资源管理方法和相关设备 |
| CN116016221A (zh) * | 2023-01-05 | 2023-04-25 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 业务处理方法、装置及存储介质 |
| WO2023179180A1 (zh) * | 2022-03-25 | 2023-09-28 | 烽火通信科技股份有限公司 | 一种网络虚拟化体系结构以及虚拟化方法 |
| CN118312292A (zh) * | 2024-04-16 | 2024-07-09 | 浪潮通信技术有限公司 | 基于边缘算网主机的任务编排调度方法及装置、设备 |
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20200167205A1 (en) * | 2019-04-30 | 2020-05-28 | Intel Corporation | Methods and apparatus to control processing of telemetry data at an edge platform |
| CN115700481A (zh) * | 2021-07-29 | 2023-02-07 | 华为云计算技术有限公司 | 公有云数据中心的资源管理方法和相关设备 |
| WO2023179180A1 (zh) * | 2022-03-25 | 2023-09-28 | 烽火通信科技股份有限公司 | 一种网络虚拟化体系结构以及虚拟化方法 |
| CN116016221A (zh) * | 2023-01-05 | 2023-04-25 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 业务处理方法、装置及存储介质 |
| CN118312292A (zh) * | 2024-04-16 | 2024-07-09 | 浪潮通信技术有限公司 | 基于边缘算网主机的任务编排调度方法及装置、设备 |
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