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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种边缘计算场景下基于时空Transformer架构的多边缘负载细粒度预测方法，包括局部预测阶段：局部预测阶段以某个边缘服务器为预测范围，以虚拟机为粒度进行实时负载预测，预测模型采取时空Transformer，用虚拟机逻辑近似性代表虚拟机之间的空间距离；全局预测阶段：全局预测阶段以所有边缘服务器为预测范围，以边缘服务器为粒度进行实时负载预测，预测模型采取时空Transformer，考虑边缘节点之间的地理位置关系；全局‑局部聚合阶段：将全局预测结果和局部预测结果进行自适应融合，得到更加准确的虚拟机粒度预测负载。本发明适用于各种边缘计算的场景，能提供准确的、细粒度的负载信息，在弹性伸缩和在线‑离线任务混合部署中有广泛的应用截止和使用前景。
主权项：1.一种边缘计算场景下基于层次化时空Transformer的边缘负载细粒度预测方法，其特征在于：包括以下阶段：A.局部预测模块：在边缘节点中构建虚拟机负载预测系统；在服务器上直接运行预测系统，将该服务器下的所有虚拟机历史负载数据收集起来，得到多个历史时间序列信息；通过虚拟机之间的逻辑关系获得虚拟机空间图；将空间图和时间序列信息输入到时空Transformer中，得到以虚拟机为粒度的未来时间序列负载；B.全局预测模块：在边缘服务器集群中构建边缘服务器负载预测系统，在云计算中心运行预测系统，将所有边缘服务器的历史负载数据收集起来，得到多个历史时间序列信息；通过边缘服务器之间的地理距离获得边缘服务器空间图；将空间图和时间序列信息输入到时空Transformer中，得到以边缘服务器为粒度的未来时间序列负载；C.全局-局部聚合模块：将全局预测结果和局部预测结果进行自适应的融合，最终得到以虚拟机为粒度融合了全局和局部信息的信息的未来负载。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种边缘计算场景下基于层次化时空Transformer的边缘负载细粒度预测方法
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