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申请/专利权人：中国司法大数据研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种延迟保证的云边协同优化均衡部署方法，本发明基于算‑网‑存联合优化，综合考虑基础资源容量和集群资源负载均衡，结合应用的时延要求和重要性，对应用进行优化部署，实现应用的快速响应和资源的高效利用；其中对业务应用进行部署时是从应用的建设属性、业务属性、地位属性三方面出发，综合考虑后，按照引入重要性权重后的业务体量进行排序，根据业务应用的差异化保障需求进行优化部署；在进行云边协调部署时，在均衡资源利用率的思路上，考虑云边计算环境中用户使用应用的时延，在保障用户的正常使用体验的同时实现资源的高效利用。本发明能够能有效应对边缘计算中的资源受限和实时性要求。

主权项：1.一种延迟保证的云边协同优化均衡部署方法，其步骤包括：1获取待部署的业务应用列表P和用于部署所述业务应用列表P中的业务应用的计算节点列表K；获取使用所述业务应用的终端的位置信息；2对于所述节点列表K中的每一边缘计算节点，计算距离该边缘计算节点最远的终端访问该边缘计算节点上的业务应用的时延，得到一时延矩阵T；3根据所述应用列表P中每一业务应用的特征信息，计算对应业务应用所需的加权算力值；按照业务应用所需的加权算力值对业务应用降序排列，得到业务应用列表P_decay；4判断业务应用列表P_decay中是否还有未部署的业务应用，若有则进入步骤5，否则结束部署流程；5从业务应用列表P_decay中选取排名最靠前的未部署业务应用p，获取其所需占用的各类资源；6计算当前所述节点列表K中每一边缘计算节点的剩余算力资源，并计算其标准算力值，得到剩余算力资源符合部署该业务应用p的边缘计算节点矩阵Q；7若当前待部署的业务应用p和已部署的业务应用q具有亲和性，且该业务应用q所在的边缘计算节点k的剩余算力满足该业务应用p，则将该业务应用p部署在该边缘计算节点k上，进入步骤11；否则进入步骤8；8基于边缘计算节点矩阵Q与时延矩阵T寻找各所述边缘计算节点中符合该业务应用p所需算力资源与时延要求的边缘计算节点，如果找到则进入步骤9；若找到只满足该业务应用p所需算力资源但不满足该业务应用p的时延要求的边缘计算节点，则进入步骤10；9将符合该业务应用p所需算力资源与时延要求的各边缘计算节点按照标准算力值进行排序，得到降序排列的边缘计算节点列表；将该业务应用p部署在该边缘计算节点列表中排名第一的边缘计算节点，进入步骤11；10计算满足该业务应用p所需算力资源但不满足该业务应用p的时延要求的各边缘计算节点到使用该业务应用p的各个终端的平均时延，将该业务应用p部署在平均时延最小的边缘计算节点上，进入步骤11；11更新所述节点列表K中各边缘计算节点的剩余资源信息，将当前已部署应用从业务应用列表P_decay中剔除并返回步骤4。

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