【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及算力调度，特别涉及一种端侧算力在弱网环境下的调度优化方法与系统。
技术介绍
1、随着物联网和边缘计算的普及，端侧算力调度在各个领域发挥着越来越重要的作用。然而，在弱网环境下，如弱信号wifi的场景中，通信延迟和数据包丢失等问题成为算力调度的重大挑战。传统的算力调度方法通常缺乏对网络状况的动态适应性，导致任务执行效率低下和任务完成质量差。
2、为了解决弱信号wifi网络环境下端侧算力调度问题，本专利技术提出了一种端侧算力在弱网环境下的调度优化方法与系统，旨在对弱网环境下的端侧算力调度进行适应，以期满足业务需求。
3、为了解决上述问题
技术实现思路
1、本专利技术为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种简单高效的端侧算力在弱网环境下的调度优化方法与系统。
2、本专利技术是通过如下技术方案实现的：
3、一种端侧算力在弱网环境下的调度优化方法，其特征在于：通过实时预测网络状况评估网络质量，并据此动态调整任务分配策略，优先处理时延敏感任务，同时优化数据传输协议以提高传输的稳定性和准确性，提升在弱网环境(弱信号wifi网络)下的算力调度效率和任务完成质量；
4、具体包括以下步骤：
5、步骤s1、实时预测网络状况；
6、使用网络监控工具实时监测网络数据，并根据历史数据和实时数据评估当前网络的质量等级；
7、所述步骤s1中，实时监测的网络数据包括但不限于带宽、延迟与丢包率；
8、通过
9、步骤s2、动态调整任务分配策略；
10、根据当前网络的质量等级，动态调整任务分配策略，优先处理优先级高的任务；
11、所述步骤s2中，当前网络的质量等级高于自定义阈值时，增加并行处理的任务数量；当前网络的质量等级不高于自定义阈值时，减少并行任务并优先处理时延敏感的任务；
12、根据用户需求自定义设计优先级算法，根据紧急程度和对时延的敏感度对任务进行排序，越紧急的任务和/或对时延敏感度越高的任务优先级越高，以确保重要任务优先执行。
13、步骤s3、优化数据传输协议；
14、在数据传输过程中，采用数据压缩技术减少数据传输量，以降低延迟和丢包的影响；
15、采用更为适合弱网环境的tcp bbr(bottleneck bandwidth and rtt，tcp拥塞控制算法)算法作为传输机制；
16、采用数据分包传输和自动重传机制，提高数据传输的容错性和恢复能力；
17、步骤s4、集成实现与验证；
18、将上述步骤集成到端侧算力调度系统中，并在弱信号wifi环境下进行集成测试，以验证系统的优化效果和稳定性。
19、一种端侧算力在弱网环境下的调度优化系统，包括：
20、网络状况实时预测模块，负责使用网络监控工具实时监测网络数据，并根据历史数据和实时数据评估当前网络的质量等级；
21、任务分配策略动态调整模块，负责根据当前网络的质量等级，动态调整任务分配策略，优先处理优先级高的任务；
22、数据传输协议优化模块，负责在数据传输过程中，采用数据压缩技术减少数据传输量，以降低延迟和丢包的影响；
23、采用更为适合弱网环境的tcp bbr(bottleneck bandwidth and rtt，tcp拥塞控制算法)算法作为传输机制；
24、采用数据分包传输和自动重传机制，提高数据传输的容错性和恢复能力；
25、集成实现与验证模块，负责将上述模块集成到端侧算力调度系统中，并在弱信号wifi环境下进行集成测试，以验证系统的优化效果和稳定性。
26、所述网络状况实时预测模块实时监测的网络数据包括但不限于带宽、延迟与丢包率；
27、通过历史数据和实时数据建立网络质量评估模型，评估当前网络的质量等级。
28、当前网络的质量等级高于自定义阈值时，所述任务分配策略动态调整模块增加并行处理的任务数量；当前网络的质量等级不高于自定义阈值时，所述任务分配策略动态调整模块减少并行任务并优先处理时延敏感的任务；
29、所述任务分配策略动态调整模块根据用户需求自定义设计优先级算法，根据紧急程度和对时延的敏感度对任务进行排序，越紧急的任务和/或对时延敏感度越高的任务优先级越高，以确保重要任务优先执行。
30、一种端侧算力在弱网环境下的调度优化设备，其特征在于：包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。
31、一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。
32、本专利技术的有益效果是：该端侧算力在弱网环境下的调度优化方法与系统，有效提升了在弱网环境下的算力调度效率和任务完成质量，提高了传输的稳定性和准确性，增强了系统的整体健壮性，显著改善了用户体验。
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1.一种端侧算力在弱网环境下的调度优化方法，其特征在于：通过实时预测网络状况评估网络质量，并据此动态调整任务分配策略，优先处理时延敏感任务，同时优化数据传输协议以提高传输的稳定性和准确性，提升在弱信号Wifi网络环境下的算力调度效率和任务完成质量；
2.根据权利要求1所述的端侧算力在弱网环境下的调度优化方法，其特征在于：所述步骤S1中，实时监测的网络数据包括但不限于带宽、延迟与丢包率；
3.根据权利要求1所述的端侧算力在弱网环境下的调度优化方法，其特征在于：所述步骤S2中，当前网络的质量等级高于自定义阈值时，增加并行处理的任务数量；当前网络的质量等级不高于自定义阈值时，减少并行任务并优先处理时延敏感的任务；
4.一种端侧算力在弱网环境下的调度优化系统，其特征在于：包括：
5.根据权利要求4所述的端侧算力在弱网环境下的调度优化系统，其特征在于：所述网络状况实时预测模块实时监测的网络数据包括但不限于带宽、延迟与丢包率；
6.根据权利要求4所述的端侧算力在弱网环境下的调度优化系统，其特征在于：当前网络的质量等级高于自定义阈值时
7.一种端侧算力在弱网环境下的调度优化设备，其特征在于：包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3任意一项所述的方法。
8.一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种端侧算力在弱网环境下的调度优化方法，其特征在于：通过实时预测网络状况评估网络质量，并据此动态调整任务分配策略，优先处理时延敏感任务，同时优化数据传输协议以提高传输的稳定性和准确性，提升在弱信号wifi网络环境下的算力调度效率和任务完成质量；
2.根据权利要求1所述的端侧算力在弱网环境下的调度优化方法，其特征在于：所述步骤s1中，实时监测的网络数据包括但不限于带宽、延迟与丢包率；
3.根据权利要求1所述的端侧算力在弱网环境下的调度优化方法，其特征在于：所述步骤s2中，当前网络的质量等级高于自定义阈值时，增加并行处理的任务数量；当前网络的质量等级不高于自定义阈值时，减少并行任务并优先处理时延敏感的任务；
4.一种端侧算力在弱网环境下的调度优化系统，其特征在于：包括：
5.根据权利要求4所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵永旺，李强，
申请(专利权)人：浪潮通信技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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