一种面向智能制造场景的边云协同服务编排方法

摘要

本发明公开了一种面向智能制造场景的边云协同服务编排方法，本发明通过搭建测试平台获取多组件应用的延迟样本，深入分析多跳延迟特点，设计基于机器学习的延迟预测方法LPML，基于上游数目的不同，得到不同回归模型，并提出延迟感知的边云协同编排算法LaECP。并且通过实验结果表明，LPML的延迟预测标准RMSE比基于排队论的数学模型低10倍；基于LPML的LaECP算法所得系统总延迟比基于排队论的LaECP算法快30倍。解决了多跳应用的延迟难精确刻画问题和在应用延迟约束下，如何使所有应用延迟之和最小化的问题。