基于隐马尔可夫的远程医疗平台上带宽的高可靠实时调度

摘要

本发明涉及远程医疗系统资源分配领域，尤其是涉及一种基于隐马尔科夫的远程医疗平台上带宽的高可靠实时调度方法。可靠和高效的云端虚拟机资源调度能够保证远程医疗系统实施救助的效率。目前的自适应调度方法对于紧急或者普通的情况不能提供高精度的辨识。本发明在典型的远程医疗系统架构的基础上，提出了一个主节点的概念，用以统计储存和传输的效率。同时提出了一个新的方法来预测和分配远程医疗系统环境中虚拟机的带宽。这个方法能够通过收集历史的带宽负载信息来动态调节隐马尔可夫模型中的各个参数。在预测了虚拟机未来的带宽消耗之后，使用一个高性能的调度方法来分配每个虚拟机的带宽。实验结果表明该方法提供了高精度的预测，使带宽分配模块能够在爆发性需求来临之前进行正确的决策。