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Systematic Cloud-Based Optimization: Twin-Fold Moth Flame Algorithm for VM Deployment and Load-Balancing
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作者 Umer Nauman Yuhong Zhang +1 位作者 Zhihui Li Tong Zhen 《Intelligent Automation & Soft Computing》 2024年第3期477-510,共34页
Cloud computing has gained significant recognition due to its ability to provide a broad range of online services and applications.Nevertheless,existing commercial cloud computing models demonstrate an appropriate des... Cloud computing has gained significant recognition due to its ability to provide a broad range of online services and applications.Nevertheless,existing commercial cloud computing models demonstrate an appropriate design by concentrating computational assets,such as preservation and server infrastructure,in a limited number of large-scale worldwide data facilities.Optimizing the deployment of virtual machines(VMs)is crucial in this scenario to ensure system dependability,performance,and minimal latency.A significant barrier in the present scenario is the load distribution,particularly when striving for improved energy consumption in a hypothetical grid computing framework.This design employs load-balancing techniques to allocate different user workloads across several virtual machines.To address this challenge,we propose using the twin-fold moth flame technique,which serves as a very effective optimization technique.Developers intentionally designed the twin-fold moth flame method to consider various restrictions,including energy efficiency,lifespan analysis,and resource expenditures.It provides a thorough approach to evaluating total costs in the cloud computing environment.When assessing the efficacy of our suggested strategy,the study will analyze significant metrics such as energy efficiency,lifespan analysis,and resource expenditures.This investigation aims to enhance cloud computing techniques by developing a new optimization algorithm that considers multiple factors for effective virtual machine placement and load balancing.The proposed work demonstrates notable improvements of 12.15%,10.68%,8.70%,13.29%,18.46%,and 33.39%for 40 count data of nodes using the artificial bee colony-bat algorithm,ant colony optimization,crow search algorithm,krill herd,whale optimization genetic algorithm,and improved Lévy-based whale optimization algorithm,respectively. 展开更多
关键词 Optimizing cloud computing deployment of virtual machines LOAD-BALANCING twin-fold moth flame algorithm grid computing computational resource distribution data virtualization
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Deep geothermal resources in China:Potential,distribution,exploitation,and utilization 被引量:2
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作者 Yongsheng Ma 《Energy Geoscience》 2023年第4期11-24,共14页
Deep geothermal resources mainly refer to the thermal energy stored in subsurface rocks and fluids therein at a depth of 3-10 km,which is a kind of renewable and sustainable clean energy unaffected by weather and seas... Deep geothermal resources mainly refer to the thermal energy stored in subsurface rocks and fluids therein at a depth of 3-10 km,which is a kind of renewable and sustainable clean energy unaffected by weather and seasonal changes.Large scale exploitation of the deep geothermal resources is of great significance to ensuring national energy security and achieving the“Carbon Peak and Carbon Neutrality”.Based on the latest terrestrial heat flow data,this paper estimated the potential of deep geothermal resources in the terrestrial areas of China,and the results show that the total amount of geothermal resources within 3e10 km under the Earth's surface in the terrestrial areas of China is 24.6×10^(15)GJ.In line with climate zones categorized,the geothermal resource proportion is 43.81%for severe cold regions,29.19%for cold regions,6.92%for mild regions,13.82%for hot summer and cold winter regions,and 6.26%for hot summer and warm winter regions.Statistics according to the burial depth range reveal that the resources within depth ranges of 3-5 km,5-7 km and 7-10 km under the Earth's surface are 4.3119×10^(15)GJ,6.37674×10^(15)GJ and 13.89594×10^(15)GJ respectively,showing an increasing trend of geothermal potential with increasing burial depth.The deep geothermal resources are mainly of medium-to-high temperature reserves,and the energy supply strategy can be optimized by combining the climate conditions and population distribution,as well as considering power generation.In regions of cold or severe cold climate,the geothermal resources may be applied to geothermal power generation and district heating in combination;in regions of hot summer and cold winter or mild climates,the resources can be used for geothermal power generation combined with cooling and heating;in regions of hot summer and warm winter climates,the resources may be applied to geothermal power generation combined with cooling and industrial and agricultural utilization.Exploitation of deep geothermal resources also can be combined with carbon dioxide sequestration,multi-mineral resources extraction and energy storage to realize comprehensive exploitation and utilization of various energy resources.It is suggested that theoretical technology research should be combined with pilot tests and field demonstrations,and large-scale economic exploitation of deep geothermal resources should be arranged in a coordinated manner,following the principles of overall planning and step-by-step implementation. 展开更多
关键词 China terrestrial area Deep geothermal resource resource potential Utilization strategy deployment recommendation
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Overbooking-Enabled Task Scheduling and Resource Allocation in Mobile Edge Computing Environments
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作者 Jixun Gao Bingyi Hu +3 位作者 Jialei Liu Huaichen Wang Quanzhen Huang Yuanyuan Zhao 《Intelligent Automation & Soft Computing》 SCIE 2023年第7期1-16,共16页
Mobile Edge Computing(MEC)is proposed to solve the needs of Inter-net of Things(IoT)users for high resource utilization,high reliability and low latency of service requests.However,the backup virtual machine is idle w... Mobile Edge Computing(MEC)is proposed to solve the needs of Inter-net of Things(IoT)users for high resource utilization,high reliability and low latency of service requests.However,the backup virtual machine is idle when its primary virtual machine is running normally,which will waste resources.Overbooking the backup virtual machine under the above circumstances can effectively improve resource utilization.First,these virtual machines are deployed into slots randomly,and then some tasks with cooperative relationship are off-loaded to virtual machines for processing.Different deployment locations have different resource utilization and average service response time.We want tofind a balanced solution that minimizes the average service response time of the IoT application while maximizing resource utilization.In this paper,we propose a task scheduler and exploit a Task Deployment Algorithm(TDA)to obtain an optimal virtual machine deployment scheme.Finally,the simulation results show that the TDA can significantly increase the resource utilization of the system,while redu-cing the average service response time of the application by comparing TDA with the other two classical methods.The experimental results confirm that the perfor-mance of TDA is better than that of other two methods. 展开更多
关键词 Mobile edge computing OVERBOOKING resource utilization service response time task deployment algorithm
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空中IRS辅助的MISO系统安全鲁棒资源分配算法
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作者 张毅 魏全松 +1 位作者 徐川 孙健 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第8期1508-1519,共12页
空中智能反射面(Aerial Intelligent Reflecting Surface,AIRS)结合了空中平台与智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)的优势,能被灵活地部署在各种无线网络拓扑中以提高通信系统的性能指标。针对无线传输易受到障碍物阻挡... 空中智能反射面(Aerial Intelligent Reflecting Surface,AIRS)结合了空中平台与智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)的优势,能被灵活地部署在各种无线网络拓扑中以提高通信系统的性能指标。针对无线传输易受到障碍物阻挡和用户窃听而导致传输质量差和安全性能低的问题,本文提出了一种AIRS辅助的多输入单输出(Multiple-Input Single-Output,MISO)通信系统安全鲁棒资源分配算法。考虑到窃听信道的不确定性,以最大化系统的最坏情况总保密速率为目标,在满足基站最大发射功率约束、AIRS相移约束、AIRS部署位置约束以及合法用户最小保密速率约束的条件下,建立了一个联合设计基站主动波束成形、多个AIRS被动波束成形以及多个AIRS部署位置的多变量资源分配问题。然而,优化变量之间的高度耦合导致所建立的问题是复杂非凸的。为了求解上述非凸问题,首先利用块坐标下降(Block Coordinate Descent,BCD)方法将原问题分解为三个子问题,然后应用变量松弛、罚函数以及连续凸近似(Successive Convex Approximation,SCA)等方法来处理这些非凸子问题,最后提出一种交替迭代算法对原优化问题进行迭代求解。仿真结果表明,所提出的资源分配算法相较于其他基准算法能够更为显著地提高通信系统的最坏情况总保密速率并且具有良好的鲁棒性。这一结果不仅验证了AIRS在实现安全无线通信方面的巨大潜力,同时也突显出合理设计AIRS部署位置及其被动波束成形的重要性。 展开更多
关键词 智能反射面 安全通信 资源分配 部署优化
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物联网环境下的边缘算力部署研究 被引量:1
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作者 王永江 孙文静 +2 位作者 张凌 吕宪强 熊浩 《智能物联技术》 2024年第5期149-152,共4页
物联网环境下,终端设备被大量部署在物理空间中,促进了大量、多样、异构数据的快速生成。终端设备的计算能力有限,不能满足大规模数据的计算需求。云计算依赖高速的数据传输网络,对时延敏感的应用适应性较弱。对于数据上云,部分客户对... 物联网环境下,终端设备被大量部署在物理空间中,促进了大量、多样、异构数据的快速生成。终端设备的计算能力有限,不能满足大规模数据的计算需求。云计算依赖高速的数据传输网络,对时延敏感的应用适应性较弱。对于数据上云,部分客户对数据安全性存在担忧。传统的算力资源部署模式存在一定局限性。从物联网环境对算力资源的需求出发,探讨物联网环境中的资源部署问题,提出物联网环境下边缘计算的算力资源协调部署模型及关注要素,为相关研究提供参考。 展开更多
关键词 物联网 边缘计算 资源部署
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基于端边协同的节点部署和资源分配联合优化方法
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作者 杨哲铭 左路路 纪雯 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期655-661,共7页
随着物联网技术的快速发展,边缘计算作为一种重要的数据处理方式,在多样化的应用场景中展现出其独特的优势。在这种背景下,边缘服务器的位置部署和资源分配成为了提高任务处理效率的关键因素。然而,这一过程面临着终端设备的广泛分布和... 随着物联网技术的快速发展,边缘计算作为一种重要的数据处理方式,在多样化的应用场景中展现出其独特的优势。在这种背景下,边缘服务器的位置部署和资源分配成为了提高任务处理效率的关键因素。然而,这一过程面临着终端设备的广泛分布和边缘服务器的异构特性带来的显著挑战。为了有效解决这些问题,提出了一种基于端边协同的节点部署和资源分配联合优化方法,旨在全面提升边缘计算系统的整体性能。首先,利用分层聚类算法,根据终端设备在功能和地理位置上的相似性,将它们有效地划分为若干个区域。随后,根据边缘服务器的处理能力、存储空间和网络带宽等关键指标,决定每个区域内最适合的边缘节点。最后,通过联合优化节点部署和资源利用率来指导任务的分配情况。为了验证所提方法的有效性,在公开数据集上对不同方法进行了仿真实验。实验结果表明,相比现有方法,所提方法可以将负载均衡水平提升30%以上,并将任务处理的时延和能耗降低10%以上,这在提升边缘计算系统的可持续性和效率方面具有重要意义。 展开更多
关键词 边缘计算 节点部署 资源分配 负载均衡 任务卸载
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面向高密度混部的动态资源分配方法
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作者 郭静 胡存琛 包云岗 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期2384-2399,共16页
当前的无服务计算提供商采用了一种灵活度低、固定CPU和内存分配比例的耦合式资源分配策略.随着更多类型应用被部署在无服务计算平台中,该策略已无法满足函数应用的多样化资源需求.由于函数应用的资源分配粒度小、部署密度高,若将CPU与... 当前的无服务计算提供商采用了一种灵活度低、固定CPU和内存分配比例的耦合式资源分配策略.随着更多类型应用被部署在无服务计算平台中,该策略已无法满足函数应用的多样化资源需求.由于函数应用的资源分配粒度小、部署密度高,若将CPU与内存资源的分配进行解耦,需解决资源配置空间爆炸问题.提出Semi-Share,一个面向无服务计算的解耦式资源管理系统,为函数寻找最优资源配置的同时降低混部函数之间的干扰.为解决资源配置空间爆炸问题,Semi-Share构建了一个2层资源分配架构,将资源配置空间划分为多个子空间来降低问题复杂度.第1层是函数分组,基于函数的资源使用特征和历史负载信息进行函数分组,根据分组将资源配置空间划分为多个子空间.第2层是资源分配,利用贝叶斯优化和加权打分函数来指导模型在资源配置空间中朝正确的方向搜索,降低时间开销.实验结果显示,Semi-Share相较于被广泛使用的梯度下降搜索法降低了平均85.77%的时间开销,并为函数带来平均42.72%的性能提升;与同样使用贝叶斯优化的耦合式资源分配系统COSE相比,Semi-Share能带来平均32.25%的性能提升. 展开更多
关键词 无服务计算 混部 性能保障 服务质量 资源分配 高部署密度
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多维资源均衡的虚拟网络功能部署方法
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作者 谷佳 江凌云 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1289-1296,共8页
现有虚拟网络功能(virtual network function,VNF)部署方案大多基于单一资源展开研究,忽略了VNF的多维资源需求,导致资源分配失衡,造成低效部署。针对这一问题,提出一种高效的多维资源均衡的VNF部署方法。为避免后续VNF部署时的资源浪费... 现有虚拟网络功能(virtual network function,VNF)部署方案大多基于单一资源展开研究,忽略了VNF的多维资源需求,导致资源分配失衡,造成低效部署。针对这一问题,提出一种高效的多维资源均衡的VNF部署方法。为避免后续VNF部署时的资源浪费,在正式部署前会对部分服务器进行VNF迁移。综合考虑VNF的多种资源需求,通过周期性更新服务器的各种资源信息,为各个待部署VNF寻找最合适的部署服务器。仿真结果表明,基于该方法进行VNF部署,可以在保证服务器资源分配均衡的同时,在每个维度上实现近乎最优的资源利用,有效减少使用的服务器的数量。 展开更多
关键词 网络功能虚拟化 虚拟网络功能 多维资源均衡 迁移 部署 资源利用率 多目标优化
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Position-aware packet loss optimization on service function chain placement
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作者 Wenjie Liang Chengxiang Li +1 位作者 Lin Cui Fung Po Tso 《Digital Communications and Networks》 SCIE CSCD 2024年第4期1057-1067,共11页
The advent of Network Function Virtualization(NFV)and Service Function Chains(SFCs)unleashes the power of dynamic creation of network services using Virtual Network Functions(VNFs).This is of great interest to network... The advent of Network Function Virtualization(NFV)and Service Function Chains(SFCs)unleashes the power of dynamic creation of network services using Virtual Network Functions(VNFs).This is of great interest to network operators since poor service quality and resource wastage can potentially hurt their revenue in the long term.However,the study shows with a set of test-bed experiments that packet loss at certain positions(i.e.,different VNFs)in an SFC can cause various degrees of resource wastage and performance degradation because of repeated upstream processing and transmission of retransmitted packets.To overcome this challenge,this study focuses on resource scheduling and deployment of SFCs while considering packet loss positions.This study developed a novel SFC packet dropping cost model and formulated an SFC scheduling problem that aims to minimize overall packet dropping cost as a Mixed-Integer Linear Programming(MILP)and proved that it is NP-hard.In this study,Palos is proposed as an efficient scheme in exploiting the functional characteristics of VNFs and their positions in SFCs for scheduling resources and deployment to optimize packet dropping cost.Extensive experiment results show that Palos can achieve up to 42.73%improvement on packet dropping cost and up to 33.03%reduction on average SFC latency when compared with two other state-of-the-art schemes. 展开更多
关键词 Network function virtualization resource scheduling SFC deployment Packet loss
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基于SCMA的无人机中继辅助上行通信方案
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作者 杨爽 朱江 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第3期409-419,共11页
为提高蜂窝通信系统的上行总吞吐量,在满足用户服务质量需求的前提下,提出了一种基于稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)的无人机中继辅助上行通信方案,通过部署无人机增强网络覆盖,并利用SCMA提高系统传输性能。根据用... 为提高蜂窝通信系统的上行总吞吐量,在满足用户服务质量需求的前提下,提出了一种基于稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)的无人机中继辅助上行通信方案,通过部署无人机增强网络覆盖,并利用SCMA提高系统传输性能。根据用户的分布和概率视距传输模型,通过交替优化码本、功率和无人机坐标,确定无人机的3维部署位置;进行资源优化后,根据信道状态信息,对子载波进行配对并迭代码本、功率,以获得优化的码本和功率分配方案。仿真结果表明,提出的方案能够有效提高上行吞吐量,并满足用户的服务质量需求。 展开更多
关键词 无人机3维部署 稀疏码多址接入 资源分配 中继通信
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空地网络资源分配与无人机基站动态部署算法
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作者 张尚伟 和思梦 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期172-182,共11页
为解决空地网络中地面设备数量变化引起的用户体验质量无法满足的问题,提出了一种智能网络资源分配与多无人机基站动态部署方案。首先,考虑用户体验质量和无人机、地面设备能量约束,以最小化系统总能耗为目标进行问题建模;其次,将多无... 为解决空地网络中地面设备数量变化引起的用户体验质量无法满足的问题,提出了一种智能网络资源分配与多无人机基站动态部署方案。首先,考虑用户体验质量和无人机、地面设备能量约束,以最小化系统总能耗为目标进行问题建模;其次,将多无人机的动态部署问题转化成具有连续动作集的马尔可夫决策过程,并根据优化目标设计了基于能耗惩罚的奖励函数;然后,采用基于确定性策略梯度的深度强化学习算法求解此问题;最后,通过仿真和对比实验验证所提方案的有效性和优越性。实验结果表明:对于海量用户场景,所提算法比深度强化学习和演员-评论家算法有更好的收敛性和更高的累积奖励,与单无人机和传统地面基站部署方案相比,所提方案系统的能耗降低约30%~40%,用户服务质量满意度提升约50%~60%。 展开更多
关键词 无人机 资源分配 动态部署 强化学习算法
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铁路多地多中心云资源管理及关键技术研究
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作者 向晟 《中国铁路》 北大核心 2024年第1期148-153,共6页
为推动铁路信息化建设发展、加快数字化转型进程,中国国家铁路集团有限公司“十四五”网信规划明确提出铁路行业云数据中心采用多地多中心总体布局。为适应多云部署的发展要求,实现铁路多地多中心云资源的统一管理和资源调度,提出基于VD... 为推动铁路信息化建设发展、加快数字化转型进程,中国国家铁路集团有限公司“十四五”网信规划明确提出铁路行业云数据中心采用多地多中心总体布局。为适应多云部署的发展要求,实现铁路多地多中心云资源的统一管理和资源调度,提出基于VDC租户模型的多云管理平台,对异构资源池统一管理、多云统一资源编排、多云资源容量统一规划等关键技术开展研究,并对当前铁路数据中心的现状及未来建设方向进行探讨,以期为铁路多云环境的运维管理工作提供重要支撑。 展开更多
关键词 铁路 多地多中心 多云资源管理 分布式部署 多云架构
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网络切片资源信息时钟同步安全部署仿真
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作者 凌天斌 赵晓峰 《计算机仿真》 2024年第10期346-350,共5页
由于网络切片安全部署调控能力较差,致使网络资源使用率低、服务时延大,严重威胁网络的安全问题。为解决以上问题,提出对网络切片资源信息时钟同步安全部署方法。通过本地广播认证解决网络外部环境恶意攻击行为,根据同步报文处理网络切... 由于网络切片安全部署调控能力较差,致使网络资源使用率低、服务时延大,严重威胁网络的安全问题。为解决以上问题,提出对网络切片资源信息时钟同步安全部署方法。通过本地广播认证解决网络外部环境恶意攻击行为,根据同步报文处理网络切片内部妥协信息节点的攻击行为,以资源信息安全收益的最大化和降低部署成本为目标,建立其部署函数模型,根据各类型切片需求,合理分配信息资源与流量调度方式,实现资源信息的安全部署。实验结果表明,所提方法满足网络切片资源信息安全部署条件,平均部署成本值低于350,且收益率得到提升。 展开更多
关键词 网络切片资源信息 信息节点 时钟同步 部署安全收益 部署成本
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基于5G的RedCap部署方案优化设计
14
作者 蒋晟 《通信电源技术》 2024年第20期146-148,共3页
随着5G的快速发展,RedCap设备作为一种较轻量级的通信设备,其在网络中的部署变得日益重要。优化RedCap部署方案,能够支持大规模的低功耗设备接入,同时满足未来通信网络对于网络速度、连接性以及能效的高要求。文章系统分析RedCap部署在... 随着5G的快速发展,RedCap设备作为一种较轻量级的通信设备,其在网络中的部署变得日益重要。优化RedCap部署方案,能够支持大规模的低功耗设备接入,同时满足未来通信网络对于网络速度、连接性以及能效的高要求。文章系统分析RedCap部署在现有5G网络中的现状与面临的主要挑战,并提出一系列针对性的优化设计措施,旨在提升RedCap设备在5G网络中的性能和效率,从而推动5G的应用与发展。 展开更多
关键词 5G RedCap部署方案 网络资源分配
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5G网络绿色通信技术现状研究
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作者 方岚 张晓龙 陈瞿明 《通信电源技术》 2024年第5期138-140,共3页
为降低5G网络建设中的能源消耗,需要加强对5G网络绿色通信技术的研究。文章通过探讨5G网络绿色通信技术的研究现状,揭示该领域已取得的进展和存在的挑战,并提出了应用策略。在网络架构优化方面,可通过减少无线接入点数量、引入虚拟化技... 为降低5G网络建设中的能源消耗,需要加强对5G网络绿色通信技术的研究。文章通过探讨5G网络绿色通信技术的研究现状,揭示该领域已取得的进展和存在的挑战,并提出了应用策略。在网络架构优化方面,可通过减少无线接入点数量、引入虚拟化技术,降低能耗和碳排放;在网络部署优化方面,应结合地理环境等因素合理规划基站的布局,以实现更高效的能源利用;在资源调度优化方面,探索基于智能算法的功率控制等策略。通过对5G网络绿色通信技术研究现状的全面阐述,旨在为相关人员提供实践参考和技术指导。 展开更多
关键词 绿色通信 网络架构 网络部署 资源调度
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资源规划智慧管理平台研究与实现
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作者 陈骅 郭娇 +1 位作者 白雨露 高想卓 《城市勘测》 2024年第2期26-30,共5页
在多规合一及自然资源信息化建设的背景下,各地陆续开展国土空间规划一张图实施监督系统建设。本文以西安市新城区为例,完成了国土空间综合数据库及资源规划智慧管理平台建设,从系统总体设计、系统功能实现的角度,论述了从数据资源整合... 在多规合一及自然资源信息化建设的背景下,各地陆续开展国土空间规划一张图实施监督系统建设。本文以西安市新城区为例,完成了国土空间综合数据库及资源规划智慧管理平台建设,从系统总体设计、系统功能实现的角度,论述了从数据资源整合处理到平台各子系统作用与耦合关系乃至后期的运维保障全流程中的技术特色,以期为自然资源信息化建设提供有益借鉴。 展开更多
关键词 一张图 国土空间规划 自然资源 信息平台 部署 运维
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无人机通信节点在移动网络中的高效部署与资源管理
17
作者 唐煜 《通信电源技术》 2024年第1期145-147,共3页
主要分析边境巡逻场景下,无人机通信节点的高效部署与资源管理问题。无人机通信节点部署算法在监测覆盖率、通信连续性、动态调整响应时间及通信资源利用率上具有优势。无人机通信节点的资源管理采用动态频谱分配、频谱感知技术以及实... 主要分析边境巡逻场景下,无人机通信节点的高效部署与资源管理问题。无人机通信节点部署算法在监测覆盖率、通信连续性、动态调整响应时间及通信资源利用率上具有优势。无人机通信节点的资源管理采用动态频谱分配、频谱感知技术以及实时数据传输机制等,能够提高监测覆盖率、通信连续性及资源利用率,更好地满足实际应用需求,提升边境安全监测的水平,同时提升无人机在边境安全监测中的重要性和性能,有效应对不断变化的边境威胁。 展开更多
关键词 无人机通信节点 移动网络 高效部署 资源管理
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5G通信中基于超密集网络的小区部署与资源优化策略
18
作者 顾汉映 《通信电源技术》 2024年第17期183-185,共3页
文章深入探讨了5G通信中基于超密集网络的部署和资源优化策略。首先,概述超密集网络在5G网络中的应用及其主要特征;其次,分析超密集网络背景下的5G小区部署策略,包括小区密度、布局设计、覆盖优化以及小区间干扰管理;再次,深入研究超密... 文章深入探讨了5G通信中基于超密集网络的部署和资源优化策略。首先,概述超密集网络在5G网络中的应用及其主要特征;其次,分析超密集网络背景下的5G小区部署策略,包括小区密度、布局设计、覆盖优化以及小区间干扰管理;再次,深入研究超密集网络的资源优化方法,涵盖频谱利用、功率与能耗管理、传输资源的优化配置;最后,分析超密集网络环境下5G通信的性能优化和运维策略,提出相应的管理与维护方案。 展开更多
关键词 5G通信 超密集网络 小区部署 资源优化 干扰管理
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容器云平台构建技术研究
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作者 刘旭 戴发玉 +2 位作者 杨玉姣 井长军 曹敏娜 《移动信息》 2024年第4期285-288,共4页
在企业数字化转型改造的过程中,传统企业的物理机器被虚拟化,在一定程度上降低了运维的复杂性,增加了资源的利用率,但业务应用还面临很多挑战。例如,业务应用响应效率低,业务上云部署流程复杂,运维管理体验较差,庞大的部署架构使应用的... 在企业数字化转型改造的过程中,传统企业的物理机器被虚拟化,在一定程度上降低了运维的复杂性,增加了资源的利用率,但业务应用还面临很多挑战。例如,业务应用响应效率低,业务上云部署流程复杂,运维管理体验较差,庞大的部署架构使应用的开发、测试和升级也比较复杂,让业务升级停机时间和部署成本增加。因此,亟待构建基于容器集群的云服务体系,发挥容器轻量化、敏捷性、兼容性的优势,实现自动化部署、自动伸缩、自动资源选择和调度,为企业数字化上云提供云原生解决方案。文中旨在构建具备容器集群管理、弹性伸缩、资源编排、应用管理能力的容器云平台,为企业业务应用上云提供云原生解决方案。 展开更多
关键词 容器云平台 自动化部署 弹性伸缩 资源编排 应用托管
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电信运营商边缘云建设经验分享
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作者 陈方亮 《通信与信息技术》 2024年第5期69-72,114,共5页
企业上云、IT上云业务蓬勃发展,电信运营商凭借公有云、网络、数据中心及运维优势大力推进边缘云建设。从分析边缘云承载业务功能、系统架构、网络架构入手,给出边缘云资源池计算资源、存储资源以及网络资源测算配置模型,并根据实际案... 企业上云、IT上云业务蓬勃发展,电信运营商凭借公有云、网络、数据中心及运维优势大力推进边缘云建设。从分析边缘云承载业务功能、系统架构、网络架构入手,给出边缘云资源池计算资源、存储资源以及网络资源测算配置模型,并根据实际案例提供配置方案,为边缘云建设提供参考。 展开更多
关键词 边缘云 企业上云 网络架构 云资源池 配置模型
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