[发明专利]数据处理方法、数据处理系统、计算机设备、存储介质有效
| 申请号： | 201911061342.3 | 申请日： | 2019-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN112788072B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 赖冬林;黄毅;梁军 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | H04L67/1023 | 分类号： | H04L67/1023;H04L61/2553 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 钱秀茹 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种数据处理方法。所述方法包括：接收目标数据，所述目标数据携带网络地址，确定与所述网络地址绑定的负载均衡节点，由所述负载均衡节点选择所述目标数据的第一处理节点，使得不仅处理节点，负载均衡节点也可以使用同一网络地址，避免了使用和不使用负载均衡节点这两种情况需要使用不同的网络地址的限制，达到了不再需要为负载均衡服务另外注册和备案网络地址的目的，后续基于一个网络地址进行计费、监控或统计也更便利，增加了使用负载均衡节点时的灵活性。 | ||
| 搜索关键词： | 数据处理 方法 数据处理系统 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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- 本发明公开了一种动态可组合的情境自适应移动边缘计算方法，将端到端深度模型的部署过程解耦为计算单元预分割和深度神经网络(Deep Neural Networks，DNN)原子组合与任务卸载两个阶段。首先基于最细粒度将深度模型进行预分割，并设计时延收益函数对候选分割点进行过滤，仅保留可以带来正时延收益的分割点，这些预分割后的深度模型计算单元被定义为预分割的DNN原子；然后在运行时支持最优预分割DNN原子组合的高效选择；最后以最小的额外开销卸载DNN原子至对应边端设备，完成深度模型部署任务全过程。本发明能使用户尽快获得时延收益同时最小化额外的卸载消耗。
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