CN119493670A 一种边缘服务器的边缘计算方法及系统 （四川汉唐云分布式存储技术有限公司）

司本发明涉及一种边缘服务器的边缘计算方杂度将不同的数据块传输至相匹配的边缘服务器进行处理并发送至最近的边缘服务进行融合数据处理结果传输至最近的边缘服务器进行数2S4：根据数据类型和相应的复杂度将不同的数S5：所述最近的边缘服务器将从不同边缘服S7：通过所述数据预测模型对指定时间点的S8：实时采集终端设备的待处理数据，并将预S9：按照预分解方案进行分解后发送至匹配的服务器将数据处理结果传输至所述最近的边缘服务器进行数据融合后返回所述待处理数据进行数据复杂度计算具体过S13：对所述虚拟数据块使用相应算法进行执行时分别计算需要占用的内存空间的大mmm3所述待处理数据的复杂度计算结果是否大于预设复杂度阈值的具体过据分解模块对所述待处理数据进行数据分解将不同的特征向量基于所述标记进行特征向量的合并的具体S62：通过所述输入门确定未被遗忘的待处理数据中的被添加到细胞状态中，并通过49.一种边缘服务器的边缘计算系统，用于实现权利要求1_8任意一项所述的一种边缘所述数据匹配模块，用于根据数据识别结果为待处理的数据块匹配相应的边缘服务所述数据融合处理模块，用于将从不同边缘服务器接收到的数据处5[0001]本发明属于边缘计算技术领域，尤其涉及一种边缘服务器的边缘计算方法及系算模式允许IoT设备在本地快速处理数据并采取行动，从而减少数据传输到远程数据中心据，将待处理设备通过终端设备与边缘服务器之间的通信通道传输给最近的边缘服务器，以及需要云端服务器进行处理的数据通过边缘服务器与云端服务器之间的数据传输通道6S4：根据数据类型和相应的复杂度将不同的数据块传输至相匹配的边缘服务器，差分计算的方式将预测的待处理数据之外的数据进边缘服务器将数据处理结果传输至所述最近的边缘服务器进行数据融合后返回给终端设S11：将所述待处理数据进行虚拟数据分块，并获取每个虚拟数据块的时间复杂S13：对所述虚拟数据块使用相应算法进行执行时分别计算需要占用的内存空间mmm2为第一虚拟数据块的时间复杂度的阶数，O(f2(n))为第二虚拟数据块的时间复杂度的阶m7S52：通过从不同边缘服务器接收到的数据处理结果中提取的特征构建不同特征S53：将不同的特征向量基于所述标记进行特征向量的合并，得到最终的特征向[0012]优选的，步骤S53中的将不同的特征向量基于所述标记进行特征向量的合并的具8据类型和相应的复杂度将不同的数据块传输至相匹配的边缘服务器进行处理并发送至最处理结果传输至最近的边缘服务器进行数据融合后返回给9[0028]S4：根据数据类型和相应的复杂度将不同的数据块传输差分计算的方式将预测的待处理数据之外的数据进边缘服务器将数据处理结果传输至最近的边缘服务器进行数据融合后返回给要云端服务器进行处理的数据通过边缘服务器与云端服务器之间的数据传输通道传输至在实施例1的基础上，步骤S1中的对所述待处理数据进行数据复杂度计算具体过S11：将所述待处理数据进行虚拟数据分块，并获取每个虚拟数据块的时间复杂S13：对所述虚拟数据块使用相应算法进行执行时分别计算需要占用的内存空间mmm2为第一虚拟数据块的时间复杂度的阶数，O(f2(n))为第二虚拟数据块的时间复杂度的阶m[0038]通过将虚拟数据分块进行初步数据分解，获取待处理数提取其中大于指定阶数的项，将其中大于指定阶数的项对应的数据块进行再次数据分解，使得分解得到的数据块的时间复杂度小于预设时间复杂度阈值的将高阶复杂度的数据块[0040]S52：通过从不同边缘服务器接收到的数据处理结果中提取的特征构建不同特征[0041]S53：将不同的特征向量基于所述标记进行特征向量的合并，得到最终的特征向[0042]其中，步骤S53中的将不同的特征向量基于标记进行特征向量的合并的具体过程在实施例1或者实施例2或者实施例3的基础上，步骤S6中的数据预测模型为长短[0046]一种边缘服务器的边缘计算系统，用于实现的一种边缘处理数据发送至最近的边缘服务器进行数据复杂度计算；当复杂度未大于预设复杂度阈服务器将数据处理结果传输至最近的边缘服务器进行数据融合后返回给[0050]通过将虚拟数据分块进行初步数据分解，获取待处理数提取其中大于指定阶数的项，将其中大于指定阶数的项对应的数据块进行再次数据分解，使得分解得到的数据块的时间复杂度小于预设时间复杂度阈值的将高阶复杂度的数据块