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龙图腾网获悉杭州网鼎科技有限公司申请的专利一种分布式内容分发网络运行方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120750926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511163610.8，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权一种分布式内容分发网络运行方法、系统及存储介质是由姚兆祥;翁晓东设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式内容分发网络运行方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种分布式内容分发网络运行方法、系统及存储介质。其中，数据分发方法包括中心服务器通过承继服务器向分布式节点下发时效数据处理任务和非时效数据处理任务，分布式节点执行数据处理流程：基于时效数据处理任务获取设备状态数据；确定时效数据处理任务对应的时效间隙；接入第一深度学习模型以及第二深度学习模型以确定安全裕度；基于安全裕度，在时效间隙内动态插入非时效数据处理任务的一个分片；基于下一时刻，中断分片、并保存分片的中间状态数据；当检测到时效数据处理任务完成时，将所有分片的中间状态数据拼接后上传中心服务器。本说明书实施例提高分布式节点资源利用率的同时，提高了系统数据分发的可靠性。

本发明授权一种分布式内容分发网络运行方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分布式内容分发网络运行方法，其特征在于，包括： 中心服务器通过承继服务器向分布式节点下发时效数据处理任务以及非时效数据处理任务，所述分布式节点与目标设备群建立通信链路，并执行数据处理流程，所述数据处理流程包括： 基于所述时效数据处理任务，获取当前时刻的设备状态数据； 基于当前时刻，通过所述设备状态数据确定所述时效数据处理任务对应的时效间隙； 接入训练好的第一深度学习模型以及第二深度学习模型以确定安全裕度，包括： 根据所述时效数据处理任务确定所述当前时刻对应的处理子任务， 接入训练好的第一深度学习模型，所述第一深度学习模型用于根据所述当前时刻对应的处理子任务确定调度开销时长， 根据所述时效间隙确定分片任务最大时长， 接入训练好的第二深度学习模型，所述第二深度学习模型用于根据所述分片任务最大时长确定分片调度开销时长， 将所述调度开销时长以及所述分片调度开销时长进行相加处理，得到安全裕度； 基于所述安全裕度，在所述时效间隙内动态插入所述非时效数据处理任务的一个分片，得到所述分片的中间状态数据，包括： 将所述时效间隙与所述安全裕度进行差值处理，得到分片时长，在所述分片时长内，目标设备执行所述当前时刻对应的所述非时效数据处理任务的分片，得到所述分片的中间状态数据； 基于下一时刻，中断所述分片、并保存所述分片的中间状态数据；所述下一时刻为所述当前时刻经所述时效间隙后且所述时效数据处理任务恢复时的时刻； 当检测到所述时效数据处理任务完成时，将所述非时效数据处理任务对应的所有分片的中间状态数据进行拼接后通过所述承继服务器上传至所述中心服务器。

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