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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利面向确定性分布式计算场景的容器级网络资源高效管理方法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：CN119496751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411607708.3，技术领域涉及：H04L47/76；该发明授权面向确定性分布式计算场景的容器级网络资源高效管理方法是由夏长清;丛龙翔;许驰;金曦;曾鹏;李栋设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向确定性分布式计算场景的容器级网络资源高效管理方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种面向确定性分布式计算场景的容器级网络资源高效管理方法，主要解决了现有技术在容器级别上无法有效管理网络资源、任务调度实时性低、成功率低以及资源浪费等问题。面向确定性分布式计算场景，进行容器级的高效的网络资源管理，首先需要扩展网络资源控制器，配置Service服务，使容器能与外部云服务器进行通信；然后，通过配置网络策略，控制容器对网络资源的使用；进一步，根据任务的实时性、确定性需求，对容器任务进行聚合，提高容器任务的传输效率；最后，对聚合任务进行存储与传输。该方法以容器虚拟化技术为实现手段，通过基于动态规划算法对容器任务进行多时隙聚合，并结合人工智能技术持续优化算法参数，这不仅保障了任务的实时性与成功率，还显著提高了资源利用率。

本发明授权面向确定性分布式计算场景的容器级网络资源高效管理方法在权利要求书中公布了：1.面向确定性分布式计算场景的容器级网络资源高效管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 1扩展网络资源控制器； 2根据容器任务需求，配置网络策略； 3对容器任务进行多时隙聚合； 4对聚合后的容器任务进行存储与传输； 所述步骤1包括以下步骤： 1.1扩展Calico网络插件； 1.2配置网络带宽； 1.3解析Pod的配置文件； 1.4设置TC规则； 1.5配置Service服务； 所述步骤3包括以下步骤： 3.1定义每个容器任务的属性以及全局参数； 3.2按照每个容器任务的截止时间，对容器任务进行排序； 3.3状态初始化； 3.4构建状态转移方程； 3.5对容器任务聚合的有效性进行判定； 3.6进行多时隙容器任务聚合； 所述步骤3.5包括以下步骤： 3.5.1基于任务数据包大小的有效性判定： 数据包大小约束表达式C1为： ； 其中，表示用户u的第i个任务的数据量，M为单个数据包最大限制，即聚合容器任务的数据量之和必须小于或等于数据包的最大限制； 3.5.2基于任务实时性的有效性判定： a聚合任务的截至时间差异约束表达式C2为： ； 其中，表示在当前时隙用户u的第i个任务的截止时间，为允许的截至时间差异，即聚合容器任务的截至时间差异必须小于或等于允许的截至时间差异； b聚合任务的数据包最晚传输时间约束表达式C3为： ； 其中，表示数据包最晚的传输时间，即当多个容器任务被聚合到同一个数据包时，数据包的最晚传输时间必须小于聚合任务中最早的截至时间； c聚合任务的最大等待时间约束表达式C4为： ； 其中，表示前一时隙数据包的最小截止时间，t表示每个时隙的长度，即新任务的截止时间不能超出前一个时隙的聚合数据包的最小截止时间减去时隙长度； 所述步骤3.6包括以下步骤： 3.6.1当时隙T=1时，顺序遍历每个任务k，初始化当前数据包的数据总大小、数据包的最大截至时间与最小截至时间； 3.6.2对于每个任务k，从任务k向前逆序遍历，累加当前数据包的数据总大小，更新最大最小截至时间，判定容器任务聚合的有效性是否满足要求，即C1、C2和C3是否均满足有效性判定的要求，如果满足要求，则执行步骤3.6.3，否则，继续下一个j循环； 3.6.3判断是否小于，如果小于，则更新和，继续下一个j循环，否则，直接继续下一个j循环； 3.6.4当j循环结束，顺序遍历下一个任务k，直至顺序遍历完所有任务，输出最小数据包数量和每个数据包聚合任务情况； 3.6.5当时隙T1时，进行跨时隙聚合，遍历当前时隙任务，将当前时隙的任务加入到前一个时隙的数据包中，并判定容器任务聚合的有效性是否满足要求，即C1、C2、C3和C4是否均满足有效性判定的要求，如果满足要求，则将任务聚合到现有的数据包，更新当前数据包的最小截止时间，输出任务聚合情况，如果不满足要求，则执行步骤3.6.1～3.6.4对当前时隙未能跨时隙聚合的任务进行聚合，输出任务聚合情况。

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