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龙图腾网获悉蓝桥云课数字科技(杭州)有限公司申请的专利一种基于边缘计算的超低延迟远程实训环境及其优化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：CN120856725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510928750.3，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种基于边缘计算的超低延迟远程实训环境及其优化方法是由郑未;杨培林;曹鹏宇;王春艳设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算的超低延迟远程实训环境及其优化方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于边缘计算的超低延迟远程实训环境及其优化方法，包括：获取实时协作机制的需求，在边缘节点上部署协作服务模块，通过协作服务模块获取多个学生的操作请求，并将学生的操作请求按照时间戳顺序进行排序，确定各个请求的优先级，从而实现对学生操作的实时同步；构建分布式的实训环境，将计算和存储资源部署在边缘节点上，实现实训服务的本地化处理，最小化数据传输的距离和时延，同时通过节点间的协同和数据同步，保证实训环境的一致性和可靠性。

本发明授权一种基于边缘计算的超低延迟远程实训环境及其优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的超低延迟远程实训环境及其优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取实时协作机制的需求，通过边缘节点获取多个学生的操作请求，并将学生的操作请求按照时间戳顺序进行排序，确定各个请求的优先级；若有多个学生同时操作，则对学生的操作请求进行分析，判断是否存在同一资源的并发修改，若检测到冲突，则触发冲突解决策略，通过协商机制或优先级排序的方式，确定各个冲突操作的执行顺序，包括:采用轻量级并发控制机制对共享资源进行访问管理，所述访问管理包括获取资源状态及将请求加入等待队列；根据所述资源状态，通过一致性哈希算法将资源标识映射到对应的资源节点，所述资源节点用于存储资源的当前版本号和最后修改时间戳；利用余弦相似度算法计算操作之间的冲突程度，所述冲突程度基于资源标识、操作类型和时间戳构建的操作特征向量；若检测到冲突操作，则运用加权评分系统计算操作的综合优先级，所述综合优先级结合操作时间、用户权重和以及资源重要性因素；执行过程中采用乐观并发控制机制，所述乐观并发控制机制通过比对操作开始时记录的版本号与当前资源版本号验证资源状态；若版本不一致则尝试自动合并操作，所述自动合并操作失败时回滚操作并重新计算优先级；每次成功执行操作后递增资源版本号并更新最后修改时间戳，直至所有冲突操作处理完毕；在实训过程中动态调整学生和教师的操作权限，其中当教师需要对学生进行指导或干预时，将暂时提升教师的操作优先级，允许教师的操作请求优先被处理；在边缘节点上采用通信协议和数据同步机制，最小化数据传输时延的同时利用边缘节点的地理位置优势，将服务部署在靠近用户的网络边缘，缩短数据传输的路径，进一步降低通信延迟，包括:接收边缘节点发送的基于websocket协议的连接请求信息，所述连接请求信息包含边缘节点的唯一标识符；根据所述连接请求信息建立与所述边缘节点的全双工通信连接，所述全双工通信连接采用自适应心跳机制维持；获取所述边缘节点的网络延迟数据，根据所述网络延迟数据动态调整心跳间隔，所述心跳间隔的初始值设为预设的时间阈值；接收所述边缘节点发送的操作日志数据，所述操作日志数据存储于所述边缘节点的本地缓存中；采用操作转换算法处理所述操作日志数据，得到同步数据；对所述同步数据进行压缩处理，通过自适应压缩机制选择压缩算法，所述压缩算法根据所述同步数据的数据类型和所述边缘节点的网络状况确定；获取所述边缘节点的地理位置信息和网络拓扑结构数据；根据所述地理位置信息和所述网络拓扑结构数据，构建边缘节点选择算法；采用所述边缘节点选择算法，从多个边缘节点中选择最优边缘节点；在所述最优边缘节点上部署服务；针对操作权限管理的需求，采用基于角色的访问控制模型预先定义学生和教师的角色，并为每个角色分配相应的操作权限，在实训过程中，根据用户的角色动态调整其操作权限，通过权限的实时更新和快速切换；通过对历史操作数据和资源使用情况的分析，预测学生的操作行为和资源需求，提前进行资源调度和缓存，减少操作响应时间，同时通过实时监测网络状况动态调整数据传输策略，包括:获取系统日志和监控数据，所述系统日志和监控数据包含用户操作序列、资源使用情况和网络状态信息；根据所述系统日志和监控数据进行数据清洗和特征工程，得到标准化的训练数据集，所述训练数据集包括时间序列特征、用户行为模式和资源利用率；采用所述训练数据集训练基于长短期记忆网络和决策树的集成学习模型，通过所述集成学习模型预测用户下一步执行的操作；根据预测的用户操作和当前系统负载状况，执行智能资源调度算法，所述智能资源调度算法采用遗传算法动态分配计算资源和预加载数据；通过实时监测往返时间、丢包率和带宽，确定网络质量指标；若所述网络质量指标低于预设阈值，则执行自适应数据传输机制，所述自适应数据传输机制动态调整数据压缩率和传输协议；构建分布式的实训环境，将计算和存储资源部署在边缘节点上，实现实训服务的本地化处理，最小化数据传输的距离和时延，同时通过节点间的协同和数据同步。

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