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申请/专利权人：杭银消费金融股份有限公司
摘要：公开了一种数据中心网络开销管理方法及系统，其获取各个数据中心在预定时间段内多个预定时间点的传输数据量，并以各个数据中心的传输数据量来表示其负载情况；采用基于深度学习的人工智能技术，建立各个数据中心当前的负载情况以及各个数据中心之间的负载关联，以基于数据中心的整体来进行流量调度。这样，可以合理的进行流量调度，进而提高数据中心间的带宽利用率。
主权项：1.一种数据中心网络开销管理方法，其特征在于，包括：获取各个数据中心在预定时间段内多个预定时间点的传输数据量；将所述各个数据中心在预定时间段内多个预定时间点的传输数据量按照时间维度排列为传输量输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到多个传输量特征向量；获取所述各个数据中心之间的通信拓扑矩阵，所述通信拓扑矩阵中非对角线位置上各个位置的值为相应两个数据中心之间的通信距离；将所述通信拓扑矩阵通过作为特征提取器的卷积神经网络模型以得到通信拓扑特征矩阵；将所述多个传输量特征向量进行二维排列以得到传输量全局特征矩阵；将所述传输量全局特征矩阵和所述通信拓扑特征矩阵通过图神经网络模型以得到通信拓扑传输量全局特征矩阵；对所述通信拓扑传输量全局特征矩阵进行行向量间特征聚合度优化以得到优化通信拓扑传输量全局特征矩阵；将所述优化通信拓扑传输量全局特征矩阵中各个数据中心对应的行向量分别通过类Softmax函数以得到多个概率值，其中，所述多个概率值的加和值为1；以及将待调度数据量分别与所述多个概率值进行相乘以得到多个推荐流量调度值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭银消费金融股份有限公司 数据中心网络开销管理方法及系统
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