基于联邦学习系统考虑数据隐私保障的微服务放置方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于联邦学习系统考虑数据隐私保障的微服务放置方法，联邦学习系统包括边缘服务器和中心服务器，微服务在联邦学习系统中基于容器进行放置，容器依赖一个或多个镜像层，微服务放置方法包括在接收到针对目标微服务的放置请求时，将联邦学习系统的系统状态输入决策模型，由决策模型基于系统状态，将中心服务器或其中一个边缘服务器确定为目标微服务的放置位置，其中，系统状态包括节点

【技术实现步骤摘要】
基于联邦学习系统考虑数据隐私保障的微服务放置方法


[0001]本专利技术涉及通信安全
，具体涉及一种基于联邦学习系统考虑数据隐私保障的微服务放置方法。

技术介绍

[0002]联邦学习框架可以保护用户隐私数据安全，同时满足模型对训练数据的需求，在各类智能服务中广泛应用。举例来说，在联邦学习框架下，每个边缘服务器上的模型可以基于所在边缘服务器上的数据进行训练，比如边缘服务器A上的模型可以基于边缘服务器A上的数据进行训练，边缘服务器B上的模型可以基于边缘服务器B上的数据进行训练。在不同边缘服务器上训练得到的模型可以进行融合。如此，不同边缘服务器之间不会出现训练数据的交互，可以有效保护各个边缘服务器上的数据安全。
[0003]但是，边缘服务器资源受限，在承担主体业务的同时提供资源用于联邦学习的模型训练会面临困难。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施方式提供了一种基于联邦学习系统考虑数据隐私保障的微服务放置方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，可以降低边缘服务器的资源消耗。
[0005]本专利技术一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于联邦学习系统考虑数据隐私保障的微服务放置方法，其特征在于，所述联邦学习系统包括边缘服务器和中心服务器，微服务在所述联邦学习系统中基于容器进行放置，所述容器依赖一个或多个镜像层；所述方法包括：在接收到针对目标微服务的放置请求时，将所述联邦学习系统的系统状态输入决策模型，由所述决策模型基于所述系统状态，确定所述目标微服务的放置位置，其中，所述系统状态包括节点
‑
镜像矩阵，所述节点
‑
镜像矩阵表征各个所述边缘服务器已保存的镜像层和未保存的镜像层，所述放置位置为所述中心服务器或其中一个所述边缘服务器；及在所述放置位置放置所述目标微服务。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述决策模型基于所述系统状态，确定所述目标微服务的放置位置，包括：所述决策模型基于所述系统状态，以所述联邦学习系统在预设时长内的平均响应延时达到目标最小值作为决策目标，确定所述目标微服务的放置位置。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过如下表达式，构建所述决策目标：其中，表示所述平均响应延时的目标最小值；T表示预设时长；表示微服务i是否放置在边缘服务器n上，取值为0表示微服务i未放在边缘服务器n上，取值为1表示微服务i放在边缘服务器n上；t
com
表示边缘服务器n响应微服务i的处理时延；t
prop
表示所述联邦学习系统的中心服务器响应微服务i的传播时延；t
tran
表示用户与边缘服务器n之间的传输时延。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述决策模型基于所述系统状态，确定所述目标微服务的放置位置，包括：所述决策模型基于所述系统状态，以各个所述边缘服务器下载的镜像层不超过最大预设容量作为限制条件，确定所述目标微服务的放置位置；和/或所述决策模型基于所述系统状态，以各个所述边缘服务器上的微服务启动延时不超过最大预设延时作为限制条件，确定所述目标微服务的放置位置。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述决策模型基于所述系统状态，确定所述目标微服务的放置位置，包括：所述决策模型基于所述系统状态，通过强化学习算法求解得到所述目标微...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙浩然，王圣达，刘丹妮，安春燕，陆阳，陈兆强，徐晗，杨宇，陈鹤，杨淼，
申请(专利权)人：国网吉林省电力有限公司信息通信公司国网智能电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：