【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及分布式计算，具体为一种分布式的算力调度管理系统和方法。
技术介绍
1、随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，视频流作为信息传递的重要媒介，其生成和消费的速度都在持续加快。当前，从城市监控、交通管理到在线教育、远程医疗，再到社交媒体和娱乐，视频流的应用已经遍布社会的各个角落。然而，现有技术在处理这些大量、多源、异构的视频数据流时，面临着诸多挑战。
2、首先，现有的视频流处理平台往往依赖于集中式的数据中心，这种架构在处理跨地域的数据流时面临着高延迟和带宽瓶颈的问题。尽管近年来云计算的普及有助于提供一定程度的扩展性，但在高峰时段，资源的竞争依然导致了服务质量的不稳定。
3、其次，现有系统在资源管理方面缺乏足够的灵活性。静态的资源分配策略难以应对视频流处理的动态变化，导致在计算需求激增时无法及时提供必要的计算资源，而在低负载时则造成资源的浪费。
4、再者，现有技术在故障恢复方面常常不够鲁棒。单点故障导致整个服务不可用，这在处理关键基础设施监控等高可靠性需求的场景中尤为突出。
5、此外，现有系统的可扩展性也受到了架构限制。随着处理需求的不断增长，传统平台很难在不停机的情况下进行硬件升级或扩充，这对于需要24/7不间断服务的应用来说是一个严重的问题。
6、针对以上现有技术的种种不足，本专利技术提供了一种全新的算力网络资源协同调度平台，该平台通过分布式智能节点的协同工作，实现了对视频流的高效并行处理和资源调度优化。
技术实现思路<...
【技术保护点】
1.一种分布式的算力调度管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种分布式的算力调度管理系统，其特征在于，所述中央调度器包括任务优先级队列，用于根据任务的紧急性和重要性对待分配的计算任务进行排序。
3.根据权利要求2所述的一种分布式的算力调度管理系统，其特征在于，所述任务优先级队列是基于用户输入、历史数据分析和预测算法动态更新的。
4.根据权利要求1所述的一种分布式的算力调度管理系统，其特征在于，所述资源管理模块包括动态负载均衡器，所述负载均衡器根据智能节点的实时负载和任务要求，动态调整任务分配。
5.根据权利要求1所述的一种分布式的算力调度管理系统，其特征在于，所述弹性伸缩模块配置有自动伸缩策略，其基于预设的系统负载阈值自动增加或减少资源配置。
6.根据权利要求1所述的一种分布式的算力调度管理系统，其特征在于，还包括网络优化模块，所述网络优化模块配置有地理位置感知机制和智能路由算法，以优化数据传输路径并降低网络延迟。
7.根据权利要求1所述的一种分布式的算力调度管理系统，其特征在于，所述智能节
8.一种分布式的算力调度管理方法，基于如权利要求1-7任一项所述的系统，其特征在于，包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的一种分布式的算力调度管理方法，其特征在于，还包括：通过动态负载均衡器，在多个智能节点之间平衡计算任务负载。
10.根据权利要求8所述的一种分布式的算力调度管理方法，其特征在于，还包括：根据计算任务的执行情况和预设的系统负载阈值，通过弹性伸缩模块自动增加或减少智能节点的资源配置。
...【技术特征摘要】
1.一种分布式的算力调度管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种分布式的算力调度管理系统，其特征在于，所述中央调度器包括任务优先级队列，用于根据任务的紧急性和重要性对待分配的计算任务进行排序。
3.根据权利要求2所述的一种分布式的算力调度管理系统，其特征在于，所述任务优先级队列是基于用户输入、历史数据分析和预测算法动态更新的。
4.根据权利要求1所述的一种分布式的算力调度管理系统，其特征在于，所述资源管理模块包括动态负载均衡器，所述负载均衡器根据智能节点的实时负载和任务要求，动态调整任务分配。
5.根据权利要求1所述的一种分布式的算力调度管理系统，其特征在于，所述弹性伸缩模块配置有自动伸缩策略，其基于预设的系统负载阈值自动增加或减少资源配置。
6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：萧奕波，
申请(专利权)人：深圳市观颐数据技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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