【摘 要】
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5G核心网以其云边协同、转控分离以及弹性的组网架构,对负载均衡策略提出了新的要求.传统的负载均衡算法大都基于网络现有的能力,并不能对网络优化结果提出合理的资源申请方案.本文研究了基于SDN多控制器云边协同在线分布式负载均衡算法,该算法将在线学习的分布式文件分发方案与k-means++聚类算法进行结合,在实现链路均衡的同时,实现了云边协同环境下边缘资源能力的负载均衡,提升了5G核心网对mMTC、uRLLC的支持能力.
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5G核心网以其云边协同、转控分离以及弹性的组网架构,对负载均衡策略提出了新的要求.传统的负载均衡算法大都基于网络现有的能力,并不能对网络优化结果提出合理的资源申请方案.本文研究了基于SDN多控制器云边协同在线分布式负载均衡算法,该算法将在线学习的分布式文件分发方案与k-means++聚类算法进行结合,在实现链路均衡的同时,实现了云边协同环境下边缘资源能力的负载均衡,提升了5G核心网对mMTC、uRLLC的支持能力.
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