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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于细粒度状态迁移的多级协同重配置方法、电子设备及存储介质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：CN120110907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510262789.6，技术领域涉及：H04L41/0823；该发明授权一种基于细粒度状态迁移的多级协同重配置方法、电子设备及存储介质是由张展;阮坤;刘昕;左德承;封威;冯懿;陈思远;舒燕君;温冬新;范柳丰设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于细粒度状态迁移的多级协同重配置方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种基于细粒度状态迁移的多级协同重配置方法、电子设备及存储介质，属于流计算平台设计技术领域。为避免不必要的重配置开销，本发明包括基于流计算平台内置重配置机制，结合边缘计算环境的特性和重配置过程中分区、调度和弹性三个层面的开销，构建多级协同重配置优化问题的形式化模型；基于构建的多级协同重配置优化问题的形式化模型，构建针对细粒度状态迁移的粒度调整方法，将多级协同重配置优化问题中的最佳迁移状态粒度的选择进行单独求解；设计基于二阶启发式算法的多级协同重配置方法，获得综合分区、调度和弹性三个层面的多级协同重配置解决方案在多项式时间内得到近似最优解。本发明可有效减少重配置发生次数，避免不必要的重配置开销。

本发明授权一种基于细粒度状态迁移的多级协同重配置方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于细粒度状态迁移的多级协同重配置方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.基于流计算平台内置重配置机制，结合边缘计算环境的特性和重配置过程中分区、调度和弹性三个层面的开销，构建多级协同重配置优化问题的形式化模型； 步骤S1的具体实现方法包括如下步骤： S1.1.构建迁移状态键组模型； 将迁移状态键组key的集合定义为K，其中Ki表示第i批迁移状态的key集合；设置k为某个迁移状态的key，Sk表示为k对应的状态，Iok为发送迁移元组的源实例，Itk为接收迁移元组的目标实例； S1.2.分析迁移状态对重配置开销的影响因素，包括迁移指令进行对齐的时间Talign、状态迁移的时间Tmig和迁移成功后恢复到正常处理的时间Tres，三者总和为迁移总时间T； 状态迁移的时间Tmig由状态序列化的时间Tsrl、状态传输的时间Ttrans和状态反序列化的时间Tdesrl组成； S1.3.基于迁移状态对重配置开销的影响因素，构建状态迁移开销模型，表达式为： Tpeakm,B,P＝Talign+Tmig2-11 其中，Tspanm,B,P为m批状态迁移总时间，Tpeakm,B,P为m批状态迁移的时延峰值，P为一个用于表示多级重配置策略的三元组，P中的每个元素分别代表分区、调度和弹性策略，B为网络传输速率； S1.4.基于状态迁移开销模型分别对分区、调度和弹性过程进行公式化建模； S1.5.构建表示综合分区、调度和弹性三种机制的多级重配置策略三元组进行多级重配置策略的开销分析；ΔMp为重分区策略，ΔMs为调度策略，为弹性策略； 设置弹性调整节点资源消耗的时间Telastic为一个常量值，且弹性操作不会引起迁移阻塞；度阶段中部署一个实例所用的时间为Tdeploy，则所有相关实例的总部署时间为Tdeploy*Vmig；调度和分区均涉及状态迁移并存在迁移阻塞并引发时延峰值的现象，当状态迁移批次为m时，重配置策略P对应的重配置总时间和产生的时延峰值； S1.6.基于步骤S1.5的多级重配置策略的开销分析，构建多级协同重配置优化问题的形式化模型，其受限于约束1-6，约束1保证分区操作仅从具有该键组的实例中迁出键组；约束2保证调度操作仅从具有该实例的节点进行；约束34限制分区与调度操作只能在实例和节点之间有效转移，从而确保操作的一致性；约束5确保重配置后每个节点的负载不超过其处理能力；约束6限制重配置后节点的负载数量不超出其物理资源槽位数； S2.基于步骤S1构建的多级协同重配置优化问题的形式化模型，构建针对细粒度状态迁移的粒度调整方法，将多级协同重配置优化问题中的最佳迁移状态粒度的选择进行单独求解； S2.1.设置以最小化重配置开销为目的，并输出相应的状态粒度； S3.设计基于二阶启发式算法的多级协同重配置方法，获得综合分区、调度和弹性三个层面的多级协同重配置解决方案在多项式时间内得到近似最优解； 步骤S3的具体实现方法包括如下步骤： S3.1.设置第一阶段生成两种二级重配置解决方案，分别为先分区后调度二级重配置解决方案和先调度后分区二级重配置解决方案； S3.2.基于模拟退火算法，对步骤S3.1得到的二级重配置解决方案在领域内进行搜索，得到最终的二级重配置解决方案。

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