聯邦運算
資源共享、負載平衡、性能擴展，有效充分使用邊緣裝置的所有運算資源。
什麼是聯邦運算?
聯邦運算（Federated Computing） 是一種 分散式計算技術，允許不同設備或伺服器在不共享原始數據的情況下，協同處理計算任務平成產生計算結果。
特別適用於數據隱私要求嚴格的應用場景，如半導體、再生能源、工業物聯網（IIoT）等，因為它確保數據在本地處理，而不需要集中存儲在雲端或中央伺服器中。
共享資源
在有限算力環境下，可以將各節點裝置的算力聯合。
負載平衡
透過每一個節點即時的同步狀態，解析當前每個解點狀態賦予不同任務。
容錯機制
如果單節點故障或是進行升級，能即時透過其他節點接手任務。
聯邦邊緣運算的優勢
實現了「數據不動，計算移動」的理念，充分利用分散式邊緣節點的計算能力，降低了單點系統的局限性，顯著提升了整體系統的可用性、可靠性和性能。
聯邦邊緣運算資源共享架構
聯邦運算架構使各節點的計算資源形成統一資源池，通過 Federated Edge Computing 技術實現計算任務的自動分配與負載平衡。
上圖顯示了 Edge A (10%)、Edge B (20%) 和 Edge C (80%) 三個節點如何協同工作，將高負載節點的任務分配至低負載節點，優化整體系統性能。
即時資源監控
平台通過分散式監控代理程式，持續收集每個邊緣節點的資源使用情況，包括：
- 處理器使用率：監控 CPU 核心使用情況和處理能力
- 記憶體使用率：追蹤可用記憶體與應用程式記憶體需求
- 儲存 I/O：監測儲存讀寫操作的速度與延遲
- 網絡使用率：分析網絡流量與連接狀態
- 應用程式性能指標：記錄運行中應用的性能數據
監控數據以極低的開銷傳輸至群體協調器，確保實時性和準確性。
智能負載評估與預測
系統基於收集的監控數據執行多維度的負載評估，結合機器學習算法進行負載趨勢預測：
- 靜態負載分析：評估當前資源使用率與節點能力的負載能力
- 動態趨勢預測：基於歷史數據預測未來短期內的負載變化
- 應用程式特性分析：識別不同應用對計算、記憶體、網絡等資源的需求
- 優先級管理：考慮任務優先級和服務等級協議(SLA)要求
在的例子中，系統識別出節點的資源使用率達到 80%，已接近其能力上限，而其他節點分別只有 10% 和 20% 的負載，具有大量閒置資源。
精準資源調度與負載遷移
基於負載評估結果，X·Neurons 調度系統執行智能化的任務調度和負載均衡：
- 任務分割：將可分割的工作負載拆分為獨立任務單元
- 資源匹配：為每個任務選擇最適合的執行節點
- 負載遷移：將節點 上的部分計算任務無縫遷移至其他節點
- 狀態同步：確保任務遷移過程中的數據一致性
- 最小化通訊開銷：優化節點間的數據傳輸效率
系統採用啟發式算法確定最優遷移策略，在性能提升與遷移成本之間找到平衡點。
自適應資源調整與反饋
調度過程不是一次性的，而是持續循環的閉環控制系統：
- 持續監控：實時觀察調度後的系統性能和資源使用情況
- 效果評估：量化分析負載均衡的效果和系統整體效率
- 策略調整：根據實際運行結果動態優化調度策略
- 異常處理：快速應對節點故障或異常負載突增
- 學習優化：系統不斷從歷史調度結果中學習，提高未來決策質量
這種閉環反饋機制使系統能夠適應不斷變化的工作負載，確保最佳性能。
容錯機制與彈性擴展
Active Active Cluster 不僅提供負載均衡，還提供強大的容錯能力和彈性擴展：
- 節點健康檢查：持續監控節點狀態，及時發現故障
- 故障自動轉移：當節點失效時，自動將其工作負載轉移到健康節點
- 動態節點加入/退出：支持運行時增加或移除集群節點
- 資源池自動擴展：根據整體負載水平動態調整資源池大小
- 彈性資源分配：根據應用需求動態調整資源分配比例
這種可靠性和彈性設計確保了系統在各種負載條件和故障情境下的穩定運行。