@caoguo/maplibre-compute

草果地图算力网组件包 — 数据中心 / 边缘节点 / 光缆路由 / 延迟热力 / 供需预测

安装

npm install @caoguo/maplibre-compute

Peer：maplibre-gl@^4.7.1。

功能模块

| 模块 | 导出 | 说明 | |------|------|------| | 节点 | ComputeNodes | 数据中心/边缘节点地图 + 光缆路由可视化 | | 延迟 | LatencyMap | 延迟热力 + 最优接入推荐 + 告警 | | 预测 | supplyDemand | 算力供需预测（缺口分析） | | NLPG | computeNlp | 算力查询意图识别 | | 图算法 | 图邻接表 + 最低延迟路径 + 路由分析 + 最优接入 | | | 样式 | computeTheme / COMPUTE_GPU_COLORS / computeLegend | GPU 利用率/光缆利用率配色 | | 数据 | ComputeNode / FiberLink / LatencyRecord | 数据模型 |

快速开始

延迟热力 + 最优接入

import { LatencyMap } from '@caoguo/maplibre-compute/latency';

const lm = new LatencyMap({ dataset, userLocation: { lng: 114.3, lat: 30.6 } });
const result = lm.findOptimalEdge({ maxLatencyMs: 20 });
console.log('推荐边缘节点', result.recommended);
console.log('预估延迟', result.estimatedLatencyMs);

供需预测

import { supplyDemand } from '@caoguo/maplibre-compute/predict';

const forecast = supplyDemand.forecast({
  historyDays: 30,
  horizonDays: 7,
});
console.log('未来 7 天 GPU 缺口', forecast.gapByDay);

节点地图

import { ComputeNodes } from '@caoguo/maplibre-compute/nodes';

const nodes = new ComputeNodes({ dataset });
nodes.render(map.instance);

子入口

@caoguo/maplibre-compute/graph
@caoguo/maplibre-compute/nodes
@caoguo/maplibre-compute/latency
@caoguo/maplibre-compute/predict
@caoguo/maplibre-compute/nlpg
@caoguo/maplibre-compute/style
@caoguo/maplibre-compute/types

设计原则

1. 算法纯函数：供需预测、延迟分析、路由分析均为纯函数。
2. 可插拔：每个组件独立可用。
3. 离线友好：所有计算在前端完成。

浏览器 / 环境要求

• 现代浏览器（Chrome 90+）
• 核心算法在 Node.js 可测（已含 8 个 vitest 用例）

许可

Apache-2.0