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公开(公告)号：CN108228356A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810006502.3
申请日：2018-01-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种流数据的分布式动态处理方法，至少包括：分析并预测用户流数据处理程序数据中至少一个数据特征块的执行模式，基于流数据的平均排队时延的大小以及排队时延的阈值来动态调整所述执行模式，和基于所述执行模式处理对应的至少一个所述数据特征块。本发明通过将流数据计算中不相关的流水线模式和微批模式进行关联，实现了两种模式的自动转换和数据处理，同时具有吞吐量高和延迟低的双重优势。
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公开(公告)号：CN108052328A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711113367.4
申请日：2017-11-09
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种安卓系统的构建方法及其应用，属于计算机应用系统领域，构建方法包括：根据yaml文件内容，从远程仓库中拉取kernel镜像、init镜像和services镜像或者在本地通过Dockerfile方式构建kernel镜像、init镜像和services镜像；kernel镜像和init镜像通过QEMU在Linux平台上运行，运行时挂载services镜像，得到安卓系统。本发明针对通用Linux平台下无法方便快速地部署安卓应用的缺陷，提出了一种安卓系统的构建方法，该方法能够使得通用Linux平台也能方便高效地运行安卓系统。该方法弥补了现有容器技术由于使用宿主机共享内核所带来的限制，且相比较以虚拟机的方式安卓系统，启动速度快、镜像小、可以方便快速地部署安卓应用。
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公开(公告)号：CN108024231A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711181943.9
申请日：2017-11-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种车载网络数据传输能耗优化方法及系统，其中，方法的实现包括：统计两个路边单元之间需要传递的数据包以及截止时间，根据区域距离，车流速度构建车载网络系统，计算出使用车辆进行转发满足延时条件的车流密度；若当前时刻有新数据包加入，则以当前数据包列表、各数据包截止时间、可共享信道状态作为输入，根据改进的频谱共享博弈算法计算出从当前空闲信道选择策略，并按照此策略序列控制当前时刻的频谱共享方案；若当前无新数据包到达且有空闲信道，则按照最近一次的传输决策序列控制网络传输；若当前无新任务到达且所有信道被占用，分配结束。通过本发明能够使所有任务在规定时间内完成且消耗最少的传输能耗。
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公开(公告)号：CN104866372B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201510240728.6
申请日：2015-05-13
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向服务器整合的高效物理机到虚拟机(P2V)转换方法，该方法能够最小化P2V转换过程中的失效时间，包括：(1)设计了本地P2V转换方法，通过配置对应的虚拟钥匙将物理服务器转换为一台本地虚拟服务器。该本地虚拟服务器共享源物理服务器的底层硬件资源，并且避免了传统P2V转换方法中耗时的磁盘拷贝和同步过程。(2)磁盘同步模块，在远程虚拟化平台上初始化一个虚拟机镜像，该镜像和本地虚拟服务器的镜像保持同步。在本地虚拟机运行的过程中进行磁盘复制，并且在磁盘复制的过程中完成隐式的磁盘同步，这个过程不会带来服务失效时间。(3)虚拟机的迁移模块，通过虚拟机的在线迁移，可以最小化对本地虚拟机的影响。
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公开(公告)号：CN104731662B
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201510136202.3
申请日：2015-03-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种可变并行作业的资源分配方法，属于高性能计算技术领域。本发明包括：步骤1，集群管理者根据集群负载状况设置参数а和threshold；步骤2，将队列里每一个作业的处理器数初始化为1；步骤3，查看待分配处理器是否分配完，如果分配完则结束；步骤4，根据Downey模型以及知识库的参数，计算每个作业的单个处理器时间收益RP，并找出RP最大的作业；步骤5，判断RP最大的作业是否达到处理器分配阈值，如果是则将该作业从待分配处理器的队列中去除，转至步骤3，否则将一个处理器分配给该作业，转至步骤3。本发明不需要用户提供详细的作业信息，减少了用户的负担，并且减少了作业的平均周转时间，大大的提高了系统性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105612499A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201380080189.3
申请日：2013-10-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F12/00
CPC classification number: G06F12/084 , G06F12/0811 , G06F12/0891 , G06F12/1009 , G06F12/1054 , G06F12/123 , G06F2212/604 , G06F2212/653 , Y02D10/13
Abstract: 混合高速缓存被索引至主存储器并且应用页着色以将主存储器映射到虚拟存储器。幼儿阵列和成人阵列被索引至虚拟存储器。通过基于虚拟地址确定阵列地址的索引和标签，跟随索引到达幼儿阵列和成人阵列中的对应行，并且确定阵列地址中的标签是否匹配行中的任何标签，来记录从混合高速缓存对虚拟页的访问。当与行中的标签匹配时，对应于匹配的标签的虚拟页条目中的访问计数递增。当没有匹配时，幼儿阵列中的行中的虚拟页条目被写上阵列地址中的标签并且条目中的访问计数递增。
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公开(公告)号：CN104866370A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510226301.0
申请日：2015-05-06
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种云计算环境下面向并行应用的动态时间片调度方法及系统；其中，动态时间片调度方法包括：自旋锁延迟采样；建立虚拟机与虚拟机监视器之间的通信通道，传递自旋锁延迟采样值；自旋锁延迟统计，获取虚拟机自旋锁延迟的平均值；动态时间片调度；动态时间片调度系统包括自旋锁延迟采样模块、通信模块、自旋锁延迟统计模块和动态时间片调度模块；本发明提供的动态时间片调度方法，基于虚拟机的自旋锁延迟，动态的调整虚拟机的调度时间片，解决云计算环境下锁持有者被抢占导致的自旋锁延迟显著增高的问题；能有效缩短并行应用在云计算环境下的自旋锁延迟，加快并行应用进程间的同步效率，从而提升并行应用在云计算环境下的性能。
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公开(公告)号：CN104765613A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510187523.6
申请日：2015-04-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种虚拟化环境下面向任务并行编程模型的优化方法；在位于客户虚拟机的前端监控部分获取任务并行编程模型中失败的窃取操作；在位于虚拟机监控器的后端加速部分根据加速发起者和被加速候选者的运行状态和所在物理CPU的信息，做出是否执行加速的决策。若执行加速，将加速发起者的剩余时间片提供给被加速候选者，当被加速候选者被虚拟机监控器抢占(时间片耗尽或被阻塞)时，若被加速候选者处于可运行状态，恢复其原本的调度路径；本发明为现有任务并行编程模型增加了针对虚拟化环境的优化，减少了运行小偷线程的虚拟CPU对计算资源的浪费，降低了运行有用线程的虚拟CPU的调度延时，从而实现将物理计算资源最大化地投入到有效计算中。
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公开(公告)号：CN103036949B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210494542.X
申请日：2012-11-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种虚拟化环境下Cassandra系统的优化方法，包括以下步骤：利用P2P协议获取虚拟机和物理机的对应关系，以确定每一台机架上启动的物理机，以及每一台物理机上启动的虚拟机，根据每一台机架上启动的物理机，以及每一台物理机上启动的虚拟机对虚拟机进行组织和划分，根据组织和划分的结果以及来自用户的键值请求，采用二分法选择相应的虚拟机作为当前虚拟机，主备份节点和附加备份节点作为副本放置，同时确定当前虚拟机、主备份节点和附加备份节点中距离接收到来自用户键请求的虚拟机最近的虚拟机进行通信。本发明还公开了一种虚拟化环境下Cassandra系统的优化系统。本发明的优化方法和系统能够解决现有方法中存在副本放置失效和通信效率不高的问题。
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公开(公告)号：CN104598362A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201410848216.3
申请日：2014-12-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F11/30
Abstract: 本发明公开了一种基于应用性能损失分析的数据中心功率配给方法，数据中心管理员通过厂商或实验室实测获得服务器机型的CPU使用率和功率对应关系的配置信息，服务器中的监控模块提取CPU使用率数据并上报给中心数据库，数据分析模块抽取中心数据库中的CPU使用率数据，并比照服务器配置信息，分析计算服务器在任意功率配给下的应用性能损失值，计算完成后，数据分析模块生成功率配给调整指导单，用以指导数据中心管理员制定服务器的功率配给和最终服务器最终装机上架策略，本发明保证在可接受的应用性能损失范围内制定功率配给，并通过指导功率配给，帮助数据中心提高机架中服务器的装机量，从而有效降低数据中心的租用成本。
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