机柜设备识别方法、装置及系统
    21.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117197793A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311094291.0

    申请日:2023-08-28

    摘要: 本申请提供了一种机柜设备识别方法、装置及系统。其中方法包括:获取机柜图像,对机柜图像中的设备进行目标检测,得到各设备的第一像素位置和设备类型;并对机柜图像中的U位标识进行目标识别和字符识别,得到各U位标识的第二像素位置和字符;将各U位标识基于所属的机柜侧面进行分组,提取每组U位标识对应的字符中的数字部分得到数字序列;判断数字序列是否满足校验通过条件,若数字序列不满足校验通过条件,则对该组U位标识的第二像素位置和字符进行异常数据处理;基于各设备的第一像素位置和各U位标识的第二像素位置,关联各设备的设备类型与U位标识。在机柜设备识别效率、识别成本和识别准确率等三个方面都可以达到最优解决方案。

    基于自动化集群资源管理的GPU加速性能优化方法和系统

    公开(公告)号:CN110879753A

    公开(公告)日:2020-03-13

    申请号:CN201911135767.4

    申请日:2019-11-19

    发明人: 梁猛 陈彬 戴传智

    IPC分类号: G06F9/50 G06F16/182

    摘要: 本发明提供一种基于自动化集群资源管理的GPU加速性能优化方法和系统,方法包括S1:搭建多节点GPU环境、Spark集群和Hadoop集群;S2:利用移动运营商的家宽DNS xdr数据集,从外部Kafka推送,借助内部Flume接收,并入库到HDFS分布式文件系统;S3:读取HDFS数据;S4:GPU+Spark集群计算分析实现包括mapPartitions算子的操作,分析家宽DNS xdr数据中的指定业务逻辑;S5:把Spark程序提交到yarn集群上运行,将得到的分析结果存入HDFS;S6:利用指标监控工具监控CPU或GPU的指标。本发明1.自动化配置集群资源,无需在资源申请、资源分配、DAG生成、stage划分与任务执行等阶段引入对GPU资源的标识,继承了所有yarn和Spark的优点,避免单机HadoopHadoop/spark,Hadoop/spark开发的局限性。

    一种基于分布式多维分析的数据分析系统及方法

    公开(公告)号:CN110019396A

    公开(公告)日:2019-07-16

    申请号:CN201711252304.7

    申请日:2017-12-01

    IPC分类号: G06F16/2458 G06F16/28

    摘要: 本发明公开了一种基于分布式多维分析技术方案的数据分析系统及方法,所述系统包括如下模块:数据收集模块,数据预处理模块,数据多维模型设计模块,数据多维分析模块,数据展现模块。本发明的优点在于,本发明的系统及方法建设过程清晰,各层定制化能力强。能够处理每日TB级数据量上亿条包含用户信息的上网日志详单数据。转化为维度模型和数据立方体后可以分析时间、地理、网元、用户、终端、业务等维度的数据。维度模型的维度和指标清晰,便于业务人员使用。与分布式大数据处理方案比较,可以大大减少人工干预的汇总模型数量及数据处理任务的开发工作。

    基于自动化集群资源管理的GPU加速性能优化方法和系统

    公开(公告)号:CN110879753B

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN201911135767.4

    申请日:2019-11-19

    发明人: 梁猛 陈彬 戴传智

    IPC分类号: G06F9/50 G06F16/182

    摘要: 本发明提供一种基于自动化集群资源管理的GPU加速性能优化方法和系统,方法包括S1:搭建多节点GPU环境、Spark集群和Hadoop集群;S2:利用移动运营商的家宽DNS xdr数据集,从外部Kafka推送,借助内部Flume接收,并入库到HDFS分布式文件系统;S3:读取HDFS数据;S4:GPU+Spark集群计算分析实现包括mapPartitions算子的操作,分析家宽DNS xdr数据中的指定业务逻辑;S5:把Spark程序提交到yarn集群上运行,将得到的分析结果存入HDFS;S6:利用指标监控工具监控CPU或GPU的指标。本发明1.自动化配置集群资源,无需在资源申请、资源分配、DAG生成、stage划分与任务执行等阶段引入对GPU资源的标识,继承了所有yarn和Spark的优点,避免单机HadoopHadoop/spark,Hadoop/spark开发的局限性。

    一种基于分布式多维分析的数据分析系统及方法

    公开(公告)号:CN110019396B

    公开(公告)日:2023-02-17

    申请号:CN201711252304.7

    申请日:2017-12-01

    IPC分类号: G06F16/2458 G06F16/28

    摘要: 本发明公开了一种基于分布式多维分析技术方案的数据分析系统及方法,所述系统包括如下模块:数据收集模块,数据预处理模块,数据多维模型设计模块,数据多维分析模块,数据展现模块。本发明的优点在于,本发明的系统及方法建设过程清晰,各层定制化能力强。能够处理每日TB级数据量上亿条包含用户信息的上网日志详单数据。转化为维度模型和数据立方体后可以分析时间、地理、网元、用户、终端、业务等维度的数据。维度模型的维度和指标清晰,便于业务人员使用。与分布式大数据处理方案比较,可以大大减少人工干预的汇总模型数量及数据处理任务的开发工作。

    网络评估方法、装置、设备、介质及产品

    公开(公告)号:CN118803855A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202410415852.0

    申请日:2024-04-08

    发明人: 许清 潘磊 巢巍 陈彬

    IPC分类号: H04W16/22 H04W24/10

    摘要: 本公开提供了一种网络评估方法、装置、设备、介质及产品,其中,该方法包括:获取多个终端设备上传的MR测量报告;筛选所述MR测量报告中存在目标信令的第一测量数据;其中,所述目标信令为所述终端设备向MR服务器发起的PDU会话释放信令;对所述第一测量数据进行聚类,得到聚类结果,并根据所述聚类结果构建簇模型;其中,所述聚类结果中的每个聚类簇对应一种类型的第一测量数据,所述簇模型用于指示每个所述聚类簇中第一测量数据在当前评估区域的分布信息;基于每个所述终端设备的定位图像更新所述簇模型,得到更新后簇模型,并通过该更新后簇模型对所述当前评估区域进行网络评估。