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公开(公告)号：CN104899161B
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201510320769.6
申请日：2015-06-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明公开了一种基于云存储环境的连续数据保护的缓存代理端的设计方案，包括：缓存代理端将根据客户端的操作请求进行相关处理。如果是用户的登录请求，缓存代理端则会判断用户是否存在，如果用户不存在，则为该用户创建元数据记录文件、数据记录文件、时间记录文件和数据映射表，然后进行同步，创建被保护磁盘分区的初始镜像文件；如果存在，继续等待客户端的操作请求。如果是备份请求，缓存代理端则会构造对应的元数据并记录到对应的元数据日志链中，同时将数据写入数据记录文件。如果是恢复请求，缓存代理端则会完成对元数据的检索。本发明能够解决当前主流的备份技术恢复粒度大和传统的连续数据保护技术扩容和数据迁移成本较高的问题。
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公开(公告)号：CN103309815B
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201310195850.7
申请日：2013-05-23
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F12/02
Abstract: 本发明公开了一种提高固态盘有效容量和寿命的方法，包括：在SSD中划分出一部分空间作为SSD的阴影区域，在该阴影区域中初始化副本哈希表和第二哈希表；在内存中划分出多个桶，桶与块组是一一对应的，且桶的数量和块组的数量一致，将阴影区域中除了副本哈希表和第二哈希表所占的空间以外的其他空间划分成多不同的小区域，这些小区域也与块组一一对应，解析SSD上文件系统的布局，并根据解析结果生成用于记录元数据块和数据块的地址的查询树，接收来自用户的请求，根据查询树判断该请求是元数据块请求还是数据块请求。本发明能够通过分别对数据块运用重删技术、对元数据块运用Delta编码技术减少SSD所最终经历的写的次数，最终提高SSD有效容量和寿命。
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公开(公告)号：CN103678169A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310554993.2
申请日：2013-11-11
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F12/08
CPC classification number: Y02D10/13
Abstract: 本发明公开了一种高效利用固态盘缓存的方法，包括：将固态盘和机械式磁盘两种不同的设备构造成一个统一的混合逻辑设备，在设备映射层目标设备的内存中初始化一段空间作为“未命中窗口”，在机械式磁盘上设置一个很小的日志区域，用于缓存到达磁盘上的小写请求，将固态盘的缓存空间中划分为多个组，接收来自于用户的请求，并判断该请求是读请求还是写请求，根据读请求对应的访问地址计算该读请求在固态盘的缓存空间中对应的缓存组号，在计算得到的缓存组号对应的缓存组内查找是否存在该读请求对应的数据块。本发明通过“双阈值”法对到达的请求序列进行检测，为用户提供一个透明的高性能、大容量、低功耗的块级设备。
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公开(公告)号：CN102821096A
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201210246680.6
申请日：2012-07-17
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种分布式存储系统及其文件共享方法，属于计算机存储和信息安全技术领域，解决现有安全存储系统密钥管理复杂、加密文件共享开销过大的问题。本发明的分布式存储系统，包括客户端、服务器、安全管理器和密钥服务器，建立在支持POSIX接口的操作系统上，客户端通过局域网分别连接安全管理器和服务器，服务器通过局域网分别连接安全管理器和密钥服务器。本发明设置专用的密钥服务器管理密钥，安全管理器只管理文件密钥号，避免将文件密钥直接或间接暴露给共享用户带来的安全缺陷和巨大的文件重加密开销，提高了系统的安全性和整体性能，有效解决了密钥管理复杂、加密文件共享负载过大的问题，适用于构建大规模高性能的安全存储系统。
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公开(公告)号：CN102591749A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201110456548.3
申请日：2011-12-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种连续数据存储方法，包括以下步骤：用户端连接连续数据保护服务器，加入连续数据保护服务器中的用户组，并获取组员信息列表；监听用户组的公共端口，以等待用户组的组员连接；创建副本监视线程；根据组员信息列表连接用户组的组员，判断组员身份并加入相应组员列表；监听并获取组员的同步请求，为组员创建副本属主线程。本发明利用单机存储和局域网的优势，提高了数据存取的效率。数据不再存放到服务器，而是以多个副本的形式存放到用户组其他成员主机上，既避免了服务器性能瓶颈，降低了服务成本，同时也保证了数据的安全性，即使本地主机硬盘损坏，仍可进行数据恢复。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102571771A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110444484.5
申请日：2011-12-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种云存储系统的安全认证方法，属于计算机存储技术和信息安全技术领域，解决现有安全认证方法存在的认证过程复杂、认证消耗巨大的问题，为云存储系统服务安全提供简单、灵活、高效、高可扩展性和高安全性的认证，防止外部或者内部攻击者对存储系统的侵入。本发明包括客户端进程、认证端进程和存储端进程；客户端装载所有登陆用户的用户标识，认证端装载访问控制库。本发明通过计算验证标识来检验用户的操作权限是否合法，存储端不再需要维护访问控制库，对用户访问请求验证通过简单计算就可以完成，极大程度地减少了存储系统用于访问控制的开销，为大规模云存储系统中具有操作权限的用户提供了灵活、安全、可靠和高效的文件访问。
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公开(公告)号：CN119440972A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202310956807.1
申请日：2023-07-28
Applicant: 华中科技大学 , 深圳市腾讯计算机系统有限公司
Abstract: 本申请涉及计算机技术领域，提供一种数据库性能测试方法及相关装置，用以高数据库性能测试的测试效率，其中，该方法包括：基于设定的目标字段，从获得的各事务模板中，提取出目标字段关联的各存储文件各自的文件结构信息，然后，基于获得的各文件结构信息，获得各存储文件之间的文件生成顺序，以及获得各存储文件各自包含的各属性的数值分布情况，进而基于所述各存储文件各自对应的文件结构信息和数值分布情况，结合文件生成顺序，构建虚拟合成文件，并基于构建的虚拟合成文件进行性能测试，获得性能测试结果。
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公开(公告)号：CN112199533B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202011100159.2
申请日：2020-10-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/532 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种基于节点表征的无监督深度哈希模型训练及图像检索方法，该方法可以将图像与图像之间的相似关系融入到潜在的图像表征中去，进而通过无监督的方式生成图像的语义哈希码，得到一个无监督的图像检索模型。该方法将每一张图像视为一个节点，利用图像初始化特征之间的Cosine距离度量图像的相似性，并设计了一种基于图卷积网络的自编码器，根据图像之间的相似性以无监督的方式生成每张图像的节点表征信息，然后利用这些表征信息在一个轻量级的网络上指导哈希函数的学习，生成图像的语义哈希码，提升了无监督哈希图像检索的性能。本发明有效地学习了图像之间的相似性，其图像检索性能优于目前的无监督哈希方法。
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公开(公告)号：CN110389819B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910546605.3
申请日：2019-06-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种计算密集型批处理任务的调度方法，属于分布式计算任务调度领域，本发明主要针对遗传算法在任务调度中具有多点寻优能力但易收敛而模拟退火算法在任务调度中局部搜索能力极强却不具备并行性的问题提出了一种基于混合改进遗传模拟退火算法的计算密集型批处理任务调度策略，它首先对遗传算法的初始化方法、选择算子、交叉算子、交叉概率、变异概率和算法的终止条件做出一定的改进，然后将改进遗传算法产生的多个解作为模拟退火算法的输入，同时对多个解进行模拟退火并将结果中最优秀的解作为算法的最终解。该策略综合了遗传算法多点寻优和模拟退火算法局部搜索能力强的优势，更能减少任务完成时间，保障系统的负载均衡性。
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公开(公告)号：CN113360497B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202110579171.4
申请日：2021-05-26
Applicant: 华中科技大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种面向多负载的云数据库二级索引自动推荐方法，其包括：从数据库中的查询语句集合中随机选择多个查询语句组成查询语句样本集{q1，q2，...，qR}，对样本集进行向量化处理，以得到查询语句向量组{x1，x2，...，xR}，使用k‑means算法对向量组进行聚类分析，以得到k个2*N维向量作为k个查询模板、以及k个查询模板中每一个查询模板的权重，并用这k个查询模板表示整个查询语句集合的特征，将k个查询模板、以及每个查询模板的权重输入到预先训练好的多负载索引推荐模型中，以得到索引配置。本发明能够解决现有基于启发式的方法和机器学习的方法由于模型通用性差、只能为单一查询集合推荐索引配置，导致无法适用于云数据库业务场景的技术问题。
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