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公开(公告)号：CN114968563B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210526299.9
申请日：2022-05-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F9/50 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于组合神经网络的微服务资源分配方法。本发明基于组合神经网络识别微服务的依赖关系与云环境的动态特征，预测并定位引起性能违约的微服务，并锁定其受到限制的瓶颈资源，针对瓶颈资源进行资源的分配，以在减少性能违约的情况下尽可能提高数据中心的资源使用率。通过本发明提供的基于组合神经网络的微服务资源分配方法，可以很好地捕捉云环境中工作负载特征和性能干扰模式的剧烈变化，精准预测与定位即将引起性能违约的微服务，并对其瓶颈资源进行分配，在减少在线服务违约率的情况下尽可能提高资源的利用率。
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公开(公告)号：CN119538112A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411605009.5
申请日：2024-11-11
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网山东省电力公司 , 杭州电子科技大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 劳铃佳 , 吴杏平 , 闫龙川 , 冯志鹏 , 牛佳宁 , 郭永和 , 蒋从锋 , 刘俊明 , 陈彦琦 , 张攀 , 王洋 , 张宁 , 宋桂林 , 刘雯静 , 蔡心怡 , 赵溪青
IPC: G06F18/243 , G06F9/50
Abstract: 本申请公开了一种资源预测方法、装置、设备及可读存储介质，可应用于人工智能技术领域，该方法包括：获取目标任务对应的元数据；基于所述元数据，利用预设任务分类树对所述目标任务进行分类，并得到目标分类结果；所述预设任务分类树中存储有不同类型任务与不同资源预测模型之间的对应关系；调用与所述目标分类结果对应的资源预测模型对所述目标任务进行资源预测，并得到预测目标数据；所述预测目标数据包括：CPU数量、GPU数量、内存大小以及磁盘空间。如此，基于预设任务分类树确定与目标任务对应的资源预测模型，进而进行资源的预测，提高了资源预测的准确性。
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公开(公告)号：CN112488655B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202011400356.6
申请日：2020-12-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于多租户模式的业务流程动态定制系统及方法。业务流程系统包括业务流程模块、表单管理模块、租户感知模块、流程执行器和共享数据库等；该方法通过对租户的业务需求进行分析，按层级划分任务节点，构建多租户业务流程定制模型；针对业务流程中的可变性任务节点，在模型中加入了模式匹配器，能够根据业务需求的调整动态生成符合要求的业务流程。采用本方法后，系统能根据当前的租户身份，生成一个符合该租户需求的业务流程，减少租户的定制操作；加入的模式匹配器，增强了系统对可变性因素的控制，提高了系统的灵活性。由于租户间共用一套业务流程系统，可以从很大程度上降低系统的运营成本。
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公开(公告)号：CN111580934B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202010401889.X
申请日：2020-05-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种云计算环境下多租户虚拟机性能一致的资源分配方法。本发明首先针对物理服务器多种性能特征制定不同的归一化衡量指标。然后利用集成基准测试软件包对物理服务器进行基准测试，自动化收集物理服务器不同硬件组件间的资源使用情况。之后根据用户虚拟机的负载特征预测其所需的资源量和性能表现，最后为不同物理服务器上的虚拟机分配不同的硬件资源。本发明能够衡量不同硬件配置的服务器之间的性能等价性，准确估测不同配置下用户虚拟机性能，同时利用虚拟机性能一致性资源分配算法保证不同物理机上用户虚拟机的性能一致性，并通过虚拟机服务等级协议保证算法实时保持云计算用户的服务质量。
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公开(公告)号：CN113282408B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110499170.9
申请日：2021-05-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种提高数据密集型应用实时性的CPU调度方法。该方法包括：采集模块周期性的收集进程的资源使用快照；计算模块和分类模块通过分析应用的资源使用快照判断应用是否属于数据密集型应用，并设置进程的标志位；CPU调度算法通过标志位判断当前进程是否属于数据密集型应用，并对数据密集型应用进程的优先级进行调整；CPU调度算法根据优先级调整进程在就绪队列中的位置；统计当前应用进程的内存资源使用情况，以实现进程优先级的动态更新。本发明能有效提高计算机系统对数据密集型应用提供的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111612373B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010475736.X
申请日：2020-05-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L67/51 , H04L67/568 , H04J3/06 , G06F16/215 , G06F9/455 , H04L41/0866 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种公有云系统性能一致性调整方法。本发明首先建立基于线性回归模型的云系统性能评价指标，用于计算不同测试场景下云系统的性能和判断云服务提供商是否提供一致的性能；其次检查云平台配置的完整性，消除由于硬件配置和软件配置不一致所带来的性能误差；然后使用网络时间协议(NTP)来同步网络中各个虚拟机的时间。最后清除宿主机和虚拟机的处理器缓存，消除由于不同缓存命中率所带来的误差。通过本发明可以消除影响云系统性能的不确定因素，使得云系统可以为租户提供从一而终的性能，显著提高的云租户的服务体验，同时降低了云平台的投诉率保证了云平台的信誉。
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公开(公告)号：CN110580192B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201910687987.1
申请日：2019-07-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于服务特征的混部场景中容器I/O隔离性的优化方法。本发明使用磁盘资源划分与磁盘I/O并发控制相融合的方式来解决多服务混部场景中容器I/O隔离性的优化问题。本发明首先识别分类所有服务类型和性能特征，并为每种服务设置合理的性能基准值，通过检测各个服务的性能数据是否符合预先设置的基准值，判断当前服务的运行状态，若未能达到预期性能，则根据服务的类型施加针对性的优化策略。本发明可以克服基于单服务混部场景的隔离性优化方法在多服务混部场景中应用的局限性，通过错开各个服务的优化时机来保证优化效果，避免产生过度优化，从而实现多服务混部场景下的容器I/O隔离性优化。
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公开(公告)号：CN114238758A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111531109.4
申请日：2021-12-14
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江盘石信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q30/06
Abstract: 本发明公开一种基于多源跨界数据融合的用户画像预测方法，针对现有技术项目特征稀疏、高阶结构化特征缺失以及用户行为序列特征缺失而导致的用户特征预测不准的问题。基于用户产生的电商数据，利用知识图谱扩充商品特征、利用图卷积网络充分对用户历史购买记录进行挖掘及利用循环神经网络预测用户的潜在购买特征，有效提升了用户画像预测的准确性。本发明的优点在于利用通过知识图谱解决了商品特征稀疏的问题，通过图卷积神经网络解决高阶结构化特征缺失的问题，通过循环神经网络解决了用户行为序列特征缺失的问题，为推荐系统的性能提升打下良好基础。
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公开(公告)号：CN111949633B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202010767753.0
申请日：2020-08-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/21 , G06F9/54 , G06F16/2455 , H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于并行流处理的ICT系统运行日志分析方法。本发明建立的基于RDMA的并行分布式日志处理平台，当数据流在Spark集群中传输时，数据流直接从本地节点内存传输到目的节点内存，不需要通信双方操作系统的介入，大大降低了CPU占用率和网络时延。提出的在线日志流解析方法，设置了缓存模板集，经过两次过滤和结果汇总后的筛错重解析，显著增强了日志解析算法的准确性和鲁棒性。日志解析结果汇总后，通过基于元数据映射的结构化日志压缩方法，将所有元数据顺序编码，映射关系字典存储，将元数据编码映射后直接压缩，显著降低了日志存储空间。
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公开(公告)号：CN110175633B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN201910355638.X
申请日：2019-04-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于北斗卫星传输数据的渔船轨迹异常检测方法。传统的船舶轨迹异常检测算法主要对船舶轨迹的位置信息进行异常检测，而忽视船舶的速度、方向等固有运动属性，本发明在TRAOD算法的基础上将渔船航向、航速等运动特征加入轨迹异常检测，从渔船位置信息和行为特征多个方面对渔船轨迹异常进行检测，并对多个轨迹异常影响因素分别进行建模，计算各个轨迹特征下的渔船轨迹异常趋势分值，提升渔船轨迹异常检测的可靠性和有效性。本发明使用加权累积和的方式实现组件异常趋势分值的组合，该方法能够根据不同组件异常检测的有效性改变组件权重，避免最终异常趋势分值过分依赖某个组件的问题。
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