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公开(公告)号：CN118394521A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410612678.9
申请日：2024-05-17
Applicant: 华中科技大学 , 深圳市腾讯计算机系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种云数据库集群在线副本调度方法，包括：判断当前时刻t是否为整点时刻，如果是，则从云数据库集群中获取多个具有负载周期性突发特点的存储节点，对于云数据库集群的所有存储节点中除了具有负载周期性突发特点的存储节点以外的每个存储节点pn而言，计算该存储节点pn在过去12个小时的负载数据#imgabs0#的一阶差分序列的90分位数作为后续预测的边距，对于云数据库集群中的每个存储节点p而言，根据其在过去30分钟内的负载数据预测该存储节点p在t+1时刻的负载#imgabs1#根据负载预测值#imgabs2#设置集合O为所有t+1时刻负载预测值大于过载阈值的存储节点构成的集合。本发明通过为指数平滑法添加平滑自适应的边距，提高了存储节点负载预测的准确性。
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公开(公告)号：CN113268458B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202110566053.X
申请日：2021-05-24
Applicant: 华中科技大学 , 深圳市腾讯计算机系统有限公司
IPC: G06F16/172 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于代价敏感分类算法的缓存方法，具体提出了一种大小感知代价敏感的AdaBoost(SAdaCost)算法来预测对象是否会被再次访问，为了尽可能地提高预测性能，SAdaCost引入了两个代价参数，同时考虑了误分类会被再次访问的对象，以及误分类不会被再次访问的较大对象而造成的缓存开销；随后，本发明将SAdaCost与传统缓存置换策略S3LRU相结合，根据分类结果将对象放入S3LRU三段缓存的不同位置，提出了一种基于分类预测的高效缓存方法，在不改变缓存算法复杂度的同时提升缓存命中率；同时，本发明将机器学习的思想引入缓存也给缓存算法研究提供了一种新的研究思路。
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公开(公告)号：CN113419976B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110723648.1
申请日：2021-06-29
Applicant: 华中科技大学 , 深圳市腾讯计算机系统有限公司
IPC: G06F12/0897 , G06F12/0868 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于分类预测的自适应分段缓存方法及系统，具体提出了一种自适应分段缓存策略，该策略将缓存空间划分为大小不等、优先级不同的三段，基于一定的时间窗口内的缓存命中率调整各缓存段的分配比例，并且根据访问频率设计提升规则，目的是给予高访问频率的对象更长的缓存驻留时间以便下次命中。在此基础上，本发明引入机器学习分类器来预测对象是否会被再次访问，根据预测结果将对象放入三段缓存的不同位置，本发明将机器学习的思想引入缓存也给缓存算法研究提供了一种新的研究思路。
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公开(公告)号：CN117215767A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310945035.1
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: 本申请实施例公开了一种分布式数据库系统的负载均衡方法和系统，该方法包括：在分布式数据库系统中确定负载异常的源节点；为所述数据分片的主副本和从副本所在的节点分别创建结点，为所述数据分片创建用于连接主副本所在结点和从副本所在结点的有向边，得到副本主从关系图，进而能够在所述副本主从关系图中，通过目标有向边快速地确定第一目的节点、待切换节点以及待切换主副本，提升切换计划的生成效率，切换计划被执行后，能够以均衡代价较小的主从角色切换的方式实现负载转移，提高节点间的负载均衡程度，可广泛应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等场景。
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公开(公告)号：CN113268458A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110566053.X
申请日：2021-05-24
Applicant: 华中科技大学 , 深圳市腾讯计算机系统有限公司
IPC: G06F16/172 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于代价敏感分类算法的缓存方法，具体提出了一种大小感知代价敏感的AdaBoost(SAdaCost)算法来预测对象是否会被再次访问，为了尽可能地提高预测性能，SAdaCost引入了两个代价参数，同时考虑了误分类会被再次访问的对象，以及误分类不会被再次访问的较大对象而造成的缓存开销；随后，本发明将SAdaCost与传统缓存置换策略S3LRU相结合，根据分类结果将对象放入S3LRU三段缓存的不同位置，提出了一种基于分类预测的高效缓存方法，在不改变缓存算法复杂度的同时提升缓存命中率；同时，本发明将机器学习的思想引入缓存也给缓存算法研究提供了一种新的研究思路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114721902B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210310674.6
申请日：2022-03-28
Applicant: 华中科技大学 , 深圳市腾讯计算机系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种云数据库中OLTP应用的在线异常检测方法，其是基于相关性衡量方法和云数据库架构特点的基础上实现的，通过相关性衡量方法判断关键指标的变化趋势，通过相关性阈值确定是否存在变化趋势异常的关键指标，相比于基于统计学和机器学习的方法，该方法显著提高了检测的效率；随后，其通过利用关键指标的时间序列确定数据库状态，显著提高了异常判断的准确率；同时，相关性阈值判别机制令阈值的设定简单化，极大的减少了人工成本。本发明还公开了一种云数据库中OLTP应用的在线异常检测系统。
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公开(公告)号：CN114721902A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210310674.6
申请日：2022-03-28
Applicant: 华中科技大学 , 深圳市腾讯计算机系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种云数据库中OLTP应用的在线异常检测方法，其是基于相关性衡量方法和云数据库架构特点的基础上实现的，通过相关性衡量方法判断关键指标的变化趋势，通过相关性阈值确定是否存在变化趋势异常的关键指标，相比于基于统计学和机器学习的方法，该方法显著提高了检测的效率；随后，其通过利用关键指标的时间序列确定数据库状态，显著提高了异常判断的准确率；同时，相关性阈值判别机制令阈值的设定简单化，极大的减少了人工成本。本发明还公开了一种云数据库中OLTP应用的在线异常检测系统。
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公开(公告)号：CN119149229A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411182357.6
申请日：2024-08-26
Applicant: 深圳市腾讯计算机系统有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据库的资源调度方法、系统、装置与存储介质，方法包括：数据库集群中存在新创建的初始容器组时，分别确定各节点的节点剩余资源；基于初始容器组关联的至少一个历史容器组的资源占用信息，获得初始容器组的预测需求资源；在节点剩余资源满足预设需求资源的各节点中选取候选节点，对每个候选节点，预测将初始容器组调度至该候选节点后，该候选节点上最新的节点剩余资源的资源倾斜情况；将资源倾斜情况满足预设的资源分布条件的一个候选节点作为目标节点，将初始容器组调度至目标节点。由于本申请会预测容器组放置后节点上剩余资源的倾斜情况，以避免节点上各类资源出现严重倾斜，提高节点的资源利用率。
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公开(公告)号：CN115408350A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210822255.0
申请日：2022-07-13
Applicant: 深圳市腾讯计算机系统有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06F16/174 , G06F16/18 , G06F16/903
Abstract: 本申请涉及一种日志压缩、日志还原方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本发明实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。所述方法包括：将模板字符串排列信息和目标日志的字符串排列信息匹配成功的候选日志模板作为初始日志模板；从目标日志的日志字符串中，将与初始日志模板中的变量类模板字符串匹配的日志字符串作为第一初始字符串，将与初始日志模板中的常量类模板字符串匹配的日志字符串作为第二初始字符串；基于初始日志模板对应的模板标识、各个第一初始字符串分别对应的第一编码数据、目标日志中第一初始字符串和第二初始字符串之间的第一位置关系，生成日志压缩数据，以此提高日志压缩率。
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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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