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应用驱动的基于流式框架的实时数据分区算法
被引量：
1
1
作者
康宏
郭蒙雨
袁晓洁
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第4期1135-1141,1178,共8页
数据分区技术是改善基于shared-nothing架构的大型应用性能的重要手段。当前的数据分区技术无法高效处理应用负载所蕴涵的动态、大规模分区信息,无法即时生成分区策略。为了解决传统数据库分区技术面临的问题,实现分区的实时处理,提出...
数据分区技术是改善基于shared-nothing架构的大型应用性能的重要手段。当前的数据分区技术无法高效处理应用负载所蕴涵的动态、大规模分区信息,无法即时生成分区策略。为了解决传统数据库分区技术面临的问题,实现分区的实时处理,提出了与流式框架相结合的实时数据分区算法,通过构建关联矩阵映射分区信息,并基于代价模型实现数据分区方案的即时生成,采用流式框架的水平扩展机制实现了算法的高扩展性和高吞吐量适应性。实验结果表明,与现有分区方法相比,算法有较好的分区效果和较低的时间复杂度。该算法是大数据环境下针对大规模、动态工作负载进行实时数据分区的有效手段。
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关键词
负载驱动
数据分区
流式框架
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职称材料
OODAFlow:面向智能无人系统的流式数据处理框架
2
作者
全振宇
尹龙祥
+1 位作者
陈晓明
韩银和
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024年第9期905-920,共16页
智能无人系统是一种能够在复杂环境中自主进行实时推理、决策和制定行动方案的计算系统。智能无人系统实现实时决策的关键在于对流式数据的实时处理,然而随着人工智能技术和传感器技术的快速发展,智能无人系统需要处理的数据规模不断增...
智能无人系统是一种能够在复杂环境中自主进行实时推理、决策和制定行动方案的计算系统。智能无人系统实现实时决策的关键在于对流式数据的实时处理,然而随着人工智能技术和传感器技术的快速发展,智能无人系统需要处理的数据规模不断增长,数据类型变得更加复杂。面对不断增长的数据处理性能需求,智能无人系统需要一个充分优化的专用流式数据处理框架来提升其数据处理性能。针对该问题,本文提出了一种面向智能无人系统的流式数据处理框架OODAFlow,该框架将智能无人系统的硬件特征和智能计算任务的数据特征与观察-判断-决策-行动(OODA)模型思想相融合,实现了OODA任务创建、任务调度、资源调度等功能,能够实现对智能无人系统异构资源的调度和智能计算任务的处理。本文在智能无人系统上搭建了一套OODA任务处理系统,验证了所提OODAFlow框架的可行性。通过提出的图像预处理过程优化、流水线优化以及判断节点并行加速优化等方法,提高了系统的数据吞吐性能和资源利用率。无人机智能控制任务的实验表明,采用本文提出的OODAFlow框架后,智能无人系统的数据处理性能提升了73倍。
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关键词
智能无人系统
深度学习加速卡
观察-判断-决策-行动(OODA)
流式
数据处理
框架
异构计算资源
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职称材料
基于流式计算框架的实时数据库分区系统
被引量：
7
3
作者
郭蒙雨
康宏
袁晓洁
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期8-15,共8页
为实现大数据环境下大规模动态分区信息的高效处理,结合流式计算框架,提出一种实时数据库分区系统。采用大数据环境下的流式计算技术处理大规模动态的工作负载,设计实时数据分区算法实现数据分区的自动与即时生成,并利用流式计算框架的...
为实现大数据环境下大规模动态分区信息的高效处理,结合流式计算框架,提出一种实时数据库分区系统。采用大数据环境下的流式计算技术处理大规模动态的工作负载,设计实时数据分区算法实现数据分区的自动与即时生成,并利用流式计算框架的水平扩展机制提高系统扩展性和吞吐量。实验结果表明,该系统可在大数据环境下实现高效、实时的数据库分区,与传统分区算法相比,具有更高的分区质量和更少的分区时间。
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关键词
数据库分区
流式
计算
框架
大数据管理
分布式存储
动态负载
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职称材料
题名
应用驱动的基于流式框架的实时数据分区算法
被引量：
1
1
作者
康宏
郭蒙雨
袁晓洁
机构
南开大学计算机与控制工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第4期1135-1141,1178,共8页
基金
天津市应用基础与前沿技术研究计划资助项目(14JCYBJC15500)
高等学校博士学科点专项基金资助项目(20130031120029)
文摘
数据分区技术是改善基于shared-nothing架构的大型应用性能的重要手段。当前的数据分区技术无法高效处理应用负载所蕴涵的动态、大规模分区信息,无法即时生成分区策略。为了解决传统数据库分区技术面临的问题,实现分区的实时处理,提出了与流式框架相结合的实时数据分区算法,通过构建关联矩阵映射分区信息,并基于代价模型实现数据分区方案的即时生成,采用流式框架的水平扩展机制实现了算法的高扩展性和高吞吐量适应性。实验结果表明,与现有分区方法相比,算法有较好的分区效果和较低的时间复杂度。该算法是大数据环境下针对大规模、动态工作负载进行实时数据分区的有效手段。
关键词
负载驱动
数据分区
流式框架
Keywords
workload driven
data partitioning
stream framework
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
OODAFlow:面向智能无人系统的流式数据处理框架
2
作者
全振宇
尹龙祥
陈晓明
韩银和
机构
中国科学院计算技术研究所智能计算机研究中心
中国科学院大学
出处
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024年第9期905-920,共16页
基金
国家重点研发计划(2022YFB4501600)
中国科学院战略性先导科技专项(B类)(XDB44000000)
中国科学院计算技术研究所创新课题(E261040)资助项目。
文摘
智能无人系统是一种能够在复杂环境中自主进行实时推理、决策和制定行动方案的计算系统。智能无人系统实现实时决策的关键在于对流式数据的实时处理,然而随着人工智能技术和传感器技术的快速发展,智能无人系统需要处理的数据规模不断增长,数据类型变得更加复杂。面对不断增长的数据处理性能需求,智能无人系统需要一个充分优化的专用流式数据处理框架来提升其数据处理性能。针对该问题,本文提出了一种面向智能无人系统的流式数据处理框架OODAFlow,该框架将智能无人系统的硬件特征和智能计算任务的数据特征与观察-判断-决策-行动(OODA)模型思想相融合,实现了OODA任务创建、任务调度、资源调度等功能,能够实现对智能无人系统异构资源的调度和智能计算任务的处理。本文在智能无人系统上搭建了一套OODA任务处理系统,验证了所提OODAFlow框架的可行性。通过提出的图像预处理过程优化、流水线优化以及判断节点并行加速优化等方法,提高了系统的数据吞吐性能和资源利用率。无人机智能控制任务的实验表明,采用本文提出的OODAFlow框架后,智能无人系统的数据处理性能提升了73倍。
关键词
智能无人系统
深度学习加速卡
观察-判断-决策-行动(OODA)
流式
数据处理
框架
异构计算资源
Keywords
intelligent unmanned system
deep learning accelerator card
observe-orient-decide-act(OODA)
streaming data processing framework
heterogeneous computing resource
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于流式计算框架的实时数据库分区系统
被引量：
7
3
作者
郭蒙雨
康宏
袁晓洁
机构
南开大学计算机与控制工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期8-15,共8页
基金
天津市应用基础与前沿技术研究计划项目(14JCYBJC15500)
高等学校博士学科点专项科研基金(20130031120029)
文摘
为实现大数据环境下大规模动态分区信息的高效处理,结合流式计算框架,提出一种实时数据库分区系统。采用大数据环境下的流式计算技术处理大规模动态的工作负载,设计实时数据分区算法实现数据分区的自动与即时生成,并利用流式计算框架的水平扩展机制提高系统扩展性和吞吐量。实验结果表明,该系统可在大数据环境下实现高效、实时的数据库分区,与传统分区算法相比,具有更高的分区质量和更少的分区时间。
关键词
数据库分区
流式
计算
框架
大数据管理
分布式存储
动态负载
Keywords
database partitioning
streaming computing framework
big data management
distributed storage
dynamic load
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用驱动的基于流式框架的实时数据分区算法
康宏
郭蒙雨
袁晓洁
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
1
在线阅读
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职称材料
2
OODAFlow:面向智能无人系统的流式数据处理框架
全振宇
尹龙祥
陈晓明
韩银和
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于流式计算框架的实时数据库分区系统
郭蒙雨
康宏
袁晓洁
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017
7
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职称材料
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