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基于生成矩阵变换的跨数据中心纠删码写入方法 被引量:6
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作者 包涵 王意洁 许方亮 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期291-305,共15页
近年来,为了避免数据因数据中心故障而永久丢失,各大机构开始尝试采用容错技术将数据存放在跨数据中心存储系统中.作为一种具有高容错性和低冗余度的容错技术,纠删码被广泛应用于单数据中心存储系统中.然而,在跨数据中心存储系统中,已... 近年来,为了避免数据因数据中心故障而永久丢失,各大机构开始尝试采用容错技术将数据存放在跨数据中心存储系统中.作为一种具有高容错性和低冗余度的容错技术,纠删码被广泛应用于单数据中心存储系统中.然而,在跨数据中心存储系统中,已有纠删码写入方法的网络资源消耗量大、编码效率低且传输效率低,这使得跨数据中心纠删码的写入速度难以适应于日益增长的数据生成速度.为提高跨数据中心纠删码的写入速度,提出了一种基于生成矩阵变换的跨数据中心纠删码写入方法(cross-datacenter erasure code writing method based on generator matrix transformation,CREW).通过对传输拓扑和生成矩阵进行优化,CREW可使写入过程中需要长距离传输的数据块尽可能地少,从而达到降低网络资源消耗量的目的.通过在数据中心间采用分布式的数据传输和数据编码、在各数据中心内部采用集中式的数据传输和数据编码,CREW可在编码效率和传输效率间取得较好权衡.在跨数据中心环境下的实验表明:与2种广泛使用的传统纠删码写入方法相比,CREW的写入速度提高了36.3%~57.9%;与现有的跨数据中心纠删码写入方法IncEncoding相比,CREW的写入速度提高了32.4%. 展开更多
关键词 跨数据中心存储 纠删码 容灾性 写入方法 容错技术
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数据中心网络流调度技术前沿进展 被引量:16
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作者 胡智尧 李东升 李紫阳 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期1920-1930,共11页
数据中心网络流调度技术对数据中心网络的性能具有重要影响.它是指对数据中心应用产生的网络数据流,通过控制和调度这些网络流在数据中心网络中的传输链路、传输优先级、传输速率等,以优化网络流量的传输(包括减少数据流平均完成时间、... 数据中心网络流调度技术对数据中心网络的性能具有重要影响.它是指对数据中心应用产生的网络数据流,通过控制和调度这些网络流在数据中心网络中的传输链路、传输优先级、传输速率等,以优化网络流量的传输(包括减少数据流平均完成时间、降低加权的平均完成时间、降低数据流尾部完成时间、最大化满足有传输时限的数据流、提高网络资源利用率等),最终实现优化用户体验的目的.首先,对数据中心网络流调度问题及其面临的挑战进行简单介绍.流调度的关键挑战在于设计低开销、高效率的调度算法,以及在终端电脑或者网络交换机上实现调度算法.然后,从独立数据流调度方法和网络流组的调度方法进行综述.这2类流调度技术的区别在于应用的环境(如Web搜索和大数据分析)不同.最后,对未来流调度技术的发展方向进行展望,并且提出多个尚未解决、但仍值得研究的问题. 展开更多
关键词 数据中心 独立数据流调度 数据流调度 分布式计算 网络流组调度
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一种面向公有链的轻量级可扩展技术 被引量:8
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作者 陈幻 王意洁 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1555-1567,共13页
区块链技术解决了在不可信环境下建立信任的基础难题,被视为继云计算、物联网和人工智能之后的又一项颠覆性技术.然而,目前公有链面临2大根本难题:1)较低的系统吞吐率无法满足大规模运用的需求;2)持续增长的账本和状态数据,对节点磁盘... 区块链技术解决了在不可信环境下建立信任的基础难题,被视为继云计算、物联网和人工智能之后的又一项颠覆性技术.然而,目前公有链面临2大根本难题:1)较低的系统吞吐率无法满足大规模运用的需求;2)持续增长的账本和状态数据,对节点磁盘和内存容量提出了较高要求.已有的扩容技术往往只针对提升系统吞吐,忽略了区块链数据增长对节点存储资源消耗的严重问题.为此,提出了PocketChain,一种对存储友好的轻量级扩容技术,在不牺牲去中心化与安全性的前提下,实现高吞吐和低存储的特性.首先,针对数据增长问题,PocketChain采用无状态客户端设计,使用RSA累加器对状态进行压缩,使得验证节点只需存储区块头部信息,大大降低节点对磁盘和内存的需求.其次,PocketChain将无状态客户端运用于分片技术架构下,在提升系统吞吐的同时,克服分片周期性随机重组导致的状态迁移问题,从而能进一步提升分片重组频率,增加分片系统安全性.实验结果表明:该方法能够有效降低节点存储需求,并线性提升系统吞吐. 展开更多
关键词 公有链 分片 RSA累加器 无状态客户端 未消费交易输出
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基于融合学习的无监督多维时间序列异常检测 被引量:6
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作者 周小晖 王意洁 +1 位作者 徐鸿祚 刘铭宇 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期496-508,共13页
随着多云时代的到来,云际智能运维能够提前检测处理云平台的故障,从而确保其高可用性.由于云系统的复杂性,运维数据在数据局部性和数据全局性上呈现出多样的时间依赖和维度间依赖,这给多维时间序列异常检测带来很大的挑战.然而,现有的... 随着多云时代的到来,云际智能运维能够提前检测处理云平台的故障,从而确保其高可用性.由于云系统的复杂性,运维数据在数据局部性和数据全局性上呈现出多样的时间依赖和维度间依赖,这给多维时间序列异常检测带来很大的挑战.然而,现有的多维时间序列异常检测方法大多是从正常时序数据中学习到特征表示并基于重构误差或预测误差检测异常,这些方法无法同时捕获多维时间序列在局部性和全局性上的信息依赖,从而导致异常检测效果差.针对上述问题,提出了一种基于融合学习的无监督多维时间序列异常检测方法,同时对多维时间序列的数据局部特征和数据全局特征进行建模,得到更加丰富的时序重构信息,并基于重构误差检测异常.具体地,通过在时域卷积网络中引入自注意力机制使得模型在构建局部关联性的同时更加关注数据全局特征,并在时域卷积模块和自注意力模块间加入信息共享机制实现信息融合,从而能够更好地对多维时序的正常模式进行重构.在多个多维时间序列真实数据集上的实验结果表明,相较于之前的多维时间序列异常检测,提出的方法在F1分数上提升了高达0.0882. 展开更多
关键词 多维时间序列 无监督异常检测 信息依赖 融合学习 自注意力
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