对系统动态更新的探讨与设计

软件系统,特别是大型商业应用系统常常需要不断地更新,以满足新的需求,对于基于构件的软件系统,只需更换有关的构件,即可避免修改整个系统。但对于有些系统如分布式系统,如果为了更换构件而将系统关闭,将是不可想象的,会付出巨大的代价。动态地系统更新——软件即插即用将是更好的选择。另一方面,要实现真正的构件市场,构件必须不受配置特性的限制而能通用,这样重用构件就可以由专业化的第三方来生产。中间件的出现给软件即插即用提供了一定的支持,基于中间件的软件即插即用将是未来较为可行的方法。方法特点     

一种分布式系统动态演化机理研究

软件体系结构提供了系统动态演化的基础．基于特定体系结构风格，对支持分布式软件系统动态演化机 理进行研究和实践．为此，首先描述层次消息总线体系结构风格，并就相关的动态演化类型和演化流程进行讨论，最 后以区域集成服务器作为消息总线的实现机制，支持符合层次消息总线体系结构风格的分布式系统动态演化．     

事务控制的面向服务系统的动态更新协调

就面向服务的分布式系统中多服务动态更新的协调问题,提出基于事务控制的更新协调策略,包括安全更新时机的选择策略、使用2PC(two-phase-commit)协调多服务更新的控制策略.根据更新实施的各步操作时间开销,提出分别采用更新短事务控制基本更新操作(包括创建服务实例、顺序实施运行时状态转换、重定向服务请求和新服务的...     

基于SOA和工作流的数据仓库更新系统

针对数据仓库系统中的异构数据源集成问题和数据仓库更新流程的控制问题,提出一个基于SOA和工作流的数据仓库更新系统,把异构环境下的各个系统作为服务提供者或服务消费者,抽象出标准的功能服务接口,实现了异构平台的系统集成。同时把数据仓库更新过程定义为活动的集合,从逻辑上看作为一个工作流过程,可以根据不同的业务需求进行动态组织,高效地满足用户的需求,提高了更新流程的自动化程度和效率。     

一种面向PaaS的实例级应用动态更新技术

云计算是当前信息技术的重要技术领域,而平台即服务(PaaS)已成为业界研究的热点之一。PaaS平台为用户提供高可用、高可扩展的应用开发、部署和运行环境。然而当部署到云端的应用需要不断更新以修复错误、增加功能时,当前主流PaaS平台却因缺乏对应用在线更新的有效支持而削弱了其自身的高可用特性。为解决该问题,提出一个面向PaaS平台的动态更新技术框架。基于现有软件动态更新技术的研究,通过对PaaS平台中应用的事务管理、动态依赖管理、版本管理等机制的扩展,为PaaS平台提供运行时实例级的应用动态更新支撑,并在Cloud Foundry上进行实现和实验,结果证明了该动态更新技术的有效性。     

多副本动态更新数据无重复挖掘仿真

网络动态更新时,需要存储和传输大量数据,有时还会对网络更新数据重复复制,产生副本,浪费大量存储空间、减缓传输速度,产生网络拥堵、数据泄露等现象。针对这些问题提出一种多副本动态更新数据无重复挖掘。先依据网络数据特性构建多副本动态更新数据模型,再采用密文方法对更新数据做加密处理,并存储到网络服务器中,最后利用密文防御特性将该数据重复部分挖掘,并做解密处理,保证了网络服务器中的动态更新数据都是无重复的。实验结果表明,多副本动态更新数据无重复挖掘,可以有效避免数据泄露、传输速度慢、拥挤等问题,实现了多副本动态更新数据的无重复。     

基于人机交互的发电知识图谱动态更新研究与应用

知识图谱在知识可视化领域有重要的应用价值，由于图谱数据的实时性较差，数据量的不断增加往往会产生冗余数据，这会直接影响到知识图谱的质量和可用性。为了解决这个问题，特别是在发电领域为提高发电设备的应用效率，本文设计了一种应用于发电领域的知识图谱动态更新方法，这项方法的核心在于利用了Neo4j图数据库，通过其强大的图处理能力，实现了知识图谱数据的高效更新。通过巧妙地设计数据更新策略，成功地减少了节点重复出现的情况，从而大大提高了更新的准确性。通过对发电设备领域的知识图谱进行动态更新，可以使得其中的信息始终保持最新，从而为实际应用提供了强有力的支持。特别是在发电设备的维护、优化等方面，这种及时更新的知识图谱将成为一个极具价值的工具。     

一种支持过程动态更新的过程系统设计与实现

在当前开放、变化的Internet环境下,业务过程需要在运行时进行动态更新,同时将原过程下正在运行的实例迁移到更新后的过程模型下.设计了一种支持动态更新的过程系统.在模型层面上,使用AOP(Aspect Orient Programming,面向方面编织)的方法,实现流程运行时动态更新生成新的模型.在引擎层面上,修改原有引擎,使其能够暂停、恢复实例的运行,从而支持实例的动态迁移.在实例层面上,提出了一种实例迁移的算法,为模型提供动态更新的能力.最后,介绍一个应用案例以验证系统的正确性.     

全球通推出专属SIM卡——A^＋服务更出众

作为中国移动通信的高端客户群体，具有“成功、卓越、尊贵”身份的全球通人自然对服务品质有着更高的要求。为此，中国移动通信为全球通客户提供了量身定制的“全球通”客户专属SIM卡。这一专属于全球通人的SIM卡不仅预置了多样的信息、服务，还支持利用短信息通道的OTA动态更新功能，可以根据客户需要对服务内容进行定制，从而更方便、更个性化地使用全球通独一无二的“A^＋”服务和业务。     

基于组件的动态软件更新

在分析影响动态软件更新的关键问题的基础上，从组件模型的设计出发来寻求系统架构对动态更新的支持，并利用动态插入拦截器来获取更新的安全点，从而实现了动态组件的热交换，其主要过程包括插入拦截器、阻塞调用、状态转移和请求重定向。基于该思想实现的集群高可用应用开发平台具有更好的可用性、可扩展性和运行性能。     

MUC: Updating cloud applications dynamically via multi-version execution

Cloud applications usually need to provide service continuously, however, updating them to fix bugs or add new features will interrupt the service. Conventional Dynamic Software Updating (DSU) systems try to update applications while running, but they are hardly able to consider the communication of the application to be updated with other programs, and could then lead to some inconsistency. Therefore, the DSU systems could not be directly applied into cloud where one application normally interacts with the other side.We propose an improved DSU system to update cloud applications dynamically, and utilize the multi-version execution approach to handle the inconsistent issue. When a new update arrives, instead of updating the application to the new version, we fork a new process of the old version and dynamically update it to the new version, then make these two versions run concurrently until the update finishes. To show the feasibility of the proposed solution, a prototype system called MUC (Multi-version execution for Updating of Cloud) is implemented on Linux, and MUC is applied to update three cloud applications, Redis, Memcached, and Icecast.     

一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法

粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,已有的大多数属性约简算法主要考虑信息系统(或决策表)不变的情况,有关属性约简的增量式更新算法却报道不多.为此,文中提出一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法,主要考虑对象动态增加情况下属性约简的更新问题.该算法可通过快速更新差别矩阵,在动态求解核的基础上,利用原有的属性约简有效地进行属性约简的增量式更新,因而可提高属性约简的更新效率.理论分析表明,该文提出的算法是有效可行的.     

一种基于FP-tree的频繁项集增量更新算法

针对频繁项集增量更新的问题，提出算法FIU。该算法将保存了数据库事务的FP-tree存储在磁盘上，当挖掘新支持度阈值的频繁项集时，只需从磁盘上读入FP-tree，再挖掘新支持度阈值下的频繁项集。当新增数据库事务记录后，首先建立新项目表，然后根据新项目表建立新增事务记录的FP-tree，读入存储在磁盘上的FP-tree，抽取出所有的事务记录，再插入到新FP-tree中．从而得到增量更新后的FP-tree。最后在增量更新后的FP-tree上挖掘频繁项集。实验证明，FIU算法执行时间不随数据库大小变化，与其他算法相比有较好的性能。     

基于DDMINER分布式数据库系统中频繁项目集的更新

给出了一种分布式数据挖掘系统的体系结构DDMINER，对分布式数据库系统中频繁项目集的更新问题进行探讨，既考虑了数据库中事务增加的情况，又考虑了事务删除的情况；提出了一种基于DDMINER的局部频繁项目集的更新算法ULF和全局频繁项目集的更新算法UGF．该算法能够产生较少数量的候选频繁项目集，在求解全局频繁项目集过程中，传送候选局部频繁项目集支持数的通信量为O(n)；将文章提出的算法用Java语言加以实现，并对算法性能进行了研究；实验结果表明这些算法是正确、可行的，并且具有较高的效率．     

一种高效的核属性动态更新算法

针对决策表中对象动态删除的情况,研究了核属性的动态更新问题。首先引入了简化决策表的概念,剔除了大量重复冗余的对象,然后详细分析了当决策表删除对象时核属性的动态更新机制,并将逐层细化的方法应用到核属性的动态更新中,避免了许多不必要的重复计算。在此基础上,设计了一种无需存储差别矩阵的核属性动态更新算法。当决策表有对象删除时,该算法只需扫描一遍变化后的决策表,便可快速对核属性进行动态更新。最后,通过实例分析和实验比较验证了算法的可行性和有效性。     

The applications of harmonic functions to robotics

Harmonic functions are solutions to Laplace's equation. Such functions can be used to advantage for potential-field path planning because they do not exhibit spurious local minima. Harmonic functions are shown here to have a number of properties that are essential to robotics applications. Paths derived from harmonic functions are generally smooth. Harmonic functions also offer a complete path-planning algorithm. We show how a harmonic function can be used as the basis for a reactive admittance control. Such schemes allow incremental updating of the environment model. Methods for computing harmonic functions respond well to sensed changes in the environment, and can be used for control while the environment model is being updated.     

最小支持度变化时分布式数据库中频繁项目集更新

讨论分布式数据库系统中最小支持度变化时频繁项目集如何高效更新问题，提出了一种基于最小支持度变化的局部频繁项目集的更新算法ULFS和全局频繁项目集的更新算法UGFS．该算法能够充分利用已挖掘的结果．并且产生较少数量的候选频繁项目集，在求解全局频繁项目集过程中．候选局部频繁项目集支持数的通信量为O(n)．将文章提出的算法用Java加以实现．并时算法性能进行了研究．实验结果表明这些算法是可行、有效的．并且具有较快的速度．     

基于变周期数据广播的缓存一致性维护

为了提高移动计算环境中缓存数据效率,在分析现有成果的基础上,提出了基于变周期数据广播的缓存一致性维护的策略。该策略根据数据的访问用户数目以及数据更新的频率等方法来动态调整服务器广播数据更新报告的频率及内容,在客户端接收服务器广播的数据更新报告后将缓存中已被更新过数据项的值用新值替换掉,而不直接将该数据项立即移出缓存。通过对该方法进行性能的分析,表明该方法能良好地适应数据更新频率不断变化的移动数据计算环境。     

快速更新频繁闭合项目集算法

频繁闭合项目集集可惟一确定频繁项目集完全集且数量小得多,然而有关频繁闭合项目集的更新还不多见。为此,提出快速更新频繁闭合项目集算法—FUAFCI(Fast Updating Algorithm of Frequent Closed Itemsets),该算法主要考虑最小支持度发生变化时频繁闭合项目集的更新情况。FUAFCI在最坏的情况下仅须扫描各局部数据库一遍,且利用CLOSET+的项目集合并、子项目集修剪以及子集检验等优化策略及已挖掘的结果,可确保对频繁闭合项目集进行高效的更新。验结果表明,FUAFCI算法是有效可行的。