遥感卫星数据预处理系统复杂任务调度模型研究与实现

针对遥感卫星数据预处理系统同时对多卫星数据处理任务进行调度时,因资源分配不合理,导致计算资源浪费、系统吞吐量低、无法满足卫星数据时效性要求的问题,提出了一种基于预处理任务性能及预处理系统工作流特性的调度模型。该模型通过研究预处理任务算法的一般特征,对不同资源分配情况下的任务执行时间进行预估,并根据预处理任务工作流对卫星数据产品所需总时间进行预估;在此基础上,采用基于任务时效性和系统资源利用率的二次资源动态分配算法对预处理任务进行调度。实验结果表明,该调度模型在满足多卫星数据处理的时效性要求的同时,合理地减小调度过程中存在的资源浪费,提高了系统的吞吐量。     

云计算环境下基于时间期限和预算的调度算法

现有的云计算作业调度算法研究较少考虑时间期限和预算对作业调度策略的影响.针对动态变化的云计算环境下,具有时间期限和预算双重约束的用户需求优化问题,提出一种改进的云计算调度算法,设计权值计算模型、预算评价模型和权值更新模型,通过动态调节作业权值和最小资源槽数来控制集群对资源的分配.在Hadoop平台上进行实验,结果表明,该算法能减少作业响应时间,并且可在满足用户对时间期限和预算的需求基础上,最大化云计算集群中运行的作业数,提高不同用户在时间和预算需求上的公平性.     

基于局部关键路径与截止期限分配的云工作流调度算法

为了解决云计算中截止期限约束下的工作流调度代价优化问题,提出一种基于局部关键路径和截止期限分配的工作流任务调度算法。为了满足期限约束,并最小化执行代价,算法将工作流任务的调度过程划分为两个阶段:期限分配阶段和调度资源选择阶段。期限分配阶段定义工作流的局部关键路径,并以递归的方式在局部关键路径上的任务间进行子期限分配;调度资源选择阶段在满足任务子期限的同时,为每个任务选择执行代价最低的资源进行任务调度,以实现调度代价优化。分析算法的时间复杂度,并通过一个算例对算法的实现思路进行了详细阐述。通过科学工作流结构的仿真实验,证明了算法不仅可以满足截止期限约束,而且可以降低工作流任务的执行代价。     

多资源公平调度器在Hadoop 中的实现

目前Hadoop的作业调度算法都是将系统中的多类资源抽象成单一资源,分配给作业的资源均是节点资源中固定大小的一部分,称为插槽。这类基于插槽的算法没有考虑到系统多资源的差异性,忽略了不同类型作业对资源的不同需求,因此导致系统在吞吐量和平均作业完成时间上性能低下。本文研究了多资源环境下公平调度算法在Hadoop中的实现,设计了一种多资源公平调度器MFS(Multi-resource Fair Scheduler)。MFS采用了DRF(Dominant Resource Fairness)调度思想,使用需求向量来描述作业对各类资源的需求,并按照需求向量中各资源的大小给作业分配资源。MFS能更加充分有效地使用系统的各类资源,并能满足不同类型作业对资源的不同需求。实验表明相比于基于插槽的Fair Scheduler与Capacity Scheduler,MFS提高了系统的吞吐量,降低了平均作业完成时间。     

基于优先规则的空间资源约束项目调度算法

任务组占用空间资源项目调度问题需满足组内任务的序关系和人力、设备等常规资源约束,以及空间资源这一特殊资源的约束,同时任务组之间也需满足上述约束,使得该调度问题异常复杂。以船舶建造分段制造问题为背景,建立任务组占用空间资源受限的项目调度问题数学模型,基于并行调度生成方案提出基于优先规则的启发式调度算法,实现对该调度问题的综合求解。实例测试结果表明了该算法的正解性和有效性。     

一种基于QOS约束简化的云计算资源调度策略研究

该文对基于QoS约束的资源调度策略进行了研究:根据用户对QoS的偏好,建立资源调度模型。实现了基于QoS约束的资源调度算法。通过实验,扩展了CloudSim中的基础类,在CloudSim平台上对本文MMPS算法算法进行模拟验证。实验结果表明,该文策略能更好地满足服务质量。     

Hadoop平台下计算模型中调度策略的研究

针对Hadoop平台下默认调度算法FIFO、计算能力调度算法以及公平调度算法在调度过程中遵守严格的队列顺序,导致一些任务被调度到不满足数据本地性节点上的问题,提出一个基于本地性的调度算法——延时调度。该算法在维护公平性原则的同时,当一个被调度的作业无法启动一个本地的任务时,让这个任务等待一小段时间,调度其他作业先执行。实验结果表明,此调度算法缩短了作业平均响应时间,有效增加了集群系统的吞吐量,提高了集群资源利用率。     

Hadoop平台下计算能力调度算法的改进与实现

在计算能力调度算法中没有全面考虑各资源特征的分配是否满足作业多样的服务要求,提出一种基于优先级的计算能力加权调度算法,根据作业的优先级以及提交时间等因素来计算作业的权重。依据作业的权重对作业队列进行排序并分配空闲的slot给队首的作业,从而避免调度陷入局部最优也能更好地满足作业的多样性服务要求。在搭建的Hadoop平台上进行实验表明,改进后的算法能较均衡地分配系统资源减少一些作业的等待时间,并且运行全部作业的用时有所减少。     

分布式环境中的多作业执行调度策略与优化

分布式大数据计算引擎是科研机构、互联网企业和政府部门处理大规模数据必不可少的工具,它们的使用和推广促进了各个领域的快速发展,为社会进步做出了巨大贡献。但是,在多作业处理的情况下,目前主流的大数据计算引擎在资源分配和作业调度方面仍有许多不足之处,它们通常对多作业平均划分内存资源并以先进先出FIFO的方式调度作业,这样简单的资源划分方式和作业调度机制并不能充分利用系统性能。针对此问题,从计算引擎的作业层面做出了改进：在资源划分方面,通过提取作业特征对作业的任务量进行预估,判断作业任务量和作业预分配资源间的差异,合并对集群资源浪费较高的作业,充分利用计算资源;在作业调度方面,对作业池中的作业进行特征提取,使用多路K-means算法对作业进行聚类分析,然后基于分析的结果,使用自平衡轮询调度算法对作业进行调度,达到负载均衡的目的。为了验证所提算法的有效性,使用大规模文本数据集在分布式集群环境中进行对比实验,实验结果表明,提出的作业合并算法和多作业调度算法可以减少5%~23%的作业运行时间,提高了7.5%~29%的系统吞吐量,在最好情况下可减少40%的线程启动数。     

基于奖惩共存收益模式的大数据作业调度器

为满足服务商获得最大收益、达到平台资源利用率最大的要求，提出一种基于奖惩共存收益模式的大数据作业调度器，该调度器中包括基于任务执行时间的确定轮数算法(TRN)和基于最大轮数的作业调度算法(MRNS)。TRN确定作业在不同奖惩阶段的Map和Reduce的最大轮数组合以及最大标准时间；MRNS选择具有局部最大收益的作业和该作业的任务最大轮数方案，制定出基于任务的作业调度策略。实验结果表明，提出的作业调度器对比已有的调度器，作业平均完成时间缩短了13.5%～25.9%、服务商收益提高了16.3%～26.4%,平台资源利用率平均提高了7.8%～10.3%,故该大数据作业调度器具有一定的高效性和可用性。     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

View-based model-driven architecture for enhancing maintainability of data access services

In modern service-oriented architectures, database access is done by a special type of services, the so-called data access services (DAS). Though, particularly in data-intensive applications, using and developing DAS are very common today, the link between the DAS and their implementation, e.g. a layer of data access objects (DAOs) encapsulating the database queries, still is not sufficiently elaborated, yet. As a result, as the number of DAS grows, finding the desired DAS for reuse and/or associated documentation can become an impossible task. In this paper we focus on bridging this gap between the DAS and their implementation by presenting a view-based, model-driven data access architecture (VMDA) managing models of the DAS, DAOs and database queries in a queryable manner. Our models support tailored views of different stakeholders and are scalable with all types of DAS implementations. In this paper we show that our view-based and model driven architecture approach can enhance software development productivity and maintainability by improving DAS documentation. Moreover, our VMDA opens a wide range of applications such as evaluating DAS usage for DAS performance optimization. Furthermore, we provide tool support and illustrate the applicability of our VMDA in a large-scale case study. Finally, we quantitatively prove that our approach performs with acceptable response times.     

A pragmatic multi-method investigation of discrepant technological events: Coping,attributions, and ‘accidental’ learning

Discrepant technological events or situations that entail a problem, a misunderstanding or a difficulty with the Information Technology (IT) being employed, are common in the workplace, and can lead to frustration and avoidance behaviors. Little is known, however, about how individuals cope with these events. This paper examines these events by using a multi-method pragmatic approach informed by coping theory. The results of two studies – a critical incident study and an experiment – serve to build and test, respectively, a theoretical model that posits that individuals use a variety of strategies when dealing with these events: they experience negative emotions, make external attributions, and adopt engagement coping strategies directed at solving the event, eventually switching to a disengagement coping strategy when they feel they have no control over the situation. Furthermore, users’ efforts may result in ‘accidental’ learning as they try to overcome the discrepant IT events through engagement coping. The paper ends with a discussion of the results in light of existing literature, future opportunities for research, and implications for practice.     

The Distributed Time-Triggered Simulation Scheme: Core Principles and Supporting Execution Engine

Distributed real-time simulation is a young technology field but its practice is under increasing demands. In recent years the author and his collaborators have been establishing a new approach called the distributed time-triggered simulation (DTS) scheme which is conceptually simple and easy to use but widely applicable. The concept was initiated in the course of developing a new-generation object-oriented real-time programming scheme called the time-triggered message-triggered object (TMO) programming scheme. Some fundamental issues inherent in distributed real-time simulation that were learned during recent experimental studies are discussed along with some approaches for resolving the issues. An execution engine developed to support both the TMOs engaged in control computation and the TMOs engaged in DTS is also discussed along with its possible extensions that will enable significantly larger-scale DTSs.     

Software-Konfigurationsmanagement in großen Softwareprojekten

Zusammenfassung Mit zunehmender Größe der Softwaresysteme verschärfen sich die für die Software-Herstellung typischen Probleme: Beherrschen großer Objektmengen, Erhalten der Systemkonsistenz, Kontrolle der ständigen Änderungseinflüsse und Gewährleisten einer langen Lebensdauer. Die Disziplin Konfigurationsmanagement bildet den methodischen Ansatz, diese Probleme besser zu beherrschen. Software-Konfigurationsmanagement faßt die Herstellung von Softwaresystemen als eine Abfolge von kontrollierten Änderungen an gesicherten Zwischen- und Endergebnissen auf. Dargestellt werden die Objekte und Funktionen des Software-Konfigurationsmanagements sowie die hierfür in großen Software-Projekten benötigten Methoden, Instanzen und Hilfsmittel.     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and     

Editorial:Brain-machine interface(BMI) and cyborg intelligence

正Brain-machine interfaces(BMIs)aim at building a direct communication pathway between the brain and an external device,and represent an area of research where significant progress has been made during the past decade.Based on BMIs,mind information can be read out by neural signals to control     

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正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate     

SCIENCE CHINA Information Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

正~~     

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正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate