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1.
大数据分析系统的用户希望任务的执行时间尽可能短。然而,在任务执行期间,网络与计算时刻都可能成为阻碍任务执行的资源瓶颈。通过对大数据分析系统的观察与分析,得出如下结论:1)根据当前资源瓶颈的不同,数据并行框架应当在多种工作模式之间切换;2)子任务的调度应当充分考虑将来可能到达的新任务,而不能仅考虑当前已经提交的任务。基于上述观察,设计并实现了全新的任务调度系统Duopoly,其由感知计算资源的网络调度器cans与感知网络资源的子任务调度器nats两部分组成。通过小规模物理集群与大规模仿真实验对Duopoly的效果进行评估,实验结果表明,与现有工作相比,Duopoly可以将平均任务完成时间缩短37.30%~76.16%。 相似文献
2.
针对内核在线分析工具,使用服务器计算函数调用图存在渲染时间长、网络传输数据量大等问题,基于Node.js的前端渲染函数调用图工具FRCG (front-end rendering call graph),使用前后端分离的方式,将数据处理与调用图渲染拆分到前后端分别进行。服务器异步处理请求,返回JSON数据,优化传输数据量。前端页面请求数据,动态渲染函数调用图,页面通过对数据的更新实现图的切换和操作功能,提高调用图的灵活性。对比测试表明,FRCG工具有效提高了函数调用图生成速度,减少了传输数据量。 相似文献
3.
媒体在信息化社会中扮演了重要角色,应秉承公平、公正、客观的原则.在2020年,媒体的报道引导着大众对新冠疫情的认知和对不同国家防控能力的认识.本文借助搜索引擎收集了26万余条中西方媒体对十个国家疫情情况的报道,分析结果显示,西方媒体在报道中国疫情时,消极文章比例明显偏高;报道美国疫情情况时,新闻特征与其他国家有明显差别.与此同时,较西方媒体,中方媒体在报道不同国家情况时,与实际疫情有更高的一致性,态度更客观. 相似文献
4.
大型微服务系统中组件众多、依赖关系复杂,由于故障传播的涟漪效应,一个故障可能引起大规模服务异常,快速识别异常并定位根因是服务质量保证的关键.目前主要采用的调用链分析方法,常常面临调用链结构复杂、实例数量庞大、存在大量小样本等问题,因此提出基于调用链控制流分析,将大量调用链结构聚合为少量方法调用模型;并提出基于方法调用模型的执行时间分解模型及预测方法,将实际值与预测值的相对误差超过设定阈值的待检测数据判定为异常.采用百度凤巢广告业务系统某天超过17亿条调用链日志记录开展实验分析,结果表明:与数据驱动的调用序列分析方法相比,提出的基于模型的方法可以大幅缩减调用链结构数量,并有效分析和检测微服务性能异常及其根因. 相似文献
5.
随着2022年北京冬奥会的临近,有必要构建一个与冬奥会相关的垂直领域知识图谱,但目前网络上没有较完整的冬奥会相关术语集,因此,需要用集合扩展的方法对冬奥会术语集进行补充。近年来,集合扩展的方法主要基于Word2Vec进行研究,但扩展平均词频较低的冬奥会中文领域时效果并不理想。该文提出了中英文双语迭代扩展的方法,利用数量多、词频较高的英文语料库和中英文跨语言同义词数据集解决中文数据集平均质量较低的问题。该文使用维基百科中冬奥会领域相关的词条组成的数据集进行实验。实验结果表明,与其他集合扩展方法相比,该文提出的扩展方法扩展出的新词质量提升了12%以上。 相似文献
6.
针对无线网络中的传输控制协议(TCP)因为丢包触发丢包重传机制而导致传输性能大幅下降的问题,提出了一种基于前向纠错的自适应传输机制(AdaptiveFEC)。该机制通过前向纠错来减少数据段的丢失,以避免触发TCP的丢包重传机制,从而达到提升TCP传输性能的目的。首先,根据当前的网络状况以及当前连接的数据传输特征确定当前时间段中的最优冗余段比例;然后,利用TCP数据段中的数据段序号信息实时进行网络状况的估计,从而根据网络波动来动态更新冗余段比例。大量实验结果说明,在20 ms的往返时延以及5%丢包率的传输环境中,相较于静态的前向纠错机制,AdaptiveFEC能够使得TCP连接的传输速率平均提升42%,当运用在文件下载的应用中时,所提机制能够使得下载速度提升至原来的两倍。 相似文献
7.
9.
为提高雷达数据处理中航迹关联的智能性,充分利用目标的特征信息,并简化系统处理流程,提出了一种基于深度学习网络模型的端到端航迹关联算法。首先分析了基于神经网络的航迹关联存在样本细节少、处理流程繁杂的问题,然后提出了端到端的深度学习模型。该模型根据航迹关联数据的处理特征,改进了卷积神经网络结构用于特征提取,充分利用了长短期记忆网络对历史信息和将来信息的处理能力,并分析了前后航迹的关联性。在对原始数据进行卡尔曼滤波后,将全部航迹信息特征作为输入,并由基于卷积神经网络特征提取的长短期记忆深度神经网络模型直接输出航迹关联结果。仿真结果表明,提出的模型可以充分学习推演目标的多个特征信息,具有较高的航迹关联准确率,对航迹关联的智能化分析具有一定的参考价值。 相似文献
10.
格子玻尔兹曼方法(Lattice Boltzmann Method,LBM)是一种基于介观模拟尺度的计算流体力学方法,已被广泛用于理论研究和工程领域。提高LBM计算流体软件的并行模拟能力,是高性能计算及应用研究中的一项重要内容。该研究基于“神威·太湖之光”超级计算系统,设计并实现了一套高效扩展的LBM计算流体力学软件。针对国产众核处理器SW26010的架构,文中设计了以下几种提高SWLBM方针速度和可扩展性的多级并行技术,包括面向19点stencil的数据复用、碰撞过程向量化、主从异步并行通信计算隐藏等。基于以上并行优化方案,文中测试了高达56000亿网格的数值模拟,SWLBM软件持续浮点计算性能达到4.7 PFlops,软件模拟速度提高了172倍。相比百万核心10000*10000*5000网格风场模拟,SWLBM整机千万核心的并行效率可达87%。测试结果表明,SWLBM有能力为工业应用提供实用的大规模并行模拟解决方案。 相似文献