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考虑工作负载影响的电路老化预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
晶体管老化效应已成为影响集成电路可靠性的重要因素.文中基于晶体管老化效应的物理模型,提出一种电路老化分析框架来预测集成电路在其服务生命期内的最大老化.首先计算出在最坏操作情况下电路老化的上限值;随后通过考虑工作负载和电路的逻辑拓扑对老化效应的影响,采用非线性规划求得会导致最大电路老化的最差占空比组合.实验结果表明,与同类方法相比,该老化分析框架对电路老化的预测具有更高的精度,更接近于电路在实际工作条件下的老化情况. 相似文献
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传统的方式是将日志记录到本地日志文件中,然后使用日志分析程序进行分析。而 PaaS 平台运行着由不同编程语言和开发框架编写的应用,其记录日志的方式不尽相同,使日志分析程序的通用性不佳;一个应用又会有多个实例在运行,导致同一个应用的日志分散在多个地方,不便于管理。本文设计了一种简单灵活的日志格式,使用 Thrift 作为远程调用框架,支持多种编程语言调用服务,将日志数据统一在 MongoDB 中进行存取和查询。开发者还可以指定字段进行统计,直接生成图表。系统部署则采用 Docker 容器的方式,可以方便地进行水平扩展。实际运行表明,运用相关技术构建的日志收集分析系统易于使用,功能丰富,能够灵活扩展,很好地满足了 PaaS 平台的需求。 相似文献
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基于日志挖掘的搜索引擎用户行为分析 总被引:1,自引:0,他引:1
随着网络搜索用户的大规模增加,网络用户行为分析已成为网络信息检索系统进行架构分析、性能优化和系统维护的重要基石,是网络信息检索和知识挖掘的重要研究领域之一。为更好理解网络用户的搜索行为,该文基于7.56亿条真实网络用户行为日志,对用户行为进行分析和研究。我们主要考察了用户搜索行为中的查询长度、查询修改率、相关搜索点击率、首次/最后一次点击位置分布以及查询内点击数分布等信息。该文还基于不同类型的查询集合,考察用户在不同查询需求下的行为差异性。相关分析结果对搜索引擎算法优化和系统改进等都具有一定的参考意义。 相似文献
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基于Docker的大规模日志采集与分析系统 总被引:1,自引:0,他引:1
传统日志分析技术在处理大规模日志时存在效率低、功能简单、实际应用扩展性弱等问题.为解决这些问题,设计了基于Docker的大规模日志采集与分析系统.系统分为数据采集、数据缓存、数据转发、数据存储、数据检索和展示五层,支持从不同数据源采集各种类型的日志,通过Kafka消息队列提供可靠数据传输,利用Elasticsearch实现数据分布式存储和检索,并以可视化方式分析日志.同时采用Docker容器技术实现系统的快速部署和版本控制.该系统具有实时性、可扩展性、易部署等特点.实验结果表明了该系统可行有效,具有良好的实用价值. 相似文献
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缓存是有效减少响应时间和系统负载的关键技术,是搜索引擎系统结构研究的重要领域之一.通过对搜狗搜索引擎在近1个月内约1500万条用户查询日志进行分析和研究,针对查询结果缓存,从查询局部性、缓存策略、缓存容量、工作负载周期性等方面进行分析.分析表明,混合缓存策略以及提高缓存容量相结合的技术能有效提高搜索引擎系统性能. 相似文献
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通过扫描数据库日志文件可以捕获变化数据,但已有研究仅适应某种特定类型的数据库管理系统并且缺乏对冗余信息的消除。针对上述不足,提出一个基于日志分析的增量数据检测及其净效应处理通用模型,描述增量检测过程中的通用处理步骤,即日志抽取、日志分析和净效应处理3个模块。通过实验对净效应处理速度、冗余数据压缩率、网络传输速度等因素进行分析,结果表明,净效应处理可以有效地减少数据的网络传输时间和更新时间,提高运行效率。 相似文献
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本文针对Web日志中用户会话识别阈值问题,给出一种基于时间密度的频度分析方法。文中首先将基于时间间膈参数刻度的用户访问频度定义为一个随机向量,给出了随机向量的切尾算法;然后建立频度与IP用户的相关矩阵,矩阵的列为访问频度,矩阵的行为用户IP,矩阵中的每一个值为某一时间间膈的访问频度。通过列向量的聚类分析,对不同类别用户的访问行为进行探讨。最后,对会话识别的阈值进行参数估计,并通过抽样对阈值进行检测和参数修正。 相似文献
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随着油田信息化建设的不断发展,越来越多的IT业务系统在油田各级单位普及应用.由于油田应用数量庞大、种类复杂,如何快速评估各类系统的运行情况和安全状况成为油田关注的重要问题.在使用这些应用系统的同时,一些访问信息会以日志的形式储存下来,因此通过分析日志数据可以挖掘出用户访问喜好,发觉业务系统潜在的安全问题,进而为油田应用评估提供决策依据.然而随着IT业务访问量剧增,应用日志的数量、容量也随之增加,仅依靠单机环境对海量数据进行分析已经无法满足油田业务需求.针对这个问题本文提出了基于Spark计算框架的应用日志行为分析方法,同时设计了可视化平台完成对整个分析系统的管理. 相似文献
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Docker容器产生的日志分散在不同的相互隔离的容器中,并且容器具有即用即销的特点,传统的解决方式是将日志文件挂载到宿主机上,但是容器经常会漂移,给日志的统一查看带来挑战,并且传统的Docker容器集群日志分析系统存在扩展性弱、效率低下等问题.本文采用Kubernetes实现容器管理、服务发现及调度,使用Filebeat采集容器及宿主机上的日志文件,并使用Redis作为缓存,Logstash转发,使用主流的开源日志收集系统ELK实现日志的存储、查看、检索.该系统具有可靠性、可扩展性等特点,提高运维人员的工作效率. 相似文献
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通过深入研究日志的类型和特点,设计并实现了一套基于并行计算的海量日志文件分析系统.该系统采用集群方式并行地收集日志文件,采用分布式文件系统存储,最终利用并行计算对日志进行分析处理.该系统实现了日志采集、分析的完全自动化处理,在系统部署之后能够有效地进行系统安全的维护、系统性能的优化、系统故障的排查.该系统结合云计算提高了日志分析的效率,解决了海量日志处理过程中存在的问题,为海量日志分析提供了一个完整有效的解决方案. 相似文献
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当前许多企业面临着来自内部的信息安全问题,由于核心信息的窃取而造成无法估量的损失。企业内部的监控日志数据记录了员工的操作行为与访问记录,通过对内部监控日志进行有效的分析以及时发现员工的异常行为具有重要的意义。然而现有的关于日志分析的方法不能很好地结合多种用户行为日志进行有效分析,并及时发现异常行为提前进行预警。针对这一问题,基于日志的多维性和时序性,提出了一种新颖的可视化系统MLVis。通过设计多个可视化视图,实现一个交互式的可视分析系统,可以帮助决策者发现异常行为,定位异常员工,并分析异常行为之间的联系。采用ChinaVis2018挑战赛I的数据集进行实验和案例分析,验证了该系统的可行性和有效性。 相似文献
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负载抖动是影响负载模型准确性和代表性的关键因素。本文通过两个负载抖动例子给出负载抖动的定义,研究了抖动日志对负载模型的影响情况,提出了一种通过分析总资源向量和最大资源向量的方差检测负载抖动的算法,研究时间刻度参数△t对算法的影响情况,并给出了其较合理的取值范围。 相似文献
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日志文件作为系统和网络用户行为的记录管理工具,对保护系统安全,方便调查系统故障,监控系统运行状况起着极其重要的作用。该文提出了一个基于关联规则的日志分析系统,将数据挖掘技术运用在日志分析中,并针对挖掘的数据特点对Apriori算法进行了改进。日志分析系统可以利用关联规则对日志进行分析获取其中所蕴合的重要信息。 相似文献