基于Spark框架的乘潮水位计算与可视化平台

乘潮水位计算是海洋环境信息处理的重要组成部分,具有计算量大、计算复杂度高、计算时间长等特性。采用传统集群计算模式实现乘潮水位计算业务,存在计算成本高、计算伸缩性和交互性差的问题。针对以上问题,提出一种基于Spark框架的乘潮水位计算和可视化平台。结合对Spark任务调度算法的研究,设计和实现了一种基于节点计算能力的任务调度算法,实现了长时间序列的多任务乘潮水位数据的检索、获取、数值计算、特征可视化的并行处理,达到了海量海洋环境数据计算和可视化处理的目的。实验结果表明,提出的基于Spark的乘潮水位计算和可视化平台可以有效地提高海量乘潮水位数据的分布式并行处理的效率,为更加快速和高效的乘潮水位计算提供了一种新的方法。     

虚拟环境下Web服务动态负载均衡策略改进

为了提高Web服务集群的伸缩性和自动化能力,从虚拟化和负载均衡两方面研究集群系统,对现有负载采集策略做了改进,设计并实现了一种可根据负载值自动控制集群规模的模型XCluster。新模型运行在Xen提供的虚拟化环境中,实时监视宿主机层和虚拟机层的负载状态,随着集群系统总负载的增长,逐渐引入新的虚拟机来扩大集群规模,同时将任务合理分配到各个虚拟机节点上;当总负载下降时,逐渐关闭虚拟机缩小集群规模,释放出来的硬件资源又可以提供给其他集群系统使用。理论分析和实验结果表明,XCluster只需占用很少的网络通信量完成信息收集和命令下达,能够充分利用虚拟机易于管理的优势完成后端节点的调度,并且在任务总量相同的情况下,使用尽可能少的集群节点来执行任务。     

Compositional power-aware real-time scheduling with discrete frequency levels

Power consumption remains a hot issue in all areas of computing ranging from embedded systems that rely on batteries to large scale data centers where reducing the power consumption of computing devices directly affects not only the management cost, but also contributes to a greener computing environment. The power-aware real-time scheduling problem has recently been addressed for a compositional framework with periodic task model under the assumption that a processor can continuously vary its operating frequency and voltage. However, in practice, this technique is only suboptimal and still produce the waste of computational resources. This paper introduces new frequency scaling schemes that statically determine optimal processor speeds at system, component, and task levels with the objective of minimizing the total energy consumption of the entire framework. Since real-world processors support only a finite set of operating frequencies, our algorithms also consider only discrete speed levels and guarantee still that each task meets its deadline. We implemented and evaluated the performance of a prototype framework that incorporates our algorithms on top of the RT-Xen hypervisor in order to provide power-aware compositional real-time scheduling framework to virtual machines.     

选煤厂信息物理系统任务调度研究

建立了选煤厂信息物理系统模型,将动态联盟思想引入选煤厂信息物理系统任务调度中,并提出了一种基于改进离散粒子群优化算法的选煤厂信息物理系统任务调度算法。该算法首先采用离散粒子群优化算法进行全局寻优,然后采用禁忌搜索算法进行局部搜索,求得全局最优解。仿真结果表明,该算法提高了任务调度的收敛速度、精度以及处理器的平均利用率。     

Solving a real-time allocation problem with constraint programming

In this paper, we present an original approach (CPRTA for “Constraint Programming for solving Real-Time Allocation”) based on constraint programming to solve a static allocation problem of hard real-time tasks. This problem consists in assigning periodic tasks to distributed processors in the context of fixed priority preemptive scheduling. CPRTA is built on dynamic constraint programming together with a learning method to find a feasible processor allocation under constraints. Two efficient new approaches are proposed and validated with experimental results. Moreover, CPRTA exhibits very interesting properties. It is complete (if a problem has no solution, the algorithm is able to prove it); it is non-parametric (it does not require specific tuning) thus allowing a large diversity of models to be easily considered. Finally, thanks to its capacity to explain failures, it offers attractive perspectives for guiding the architectural design process.     

网格环境下的静态启发式任务调度算法

针对网格环境中应用程序常为复杂的计算密集型的并行分布式应用程序,提出了一个新的基于复制和插入的启发式任务调度算法(duplication-and-insertion-based scheduling,DIBS),可以同时执行多个应用程序,利用决定路径对任务进行排序,缩短了应用程序总的执行时间,该算法还平衡了处理器间的负载.实验结果表明,该算法更加符合网格的复杂环境,能够更好地满足不同用户的实际需要.     

基于B/S信息系统的分层树形任务评价模式

阐述基于B/S模式网络信息系统环境下企业各级任务逐层分解、以树形关系管理的流程模式以及以任务、创新业绩评价指标模型为基础的评价、监督和多级反馈模式。任务的分解、树形关联关系的确立以及多级反馈模式是以企业部门的层次结构为框架、部门所属岗位为基点、人员之间的领导关系为纽带,运用计算机编码技术实现的。该系统以务实的指标体系、实用的评价流程解决了企业对知识型员工工作能力、创新能力评价及趋势分析等问题,为知识型员工评价的客观性、公平性、及时性提供了技术保障。     

计算机教学中“任务贯穿法”的使用探讨

该文根据计算机课程和实际应用联系十分密切的特点,提出了“任务贯穿法”教学方法,这种方法的核心就是设计一门课程的整体任务,在具体的教学过程中,让学生逐步实现任务的分解模块。利用这种教学方法,不但能让学生深刻理解课程,而且能提高学生的动手能力和兴趣。     

多源信息处理的实时集群计算机应用平台的实现

本文针对集群计算机系统实现的关键技术,重点分析了基于以太网的网络传输速率和操作系统实时性实现的特征,实现了国内首个基于动态任务分配表机制的多源信息处理的实时集群计算机系统应用平台;介绍了将该平台应用于测控系统的成功范例;证明了该系统的有效性。     

基于专业信息深度挖掘的搜索引擎Spider的设计与实现

本文针对专业全文搜索引擎的特点,设计并实现了一种网络机器人。通过二维矢量工作队列实现站点式深度优先搜索,采用页面站点加权算法动态控制站点的处理时间。完成了网络上与专业相关信息的集中收集和处理,并探讨了网络机器人对专业的侧重性以及向通用全文搜索引擎网络机器人转换的可行性。