【摘 要】
:
抽道集是石油地震勘探数据处理过程中的一个重要的中间环节,是典型的I/O密集型应用,它在运行的过程中对I/O子系统产生了很大的压力。为了提高抽道集程序的执行效率,消除I/O瓶颈,文章设计了基于高性能计算机内存的抽道集程序优化方法。通过将数据迁移到部分计算节点的内存上,利用高性能计算机的高速互联通信系统加快数据存取过程,有效的利用了计算节点之间通信的高带宽和低延迟的优点。结果表明该方法有效的提高了抽道
【机 构】
:
School of Computer Science, National University Of Defense Technology, Changsha, Hunan 410073
论文部分内容阅读
抽道集是石油地震勘探数据处理过程中的一个重要的中间环节,是典型的I/O密集型应用,它在运行的过程中对I/O子系统产生了很大的压力。为了提高抽道集程序的执行效率,消除I/O瓶颈,文章设计了基于高性能计算机内存的抽道集程序优化方法。通过将数据迁移到部分计算节点的内存上,利用高性能计算机的高速互联通信系统加快数据存取过程,有效的利用了计算节点之间通信的高带宽和低延迟的优点。结果表明该方法有效的提高了抽道集程序的并行运行效率,提高了计算节点的利用率。
其他文献
随着云计算技术的发展,越来越多的数据需要被存储及其管理。然而现在云应用需要存储的数据越来越多,达到了TB级甚至PB级别的数据量,这为存储和管理带来了极大的困难。如果使用一种坏的存储模型,那么在处理PB级别的海量数据时的效率将会十分低下。本文提出了一种基于语义的智能云存储模型。该模型将对所有的云应用的所有文件进行一个语义处理,形成一种智能的分布式语义索引机制。有了这个智能的分布式语义索引机制,当各种
在云计算环境中提供数据服务逐渐成为研究热点。本文在云计算环境中结合已有XQuery查询处理引擎,实现了云计算环境中XML数据查询服务。为提高云计算环境中XML数据查询效率,采用基于XPath投影的方法预先对XML分块处理,仅保留与XQuery语句相关的数据,实验表明,该方法有效缩小了数据分块的规模、缩短了XML数据服务的查询处理时间。
云计算作为一种新型的IT模式,具有超越传统IT架构的高效和灵活特性。“云时代”使得计算过程更加便捷,同时引入了新的安全问题。为了解决这些问题,必须建立一套完整的云计算安全体系。本文描绘了云计算安全发展趋势,同时提出了云计算平台安全技术体系框架,并对数据安全,身份管理和访问控制等云安全方面的关键技术进行了分析。
随着数据量的迅猛增长,由于传统的存储架构扩展性较差,无法满足用户需求,云存储在海量数据处理中的应用越来越广泛。为了简化云存储的访问方式,将各种特殊接口转换成传统应用程序可以访问的方式,来为用户提供更加便利的存储服务,课题组设计实现了JoinIn云存储网关。由于云存储本身架构的原因,对远程文件和目录的访问延迟大,影响用户体验。本文针对这些挑战,设计实现了JoinIn云存储网关的缓存系统,支持用户的读
云计算是一种新型的IT基础设施构建及服务模式,云环境具有资源种类多、规模大、高弹性等特征,对云环境的高效监管是其可靠运行的基础。云环境下监控调度的状态信息采样频率直接关系到故障发现的效率和对被监控资源及网络的负载,本文比较了当前广泛使用的四种主要监控调度模式的优点与缺点,在主动监控调度的基础上提出了一种多区间多采样频率监控调度策略,并对该策略进行了性能分析评估及相关优化。
在对分布式异构存储系统性能进行监测中,传统监测方法存在监测对象单一,数据采集粒度不够,对采集数据缺乏有效分析和难以低成本保存有效原始数据的问题。本文研究了分布式存储环境下性能监测的关键技术并且实现了分布式异构存储系统性能监测系统平台。经过监测结果分析,本文所提出的方法与系统能够很好地监测存储环境中服务器群的性能指标并且能够对进程级别性能进行很好的监测与分析。该系统为管理者分析决策提供支持,具有很大
研究了精细粒度可扩展编码技术(FGS)的分层编码原理,提出了基于RTP并结合MPEG-4 FGS编码的自适应视频流传输策略,介绍了RTCP的反馈机制,对往返时间RTT及丢失间隔LD的算法进行了改进,实现了发送速率的动态调整。文章最后对速率控制算法进行了仿真比较,结果表明了改进方案的有效性。
分类是数据挖掘和知识发现的重要任务之一,非均衡数据是分类中的常见问题。真实世界的分类问题存在很多类别非均衡的情况,非均衡数据集自身的特点(少数类数据的绝对缺乏和相对缺乏、数据碎片、噪声)以及传统分类算法的局限性(不恰当的评价标准和不恰当的归纳偏置)是对非均衡数据集进行准确可靠分类的关键制约因素。非均衡数据的分类问题已成为机器学习和模式识别领域中新的研究热点,是对传统分类算法的重大挑战。针对非均衡数
数据流聚集查询有着应用广泛,在计算和存储资源不足条件下,必须考虑构建有效概要数据结构,获取近似聚集查询结果。针对不符合典型分布的电力通信光纤监测数据流,提出一种基于聚类的直方图构建方法,获取流数据分布的不规则子区间集合;当新到达流数据,实时更新直方图;通过控制桶内元组计数密度误差,动态维护直方图桶结构,以适应窗口内数据实际分布特征。给出基于聚类直方图的数据流滑动窗口聚集查询算法。分析了算法精度、桶
网络入侵检测技术是入侵检测领域研究的热点和难点内容。基于主动学习算法和混合型特征选择方法,本文提出了一种网络入侵检测的新方法,能够高效地检测网络入侵。通过大量基于著名的KDD Cup 1999数据集的实验,表明其相对于传统的入侵检测方法在保证较高检测率的前提下,有效地降低了误报率。