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公开(公告)号：CN117520119A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311466672.7
申请日：2023-11-07
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明涉及一种边缘云平台性能评价方法，属于云计算领域。本发明将云平台的一级性能指标划分为容量、性能、可靠性、敏捷性、均衡性五类，建立评估模型，通过层次分析法，按照其对目标(选择合适的边缘云平台)的重要程度对五类一级指标的权重进行确定，针对一级分类指标再逐次细分为二级和三级指标，通过基准测试工具，对二级和三级指标的具体测量结果，得出五类指标得分。本发明对五类指标的二级、三级指标的划分更加合理，通过对这五类指标的测试分析，能够全面反映边缘云平台的整体性能，本发明适用场景广泛、评价体系全面，可以快速从候选云平台中选择性能最优的目标边缘云平台。
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公开(公告)号：CN117135131A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311075197.0
申请日：2023-08-24
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向云边协同场景的任务资源需求感知方法，属于云计算领域。本发明对上载到中心云或者边缘云的应用任务，根据任务的类型、任务效能进行资源需求预测后，依据中心云或边缘云中的资源状况以及任务的优先级，对任务所需资源进行配额决策，最终将决策方案上传给中心云或边缘云资源调度模块，达到任务处理的目的。本发明通过对上载到中心云或边缘云的应用任务进行任务类型、效能、优先级等进行评价，预测任务所需资源，从而进行合理的资源配额，提高资源利用率与任务执行效能。
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公开(公告)号：CN114490093A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210387066.5
申请日：2022-04-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向多云管理场景的云资源最优分配方法，属于计算机领域。本发明建立了资源均衡分布的资源分配模型，通过粒子群优化算法求解资源分配最佳方案，能够充分发挥服务器集群资源的最大价值，使多种类型服务器资源均衡使用，避免了单台服务器负荷太重导致的服务器损坏和业务系统性能降低等问题。本发明能够有效提升在多云环境下，资源分配的合理性，以及多云整体性能。
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公开(公告)号：CN113900773A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111238875.1
申请日：2021-10-25
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于国产平台虚拟机和容器的超融合调度方法，属于虚拟化和容器领域。本发明针对虚拟机和容器共存的计算环境，基于OpenStack中用于云平台资源统一管理的Placement组件建立统一的资源管理模型。在Placement组件中定制开发资源联合调度的数据接口，建立虚拟机与容器资源信息共享的管理机制，当触发虚拟机活动和容器活动时，计算节点的资源使用信息将实时同步，从而实现容器和虚拟机的资源使用量可以互相感知，保证虚拟机和容器使用的资源互相不冲突。本发明实现虚拟机与容器共享物理机资源，以及虚拟机和容器资源的统一管理，从而减少性能损耗，解决传统使用“虚拟化嵌套”或“逻辑融合”方式导致的资源利用率低下的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118069358A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410232358.0
申请日：2024-03-01
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向实时任务的虚拟化资源调度机制及中断方法，属于计算机技术领域。本发明中实时任务发送执行请求，获取具体可执行任务的虚拟资源信息，通过虚拟资源信息调度具体物理资源执行任务。本发明通过资源预留和任务中断的方式，实现了实时任务调度时直接调度指定资源，减少了资源查找和GuestOS到HostOS资源转换的时间。这种机制和策略专门针对有实时任务需求的虚拟化环境，能够最大限度地提高实时任务的成功率，提供更可靠的实时处理能力，并确保实时任务进行资源调度时的时间抖动控制在可控范围内，满足实时任务对时间约束的严格要求。
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公开(公告)号：CN113900773B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111238875.1
申请日：2021-10-25
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于国产平台虚拟机和容器的超融合调度方法，属于虚拟化和容器领域。本发明针对虚拟机和容器共存的计算环境，基于OpenStack中用于云平台资源统一管理的Placement组件建立统一的资源管理模型。在Placement组件中定制开发资源联合调度的数据接口，建立虚拟机与容器资源信息共享的管理机制，当触发虚拟机活动和容器活动时，计算节点的资源使用信息将实时同步，从而实现容器和虚拟机的资源使用量可以互相感知，保证虚拟机和容器使用的资源互相不冲突。本发明实现虚拟机与容器共享物理机资源，以及虚拟机和容器资源的统一管理，从而减少性能损耗，解决传统使用“虚拟化嵌套”或“逻辑融合”方式导致的资源利用率低下的问题。
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公开(公告)号：CN117313078A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311185870.6
申请日：2023-09-14
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种安全可控的数据协同开发环境构建方法，属于计算机领域。本发明的方法包括五部分，第一部分是协同开发环境任务编排，第二部分是适合协同开发环境数据沙箱构建，第三部分是数据的使用与销毁，第四个部分协同开发环境行为审计，第五部分是协同开发环境资源贡献度评估。本发明构建的数据产品协同开发环境，将业务系统中需要的具体数据资源、算法模型动态加载到一个安全可控、虚拟的运行环境。通过可视化操作，按需加载模型以及权限内数据，确保沙箱内数据资源安全可控。
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公开(公告)号：CN113903004A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111260039.3
申请日：2021-10-28
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于中层卷积神经网络多维度特征的场景识别方法，属于人工智能领域。本发明利用滑动窗口策略提取图像块；提取图像块HOG特征，对图像块聚类，并训练SVM分类器；利用分类器在训练集中检测与聚类中图像块相似的图像块，并将图像块作为候选的具有区分度的中层图像块；提取中层图像块CNN全连接层特征和整幅图像的CNN全连接层特征，对两种特征进行叠加；利用SVM分类器对特征进行分类。本专利融合中层语义部件信息与全局CNN特征，对图像有更加全面的特征表达，提高场景识别准确率。
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公开(公告)号：CN113806018A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111070586.5
申请日：2021-09-13
Applicant: 北京计算机技术及应用研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络和分布式缓存的Kubernetes集群资源混合调度方法，属于资源调度领域。本发明通过采集应用历史运行情况相关信息，训练BP神经网络，构建基于kubernetes的资源预测模型；对应用当前所需要使用的资源进行预测，并将相应预测结果输入到分布式缓存系统；资源调度算法从分布式缓存系统获取预测结果，针对不同种类的资源，资源动态调度算法会生成一系列资源借贷决策，并将决策响应到容器组的请求资源限制中。本发明使用预测模型预测未来一段时间内应用的负载情况，根据资源预测结果帮助Kubernetes集群在应用由于资源不足出现性能瓶颈之前预先触发资源的动态调度和实例的自动伸缩，从而减少服务的实际响应时间。
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