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公开(公告)号：CN109857574B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910021397.5
申请日：2019-01-10
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种低能耗集群环境下可超载负载感知的服务质量提升方法，该方法基于一种二级等待队列，该队列可以对超载负载进行感知，正常情况下不对系统进行任何操作，仅当负载超载时该队列实现对负载中请求的调度控制，优先调度执行其中的关键请求，延迟调度执行其中少量的非关键请求。该发明针对现有的低能耗集群系统在出现负载超载时，由于需要一定的时间以增加可用资源量，因而会使系统在这段时间内一直处于超载运行状态，从而会使得系统的服务质量出现严重下降问题，提出通过延迟负载中少量请求的调度执行，以此保证负载中主要请求的服务质量并提升系统整体的服务质量，且不会给系统的节能效果带来不良影响。
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公开(公告)号：CN111859703A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010748759.3
申请日：2020-07-30
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06F3/06 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于热量感知的数据中心节能数据副本放置方法，该节能副本放置方法包括生成热量感知磁盘序列、副本访问预测、副本迁移放置。本发明针对存储型数据中心磁盘对外提供在线访问服务时产生的巨大能耗问题，设计了综合考虑存储型数据中心制冷温度与能耗、磁盘在线状态与能耗的副本放置策略，实现了根据存储型数据中心气流组织循环、副本冷热划分、副本访问预测，从而优先将热副本聚集放置在热量再循环影响较少的节点上，避免节点的开启造成制冷温度的大幅度较低，有效降低存储型数据中心制冷能耗和总能耗。
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公开(公告)号：CN111858574A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010748768.2
申请日：2020-07-30
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F16/215 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种面向数据去重技术的近似最优数据碎片块重写方法。数据时代的到来，数据总量呈现爆炸式的增长，信息世界的数据存储和管理需求已经达到PB甚至EB级。IDC研究发现，在数字世界中接近75％的数据都是冗余的，ESG指出在备份和归档系统中数据冗余度超过90％。数据去重技术能够有效地识别和消除重复数据，降低数据存储的成本。但是，删除重复数据会导致数据碎片化，数据碎片化严重损害了数据恢复性能。本发明能够准确识别出数据块中的碎片块，并通过重写碎片块缓解数据碎片化的程度；同时，本发明能够根据不同的工作负载自适应地切换重写策略(最优重写策略和激进重写策略)，从而大大提高数据恢复性能，以及数据去重率。
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公开(公告)号：CN111124605A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911239002.5
申请日：2019-12-06
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种利用气流组织分布方式进行数据中心虚拟机放置与调度的方法，在满足用户所指定的最大执行周期约束和服务器阈值温度下，优化虚拟机放置与调度以降低制冷系统的能耗。本发明结合数据中心气流组织方式进行整体建模，并结合虚拟机负载请求量大小，利用模拟退火算法对模型进行求解，以此获得适配当前数据中心气流组织的虚拟机放置方式，同时在执行任务时由于任务量负载的不确定性，可能会使虚拟机利用率在不同阶段产生较大的变化，因此利用上述模型及方法进行虚拟机调度以重新适配当前数据中心气流组织分布方式。该方法将虚拟机放置与调度与当前数据中心气流组织分布方式进行结合，降低数据中心的制冷能耗，大幅减少局部热点的产生。
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公开(公告)号：CN107589908B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201710704921.X
申请日：2017-08-17
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明公开的一种基于固态盘缓存系统中非对齐更新数据的合并方法，基于FTL页级映射模块，重新设计了页级映射模块结构和添加了合并页映射模块结构，实现了将缓存系统中来自于多个逻辑块的非对齐更新数据通过合并后存储至固态盘中，保证了物理上可用存储空间的最大利用率；同时针对非对齐更新操作所带来的写更新读损耗，优化了写更新操作带来的额外读操作请求的性能损耗；另一方面，由于通过合并写入充分减少了固态盘的实际写入次数，因此内部的可用存储空间得到了最大化的利用，使得内部的垃圾回收操作触发率降低，因此间接延长了固态盘的使用寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110225524A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910454284.4
申请日：2019-05-29
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于5G下行链路数据传输的方法，该发明结合5G超密集网络和移动边缘计算技术，构建基于5G移动边缘云的宏小区内三层基站的超密集蜂窝网络架构，并提出一个简单的信道分配方法。该方法包括：对宏蜂窝系统网络架构的搭建，对用户设备请求文件在边缘服务器的查找，对可能链路中传输节点(基站)发射信道的预分配，对当前用户设备可能的全部下行链路基于文件传输完成时延采用迪杰斯特拉算法计算最短时延和进行最佳路由选择，并在最佳路由的链路上进行大容量文件的数据传输。该方法可以最大限度地提高受限于物理资源的5G边缘云网络传输时延的收益，解决5G网络的热点区域容量和用户在线获取大容量文件的数据传输速率问题。
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公开(公告)号：CN106503051B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201610847382.0
申请日：2016-09-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于元数据分类的贪婪预取型数据恢复系统及恢复方法，该数据恢复系统包括依次顺序连接的读元数据模块、块数据查找模块和恢复数据模块，其中，读元数据模块用于并行地读取备份元数据信息；块数据查找模块用于提供基于内存中的LRU缓存的块的寻找功能，并负责管理涉及恢复备份的热数据；恢复数据模块用于在本地磁盘重建所需数据。本发明将备份元数据组织成文件元数据和块元数据，将文件元数据完全预取到内存后分段，然后对块元数据进行贪婪式预取，在不牺牲去重率和充分利用硬件资源的前提下实现高效率数据恢复，同时在对备份数据去重时不需要对数据块进行重写操作，从而可以保证数据的去重率。
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公开(公告)号：CN109086224A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810748365.0
申请日：2018-07-10
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F12/08
Abstract: 本发明公开了一种自适应分类重用距离来捕捉热数据的缓存方法，针对计算机存储领域的缓存策略问题。由于传统的缓存策略方案大多仅考虑数据所反映的新进度(Recency)或频率这两个特性，无法更深层次地捕捉到数据访问所反映的模式特征，加之算法本身不具备有针对捕捉到的数据特征变化而做出自适应调节的能力，因此可能导致了策略的数据命中率和稳定性不高的现象。针对这一问题，本缓存方法通过利用数据的重用距离特征和缓存替换的元数据历史信息来深度挖掘数据访问模式的特征，并以一种自适应的方式处理这种热数据识别和缓存时间分配的过程，从而达到提升算法命中率的目的。
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公开(公告)号：CN109002400A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810555251.4
申请日：2018-06-01
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F12/0802 , G06F12/0891 , G06F12/0895
Abstract: 本发明公开了一种内容感知型计算机缓存管理系统及方法，包括元数据管理模块和数据块管理模块。元数据管理模块包括：源地址映射索引，源地址管理，指纹索引，唯一数据块缓存地址管理。数据块管理模块负责缓存内数据块的维护。本发明改变传统的基于LRU算法缓存系统的元数据组织，通过结合重复数据删除技术，使缓存系统具有内容感知能力，通过识别并删除缓存中相同内容的冗余数据块，提高缓存系统的利用率，扩大缓存数据块映射数据量，提高缓存命中率，减少对下层存储设备的访问，减少平均I/O时延，提升系统整体性能。
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公开(公告)号：CN106503051A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610847382.0
申请日：2016-09-23
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于元数据分类的贪婪预取型数据恢复系统及恢复方法，该数据恢复系统包括依次顺序连接的读元数据模块、块数据查找模块和恢复数据模块，其中，读元数据模块用于并行地读取备份元数据信息；块数据查找模块用于提供基于内存中的LRU缓存的块的寻找功能，并负责管理涉及恢复备份的热数据；恢复数据模块用于在本地磁盘重建所需数据。本发明将备份元数据组织成文件元数据和块元数据，将文件元数据完全预取到内存后分段，然后对块元数据进行贪婪式预取，在不牺牲去重率和充分利用硬件资源的前提下实现高效率数据恢复，同时在对备份数据去重时不需要对数据块进行重写操作，从而可以保证数据的去重率。
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