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公开(公告)号：CN103747274A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310697540.5
申请日：2013-12-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/231 , H04N21/218 , H04N21/262 , H04N21/258
Abstract: 一种增设缓存集群的视频数据中心及其缓存资源调度方法，用于以网络摄像头为代表的非智能终端上载视频数据。本发明视频数据中心为了实时缓存海量上载的视频数据流，保障上载数据的完整性，避免因缓存服务器的工作不稳定，导致视频数据在上载过程中受到损失；并确保各个网络摄像头能够有效上载视频数据，同时实现各个缓存服务器的负载按其能力分配。除了保留视频数据中心的原有组成部件：内容分发集群、处理集群和存储集群以外，还增设缓存集群。该视频数据中心基于服务器个体之间的差异，按照“能者多劳”的调度策略解决缓存系统中负载分配不合理的问题。本发明能完成复杂、快速的海量数据的缓存上载，保证数据完整性与系统负载按能力有效分配。
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公开(公告)号：CN104239141B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201410452173.7
申请日：2014-09-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种数据中心中基于工作流关键路径的任务优化调度方法，根据应用的工作流中各子任务的差异，数据中心确定影响系统性能的关键因素，根据优化目标和工作流特点比较各子任务的性价比，确定分配给各子任务的资源节点，以使基于用户不同需求提出两种调度资源节点方法，使得资源节点的租费最优化或工作流的处理时间最短：实现单位资金购买的数据处理能力最大而节省资源的租金费用，或提高系统性价比和增强系统运行效率而降低工作流处理时间，同时生成资源节点执行计划。本发明兼顾资源节点租金成本中的时间与节点数量两个因素，用最小化的资源节点租金费用购买计算能力最强的资源节点，且其数学模型可适应各种类型应用和大幅度下降应用的运行成本。
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公开(公告)号：CN103747274B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310697540.5
申请日：2013-12-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/231 , H04N21/218 , H04N21/262 , H04N21/258
Abstract: 一种增设缓存集群的视频数据中心及其缓存资源调度方法，用于以网络摄像头为代表的非智能终端上载视频数据。本发明视频数据中心为了实时缓存海量上载的视频数据流，保障上载数据的完整性，避免因缓存服务器的工作不稳定，导致视频数据在上载过程中受到损失；并确保各个网络摄像头能够有效上载视频数据，同时实现各个缓存服务器的负载按其能力分配。除了保留视频数据中心的原有组成部件：内容分发集群、处理集群和存储集群以外，还增设缓存集群。该视频数据中心基于服务器个体之间的差异，按照“能者多劳”的调度策略解决缓存系统中负载分配不合理的问题。本发明能完成复杂、快速的海量数据的缓存上载，保证数据完整性与系统负载按能力有效分配。
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公开(公告)号：CN104239141A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410452173.7
申请日：2014-09-05
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种数据中心中基于工作流关键路径的任务优化调度方法，根据应用的工作流中各子任务的差异，数据中心确定影响系统性能的关键因素，根据优化目标和工作流特点比较各子任务的性价比，确定分配给各子任务的资源节点，以使基于用户不同需求提出两种调度资源节点方法，使得资源节点的租费最优化或工作流的处理时间最短：实现单位资金购买的数据处理能力最大而节省资源的租金费用，或提高系统性价比和增强系统运行效率而降低工作流处理时间，同时生成资源节点执行计划。本发明兼顾资源节点租金成本中的时间与节点数量两个因素，用最小化的资源节点租金费用购买计算能力最强的资源节点，且其数学模型可适应各种类型应用和大幅度下降应用的运行成本。
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