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公开(公告)号：CN113704218A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110985351.2
申请日：2021-08-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/182 , G06F16/11
Abstract: 一种容器环境中运行时数据迁移方法及系统，涉及容器数据迁移技术领域，用以解决现有迁移方法在迁移过程中传输的数据量过大而导致迁移效率低下的问题。本发明的技术要点包括：对于每个用户设备，数据迁移过程包括：用户端访问新节点，新节点根据用户端请求发送数据迁移指令至旧节点；旧节点接收到数据迁移指令后，使所有运行任务有序退出并通知新节点；新节点获取旧节点连接信息并与其建立连接；旧节点通过NFS方式共享数据到新节点；新节点将旧节点数据挂载并复制到本地用户容器中，完成数据从旧节点到新节点的迁移；其中，新节点以Overlay只读方式挂载数据。本发明通过Overlay+NFS的方式实现迁移，不会拖累系统性能，优化了迁移中传输的数据量和带来的传输延迟。
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公开(公告)号：CN112463346B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202011631493.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明提供了一种基于划分调度的DAG任务的启发式处理器划分方法、系统及存储介质，本发明首先推导了一个基于分区固定优先级调度算法的DAG任务的响应时间分析；基于分析的直觉，本发明提出了一种贪婪并行执行集群(GPEC)的处理器分配策略，该策略考虑了DAG任务的拓扑结构和任务内子任务间的自干扰。本发明的有益效果是：本发明的GPEC策略考虑了DAG任务内部拓扑结构和自干扰的影响。此外，本发明将实时系统移植到嵌入式板上，在一个真实的平台上评估GPEC策略的性能。在实验中的与两种最新的处理器分配策略相比，本发明的GPEC策略最多降低了平均WCRT达到35.59%，DAG任务集的可调度率最多提高了76%。
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公开(公告)号：CN113489744A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110847302.2
申请日：2021-07-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于霍克斯多元过程建模的物联网攻击模式识别方法，属于物联网攻击模式识别技术领域，用以解决现有的物联网攻击模式识别方法不能准确有效地识别僵尸网络中同一个受控僵尸主机行为模式不一致的问题。本发明的技术要点包括：首先通过一组蜜罐来捕获足够多的真实攻击者活动，然后提出一种改进的DBScan算法来精简海量数据规模；然后提出一种基于控制周期检测的僵尸网络聚类算法来推断僵尸网络控制不同僵尸主机的时间片段，并根据加权的潜在影响以细粒度的方式将攻击者活动聚集到僵尸网络中。本发明以控制期的粒度对僵尸网络进行进一步识别，解决了由于不同僵尸网络占有时间段不同而导致的同一个受控主机行为模式不一致的问题。
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公开(公告)号：CN108920280B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201810774690.4
申请日：2018-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种单用户场景下的移动边缘计算任务卸载方法，涉及移动计算系统的处理技术领域。本发明为了降低移动设备的反应时延和能耗。单用户场景任务卸载模型构建，包括系统整体模型的构建以及各个部分模型的构建，各个部分模型的构建包括：任务队列模型、本地计算模型、云端计算模型以及计算任务负载模型；任务卸载策略：以系统整体负载K最小化为目标给出任务卸载方案：基于二进制粒子群算法给出所有的任务在本地CPU执行或在MEC服务器上执行；然后再对应执行本地执行负载最优调度策略、基于流水线调度的MEC服务器执行负载最优调度策略。经验证，本发明给出的单用户场景下的任务卸载方法，降低了移动设备的反应时延和能耗。
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公开(公告)号：CN112788109A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011602296.6
申请日：2020-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 一种基于移动预测和多层服务部署的服务迁移方法和系统，属于移动边缘计算技术领域，用以解决当前移动边缘计算环境下服务迁移面临的服务中断时间过长和网络负载过大的问题。本发明根据基于地图数据的MEC服务器节点预测方法准确预测MEC节点并提前同步数据，降低服务迁移时的服务中断时间，确保服务平滑迁移；进一步根据基于多层部署MEC节点的架构，满足高速移动环境下服务平滑迁移，减少服务中断的次数以及服务迁移产生的冗余流量，提升网络服务质量和用户体验质量。本发明为移动边缘计算环境下服务迁移工作提供一种可保障服务质量的、具有高扩展性的实用方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108880900B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201810712042.6
申请日：2018-07-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种面向网安试验的虚拟网络映射方法，本发明涉及面向网安试验的虚拟网络映射方法。本发明为了解决现有技术进行千级以上节点数的映射时，收益开销比低的问题。本发明包括：一：对虚拟网络拓扑图进行粗化处理，得到粗化后的虚拟网络拓扑图；二：得到被划分为K个部分的虚拟网络拓扑图；三：得到K个节点的虚拟网络拓扑图；四：对物理网络拓扑图和K个节点的虚拟网络拓扑图分别进行节点排序；五：进行物理网络节点和虚拟网络节点映射；六：根据物理网络节点和虚拟网络节点映射的关系，将虚拟链路映射到物理链路中，若链路映射失败，则重新执行步骤一至步骤五，进行下一个虚拟网络拓扑图链路映射。本发明用于虚拟网络映射领域。
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公开(公告)号：CN108809699B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201810496969.0
申请日：2018-05-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 一种实现大规模虚拟网络节点重复映射的方法，它属于虚拟网络映射技术领域。本发明解决了传统虚拟网络映射方法存在的只能一对一映射，且映射成功率和收益开销比不高的问题。本发明分别利用资源剩余量评价函数和资源请求量评价函数量化各物理节点的资源剩余量AR和虚拟节点的资源请求量DR，并将最高DR节点映射至最高AR节点，在剩余满足映射条件的虚拟节点中，选择融合连接参数最大的虚拟节点，将其映射至最高AR节点上，同理，直至最高AR节点不能再接受其他虚拟节点；然后利用上述方法，将虚拟节点映射至第二高AR节点，以此类推，直至所有虚拟节点映射完成。本发明保证较高的映射成功率和收益开销比。本发明可以应用于虚拟网络映射技术领域用。
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公开(公告)号：CN112087509A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010917559.6
申请日：2020-09-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种边缘计算平台中任务迁移方法，属于边缘计算技术领域，用以解决在边缘计算平台中进行任务迁移时减小能耗开销、通信开销、迁移开销以及三者的综合开销。本发明方法步骤包括将物理网络拓扑各服务器节点按照CPU资源利用率分为hotspot节点、warmspot节点和coldspot节点；对物理网络拓扑进行预处理；对hotspot节点和coldspot节点分别进行短期内资源利用率预测；对需要进行任务迁移的hotspot节点和coldspot节点分别进行任务迁移，获取迁移后各任务所在服务器位置。本发明方法用于消除边缘计算平台中超过资源利用率上限及低于资源利用率下限的服务器，有效减少系统的能耗开销、计算时延、数据传输压力，充分利用边缘服务器的存储和计算能力并缓解云计算中心压力。
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公开(公告)号：CN112083929A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010918175.6
申请日：2020-09-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F8/41 , G06F8/71 , G06F1/3234
Abstract: 一种面向功率约束系统的性能‑能耗协同优化方法及装置，属于高性能计算技术领域，用以解决高性能计算中系统总体运行过程中能耗过大的问题。本发明主要通过机器学习模型预测并在OpenMP并行域级别进行功率上限设置来优化程序运行的能耗和性能，本发明包括数据采集、模型训练和代码优化三个部分，其中，数据采集包括从OpenMP并行程序中提取模型训练所需要的特征数据；模型训练包括根据功率配置和提取的特征数据对性能和能耗进行建模训练；代码优化包括根据训练得到的模型获取最优功率配置，并根据最优功率配置进行代码优化。本发明有助于通用的并行应用程序进行资源的合理利用，提高效率，同时也有助于云计算、物联网等功率约束场景下提高能量的利用率。
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公开(公告)号：CN111083201A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911169997.2
申请日：2019-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种工业物联网中针对数据驱动制造服务的节能资源分配方法，属于工业物联网优化技术。本发明为了实现对分配后的任进行实时监控调整，降低系统资源消耗，确保由云制造服务提供商交付SLA的同时降低主机能耗和冷却成本。检测CPU利用率；确定待迁移出服务，SU-hosts上的所有D2M服务以及从SO-hosts中选择的D2M服务；搜索合适的主机为确定移出的D2M服务分配资源，利用能源和热感知资源分配方案找到适合D2M服务迁移的主机，进行服务迁移以减少能源消耗。本发明考虑了资源分配的节能消耗，并对任务分配后进行实时监控调整，降低了系统资源消耗，确保由云制造服务提供商交付SLA的同时降低主机能耗和冷却成本。
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