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公开(公告)号：CN118585449A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410771406.3
申请日：2024-06-14
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F11/36 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供基于深度学习的软件包构建失败原因确定方法及装置。其中方法包括：获取软件包构建的日志文本；将日志文本输入至已训练的深度学习模型中，获取深度学习模型输出的构建失败原因；其中，深度学习模型包括第一词嵌入模块、第二词嵌入模块以及融合处理模块，第一词嵌入模块用于提取日志文本中各个词的第一特征向量，第二词嵌入模块用于提取日志文本中各个词的第二特征向量；融合处理模块用于将第一特征向量和第二特征向量融合并输出构建失败原因。本发明通过深度学习模型自动捕捉日志文本中的关键信息和上下文关系，可以实现软件包构建失败原因的自动定位，可以实现快速定位软件包构建失败原因，提高效率。
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公开(公告)号：CN116860658B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202310739729.X
申请日：2023-06-21
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向大数据处理框架的高效半自动垃圾回收方法和系统，通过区分大数据框架中的普通对象与数据对象，本发明消除了垃圾收集过程中数据对象不必要的标记和复制开销。本发明包括：数据对象分析器为大数据框架开发者提供两个注解，分别表示数据对象的创建和释放，Java虚拟机可以根据注解跟踪数据对象的生命周期，并优化数据对象的管理；基于标签的分配器可以有效地区分数据对象和普通对象，并将它们分开存储在堆空间中；基于消息的垃圾收集器可以消除数据对象不必要的标记和复制开销。与同类产品相比，本发明可以有效地减少大数据应用的垃圾收集时间和运行时间，提高Java虚拟机在大数据环境下的内存管理效率。
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公开(公告)号：CN109033234B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201810721794.9
申请日：2018-07-04
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于状态更新传播的流式图计算方法及系统，基于状态更新传播的流式图计算模型，能够在原有图状态基础上，并发计算增量信息的影响，而无需在整个图上重新计算；同时通过细粒度分布式锁，实现状态的并发更新，保证计算结果的正确性。通过真实的数据集对本发明进行实时性和准确性测试，结果表明基于状态更新传播的流式图计算模型构建的算法能够得到较为准确的计算结果，计算偏差在1％以内；90％的图数据更新请求都能够在12ms内得到响应，符合实时性要求；任意两个计算节点更新冲突的概率在3％以内，可以满足高并发的需求。
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公开(公告)号：CN106775942B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201611127232.9
申请日：2016-12-09
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明涉及一种云应用导向的固态盘缓存管理系统及方法，其核心思想是从云应用的视角切入，使用多层网络模型刻画虚拟机与固态盘之间的映射关系，并进一步确定每个虚拟机获得的最佳的固态盘缓存大小。当云应用的工作负载发生变化时，系统会自动触发调整过程，执行虚拟机动态迁移以及缓存容量更改，从而提升云应用的性能，提高固态盘的利用率。
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公开(公告)号：CN105868110B
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201610186177.4
申请日：2016-03-29
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种基于内存数据网格的流式数据处理程序错误的数据溯源定位方法，其核心思想是通过运行在分布式处理程序中的代理，监控处理的数据溯源信息即数据的输入与输出，并把这些信息发送给协调者，当程序出现错误、异常或者不一致的时候，开发人员或者用户可以利用这些溯源信息进行程序的调试，实现程序错误的分析与定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103473318A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310415370.7
申请日：2013-09-12
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种面向内存数据网格的分布式事务保障方法，首先是服务节点选定，即在客户端发出事务请求后，内存数据网格首先为该事务选定对应的服务节点；然后事务启动，将服务节点作为事务协调者，利用客户端的源地址和线程ID等信息为标识为该事务请求创建并保存事务上下文和事务ID。接着进入内存数据网格两阶段提交协议的第一阶段，进行数据操作后，进入内存数据网格两阶段提交协议的第二阶段，进行事务提交或事务回滚。本发明采用多个事务协调者，避免单节点瓶颈，并且不需要远程调用第三方事务管理器，可以避免产生额外的通信代价,同时降低事务协调和事务状态维护的代价。
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公开(公告)号：CN103425536A
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201310376714.8
申请日：2013-08-26
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种面向分布式系统性能测试的测试资源管理方法，针对多租户共享的测试资源，通过引入四种不同的资源管理策略对测试任务进行准入和调度，在实现测试资源共享的同时，保障了租户服务质量；同时根据测试任务对测试资源的需求，实现测试资源的弹性供给，同时，能够适应测试资源池规模的动态变化，满足云计算的弹性资源管理需求。
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公开(公告)号：CN102227121B
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201110167018.7
申请日：2011-06-21
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的分布式缓存策略自适应切换方法及其系统。基于基准测试对各缓存策略进行评价，确定影响缓存策略性能表现的场景要素；分别在不同场景要素条件下收集各缓存策略的数据集；训练该数据集得到缓存性能模型；基于缓存性能模型与集群环境下的在线监测数据决策最优缓存策略，在当前缓存策略与最优策略不一致时执行缓存策略切换。本发明采用机器学习的方法建立可以准确刻画当前场景的缓存性能模型，并通过构建性能数据仓库周期性的更新该模型，进一步提高了模型的精度，可以较好的适应环境的动态变化，增强缓存服务的柔性和自适应性。
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公开(公告)号：CN101382912B
公开(公告)日：2011-08-24
申请号：CN200810119278.5
申请日：2008-09-02
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种面向应用服务器的资源敏感性能优化方法及其系统，属于计算机软件技术领域。本发明的方法为：首先建立应用服务器物理资源管理框架和逻辑资源资源管理框架，并设置上述两资源管理框架中资源之间的关联关系以及资源稳态的条件；然后周期性的监测物理资源和逻辑资源的状态，根据监测结果及资源稳态条件生成并执行资源重配过程直到达到资源稳态条件。本发明的系统包括全局资源管理器、局部资源管理器、物理资源监控器。与性能度量为目标的优化方法相比，本发明以资源状态为目标，具有资源状态稳定、可以有效地避免性能优化过程中的颠簸问题、提高应用服务器的性能稳定性，同时可以快速适应资源环境的变化并提高资源重配的可持续性。
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公开(公告)号：CN112633388A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011578216.8
申请日：2020-12-28
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种面向社交网络的分布式用户聚类方法，其步骤包括：1)根据社交网络图数据生成用户关系图；2)基于节点切分的方式对该用户关系图进行划分，并分发到不同的机器上；3)根据边所连两节点的邻居节点列表，计算出两节点之间的相似度；4)根据边上的相似度是否大于设定的阈值e确定边的属性值并发送给该边所连的两个节点，每个节点将收到的属性值相加得到该节点的属性值，如果节点的属性值大于阈值μ，则将该节点为核心节点；5)各核心节点所在机器向相邻节点发送自身节点的标签，用于更新节点自身的标签；当没有任何核心节点修改自身的标签时，将拥有相同标签的节点划分到一个簇中。
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