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公开(公告)号：CN106100894A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610542731.8
申请日：2016-07-11
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: H04L63/0478 , H04L41/0654 , H04L41/145 , H04L63/18 , H04L67/1004 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种高可靠的集群运维管理平台方法，具体包括：(1)高可靠集群管控命令的web接入与http形式的调度发布：搭建集群运维web管理平台，实现集群的远程管理和可视化管理,从接入层、调度层、中控层通过负载均衡技术，冗余容错，实现集群运维web管理的可靠性；(2)高可靠集群管控命令的传输与下发：数据传输过程中，使用AES、RC4算法分别对传输数据与AES密钥加密，加密后的数据base64编码后由ssh隧道传输，实现集群运维管理的数据可靠性。(3)高可靠集群管控命令的执行与反馈：搭建可扩展集群运维中央运维控制系统，支持多种配置管理框架，支持用户自定义配置框架，实现集群运维管理的中控可靠性。
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公开(公告)号：CN103442070A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310390396.0
申请日：2013-08-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于统计预测的私有云存储资源调配方法，包括以下步骤：步骤1、将存储设备按块存储方式划分为块存储资源池，将存储设备按对象存储方式来划分为对象存储资源池；步骤2、实时监控数据的状态，通过统计预测，计算实时的数据价值；步骤3、系统通过统计分析存储数据的信息记录，进行数据动态迁移，使数据在相应的时间存放在相应的存储资源池中；步骤4、通过云平台的虚拟化，屏蔽底层存储设备的异构性，为用户提供透明的I/O存储服务。具有减少了存储成本，提高了系统整体的存储性能等优点。
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公开(公告)号：CN102801792A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210262103.6
申请日：2012-07-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L29/08
CPC classification number: Y02D50/10
Abstract: 本发明公开了基于统计预测的云CDN资源自动部署方法，其根据云CDN各边缘节点负载的历史数据预测未来24小时负载预测值，制定相应边缘节点的虚拟服务器资源部署计划，对云CDN各边缘节点进行虚拟服务器资源部署；实时监控云CDN各边缘节点负载情况，当云CDN处于用户访问高峰期时，云平台将配置好相关业务的镜像挂载到虚拟服务器中并启动加入到云CDN各边缘节点当中，分摊突发的访问压力；当云CDN处于非访问高峰期时，只保留维持业务正常水平运行的虚拟服务器，将闲置的虚拟服务器资源回收到资源池中。该方法不仅能有效应对突发的业务高峰，提高CDN的资源利用率，而且降低了CDN的能耗和运维成本。
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公开(公告)号：CN101127903B
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN200710030646.4
申请日：2007-09-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于DCT的分辨率可伸缩图像编解码方法，在编码过程中，对原始图像或视频帧分块为(4×N)2×(4×N)2的宏块，然后将宏块切割成(4×N)×(4×N)的码块，利用DCT量化后码块中系数的频率及其在块中的对应位置关系，以及分辨率特性，将同一频率安排在同一个重组编码块，按照分辨率的优先级进行编码；在解码过程中，根据接收到的重组编码块的频率还原其在原始宏块中DCT位置，并根据当前编码块的分辨率等级选择IDCT编码模块重建分辨率可伸缩图像，这种编码解码方式可以根据各种不同的接收终端传输相应的编码码流从而可以有效的节省传输带宽，实现比DWT更灵活的分辨率可伸缩编解码。
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公开(公告)号：CN101217654B
公开(公告)日：2010-04-21
申请号：CN200810025641.7
申请日：2008-01-04
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种视频码流可伸缩性组织方法，它将片的编码参数组织成片参数集网络传输单元，将片中的运动矢量和运动残差的数据分开组织并封装，因此增加了两个网络传输单元的类型：片数据分成运动矢量数据单元和运动残差数据单元。在片数据块上，为了实现完全的嵌入式，引入片数据新的组织方式，将片中的运动残差数据按照分辨率、分量、质量层的不同的优先级顺序组织码流。这种编码解码方式可以根据各种不同的接收终端为不同的网络带宽传输相应的编码码流，从而根据具体的网络环境最大化视频服务质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106897913B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710053083.4
申请日：2017-01-22
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06
Abstract: 本发明公开了一种精确的注塑机选型方法，包括将终端采集的用户的大量关于注塑机选型和购买行为和数据发送至服务器端；将采集到的数据进行除噪过滤、归一化处理和注塑机用户的特征提取；在服务器端执行基于皮尔逊相关系数和最小二乘法的注塑机选型算法，从用户的大量关于注塑机选型和购买行为和数据中计算用户对于注塑机的选型偏好，进行注塑机的个性化选型；从服务器端返回注塑机选型结果至终端并显示。相较于传统的注塑机选型方法，本发明公开的注塑机选型方法根据不同用户在注塑机选型和电商平台上的的历史行为数据进行个性化的注塑机选型，充分体现了在大数据时代中智能化推荐引擎在传统行业改造中的作用。
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公开(公告)号：CN106909613B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201710021394.2
申请日：2017-01-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/25
Abstract: 本发明公开了一种自适应均衡数据库访问服务的方法。该方法包括：接收来自网站服务器的访问请求；分析所述访问请求中的字段；解析所述访问请求所请求的操作类型以及验证操作权限；通过所述访问请求的操作类型，选择处理所述操作类型的处理器资源处理；统计与预测所述不同操作类型的所述访问请求的数据变化，自适应均衡调节处理所述不同操作类型的所述处理器资源；记录访问所述数据库的操作。本发明实现了自适应均衡数据库访问服务，能更好提升系统整体性能，能支持高并发的持续访问数据库的能力，同时可以高效率应对某段时间段内某单类型操作是主要操作的场景。
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公开(公告)号：CN106951431A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710036456.7
申请日：2017-01-18
CPC classification number: G06F17/3033 , G06F17/30339 , H04L43/04
Abstract: 本发明公开了一种集群监控数据采集方法，包括：业务模块向监控模块推送集群监控数据，该监控数据在监控模块以基于键值对的数据结构KVData的形式保存；集群节点Redis初始化，集群监控数据采用哈希表进行落地存储，同时采用集合存储非零数据的索引；基于Redis的哈希表和集合两种存储方式，统计模块采用统一的监控数据统计方法，进行单个统计周期内集群监控数据的统计；以n分钟一次的频率，采集KVData中的非零数据，将监控数据上报至数据中心。该方法具有采集方式统一，先统计后上报，集群监控数据中心所需存储空间小，监控项扩展方便，集群监控数据采集上报效率高，采集模块与业务模块耦合程度低的特点。
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公开(公告)号：CN106909613A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710021394.2
申请日：2017-01-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种自适应均衡数据库访问服务的方法。该方法包括：接收来自网站服务器的访问请求；分析所述访问请求中的字段；解析所述访问请求所请求的操作类型以及验证操作权限；通过所述访问请求的操作类型，选择处理所述操作类型的处理器资源处理；统计与预测所述不同操作类型的所述访问请求的数据变化，自适应均衡调节处理所述不同操作类型的所述处理器资源；记录访问所述数据库的操作。本发明实现了自适应均衡数据库访问服务，能更好提升系统整体性能，能支持高并发的持续访问数据库的能力，同时可以高效率应对某段时间段内某单类型操作是主要操作的场景。
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公开(公告)号：CN106897913A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710053083.4
申请日：2017-01-22
Abstract: 本发明公开了一种精确的注塑机选型方法，包括将终端采集的用户的大量关于注塑机选型和购买行为和数据发送至服务器端；将采集到的数据进行除噪过滤、归一化处理和注塑机用户的特征提取；在服务器端执行基于皮尔逊相关系数和最小二乘法的注塑机选型算法，从用户的大量关于注塑机选型和购买行为和数据中计算用户对于注塑机的选型偏好，进行注塑机的个性化选型；从服务器端返回注塑机选型结果至终端并显示。相较于传统的注塑机选型方法，本发明公开的注塑机选型方法根据不同用户在注塑机选型和电商平台上的历史行为数据进行个性化的注塑机选型，充分体现了在大数据时代中智能化推荐引擎在传统行业改造中的作用。
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