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公开(公告)号:CN116489126A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202310535166.2
申请日:2023-05-12
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: H04L61/4511
Abstract: 本发明提供一种自适应缓存的多层级域名解析系统与方法,系统包括:域名解析模块以及数据中心,所述域名解析模块包括一级DNS服务器和二级DNS服务器,所述数据中心包括:域名资源存储模块、解析行为分析模块、缓存容量计算模块和缓存调度模块。方法包括:解析行为日志分析、自适应缓存容量计算、缓存替换内容选择、数据有效性维护。本发明能自适应管理一级与二级域名服务器中的缓存,使高命中率的小规模域名数据存于一级域名服务器,而二级服务器最大化缓存历史流量中所有域名的有效资源记录,从而可以有效提高多层级域名解析系统的一次缓存命中率与总体缓存命中率,提升域名解析系统的解析效率。
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公开(公告)号:CN109104304B
公开(公告)日:2021-06-01
申请号:CN201810819362.1
申请日:2018-07-24
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 中国科学院软件研究所 , 国家电网有限公司
Inventor: 秦佳峰 , 杨祎 , 林颖 , 李程启 , 白德盟 , 冯新岩 , 周超 , 刘洋 , 贾然 , 李龙龙 , 郑文杰 , 孙景文 , 韩明明 , 乔颖 , 王娟娟 , 王宏安 , 罗雄飞 , 郭超平
Abstract: 本发明提供一种分布式实时故障处理方法,其特征在于,所述的方法包括:S1:建立实时故障处理的任务集τ={τi|1≤i≤n},其中,n表示构成任务集τ的n个任务,每个任务τi分别对应着一颗具有混合关键性的故障树TRi;S2:根据故障的执行状态,确定故障任务的调度方法;S3:利用步骤S1得到的任务集,按照步骤S2的调度方法将系统产生的故障与其故障处理的安全操作图进行匹配,完成故障的消除。该方法可在分布式环境下完成实时的故障处理,并考虑到故障潜在蔓延情况下的恢复机制。
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公开(公告)号:CN109104304A
公开(公告)日:2018-12-28
申请号:CN201810819362.1
申请日:2018-07-24
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 中国科学院软件研究所 , 国家电网有限公司
Inventor: 秦佳峰 , 杨祎 , 林颖 , 李程启 , 白德盟 , 冯新岩 , 周超 , 刘洋 , 贾然 , 李龙龙 , 郑文杰 , 孙景文 , 韩明明 , 乔颖 , 王娟娟 , 王宏安 , 罗雄飞 , 郭超平
Abstract: 本发明提供一种分布式实时故障处理方法,其特征在于,所述的方法包括:S1:建立实时故障处理的任务集τ={τi|1≤i≤n},其中,n表示构成任务集τ的n个任务,每个任务τi分别对应着一颗具有混合关键性的故障树TRi;S2:根据故障的执行状态,确定故障任务的调度方法;S3:利用步骤S1得到的任务集,按照步骤S2的调度方法将系统产生的故障与其故障处理的安全操作图进行匹配,完成故障的消除。该方法可在分布式环境下完成实时的故障处理,并考虑到故障潜在蔓延情况下的恢复机制。
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公开(公告)号:CN103957248B
公开(公告)日:2018-03-20
申请号:CN201410164453.8
申请日:2014-04-21
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于物联网技术的公共实时数据管理云服务平台,包括访问接口层、支撑服务层和数据层,访问接口层提供SDK,包含设备管理接口、数据采集接口和数据访问接口;支撑服务层提供平台系统内部的处理逻辑,为访问接口层提供平台系统的后台实现,包括基于Web的设备管理服务、目录服务和基于内存的实时数据管理服务;数据层采用关系数据库和历史库对数据进行持久性存储,其中关系数据库存储相对静态的信息,历史库存储设备属性的历史数据。本发明支持不同行业物联网设备的原始数据采集,实现了数据的统一采集、存储、查询和管理,能够对物联网中的各种智能物联网设备进行远程管理和控制。
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公开(公告)号:CN101256650A
公开(公告)日:2008-09-03
申请号:CN200810102402.7
申请日:2008-03-21
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于业务实体的企业数据提取方法与系统,属于信息处理领域;本发明的方法为:通过建立工程配置文件对数据源进行统一定义并根据配置文件构建业务实体集,实现对数据库映射的各业务实体进行统一管理、各业务实体使用统一的方法对分布式数据库进行访问。本发明的系统包括实体管理层、业务实体层和数据访问层,本发明提供了敏捷的企业分布式数据库数据提取解决方案,减少了软件开发人员对不同数据库进行学习的时间,降低了从一种数据库向另一种数据库进行移植的代价,并有利于最终系统的稳定、持续运行。
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