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公开(公告)号：CN111191458A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911323896.6
申请日：2019-12-20
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于上下文的语义匹配方法和系统。该方法包括：对不同数据源的数据分别建立语义上下文模型；对不同数据源的语义上下文模型进行语义比较；根据语义比较的结果，结合语义维度进行语义冲突类型分类；根据语义冲突类型分类的结果，采用定制的转化规则进行语义转化，从而实现语义匹配。该系统包括语义上下文模型建立模块、语义比较模块、语义冲突类型分类模块和语义转化模块。本发明能够解决不同服务的建立者和使用者在服务语义方面的匹配问题，为语义匹配、搜索和互操作提供方法和参考依据。
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公开(公告)号：CN106502907B
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201610970847.1
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种基于执行轨迹追踪的分布式软件异常诊断方法。通过跨服务组件的执行轨迹监测及约简方法对执行轨迹进行刻画，从系统错误和性能异常两方面进行异常诊断。在系统错误诊断方面，利用树编辑距离来评估当前执行轨迹的异常程度，通过对比分析与历史执行轨迹的差异，定位发生错误的函数调用。在检测性能异常方面，利用主成分分析定位引起性能异常的函数调用。
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公开(公告)号：CN105677538B
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201610015230.4
申请日：2016-01-11
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F11/30
Abstract: 发明涉及一种基于故障预测的云计算系统自适应监测方法。采用主成分分析技术计算监测数据的特征向量以刻画系统运行状态，通过计算当前与历史监测数据的特征向量的偏差来评估系统异常程度。当被监测系统异常程度较高时，缩短监测周期以密切跟踪被监测系统运行状态，从而提高错误预测与检测的准确性和及时性。反之，当被监测系统异常程度较低时，延长监测周期，从而降低监测开销。
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公开(公告)号：CN111223001B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201911307467.X
申请日：2019-12-18
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06Q50/02 , G06Q10/0631 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多种流程模型的资源调度方法和系统。本方法为：1)建立矿业生产资源模型，用于描述各生产资源的资源基本特征、功能性特征、约束性特征；生产资源包括流程资源、离散资源和批量资源；2)建立生产业务模型，包括流程型业务模型、离散型业务模型和批量型业务模型；3)智能调度模块以离散型业务模型为基础，计算不同位置分布上的约束条件；4)智能调度模块根据各位置的约束条件和位置节点的上下游节点信息，规划路径并计算路径上的能量需求和最大吞吐量；5)智能调度模块依据批量型业务模型计算在时序分段期内批量型业务产出，以最大吞吐量为制约条件，选择最小能量需求为调度最佳规划路线。本发明可实现井下调度最优化。
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公开(公告)号：CN115086189A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210554439.3
申请日：2022-05-20
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: H04L41/5051 , H04L41/5054 , H04L41/5009 , H04L41/0813 , H04L41/08 , H04L41/0894 , H04L41/14 , H04L41/147 , H04L67/51
Abstract: 本发明公开了一种面向无服务器计算的服务资源弹性伸缩方法和系统。该方法的步骤包括：配置无服务器计算服务的部署信息，完成服务部署；监测已部署的服务的运行状态；对服务发送负载请求，收集服务的资源使用指标数据，分析服务的资源偏好；根据服务性能表现评估服务状态；计算此次服务资源供给所产生的价值，并更新服务状态的价值表；进行多次服务资源调整后，计算服务弹性伸缩的关键参数；通过服务的资源配置和服务性能表现进一步计算出服务的弹性比等弹性伸缩指标；根据服务的弹性伸缩指标信息，生成无服务器计算服务的自适应弹性伸缩策略。本发明能够在保证应用服务的可用性的同时改善资源利用率，实现资源成本与服务性能的平衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112394949A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011412434.4
申请日：2020-12-03
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种面向持续集成的服务版本动态配置方法，其步骤包括：1)根据目标系统选取多个编译打包软件工具；2)对于每一所选编译打包软件工具，构造一持续集成与交付的流水线作业模板；3)收集该目标系统的各类型配置文件，得到源码配置集合A；4)计算每一工具对应的配置集合与集合A的相似度；调用相似度最高的配置集合对应的流水线作业模板i；5)利用模板i解析集合A构建有向带权图；6)计算有向带权图中每一顶点与其他顶点之间的最短关键路径存储为顺序表；7)若两顺序表经过同一个顶点P，则生成顶点P的关键路径不重合的往前路径集合；8)将同一个路径集合内的关键路径设置为并行执行、不同路径集合内的路径按照生成顺序执行。
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公开(公告)号：CN109933452B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201910220179.4
申请日：2019-03-22
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向异常传播的微服务智能监测方法，基于代理技术监测服务调用信息，建立微服务调用拓扑图以刻画微服务间异常传播关系；采用Lasso回归建模接口调用与度量间关联，通过监测关联模型的变化检测异常微服务；基于PageRank算法评估微服务及其调用接口的异常程度，本发明实现了透明化服务监测，自动化度量值预测以发现异常服务，智能化评估图中节点的异常程度以检测问题根因。
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公开(公告)号：CN111223001A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911307467.X
申请日：2019-12-18
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于多种流程模型的资源调度方法和系统。本方法为：1)建立矿业生产资源模型，用于描述各生产资源的资源基本特征、功能性特征、约束性特征；生产资源包括流程资源、离散资源和批量资源；2)建立生产业务模型，包括流程型业务模型、离散型业务模型和批量型业务模型；3)智能调度模块以离散型业务模型为基础，计算不同位置分布上的约束条件；4)智能调度模块根据各位置的约束条件和位置节点的上下游节点信息，规划路径并计算路径上的能量需求和最大吞吐量；5)智能调度模块依据批量型业务模型计算在时序分段期内批量型业务产出，以最大吞吐量为制约条件，选择最小能量需求为调度最佳规划路线。本发明可实现井下调度最优化。
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公开(公告)号：CN103986625B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201410234588.7
申请日：2014-05-29
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 量化度量的异常程度。一种基于统计监测的云应用故障诊断系统，包括：监测代理、运行状态跟踪器、故障检测与定位器，其中，监测代理：用于搜集云应用运行时的监测信息；运行状态跟踪器：用于将系统运行状态抽象为局部离群因子与关联系数；故障检测与定位器：用于根据运行状态跟踪器提供的监测数据分析系统运行状态以检测故障并定位问题原因。本发明根据监测数据利用局部离群因子与核典型关联分析的方法从系统资源利用和性能表现方面刻画系统运行状态，利用控制图检测系统故障，利用特征选择的方法定位异常度量。本发明具有无需软件体系结构和参数估算等应用相
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公开(公告)号：CN101980175B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010523324.5
申请日：2010-10-22
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于OSGi的软件构件监测方法与系统，属于软件构件化技术领域。本发明基于以下方案：a)OSGi平台启动时，一监测点注入器为所述OSGi平台注入代码，该代码使得所述OSGi平台在软件构件的解析阶段完成后发布所述软件构件可供其他软件构件调用的接口；b)软件构件部署在OSGi平台时，监测点注入器对软件构件中被加载的类中的公共方法进行操作，将公共方法调用的入口和出口位置作为监测点，注入监测代码以标识公共方法调用的开始与结束；c)根据所述监测点确定线程在其各个阶段对应的软件构件；d)统计每个构件的资源占用情况。本发明可用于软件分析等领域。
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