-
公开(公告)号：CN106778033A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710016673.X
申请日：2017-01-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明一种基于Spark平台的Spark Streaming异常温度数据报警方法，结合kafka中间件作为服务器存储队列构建了一个异常温度检测系统及方法。本方法利用传感器收集物联网传来的温度数据，并上传到服务器，在这里数据全部进入kafka队列。Spark Streaming会实时消费kafka队列的数据，将数据读出来并进行实时的分析，并对异常数据发出报警信号。经过Spark Streaming实时计算程序分析，将结果写入Orancle数据库，可以实时获取温度数据，并可以导出来进行离线综合统计分析。
-
公开(公告)号：CN107908713A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711102691.6
申请日：2017-11-10
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06F17/30303 , G06F17/30575 , H04L67/10
Abstract: 本发明提供一种基于Redis集群的分布式动态杜鹃过滤系统及其过滤方法，系统包括：Redis客户端、基于Redis集群的DDCF（Distributed Dynamic Cuckoo Filter）系统中心模块和多个基于Redis集群子节点的DDCF系统子节点；所述DDCF系统子节点包括Redis集群子节点及一个DCF；本发明还提供了一种基于Redis集群的分布式动态杜鹃过滤系统的使用方法，包括数据的插入、查询和删除方法，本发明利用一种高效的数据结构DCF与Redis集群的分布式特性结合大大提高Redis集群中海量数据的检索性能，并显著降低内存开销，大大改善了存储空间的利用效率。
-
公开(公告)号：CN106452666B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201610625625.6
申请日：2016-08-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种应用于无线传感器网络中的一种轻量级数据压缩方法，分别在采集节点端和汇聚节点端对冗余数据进行压缩处理。在采集节点端，利用感知数据在不断变化的特性，提出变成数据压缩算法CLDCA消除采样数据中冗余数据。在汇聚节点端，针对簇内采集节点上传的感知数据之间存在冗余性，提出权重系数的数据融合算法WDAA对感知数据进行压缩，大大减少汇聚节点的数据冗余。在采集和汇聚两端消除冗余数据可以提高网络带宽的利用率，节省节点能量。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107911237A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711102664.9
申请日：2017-11-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/26 , H04L12/803 , H04L12/863 , H04L29/06 , G06F9/54
CPC classification number: H04L43/10 , G06F9/546 , H04L41/0823 , H04L43/08 , H04L47/125 , H04L47/50 , H04L69/161 , H04L69/22
Abstract: 本发明公开了一种基于DPDK的用户空间内数据包快速检测方法。包括以下几个步骤：A、从网卡接收数据流，对网卡多队列进行配置，将队列与指定的CPU逻辑核进行绑定，数据包将绕过linux内核转移到DPDK提供的用户空间中；B、在DPDK提供的用户空间中进行数据包的处理，具体是：B1、将数据帧进行剥离，直至到应用层；B2、分析HTTP报文特征，比对各个应用层各种应用的特征进行分类识别；C、最后，记录分类结果，检测完成。
-
公开(公告)号：CN106452666A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610625625.6
申请日：2016-08-01
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00 , H04L1/0006 , H04L1/0029 , H04W52/0212 , H04W84/18
Abstract: 本发明提出了一种应用于无线传感器网络中的一种轻量级数据压缩方法，分别在采集节点端和汇聚节点端对冗余数据进行压缩处理。在采集节点端，利用感知数据在不断变化的特性，提出变成数据压缩算法CLDCA消除采样数据中冗余数据。在汇聚节点端，针对簇内采集节点上传的感知数据之间存在冗余性，提出权重系数的数据融合算法WDAA对感知数据进行压缩，大大减少汇聚节点的数据冗余。在采集和汇聚两端消除冗余数据可以提高网络带宽的利用率，节省节点能量。
-
公开(公告)号：CN107908713B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201711102691.6
申请日：2017-11-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/215
Abstract: 本发明提供一种基于Redis集群的分布式动态杜鹃过滤系统及其过滤方法，系统包括：Redis客户端、基于Redis集群的DDCF（Distributed Dynamic Cuckoo Filter）系统中心模块和多个基于Redis集群子节点的DDCF系统子节点；所述DDCF系统子节点包括Redis集群子节点及一个DCF；本发明还提供了一种基于Redis集群的分布式动态杜鹃过滤系统的使用方法，包括数据的插入、查询和删除方法，本发明利用一种高效的数据结构DCF与Redis集群的分布式特性结合大大提高Redis集群中海量数据的检索性能，并显著降低内存开销，大大改善了存储空间的利用效率。
-
公开(公告)号：CN107911237B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201711102664.9
申请日：2017-11-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/26 , H04L12/803 , H04L12/863 , H04L29/06 , G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种基于DPDK的用户空间内数据包快速检测方法。包括以下几个步骤：A、从网卡接收数据流，对网卡多队列进行配置，将队列与指定的CPU逻辑核进行绑定，数据包将绕过linux内核转移到DPDK提供的用户空间中；B、在DPDK提供的用户空间中进行数据包的处理，具体是：B1、将数据帧进行剥离，直至到应用层；B2、分析HTTP报文特征，比对各个应用层各种应用的特征进行分类识别；C、最后，记录分类结果，检测完成。
-
公开(公告)号：CN106778033B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201710016673.X
申请日：2017-01-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/30
Abstract: 本发明一种基于Spark平台的Spark Streaming异常温度数据报警方法，结合kafka中间件作为服务器存储队列构建了一个异常温度检测系统及方法。本方法利用传感器收集物联网传来的温度数据，并上传到服务器，在这里数据全部进入kafka队列。Spark Streaming会实时消费kafka队列的数据，将数据读出来并进行实时的分析，并对异常数据发出报警信号。经过Spark Streaming实时计算程序分析，将结果写入Orancle数据库，可以实时获取温度数据，并可以导出来进行离线综合统计分析。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.016 seconds)
