-
公开(公告)号：CN109918313B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910247053.6
申请日：2019-03-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 为了满足SaaS软件性能维护需求，本发明公开了一种结合性能日志基于GBDT决策树的SaaS软件性能故障诊断方法，采用监控的手段获取软件系统运行时性能日志，并结合警告日志的分析结果进行性能日志的性能故障类型标注，利用同类型均值填补方法以及组合SMOTE和前抽样方法对性能日志进行处理，以提供完整且均衡的性能日志数据，利用机器学习方法中的GBDT算法对性能日志进行分析并建立性能故障诊断模型，并将系统实时产生的性能日志输入到构建的诊断模型中，得到输出的对应性能故障类型，以此来对SaaS软件运行时的性能状态进行诊断。此外，在本发明中还会对实时的性能日志和诊断结果予以保存，每隔一段时间会对诊断模型进行更新，保证诊断模型的实时性，进一步确保诊断结果的准确性。
-
公开(公告)号：CN110427191A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910414369.X
申请日：2019-05-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多目标蚁群算法的面向网构应用模块的部署优化方法，自动地探索搜索空间，旨在为一个网构应用程序找到一组帕累托最优部署体系结构，其满足要求的性能和成本，并表现出对两者的折中。该算法是对传统算法的改进版本，它引入一个舍弃精英策略防止算法过早收敛，并设计一个局部搜索过程加速获得可行解决方案的过程。在三个不同规模的实例上执行一组的实验，结果表明MACO-DO算法比现有的部署优化算法更有前景。
-
公开(公告)号：CN107766205A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710937117.6
申请日：2017-10-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种面向微服务调用过程跟踪的监控系统及方法，系统主要包括数据采集、数据传输和数据存储模块。数据采集模块采用动态AOP技术向通用组件中织入监控逻辑代码，无需修改业务代码，保证了监控功能对应用系统的透明性。数据传输模块采取基于消息队列的异步方式，使用消息中间件实现监控数据的接入和传输，缓和数据发送和数据处理两者速度不同步的问题，同时也降低了数据采集模块和数据存储模块之间的耦合性。数据存储以用户事务请求为单位，针对一次事务请求记录包含多次服务调用的情况，监控系统使用列式模型数据库来进行数据存储。
-
公开(公告)号：CN107679221A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710980706.2
申请日：2017-10-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种面向减灾任务的时空数据获取与服务组合方案生成方法，针对面向任务描述的时空数据获取方法，首先设计减灾任务描述模版，输入减灾任务描述语句，并对其预处理；然后提取用户描述语句中的实体，结合知识库中的规则推理输入数据的属性要求；最后构建标准查询语句中的筛选条件；针对面向减灾任务的服务组合方案生成方法，首先在服务元数据中增加数据关联的描述，并引入服务的功能本体；然后，基于服务间的数据关联，使用依赖图构建算法获得服务依赖图；最后，使用有效路径搜索算法验证并筛选依赖图中每条组合路径的功能，并作为服务组合方案推荐给用户；本发明解决了用户通过任务描述获取数据和构建减灾任务组合方案的困难。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107679221B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201710980706.2
申请日：2017-10-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06Q10/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种面向减灾任务的时空数据获取与服务组合方案生成方法，针对面向任务描述的时空数据获取方法，首先设计减灾任务描述模版，输入减灾任务描述语句，并对其预处理；然后提取用户描述语句中的实体，结合知识库中的规则推理输入数据的属性要求；最后构建标准查询语句中的筛选条件；针对面向减灾任务的服务组合方案生成方法，首先在服务元数据中增加数据关联的描述，并引入服务的功能本体；然后，基于服务间的数据关联，使用依赖图构建算法获得服务依赖图；最后，使用有效路径搜索算法验证并筛选依赖图中每条组合路径的功能，并作为服务组合方案推荐给用户；本发明解决了用户通过任务描述获取数据和构建减灾任务组合方案的困难。
-
公开(公告)号：CN116721320A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310576839.9
申请日：2023-05-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06F21/64 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供基于多尺度特征融合的通用图像篡改取证方法及系统，不仅能够对多种篡改技术进行检测，还具有很强的鲁棒性、图像特征的高效、准确提取与辨识且图像鉴伪速度快等优点。方法包括：步骤1，对待进行篡改取证的图像数据进行预处理，增强篡改效果；步骤2，利用隐写分析中的富模型提取预处理后图像的局部信息，并通过注意力机制引导多尺度局部信息结合；步骤3，利用图像分类模型进行图像整体语义特征的提取；步骤4，通过双线性池化将局部信息与语义特征进行融合；步骤5，将融合特征输入到空域的注意力图当中学习图像篡改区域的定位；步骤6，将融合特征输入到分类的全连接网络当中，对图像篡改取证进行评估，确定图像是否被篡改。
-
公开(公告)号：CN107766205B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201710937117.6
申请日：2017-10-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种面向微服务调用过程跟踪的监控系统及方法，系统主要包括数据采集、数据传输和数据存储模块。数据采集模块采用动态AOP技术向通用组件中织入监控逻辑代码，无需修改业务代码，保证了监控功能对应用系统的透明性。数据传输模块采取基于消息队列的异步方式，使用消息中间件实现监控数据的接入和传输，缓和数据发送和数据处理两者速度不同步的问题，同时也降低了数据采集模块和数据存储模块之间的耦合性。数据存储以用户事务请求为单位，针对一次事务请求记录包含多次服务调用的情况，监控系统使用列式模型数据库来进行数据存储。
-
公开(公告)号：CN109951320A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910136235.6
申请日：2019-02-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种面向云平台的可扩展多层次监控框架及其监控方法，包括用于管理云计算平台中所有被监控资源的全局数据采集管理服务，它将配置信息发送到局部数据采集管理服务，局部数据采集管理服务接收配置信息后，开启基础设施数据采集服务、中间件数据采集服务和应用数据采集服务，各数据采集服务将采集的性能数据传输至局部数据存储服务中进行存储，局部数据存储服务每隔一定时间将性能数据传输至全局数据存储服务进行统一的存储管理。本发明可以实现对云平台中不同层次的应用服务、中间件和基础设施资源的监控，提供实时精确的监控数据，使云服务提供者和消费者第一时间了解系统性能，及时掌握整个系统的运行状态。
-
公开(公告)号：CN109918313A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910247053.6
申请日：2019-03-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 为了满足SaaS软件性能维护需求，本发明公开了一种结合性能日志基于GBDT决策树的SaaS软件性能故障诊断方法，采用监控的手段获取软件系统运行时性能日志，并结合警告日志的分析结果进行性能日志的性能故障类型标注，利用同类型均值填补方法以及组合SMOTE和前抽样方法对性能日志进行处理，以提供完整且均衡的性能日志数据，利用机器学习方法中的GBDT算法对性能日志进行分析并建立性能故障诊断模型，并将系统实时产生的性能日志输入到构建的诊断模型中，得到输出的对应性能故障类型，以此来对SaaS软件运行时的性能状态进行诊断。此外，在本发明中还会对实时的性能日志和诊断结果予以保存，每隔一段时间会对诊断模型进行更新，保证诊断模型的实时性，进一步确保诊断结果的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.023 seconds)
