专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种企业集群分布式协同作业系统-CN201010102080.3无效
  • 丁力 - 镇江金钛软件有限公司
  • 2010-01-28 - 2011-08-03 - G06Q10/00
  • 该系统是指当一群存在关联业务的企业各自独立安装了企业集群分布式协同作业软件后,企业之间可以根据各自业务需要和相互的信用认可度,在INTERNET上双方自愿建立相关的业务数据的实时链接,从而利于企业在实现自己的各类生产、经营和开发目标时,其关联业务信息在相关的企业间实现实时共享,利于企业间的各类资源按市场价值规律进行相互调剂使用,提高集群企业内部所有单个企业各类资源的使用效率,降低了企业同规模产能下的投资规模,从而利于集群企业核心竞争力的整体提升
  • 一种企业集群分布式协同作业系统
  • [发明专利]面向大规模差分算子的资源并行调度与优化方法及系统-CN202211126572.5在审
  • 刘金硕;毛煜灵;王欣盛;付盼 - 武汉大学
  • 2022-09-16 - 2022-12-23 - G06F9/50
  • 本发明公开了一种面向大规模差分算子的资源并行调度与优化方法及系统,本发明以分布式计算、计算机系统与结构和分片技术为指导思想,使用分布式框架将任务执行单元与主机相连,组成集群,并在集群的环境下使用中间件,针对大规模算子,分析算子结构,寻找共性,将其不同之处提取出来作为参数传递,并翻译出其并行化代码。本发明不仅可以实现算子在集群上的高效计算,而且可以对其他串行程序转换为并行程序的课题起到帮助作用。灵活变动后,除了可以使待处理的任务在集群上运行,若任务量较小,也可以在单独的主机上实现CPU\GPU的在协同计算。
  • 面向大规模算子资源并行调度优化方法系统
  • [发明专利]一种基于容器编排的边缘云安装维护方法及系统-CN201910941743.1有效
  • 陈林祥;蒋玉玲;秦菁 - 烽火通信科技股份有限公司
  • 2019-09-30 - 2022-06-03 - G06F8/60
  • 本发明属于边缘云运维技术领域,公开了一种基于容器编排边缘云的方法及系统,通过将云平台组件模块进行配置和依赖分解将云平台组件容器化,基于微服务化的云平台安装升级配置开发基础设施编排服务;实现边缘Kubernetes集群系统改造;按照边缘节点是否需要独立控制边缘云的安装运维,优化Kubernetes组件,分别在边缘节点安装Kubernetes工作负载节点以及安装简化的Kubernetes集群;配置好基础设施编排服务以及基于边缘的Kubernetes集群后,通过中心云的基础设施编排服务在中心云Kubernetes集群或者每个边缘站点下发安装或者升级容器化的云平台;本发明提供的该方法通过自动化编排云平台基础设施服务,在中心云远程实现对大规模边缘节点云平台的批量自动安装操作,解决大规模边缘云需要重复执行安装的问题。
  • 一种基于容器编排边缘云安维护方法系统
  • [发明专利]大数据管理系统-CN201310611002.X在审
  • 喻宜;吕志来;齐国印;张东;王云鹏;刘永银;张学深;李海 - 国家电网公司;北京许继电气有限公司
  • 2013-11-26 - 2014-03-05 - G06F17/30
  • 本发明提供一种大数据管理系统,总体上采用分布式架构,包括:本地数据服务器,提供本地集群数据库,本地集群数据库采用双机和磁盘阵列组成高可用集群;主体数据服务器,提供集群代理服务,集群代理服务是本地集群数据库的数据访问代理服务可选的,大数据管理系统还包括:一个或多个客户端,适于通过访问所述集群代理服务来确定是否有权限访问目标数据点并获取目标数据点所属的本地集群数据库的位置信息,还适于直接访问该位置信息对应的本地集群数据库。本发明公开的实施方式(1)采用分布式高可用集群架构解决系统管理超大规模数据能力;(2)采用本地实时数据库解决高频率数据采样处理能力。
  • 数据管理系统
  • [发明专利]一种基于机器学习的Spark集群参数优化方法及系统-CN202310619469.2在审
  • 王泽廷;于晓雯;徐雷;蔡志成;宋晓勤 - 南京理工大学
  • 2023-05-29 - 2023-09-19 - G06F9/50
  • 本发明提出一种Spark集群参数自动优化的方法,可以根据任务类型以及数据规模自动的对集群参数进行优化以发挥集群的最优性能。该方法主要包括以下步骤:1、数据采集。使用不同的参数组合启动集群并提交Spark任务,统计不同类型的任务在不同参数组合下的运行时间。任务类型主要分为IO密集型任务、计算密集型任务、内存密集型任务以及迭代密集型任务。2、参数筛选。使用机器学习算法中的决策树模型,以不同类型的任务与数据规模在默认参数配置下的运行时间作为基准,对运行性能高于默认参数配置的参数组合进行筛选。3、性能预测。使用深度神经网络模型,将筛选出的参数组合与任务类型、数据规模等信息作为模型输入,预测任务的执行时间。4、参数优化。
  • 一种基于机器学习spark集群参数优化方法系统
  • [发明专利]存储集群的扩容方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202111271843.1在审
  • 孙凤超 - 济南浪潮数据技术有限公司
  • 2021-10-29 - 2022-02-08 - G06F3/06
  • 本发明涉及分布式存储技术领域,公开了一种存储集群的扩容方法、装置、电子设备及可读存储介质。其中,该方法包括:获取存储集群的第一资源信息以及至少一个待扩容节点的第二资源信息;分析第一资源信息,确定存储集群的使用数据;基于存储集群的使用数据以及第二资源信息,生成存储集群的扩容配置信息。通过实施本发明,实现了存储集群的自动扩容,极大的节省了运维人力,减少了大规模存储集群扩容时的工作量,能够更大程度的满足较多数量待扩容节点的扩容需求,避免了因手动扩容操作繁琐而导致的扩容失败,提高了存储集群的扩容成功率
  • 存储集群扩容方法装置电子设备可读介质

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