摘要：持久性内存(persistent memory,PM)和远程直接内存访问(remote direct memory access,RDMA)具有高带宽、低延迟的硬件性能,这为设计高性能的分布式存储系统提供了新的机遇.然而,它们这些新的特性为高效的数据一致性管理引出了诸多问题:一方面,持久性内存数据一致性依赖于CPU主动执行硬件指令刷写缓存实现,而这类指令开销极高,严重影响CPU处理性能;另一方面,RDMA在服务器端CPU不参与的情况下直接读写服务器端内存,因此服务器端CPU无法主动感知数据写入事件以执行数据刷写操作,一旦系统崩溃会造成数据不一致的问题.针对以上2个问题,提出一种分布式持久性内存文件系统的一致性机制(crash consistency mechanism,CCM):首先设计实现了基于操作日志的一致性保障策略,通过将每次操作的元信息记录至日志,并持久化,以保障系统的一致性状态;其次,设计了一种客户端对服务器端的远程写一致性策略,在完成数据传输的同时使服务器端CPU主动执行数据刷写;最后实现了一种服务器端的数据异步持久化,以提高系统的处理能力.测试结果表明,基于CCM的文件系统写吞吐可达到网络裸带宽的88%.相比于现有系统Octopus,CCM性能下降控制在1%以内.

摘要：云计算数据中心在日常部署和运行过程中产生的大量日志可以帮助系统运维人员进行异常分析。路径异常和时延异常是云工作流中常见的异常。针对传统的异常检测方法分别对两种异常检测任务训练相应的学习模型,而忽略了两种异常检测任务之间的关联性,导致异常检测准确率下降的问题,提出了一种基于多任务时序卷积网络的日志异常检测方法。首先,基于日志流的事件模板,生成事件序列和时间序列;然后,训练基于多任务时序卷积网络的深度学习模型,该模型通过共享时序卷积网络中的浅层部分来从系统正常执行的流程中并行地学习事件和时间特征;最后,对云计算工作流中的异常进行分析,并设计了相关异常检测逻辑。在Open Stack数据集上的实验结果表明,与日志异常检测的领先算法Deep Log和基于主成分分析(PCA)的方法比较,所提方法的异常检测准确率至少提升了7.7个百分点。

摘要：随着我国铁路智能化和数字化技术的不断发展,进一步推进铁路专用移动通信技术发展,并建立铁路5G技术体系成为必然趋势。介绍了国内外铁路通信技术发展现状和趋势,提出了面向智能高铁的5G应用场景和业务应用需求,分析了网络功能虚拟化、软件自定义网络、多接入边缘计算等5G网络侧关键技术。从业务需求出发,以创新自主、开放融合为原则,提出了基于铁路5G专网、5G公网和5G公专融合的创新应用方案。