摘要：承载工业控制系统云服务的计算机及其上运行的系统软件在平台即服务(PaaS)的思想指导下被抽象成为服务。为提高计算效率,降低硬件及运维成本,需要云服务商、芯片设计者、用户共同努力。为此,面向工业控制系统收集云服务商提供的主要业务种类,阐述云服务的优化策略,分析工控系统的运行时热点数据。同时开发运行时热点数据收集系统,收集业务系统调用的接口及其方法的调用频度、规律等数据,利用这些数据辅助专用计算机设计、系统软件运行优化。此外,目前的EDA工具在架构设计、版图制作、工艺选择时也十分依赖于这些运行时数据,系统收集到的热点数据能帮助芯片设计者选择最优算法固化在芯片中。

摘要：随着全球数据量的爆炸式增长,传统磁盘阵列构建的大型存储系统在性能上已经无法满足应用的需求.新兴的固态盘存储介质,具有高性能、低功耗等优良特性,将它作为二级缓存引入传统磁盘阵列可以有效改善性能瓶颈.SHCA(SSD aware Heterogeneous Cache Algorithm)算法根据磁盘阵列与固态盘的不同存储特性,将内存自适应地划分为固态盘缓冲区和阵列缓冲区.固态盘缓冲区采用一种基于缓存块淘汰代价的置换算法,根据缓存块的热度和固态盘的读写性能差异,对淘汰缓存块引起的代价进行评估,优先置换淘汰代价最低的块.阵列缓冲区采用基于条带的最近最少使用算法,利用多磁盘的并行性,提高阵列读写吞吐率;同时针对有校验信息的阵列,减少写惩罚.阵列缓冲区淘汰的数据块经过热点数据筛选,识别为热点的块缓存至固态盘,减少阵列读写次数.在详细介绍了SHCA算法设计的同时,进行了相应的试验测试和性能分析.

摘要：移动数据库中缓存是服务器数据的一个副本,它能够有效的提高本地事务处理速度和缓解服务器端事务处理压力,尤其在网络频繁断接或低带宽的条件下更能体现出其重要性。缓存数据在与服务器数据同步的过程中,需要不断的下载更新数据以满足事务操作。通过分析热点数据和高优先级数据具有提高事务处理效率等方面优点,设计一种减少无线传输量且达到较好系统性能的缓存同步更新机制。

摘要：在大多数Web应用系统中,当用户浏览数据时,每次都向数据库发送查询请求的做法会使系统性能下降,查询速度降低,而利用缓存技术将部分数据缓存在Web应用服务中可以减少对数据库的查询操作,提高数据的利用率和检索效率。JDBC是应用程序与数据库进行交互的桥梁,通过对JDBC中类和接口进行修改和扩展,设计了一个基于JDBC数据管理的模型,其中重点研究了缓存置换机制。根据系统对缓存项访问的频率、时间间隔以及缓存项占用存储空间的大小等特性,结合最近最少使用算法,提出了一种基于价值函数的缓存置换算法,选择价值最小的缓存项进行置换,并设计模拟实验进行验证。实验结果表明,在JDBC管理的缓存空间中利用该算法可以取得较高的缓存命中率,服务器的响应速度也得到了提高。

摘要：HBase原有负载均衡算法策略是保证每个Region Server的Region数目相同。但每个Region的访问并不均等,可能造成负载不均衡情况,产生热点数据,影响请求响应效率。部分Region会成为热点,导致一些Re-gion Server负载过重。为提高HBase数据库整体性能,将数据热度因素考虑在内,使用预测方法设计HBase负载均衡算法,把预测数据的热度作为Region Server负载。实验表明,优化后的负载均衡算法可在一定程度上提高HBase数据库性能。