数据密集型

摘要： Molex(莫仕)旗下的BittWare是领先的用于边缘计算和云计算应用的企业级加速器供应商,近日发布了一项全新的合作伙伴计划,旨在精简客户部署高性能、数据密集型的应用程序。随着现场可编程门阵列(FPGA)的规模、复杂性和性能与日俱增,组织需要耗费大量时间、成本和资源,方能开发定制的知识产权(IP)和特定应用程序所需的板级性能。全新的BittWare合作伙伴计划利用BittWare获得验证的FPGA加速器技术,促进基于FPGA的启用IP和完整解决方案的生态系统,缩短上市时间,并消除了技术方面的主要障碍。

摘要： 数字经济时代,数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之外的新型生产要素,蕴含着巨大的经济和社会价值。银行是数据密集型的行业,数据资产在银行经营发展中具有基础性、全局性和引领性作用。人民银行发布了《金融科技发展规划(2022-2025年)》.将数字驱动作为第一条基本准则,强调发挥数据要素倍增作用,将数字元素注入金融服务全流程。

摘要： 正如石油是工业经济时代的核心资源,数据就是数字经济时代最重要的战略性资源。金融业为数据密集型和科技驱动型行业,如何充分发挥金融业数据要素的经济与社会价值,已经成为金融管理部门、行业协会、从业机构和广大金融消费者面临的一项重要而紧迫的课题。

摘要： 本报告分析了新时代科技情报工作所处环境发生的变化,提出了构建数据密集型科技情报范式的发展构想,并从业务模式、数据资源、技术手段、协同应用等角度进行了阐述,最后介绍了开展的探索性研究情况.

摘要： 在“两个一百年”历史交汇之际,还要坚决贯彻落实党的方针政策,继续秉持优良传统,在金融科技发展的新征程上,密切围绕数字化转型目标,努力开创科技赋能高质量发展的新局面。创新驱动发展战略照亮科技兴行路银行业是数据密集型行业,天然离不开金融科技的支撑,也是主动拥抱每一轮科技浪潮更迭的最早实践者之一。

摘要： 疫情时期规模化在线教学在我国各大高校普遍开展.确保线上线下教学质量的同质等效,在线教学质量评价至关重要.但目前关于在线教学质量评价的认识还相对贫乏,在线教学质量评价体系的设计,评价工作的组织还存在诸多困难.危与机是高校在线教学质量评价的"相对论".技术依赖性、时空分离性、学习自主性、数据密集性,给在线教学质量评价既提供了机遇,也带来了挑战.守与变,是在线教学质量评价的"辩证法".在坚持立德树人宗旨不变、学生中心理念不变、持续改进原则不变、多元主体参与不变的基础上,高校在线教学质量评价的创新应强化科技赋能、制度革新、数据驱动、质量自觉.适应规模化教学以及在线教学大数据的生成,数据密集型评价应是高校开展教学质量评价的当下之选.

摘要： 从万物数字、万物互联、万物移动再到万物云化,随着万物智能时代的来临,数据量猛增,越来越多的业务场景需要处理复杂的数据密集型工作负载。因此,新基建需要以数据为核心的"新存储"。早在2018年,中央经济工作会议就重新定义了基础设施建设,把5G、人工智能、工业互联网、物联网定义为"新型基础设施建设"。随后"加强新一代信息基础设施建设"被列入2019年政府工作报告。2020年以来,国家层面明确定调"新基建"作为助力经济高质量增长的新方向与新途径。

摘要： 本文回顾分析了上交所在大数据平台建设和数据迁移方面的实践经验,同时分享了推进数字化转型过程中针对数据治理和大数据应用的探索与思考。证券行业是数据密集型行业,大数据分析能力是业务创新发展和智慧监管的基础保障,行业相关机构的数据仓库、数据分析平台建设往往具有起步早、起点高的特点。随着市场规模持续扩大,创新业务模式不断推出,对于数据的实时分析性能、需求敏捷响应能力等均提出了更高的要求。与此同时,如何在安全可控的前提下将大数据技术应用到证券市场为科技监管赋能是需要同步考虑的问题。

摘要： 当前,数字化生产方式不断向传统产业加速渗透,数字产业链正朝集群化方向迈进。“十三五”期间,国家首次将“数据”列为生产要素参与分配,《十四五规划建议》中提出,建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范,推动数据资源开发利用。金融业是数据密集型行业由于金融教据的敏感性、隐私性特点,数据的同业、跨业甚至是跨部门共享均存在主观意愿、客观环境两方面的诸多困境。

摘要： 云计算这种新兴计算模型的出现为数据密集型工作流提供了良好的运行环境,云环境下数据密集型工作流的合理调度是其高效运行的关键,而调度方法的优劣往往以完成时间作为一个重要指标.现有调度研究大多基于各个任务的执行时间和时序逻辑计算完成时间,而对于云环境下数据密集型工作流的调度而言,任务之间的传输时间对完成时间的计算也非常重要.为此,提出了一种云环境下基于阶段划分的数据密集型工作流调度方法,首先基于任务的数据依赖将工作流划分为多个阶段,再根据预估的任务执行时间和任务之间的数据传输时间通过分配算法逐阶段完成任务的调度,最后通过具体实验演示了该方法的可行性和有效性.

摘要： 云计算环境下面向流程的数据密集型应用已被广泛应用于多个领域。面对多数据中心的云计算环境,这类应用在数据布局方面遇到了新的挑战,主要表现在如何减少跨数据中心的数据传输、如何保持数据间的依赖性以及如何在提高效率的同时兼顾全局的负载均衡等。针对这些挑战,文中提出一种三阶段数据布局策略,分别针对跨数据中心数据传输、数据依赖关系和全局负载均衡三个目标对数据布局方案进行求解和优化。实验显示,文中提出的数据布局策略具有良好的综合性能,特别是在降低流程执行过程中由跨数据中心数据传输所导致的时间开销方面,效果尤为明显。

摘要： 数据密集型Web应用是当前Web工程的热点.本文给出了在高层表达Web应用结构的建模方法-WebML.本文给出了数据结构层、站点视图层和表现风格层所使用的记号和它们的含义.并给出了WebML开发过程和一个示例。

摘要： 高性能计算机主要应用于传统的科学计算领域，而在云计算时代，数据密集型应用成为一大类新型应用，已经变得越来越重要.主要探索如何在高性能计算机上高效地进行海量数据处理，使高性能计算机在进行科学计算的同时，能够非常好地支持数据密集型应用，拓展高性能计算机的应用领域.分析了高性能计算机上MapReduce模型实现和部署的可行性之后，在高性能计算环境中进行了实验.实验结果表明，存储系统的并行I/0能力不能充分发挥，是造成系统无法高效运行的主要瓶颈.而导致这个性能瓶颈的原因，是高并发带来的对集群文件系统资源的竞争和冲突.最后，提出了几种解决集群文件系统资源冲突的方案，这是今后的研究方向.

摘要： 本发明涉及烟叶烘烤技术领域，具体公开一种密集型烤房，包括标准烤房及加热系统及冷凝除湿系统，所述冷凝除湿系统的除湿进风通道位于所述标准烤房的内部，所述冷凝除湿系统的除湿排水通道通向所述标准烤房的外部。本发明还公开一种采用该密集型烤房的烟叶烘烤方法，在加热室点火后开启所述冷凝除湿系统，持续预设时间后关闭。本发明通过引入主动除湿系统，可使烤房内的湿度和风量保持在适度范围，有利于保证密集型烤房的烘烤质量，也有利于提高烤房的热效率。

摘要： 本发明公开了一种流式密集型数据脱敏方法及其数据脱敏设备,设备包括：现场可编程门阵列FPGA，三态内容寻址存储器TCAM，双倍速率同步动态随机存储器DDR SDRAM，多核网络处理器、可扩展连接背板；方法的是：以在线采集、实时过滤、离线关联网络通信应用中的元数据流为目标，有针对性地分类、聚合、关联并依据规范化的数据共享等级规则和策略配置以及定制化白名单，创建有界的数据泛化应用模型和技术以及创新流式密集型数据脱敏的模式和设备。本发明优点是能够大大提高网络流通大数据的共享程度及范围，进行并行异步的数据泛化计算、同步的策略匹配以及线性决策边界扩展，提供定制化可编程的能力，并能够高速、即时地按规则和策略进行非涉密数据的脱敏。

摘要： 本发明涉及密集型母线槽技术领域，且公开了一种适用于数据中心机房配电的密集型母线槽，包括外壳、散热机构和组装机构，所述外壳上方安装有散热机构，所述散热机构包括散热片、支撑板、固定螺栓、防尘网、连接卡块和连接卡槽，所述散热片设置在外壳的上方，所述散热片的两端均设置有支撑板。该适用于数据中心机房配电的密集型母线槽，通过组装机构、组装槽和组装块的结构设计，实现了对该密集型母线槽提供一个快速拆卸安装的功能，解决了该密集型母线槽产生故障需要更换时，需要花费大量时间来进行拆卸更换安装，不能够满足快速拆卸安装的需求，给现场安装施工带来了诸多不便的问题，为该密集型母线槽的拆装效果提供了更好的保障。

摘要： 本发明涉及密集型母线槽槽芯及槽芯成型方法、密集型母线槽，槽芯成型方法包括以下步骤，1）先对间隔布置的多个母排预热，2）在相邻的两个母排间隔中填充粉末状绝缘材料，在各母排的外周包裹粉末状绝缘材料，3）对多个母排再次加热，粉末状绝缘材料在相邻的两个母排间隔中固化成型为间隔绝缘部分，在各母排外周固化成型为包裹绝缘部分，4）最终多个母排与间隔绝缘部分和包裹绝缘部分一体成型为槽芯。使粉末状绝缘材料在母排间隔中固化成型为间隔绝缘部分，在各母排外周固化成型为包裹绝缘部分，最终母排与间隔绝缘部分和包裹绝缘部分一体成型为槽芯，避免了采用聚酯套管包覆母排表面，两端头处使用绝缘胶带固定聚酯套管会松脱的风险。

摘要： 本发明涉及烟叶烘烤技术领域，具体公开一种密集型烤房，包括标准烤房及加热系统及冷凝除湿系统，所述冷凝除湿系统的除湿进风通道位于所述标准烤房的内部，所述冷凝除湿系统的除湿排水通道通向所述标准烤房的外部。本发明还公开一种采用该密集型烤房的烟叶烘烤方法，在加热室点火后开启所述冷凝除湿系统，持续预设时间后关闭。本发明通过引入主动除湿系统，可使烤房内的湿度和风量保持在适度范围，有利于保证密集型烤房的烘烤质量，也有利于提高烤房的热效率。

摘要： 本发明公开了一种流式密集型数据脱敏方法及其数据脱敏设备,设备包括：现场可编程门阵列FPGA，三态内容寻址存储器TCAM，双倍速率同步动态随机存储器DDR SDRAM，多核网络处理器、可扩展连接背板；方法的是：以在线采集、实时过滤、离线关联网络通信应用中的元数据流为目标，有针对性地分类、聚合、关联并依据规范化的数据共享等级规则和策略配置以及定制化白名单，创建有界的数据泛化应用模型和技术以及创新流式密集型数据脱敏的模式和设备。本发明优点是能够大大提高网络流通大数据的共享程度及范围，进行并行异步的数据泛化计算、同步的策略匹配以及线性决策边界扩展，提供定制化可编程的能力，并能够高速、即时地按规则和策略进行非涉密数据的脱敏。

摘要： 本发明公开了一种云环境下基于阶段划分的数据密集型工作流调度方法，包括对工作流结构进行抽象；任务候选服务商定义；工作流调度框架确定；工作流阶段划分，按照数据依赖展开；计算得出当前阶段每个任务被其候选服务商执行的完成时间，并排列成矩阵，开展当前阶段的分配。直至所有阶段的任务分配完毕，本发明考虑了数据密集型工作流传输时间影响，工作流执行效率得到提升。

摘要： 本发明针对云环境中数据密集型工作流的动态任务分配问题，希望减少传输的数据大小，并且数据大小是在工作流执行过程中动态决定的而不是在执行之前。提出了一种动态分配方法来处理这种情况，其中典型的三个控制流（包括顺序，并行和排他选择）和任务中每个数据依赖的未知大小是两个主要挑战。在执行之前，基于修订的树遍历操作获得并行分支中的每个任务的冲突任务。此外，还基于改进的warshall算法获得从每个任务开始的最大数据路径，包括独占选择分支中的最大数据路径。在执行过程中，任务按控制流定义和一些基本原则决定的顺序依次动态分配。每个任务的云服务器都经过精心选择，以获得尽可能减少数据的最佳决策。案例研究表明了该方法的可行性和有效性。

摘要： 本发明提供一种针对射电天文数据密集型科学运算的数据处理系统，包括至少一个数据星座，每个数据星座为安装在一个机柜上或相邻的机柜上的且可扩展的综合数据单元，由可扩展的分布式的存储系统、混合异构的计算节点系统和网络系统组成；每个计算节点与其超大容量内存和闪存类型的本地存储单元在物理上集成在一起，且存储系统由位于每个计算节点对应的本地存储单元和由各个存储节点组成的分布式文件系统组成；每个数据星座拥有独立的分布式文件系统。本发明还提供相应方法。本发明的数据处理系统应对大数据采用数据星座架构，每个数据星座拥有独立的共享文件系统，既满足天文大数据计算和存储的需求，又大大减少传统的全局文件系统带来的影响。

摘要： 本发明涉及一种基于多数据架构中心面向数据密集型应用的并行编程方法，包括构建系统架构的主节点、构建系统架构的子节点、加载、执行等步骤。本发明的有益效果为：大规模数据密集型科学数据领域技术人员，无需熟悉基于多数据中心的并行计算模型、也无需具备与高性能计算相关的MapReduce和MPI并行编程技术，只需要在多个分布式机群上进行简单配置，并加载MapReduce计算任务，无需改变已有集群系统的软硬件配置，就可实现架构于多数据中心，基于MapReduce编程模型的数据密集型应用的快速并行化，达到较高的并行效率，从而大大提高大规模分布式数据密集型科学数据的处理性能。