[01265701]边云混合的大数据知识挖掘管理技术

一、课题来源与背景

边云协同的普适云计算是支持智慧城市应用的有力手段，它能够适应系统对智能性、计算、存储性等方面的要求。服务（以软件组件的形式提供）在普适云节点之间的迁移是普适云发挥作用的关键。本成果的主要工作：1. 结合实时云计算和离线批处理云计算的优势，研究二者融合形成的快慢结合的普适云计算支撑环境。2. 在此基础上，对上下文进行建模，建立上下文管理框架，以提供对服务迁移质量评估时进行决策的上下文。扩展CPN，建立形式化的支撑可靠任务迁移的方法。3. 基于OSGi 组件技术，建立了普适云计算基础设施，研究了PC 端与移动端进行灵活迁移的方法和决策机制，设计了迁移的决策方法。4. 所设计的方法已经用于油田的大数据油气开采以及转化到海信网络科技公司。

二、技术原理及性能指标、技术的创造性与先进性

本项目提供一套快慢结合的普适云原型系统。1. 建立了快慢结合、流处理、批处理融合的普适云支撑平台，利用深度学习来实现深度智能，可以帮助揭示隐藏在视频数据中的知识。性能、可扩展性和容错性的评估显示了框架的有效性。

2. 在这个平台上，提出智能视频监控作为服务的QoS，提供了高度可用的计算资源的QoS 框架。在框架中，不同的时间序列模型考虑了吞吐量，CPU / GPU，内存和IO 的负载等多个指标，以增强不同视频业务的适应性。 提出了一种模型选择算法，选择在各种误差指标下达到最佳性能的模型。同时，设计了资源异常检测算法来检测服务表现不佳的异常情况。

3. 在这个平台上，提出了一种用于实时视频处理的负载感知可插拔云框架，其中可以在运行时执行基于工作负载状态的CPU-GPU 切换。此外，我们设计有针对性的监视器以收集框架度量，并提出一种距离覆盖算法来检测性能下降，以确保框架运行最佳，以便在进行负载感知任务切换时实现良好的性能。我们对框架进行了全面评估，评估结果表明，该框架具有良好的性能，可重用性，可插拔性和可扩展性。

4. 在这个平台上，提出了深入的上下文感知框架，以便在大型视频数据中获得潜在的背景。在这个框架下，我们提出了一种将历史视图与当前视图结合起来的方法，以获得有意义的深入背景，使用深度学习技术来获取原始上下文数据。我们进行了初步评估，以显示拟议方法在绩效方面的有效性以及获得上下文的准确性。

评估结果表明，所提出的方法对于普及视频云中的实时上下文感知是有效的理论成果和技术方法：

1. 基于OSGi 组件技术，建立了普适云计算基础设施，研究了PC 端与移动端进行灵活迁移的方法和决策机制，设计了迁移的决策方法。任务迁移时软件组件的本地和远程的停止、启动时间，对于确定迁移发生时间等决策具有重要作用。

2. 设计了一个基于Storm 的分布式实时普适云计算平台，并运行了基于卷积神经网络的对象检测算法。我们通过对监控视频进行实时对象检测来评估我们平台的性能。与NVIDIA TITAN X 的高端GPU 处理相比，我们的平台在进行相同的工作时实现了相同的处理速度，但功耗要低得多。同时，我们的平台具有良好的可扩展性和容错性，适用于无人机或自驾车等智能移动设备。

3. 基基于扩展的CPN，设计了任务可靠迁移的方法，评估了人去迁移前后的系统可靠性、稳定性等。

最终成果论 文：在国际、国内期刊和国际会议发表论文13 篇（EI/SCI/ISTP 索引），包括8 篇SCI论文，其中1 区SCI 1 篇（影响因子6.764， TOP 期刊），软件工程顶级期刊IEEE Software一篇。

人才培养：青年科技骨干1 名，培养研究生5 名。

科研立项：以此为支撑，成功申请科技部创新方法工作专项一项，并负责了一个子课题，金额16.5 万。成功申请国家重点研发计划一项。

成果转化：任务迁移形成的专利申请转化到海信网络科技1 项，转让金额2 万。最终成果转化到海尔集团的智能冰箱、智能制造设备的故障诊断分析、以及瑞源集团的智慧城市等。