Apache Spark技术研究与应用前景分析

介绍Spark的关键技术——弹性分布式数据集及其主要的体系架构,总结Spark的应用场景,简要分析Spark未来发展以及它与Hadoop之间的关系.     

LTE核心网架构下的手机信令数据采集技术研究

LTE核心网架构下的手机信令数据采集系统是对信令网进行实时监测的有效工具,是LTE核心网的重要支撑。为满足手机信令数据采集系统的技术研究需求,文中研究了LTE核心网信令系统架构与相应的信令数据采集系统结构,提出了LTE核心网架构下的信令数据采集方案和解析方案,同时分析了相应的关键技术。该LTE核心网架构下的手机信令数据采集技术保证了信令网的稳定性、安全性和高效性,同时为LTE核心网架构下的信令监测与采集系统的开发与研究提供了参考。     

分布式ETL中协同机制的研究与设计

ETL工具在构造数据仓库过程中负责数据抽取、转换和加载的工作。商用的ETL工具一般需要运行在高性能的服务器如小型机上进行大量的计算工作,造成数据仓库项目在硬件方面的成本必须大大的提高。针对计算效率的问题,提出了一种多计算服务器的协同计算模型,通过创建一协调中心来控制多计算服务器的协同处理计算来增加计算能力。与原有的ETL工具相比,可以在一定程度上降低ETL工具对服务器硬件性能的要求。     

3G手机技术发展趋势

对未来一两年内3G手机的发展趋势进行了介绍，认为燃料电池将成为3G手机的动力源、3G终端将进一步多媒体化、智能手机将是3G终端的发展趋势、识别／安全技术将在3G手机中得到初步应用。     

基于大数据平台的信令数据采集技术研究

针对现有信令数据采集技术所面临的海量数据采集需求以及存储困难等问题,文中研究了基于大数据平台的信令数据采集技术。设计了基于大数据平台的信令监测系统架构,并分析了信令监测系统的大数据解决方案。另外,文中进一步划分了基于大数据平台的信令数据采集架构,主要包括大数据信令采集架构、大数据信令采集模式以及大数据信令采集内容3部分。所设计的面向大数据平台的信令数据采集技术架构可以有效适用于海量信令数据采集场景,为实现大规模分布式信令数据采集提供了工具。     

分布式IMS架构与关键技术

作为未来基于IP电信网核心控制层面的IMS系统,如何提高其可靠性和负载能力已经成为业界关注的焦点。分布式计算是近年来计算机领域的一大重要研究成果。利用分布式的独有特性可以有效地解决传统集中式网络给系统带来的弊端,同时分布式系统也带来了路由效率低、可控性差的难题。提出了一种基于双环Chord资源定位的分布式IMS网络系统,从而有效解决集中式CSCF服务器“单点失效”和“性能瓶颈”的难题,实现1MS网元均质化,优化了系统路由效率,增强了系统的可控性、抗灾能力、扩展能力和负载均衡能力。     

分布式并行智能计算模型研究

针对复杂系统数据处理计算量大、实时性要求高等问题,提出了一种分布式并行智能计算模型.利用Spark平台在分布式集群所有节点的内存RDD中完成遍历扫描运算,结合有向无环图搭建并行计算框架,引入负载均衡处理实现分布式系统所有节点能够均衡分担计算任务.结果表明,与单机情况相比,各节点的遍历任务分配更均衡,并行度更高.     

在手机屏幕上应用触控笔技术

触控笔的使用将使智能手机变得更加聪明。但目前触控笔在技术上仍然面临诸多挑战，本文将探讨在手机中运用触控笔所面临的各种技术障碍以及成功的触控笔所衍生的应用。     

手机、无绳电话机、普通电话机的环境标志认证

中华人民共和国环境保护部颁发的《环境标志产品技术要求电话》,对手机、无绳电话机、普通电话机的环境标志认证提出技术要求,将于2011年4月1日起施行。本文主要对手机、无绳电话机和普通电话的环境标志认证背景以及环境标志认证的要求、流程、有效期等信息进行了介绍。     

一种分布式的手机测试云系统

构建了一种分布式的手机测试云系统,通过Java虚拟机技术采用了分布式客户端接入零散的系统测试终端,再采用Web服务器技术提供统一的测试控制接口及报告查看接口。     

移动智能平台的可信计算体系结构与应用研究

在分析移动智能平台安全需求基础上,从逻辑原理、硬件组成、软件系统三个层面提出了移动智能平台的可信计算体系结构,之后提出了包含十种可信计算应用功能的全景图。     

分布式计算技术概述

分布式计算已经广泛而又深入的参透到各行各业的科技应用中.本文对几种主要的分布式计算技术,如网格、云计算、普适计算等,做了分析和比较,同时对分布式计算目前所面临的问题做了总结.最后对分布式计算技术未来的发展方向做了展望与预测.     

基于EJB的分布式计算环境及其数据透明访问的研究

信息资源已成为知识经济时代人类最宝贵的资源。数据的透明访问成了许多应用迫切需要解决的问题 ,解决该问题有利于信息的共享并增加信息的价值。本文主要研究了分布式计算环境及其数据透明访问 ,提出了通过结合分布式计算和数据库访问技术 ,解决数据访问中透明性难题的方法     

以分布式计算实现电信数据分析业务加速的研究

本文剖析了电信数据分析系统存在的问题,针对其性能瓶颈提出了基于Hadoop框架的分布式计算架构,实现电信数据分析的业务加速。接着对基于分布式计算框架的数据分析方案的功能模型和加速能力展开论述,并对分布式计算在电信数据分析业务加速方面的实际应用情况做了进一步的分析和比较,为业界对分布式计算在相关领域的应用提供了有益的借鉴。     

分布式移动代理系统的事务管理及死锁检测研究

讨论了并发执行的移动代理间的一致性控制问题,给出了移动代理的形式模型及其交互执行的正确性准则,然后基于上述模型,提出了一种有效的分布式死锁检测算法,该算法具有独立于网络的拓扑结构,死锁的检测和事务代理的执行异步操作,不对代理的移动性施加任何限制等特点。     

基于多Agent技术的分布式信息抽取系统研究

讨论了信息抽取的必要性及其现状,并提出一个基于多Agent技术的分布式信息抽取系统模型.系统主要有信息抽取Agent、数据清洗Agent、数据保存Agent等以及相应的知识库组成.并采用分而治之的思想,把信息抽取中遇到的问题分解,分配到各个Agent去完成.提出一种新的规则表示方法,抽取规则可以根据网页结构进行调整,该系统具有一定的自适应性.