云計(jì)算研究熱點(diǎn)ppt課件(編輯修改稿)
2025-06-08 02:32 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 GSEA： DNA微點(diǎn)陣數(shù)據(jù)分析工具，用來(lái)檢測(cè)在顯性環(huán)境中，整個(gè)基因序列之間的相互關(guān)系，通過(guò)使用 Hadoop，用 Python重寫(xiě) GSEA算法 數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用 ?比較流行的云計(jì)算服務(wù)類型是將基礎(chǔ)設(shè)施作為服務(wù)（ IaaS），最著名的商業(yè) IaaS是 Amazon EC2，將數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用部署到這種服務(wù)平臺(tái)上存在諸多挑戰(zhàn) 1. 部署過(guò)程 2. 調(diào)整過(guò)程 一些工具和技術(shù) （ 1）運(yùn)用模型 （ 2）優(yōu)化和控制算法 （ 3）系統(tǒng)管理工具 （ 4）綜合調(diào)整和暗示傳遞（ Cotuning and Hint Passing） 地理信息應(yīng)用 ?高性能工作流系統(tǒng) MRGIS 高效率執(zhí)行 GIS應(yīng)用程序的基于 MapReduce集群的并行和分布式計(jì)算平臺(tái) 組成：設(shè)計(jì)接口、任務(wù)調(diào)度器和運(yùn)行時(shí)間支持系統(tǒng) 系統(tǒng)的性能測(cè)試：兩組實(shí)驗(yàn)，第一組實(shí)驗(yàn)是 GIS工作流中典型的代數(shù)運(yùn)算，測(cè)試輸入是單獨(dú)的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)采用 Arc/ASC格式。第二組實(shí)驗(yàn)的測(cè)試輸入數(shù)據(jù)集從遠(yuǎn)程主機(jī)上獲得，工作流執(zhí)行 18個(gè)任務(wù) 商業(yè)應(yīng)用 ?IBM阿爾馬登研究中心，研究者開(kāi)發(fā)了一個(gè)企業(yè)文本分析平臺(tái)，應(yīng)用 Hadoop MapReduce框架來(lái)支持分類工作。該平臺(tái)包含兩個(gè)核心組件： T系統(tǒng)和 Jaql 1）用 T系統(tǒng)進(jìn)行信息抽取 ?從非結(jié)構(gòu)化文本中抽取結(jié)構(gòu)化信息，并發(fā)現(xiàn)其中的一些關(guān)系 2）用 Jaql進(jìn)行數(shù)據(jù)處理 ?一種通用數(shù)據(jù)流語(yǔ)言 醫(yī)學(xué)應(yīng)用 ?Granules：云計(jì)算的一個(gè)輕量級(jí)運(yùn)行時(shí)，被設(shè)計(jì)用來(lái)管理云中的大量計(jì)算，如處理感應(yīng)器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。支持云計(jì)算中兩種主導(dǎo)的模式： MapReduce和數(shù)據(jù)流圖 ?為了驗(yàn)證在分布式環(huán)境中運(yùn)用 Granules來(lái)分類腦電圖數(shù)據(jù)流的適用性，將 Granules的處理方法 與 Snowfall（基于 SNOW（ Simple Network of Workstations）的 R包）處理方法進(jìn)行了對(duì)比，并且設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)去評(píng)估訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分類腦電圖信號(hào)計(jì)劃所帶來(lái)的成本 方法 數(shù)據(jù)流時(shí)間（ ms） 平均時(shí)間（ ms） 最小時(shí)間（ ms） 最大時(shí)間（ ms） 標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間差（ ms） Snowfall 5s Granules 5s Snowfall 1s Granu
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