国家科技重大专项(2012ZX03002008)
- 作品数：3 被引量：6H指数：1
- 相关作者：刘芳尹劲松凌艳乔媛媛田野更多>>
- 相关机构：北京邮电大学中国标准化研究院更多>>
- 发文基金：国家科技重大专项中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 泊松过程在用户上下线模型中的应用
- 2013年
- 提出了基于非齐次泊松过程的宽带拨号上网(ADSL)用户上下线模型.对用户上下线行为进行建模,并基于现网真实数据,使用模型计算用户24 h内的每时刻退出登录的平均概率,将模型的预测值与现网实测数据进行对比,分析了不同用户组退出登录概率一天内的变化和持续在线平均概率的变化.分析结果表明,提出的ADSL宽带用户上下线模型可以有效、量化地描述用户上下线行为,在ADSL宽带用户上下线行为的异常检测和舆情分析等领域具有较好的工程应用价值.
- 郭敏杰刘鹏刘芳雷振明
- 关键词：用户行为泊松过程
- 云计算环境下MapReduce的资源建模与性能预测
- 为了预测云计算环境下的作业资源与时间消耗,根据MapReduce的资源消耗模式,量化了MapReduce作业的资源使用,提出了一种预估Hadoop的MapReduce作业的中央处理器(CPU,central proces...
- 乔媛媛刘芳凌艳尹劲松
- 关键词：云计算MAPREDUCE资源建模
- 文献传递
- 移动互联网中的网络技术被引量：1
- 2013年
- 从移动性管理、轻量级IP协议适配、多接口异构网络接入等方面入手,对传统IP网络的发展策略进行了探讨。针对造成移动通信网"信令风暴"的原因,提出了从移动终端、无线接入网、核心网等层面共同解决"信令风暴"的对策。
- 田野王文东
- 关键词：移动互联网IP网络移动通信网
- 云计算环境下MapReduce的资源建模与性能预测被引量：5
- 2014年
- 为了预测云计算环境下的作业资源与时间消耗,根据MapReduce的资源消耗模式,量化了MapReduce作业的资源使用,提出了一种预估Hadoop的MapReduce作业的中央处理器(CPU)利用率和运行时间的模型.使用多项式回归的方法,可以在云计算环境下,对不同配置的MapReduce作业的CPU利用率和运行时间作出预判.使用不同配置条件下CPU密集型的Hadoop基准测试验证了该模型的有效性,最后使用误差平方和、平均绝对百分误差、标准差和确定系数4种评估方法计算了模型预测的精准度.
- 乔媛媛刘芳凌艳尹劲松
- 关键词：云计算MAPREDUCE资源建模
