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WEB2基因参与酿酒酵母S期检查点调控

WEB2基因编码产物为一种DNA解链酶。WEB2突变株经hydroxyurea阻断DNA合成后,经流式细胞仪检测DNA含量、纺锤体微管间接免疫 荧光染色及存  (本文共4页) 阅读全文>>

《微生物学杂志》2002年04期
微生物学杂志

芽殖酵母细胞周期的检查点调控

芽殖酵母是研究真核细胞的模式菌。细胞周期检查点是...  (本文共3页) 阅读全文>>

国防科技大学
国防科技大学

共享集群中基于检查点技术的任务调度方法研究

随着现代数据中心的发展,云计算技术越来越有效和便捷。共享集群支持的云计算技术已成为互联网应用不可或缺的一部分。依托于共享集群的支持,云计算已经被越来越多地商业公司、研究机构部署成为公共云或私有云,应用到商业、医疗、教育等众多领域。军事领域已经关注到民用云计算的成功,国内外的许多军事研究者、决策者表示在下一代指挥信息系统中部署云计算技术具有非同寻常的实用价值和意义。但是,云计算技术不能从商用直接照搬到军用领域,当前的商用云计算还存在一些问题:任务响应时间有待缩短、基于优先级的任务效用有待提高。指挥信息系统中的低优先级任务不可以像商业领域那样肆意降低其服务质量。如何在保证高优先级任务优先性的同时提高低优先级任务的效用成为云计算系统军事应用的迫切需要。检查点(Checkpoint)技术是一项任务执行进度保存技术,其在高性能计算领域的应用已经受到了广泛的关注。任务在执行过程中可以暂停并设置检查点,设置成功后若任务被迫终止运行,其后可以在...  (本文共62页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆邮电大学
重庆邮电大学

基于分级检查点技术的移动云容错策略

移动云系统技术的快速发展,使得其复杂度日益提高,系统故障概率急遽增大。这些故障不仅会对服务提供商和用户造成巨额经济损失,还可能导致严重的灾难性事件。因此,移动云系统的容错性能成为了一个重要的研究课题,其中,基于分级检查点技术的容错策略成为了当前移动云容错领域的主要技术。本文主要对分级检查点技术进行了研究,已经取得的研究成果主要包括:1.针对当前移动云容错开销较大的问题,本文依据随机更新回报理论,结合系统故障概率分布函数和累积分布函数,提出了一种基于分级检查点技术的容错算法,对分级检查点设置频率进行了动态确定。通过大量实验验证了本文算法不仅可以对不同类型故障进行针对性容错,同时可以有效的降低系统优化容错的开销,为移动云容错策略提供了一种新的解决方案。2.为提高移动云系统的服务质量(Quality of Service,QoS),分级检查点必须具有高可用性和高可靠性。因此,本文设计了一种基于超图覆盖的分级检查点存储策略。首先,运用本...  (本文共68页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨工业大学
哈尔滨工业大学

面向FLINK流处理框架的容错策略优化研究

随着大数据、物联网技术的发展,市场上涌现了大量实时性要求较高的应用。该类应用要求数据被实时地收集、处理和分析,进而能够以亚秒级的延迟实时交付数据的处理结果。流计算正是为实时计算而生的一种新型计算范式。流式应用通常持续不间断运行,难免运行过程中会遇到各种故障,尤其是在大规模的分布式环境下。因此,流计算中的容错恢复一直是该领域的研究热点。传统面向流式应用的容错策略主要包括:主动备份、被动备份、上游备份以及检查点的卷回恢复。每一种容错手段都各有利弊。Flink流处理框架基于栅栏模型实现了一种轻量级的异步检查点,然而在使用过程中仍表现出一些不足之处有待优化改进。其一,Flink仅支持固定间隔的检查点。检查点间隔作为影响容错开销与故障恢复时间的重要参数,如果能根据流数据的动态变化从而进行相应调整,将能大大地提升系统的运行效率。其二,Flink仅支持基于检查点的容错机制。在面向高可靠要求的流应用时,单一的检查点恢复机制难以满足应用快速恢复的...  (本文共72页) 本文目录 | 阅读全文>>

上海交通大学
上海交通大学

基于自适应策略的Spark自动化检查点的研究与优化

由于Hadoop MapReduce等大数据处理平台的处理性能一直在不断提升,使得大数据处理成为了IT业界内最受关注的领域。在这些大数据处理平台中,Spark框架从被提出来之后变得越来越流行。相对于传统的Hadoop MapReduce编程模型的key-value编程,Spark的编程模型中提供了更多对于集合操作的支持使得Spark编程本身更容易学习使用。由于Spark的是一个完全在内存中计算的框架,它相对于Hadoop MapReduce在性能上有极大的提升。当Spark任务发生失败或者RDD读取未中的时候,Spark会重新计算丢失RDD的依赖路径(lineage)上所有丢失RDD。一个非常长的依赖路径不仅会增加重新计算的代价,同时也会耗费更多的时间与空间代价。Spark中的检查点会切断RDD的依赖关系同时将数据存储到磁盘上,检查点频率的选择会极大的影响整个程序的性能。但是原生Spark检查点需要由应用程序开发人员来进行设置,...  (本文共71页) 本文目录 | 阅读全文>>