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1. 事件驱动的微服务调用链路数据动态采集方法
李鹏, 赵卓峰, 李寒
《计算机应用》唯一官方网站    2022, 42 (11): 3493-3499.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021101735
摘要281)   HTML3)    PDF (2643KB)(102)    收藏

微服务调用链路数据是微服务应用系统日常运行中产生的一类重要数据,它以链路形式记录了微服务应用中一次用户请求对应的一系列服务调用信息。由于系统的分布性,微服务调用链路数据产生在不同的微服务部署节点,当前对这些分布数据的采集一般采用全量采集和采样采集两种方法。全量采集会产生较大数据传输和数据存储等成本,而采样采集则可能会漏掉关键的链路数据。因此,提出一种基于事件驱动和流水线采样的微服务调用链路数据动态采集方法,并基于开源软件Zipkin设计实现了一个微服务调用链路数据动态采集系统。该系统首先对不同节点符合预定义事件特征的链路数据进行流水线采样,即数据采集服务端只在某节点产生事件定义的数据时对所有节点采集同一链路数据;同时,针对不同节点的数据产生速率不一致问题,采用基于时间窗口的多线程流式数据处理和数据同步技术实现不同节点的数据采集和传递;最后,针对各节点链路数据到达服务端先后顺序不一的问题,通过时序对齐方式进行全链路数据的同步和汇总。在公开的微服务调用链路数据集上的实验结果表明,相较于全量采集和采样采集方法,所提方法对于包含异常、慢响应等特定事件的链路数据具有采集准确性高、效率好的效果。

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2. 融合时空信息和兴趣点重要性的POI推荐算法
李寒露, 解庆, 唐伶俐, 刘永坚
计算机应用    2020, 40 (9): 2600-2605.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010060
摘要609)      PDF (846KB)(545)    收藏
针对兴趣点(POI)推荐研究中数据噪声过滤问题和不同POI的重要性问题,提出了一种融合时空信息和兴趣点重要性的POI推荐算法——RecSI。首先,根据POI的地理信息和POI之间相互吸引力过滤噪声数据,缩小候选集的范围;其次,根据用户在一天中不同的时间段对POI类别的偏好程度,结合POI的流行度计算出用户的偏好得分;然后,结合社交信息和加权PageRank算法计算POI重要性;最后,将用户的偏好得分和POI重要性线性结合,以向用户推荐TOP- K的POI。在Foursquare真实的签到数据集上的实验结果表明,RecSI算法的精确率和召回率比最优的GCSR算法分别提高了12.5%和6%,验证了RecSI算法的有效性。
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3. 基于非对称多解码器和注意力模块的三维肾脏影像结构分割模型
孔哲 李寒 甘少伟 孔明茹 何冰涛 郭子钰 金督程 邱兆文
《计算机应用》唯一官方网站    DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023060773
预出版日期: 2023-09-18