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本發明公開了一種軟件定義的固態盤融合存儲方法，在主機端 增加主機端融合存儲層 HFSL（Host-Fusion-Storage-Layer），直接獲取 固態盤的物理塊特性以及使用過程中的統計信息，結合上層數據訪問 特點進行固態盤的復雜 IO 調度及管理，以及分配粒度可變的地址映射 方 法 實 現 固 態 盤 持 久 化 的 高 性 能 。 本 發 明 在 主 機 端 實 現 對 NAND-FLASH 的性能優化以及 PCM 與 N

基于多元信息融合的油菜生長模型是用數學方程描述油菜、氣候和土壤之間的作用過程,根據氣象條件、土壤條件以及管理方案，動態定量的描述油菜生長、發育、籽粒形成及產量。油菜生長模型最重要的意義是對整個油菜生育系統的知識進行綜合，并量化生理生態過程及其相互關系,即綜合知識和量化關系。油菜模型是利用計算機強大的信息處理和計算功能,對不同生育過程進行系統分析和合成,相當于所研究系統的最新知識的積累和綜合。在這種知識合成的過程中,還能鑒定知識空缺,從而明確新的研究方向，同時，油菜模擬研究在理解油菜生理生態過程及其變量間關系的基礎上，進行量化分析和數理模擬，從而促進了對油菜生育規律由定性描述向定量分析的轉化過程，深化了對油菜生育過程的定量認識。

產品詳細介紹

成果介紹“衛星與無線通信融合系統研發及產業化”就是由東南大學、南京中網衛星通信股份有限公司和江蘇大學三家單位合作完成。衛星通信具有覆蓋廣和不受地域限制的優勢，但是受到遮擋以后，信號就會不好，而且通信的成本太高，2M帶寬每小時就要花費幾千元。而隨著3G、4G的普及，地面無線通信已經發展得相當完善，但是在地面基站未覆蓋區域，或基站一旦受到洪水、臺風、地震等自然災害破壞時，就無法通信了。正是基于這兩個通信系統的特點，我們‘取長補短’，巧妙地將兩種通信系統融合起來，研制完成的系統可以根據不同策略自適應地選擇地面通信鏈路或衛星鏈路”技術創新點及參數他和團隊成員克服了很多困難，提出了多項獨創性的方法，目前已申請國家發明專利40項（其中24項已經獲得授權），編制國家標準3項，發表國內外核心期刊論文61篇（其中SCI收錄16篇）。項目研制的衛星與無線通信融合系統實現了規模產業化，部分性能指標處于國際領先水平，并在氣象、安監、環保和軍隊等諸多行業得到極其廣泛的應用，得到了政府有關部門和客戶的一致好評。市場前景目前本項目的產品已經應用到全國26個省市的18個行業。其中，氣象和安監市場占有率達到70[%]，環保市場占有率達到60[%]。產品曾為“神舟系列”飛船的發射和回收提供氣象保障，為汶川地震、雅安地震和甘肅舟曲特大泥石流等提供了應急通信服務，為上海世博會和深圳大運會等重大活動提供了氣象保障和視頻直播服務。產品已經實現直接銷售收入8.3億元，產生的間接經濟效益數百億計。

大數據應用的多樣化 需要的計算模型、數據模型多樣化； 目前每類模型需要單獨的開源系統來支持（如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB，Flink，Spark，Tensorflow等）。 多系統導致大數據分析平臺非常復雜、效率低下。研究目標：研究和開發面向新型多計算模型融合架構的、高時效、可擴展的新 一代大數據分析支撐系統與工具平臺FAST（Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform）。針對目前大數據分析平臺復雜、效率低下的痛點，該系統具有三個 方面的優勢：首先，這套系統采用融合架構，一方面實現關系、圖、鍵 值、文檔等多種數據模型的高效融合，另一方面實現批處理計算、流計 算的深度融合，并可以通過SQL擴展語言來進行多模型的統一查詢，實現高效的跨模型查詢。其次，對于復雜系統來說，時效性非常重要，這 套系統采用融合架構提高效率是實現高時效的基礎，更重要的是，我們 對大數據分析從數據到用戶進行了端到端的全棧時效優化。最后，對于 大數據應用來說，系統擴展性非常重要，本系統在資源層、存儲層和計 算層進行了全面的擴展性優化。下面在融合架構、高時效和可擴展這三 個方面，分別詳細介紹FAST系統的三個主要亮點。融合架構FAST系統的第一個亮點是融合架構，我們在技術方面的創新主要包 括多數據模型融合和多計算模型融合兩方面。多數據模型融合：設計和研發了多模型數據管理與查詢引擎，支持關系、圖、鍵值、 文檔等多種數據模型，實現了查詢解析、查詢優化、元數據管理、數據 分布等功能，將多種數據模型進行統一管理和深度融合。同時擴展了SQL語言，通過統一的查詢接口支持對關系、鍵值、圖、文檔等數據進行獨立訪問或者跨模型查詢。經過試驗，多模型數據融合查詢，比Spark 2.3.4的查詢時間能平均減少70.7%。目前spark等現有系統還需要手工編程方式來實現跨模型查 詢，所以FAST系統在易用性上也表現良好，降低使用門檻，提高開發效率。多計算模型融合：在計算層實現了最常見的批處理計算和流計算深度融合，批流融合的核心方法是在系統內部實現批和流的統一表達，批是對有限數據集 的運算，流是對無限數據流的計算，我們設計了UCollection結構對批和 流數據進行統一表達，通過識別的bounded標志，來確定是批、流、或批流融合。有了統一表達，可以開展一系列融合優化來提升系統性能。 并且對上通過Unified API統一用戶的批、流接口，實現二者在編程范式上的統一表達。對于批流混合的計算，融合架構系統的查詢延遲比Flink 1.4.2能減少57%，吞吐量平均可以提升到6.72倍。高時效FAST系統的第二個亮點是高時效，即縮短大數據分析的時間消耗， 提高效率。由于大數據分析平臺是一個非常復雜的系統，為了做到高時效，系統不能存在性能短板，因此需要對大數據分析的整個過程進行端到端的全棧時效優化。如圖中所示，自下而上，需要在多模態存儲、批流融合、機器學習、人工操作各層都進行優化。對于多模態存儲，面向應用負載和異構硬件特征進行自適應優化；對于批流融合計算，在統一表達基礎上，進行系列融合優化技術， 包括DAG優化、迭代優化、部署優化、操作符優化等；在機器學習層面，進行模型優化、消息優化、梯度優化、概率優化 等來提高時效；而且我們也考慮到大數據分析過程中用戶人工操作的時效性問題， 通過智能地進行大數據分析方法和模型的推薦，來縮減人工操作的 時間。可擴展FAST系統的第三個亮點是可擴展，由于大數據應用規模很大，數據增速快，對系統可擴展性的要求非常高，為此我們在系統的資源層、 存儲層和計算層進行了全面的擴展性優化。在資源層，系統都部署在云計算的虛擬化資源之上，利用了云計算資源的彈性機制進行系統擴展。并在系統中實現了可伸縮調整模塊， 能實時監控軟硬件系統的狀態，按照應用需求來自適應地進行彈性伸縮。在存儲層，分布式存儲系統擴展性的關鍵在于分布式共識和一致性 協議（Raft），因此提出了KV-Raft、vRaft等進行Raft的擴展優化。在計算層，我們擴展了機器學習模型的參數規模，使系統可以支持 到百億級別的超大規模機器學習模型訓練，并且性能方面有明顯提 升。亮點成果：融合架構大數據分析平臺目前已經在阿里巴巴雙十一進行示范應用。 從2020年11月10日至11月16日一周的時間，在阿里的生產環境中，研發 的系統一直連續穩定運行，基于淘寶和天貓的實際用戶信息進行大數據 分析，綜合運用了本系統的存儲、計算、機器學習等多個模塊的能力， 累計進行了184億件商品推薦。同時在雙十一期間，基于智能交互向導技術，也面向電子商務應用 的賣家提供了“生意參謀”應用，基于大數據分析，幫助賣家分析產品 銷量變化的原因，以及促銷的有效手段等。