Base型Camera Link脱机存储系统设计

为解决现有Base型Camera Link相机需要专用采集卡和系统机才能存储的问题,设计了基于FPGA的脱机存储系统。该系统使用两片SDRAM交替缓存图像后,经乒乓操作存储到两块IDE固态硬盘中。该系统实现了分辨率为640×480,帧频为100f/s的10位图像数据存储。实验表明系统实现了图像数据的完整存储。

电力数据中心高可用性架构关键技术研究

电力数据中心在建设过程中,面临着行业内外部用户不断增长的可用性要求。通过提升设备冗余性来提升可用性的同时,也带来了建设成本的大量增加。随着新的信息技术和设备的不断实用化,为电力数据中心渐进式优化部署架构,提升整体可用性提供了新思路,有效地缓解了投资成本与可用性指标提升之间的矛盾。文章从高可用架构演进和电力集中式数据中心高可用性需求入手,对当前数据中心运行维护过程中高可用架构中存在的待改进问题进行剖析,并对相关技术发展趋势及其在电力数据中心中的应用和演进前景进行阐述。关键技术的研究可以在当前技术发展的水平上,有效提升整个数据中心的高可用性。

基于混合存储的无盘网络服务器数据优化分布方法

无盘网络服务器需处理大量I/O操作,导致其存储子系统成为系统性能提升的瓶颈。为解决该问题,提出基于固态硬盘(SSD)和硬盘驱动器(HDD)混合存储的数据分布方法,使工作站共享的操作系统和应用程序镜像数据分布于SSD,而将工作站运行过程中的镜像修改数据分布于HDD。根据无盘网络服务器I/O数据块访问特性,建立块分布模型,由此设计SSD和HDD间的数据块动态迁移方法,根据SSD和HDD中块的访问信息计算数据分布概率,并动态决定数据块的保存位置。实验结果表明,该方法可有效提高工作站启动速度及存储系统带宽,减少SSD写次数。

基于SATA接口固态硬盘的高速存储系统设计

介绍一种基于SATA接口固态硬盘的高速存储系统。采用LVDS接口实现高速数据输入,通过IDE-SATA转接芯片JMH330S实现SATA接口固态硬盘的高速读写控制。采用千兆以太网作为控制和数据下载接口,利用Microblaze软核运行LwIP协议栈,实现TCP/IP协议。测试结果证明,系统可支持600Mb/s的连续LVDS数据流输入,存储的数据完整可靠。

新疆阿拉尔垦区密植枣园土壤养分含量调查与分析

采用田间取样与试验室分析相结合的方法,调查研究了阿拉尔垦区密植枣园土壤养分状况,选取7个土壤养分指标:碱解氮、速效磷、速效钾、全氮、全磷、全钾、总盐,应用多元统计分析方法,分析了阿拉尔垦区密植枣园土壤养分含量的状况及差异性。结果表明:阿拉尔垦区各团场密植枣园土壤养分中全氮、磷、钾、全氮、全磷、全钾养分含量存在明显的差异,同一团场不同土层的全氮、磷、钾、全氮、全磷、全钾养分含量均呈现逐步递减的趋势。由土壤含盐量看出阿拉尔垦区土壤呈碱性,六团、七团相对其它各团密植枣园土壤中的含盐量较高,建议六团、七团在红枣采摘结束后,入冬前的冬灌水采用漫灌的方式,可压盐使土壤含盐量降低,有利于提高产量。

基于固态盘与磁盘的混合存储系统框架研究

磁盘目前仍是存储系统所使用的主要存储器件,但由于磁头机械移动的限制,磁盘的随机访问性能长期都是瓶颈所在。近年来兴起的SSD(Solid State Disk,也称为固态盘)具有随机访问性能好、体积小、能耗低等优点,但有价格高、容量小、需写前擦除及耐久性等限制。因此将固态盘与磁盘结合的混合式存储可以使两者形成良好的互补。文中综述了混合式存储系统的研究现状。首先,介绍了混合式存储系统的基本原理和概念,然后分析了混合存储系统中的一些关键问题,之后对目前几种开源混合存储框架进行了分析研究对比,最后指出了混合存储系统未来的研究方向。

双硬盘模式下桌面云系统的应用

高校机房引进了"固态硬盘+机械硬盘"双硬盘机器,基于此,笔者研究了固态硬盘和机械硬盘的性能,为解决机房双硬盘机器的系统部署的问题,采用桌面云管理系统来解决双硬盘中磁盘容量的分布问题,该措施效果良好,提高了机房资源的利用率,希望为相关人士提供参考。

航天记录器的发展和转型

概述中国航天记录器近五十年的发展历程,阐述航天记录器技术转型的十年过程,简要介绍目前航天记录器应用的新进展。

面向云计算的企业级硬盘基准测试

近几年,各类云服务发展非常迅猛,对底层重要部件企业级硬盘的需求量越来越大。为了上层云服务的稳定运行,非常有必要对企业级硬盘进行全面的基准测试。本文就企业级硬盘的市场规模、技术发展、云服务流量模型做了研究,并对企业级硬盘基准测试提出了具体建议。

一种基于预训练的固态硬盘RUL预测方法

针对固态硬盘(solid state drive,SSD)剩余使用寿命预测中故障样本数据较少的问题,提出一种基于Transformer预训练的固态硬盘剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方法。首先使用基于注意力机制的神经网络模型Transformer对存储磁盘中的硬盘驱动器(hard disk drive,HDD)进行预训练,得到一个硬盘驱动器剩余使用寿命初始模型,再用数据量少的固态硬盘数据对该模型进行精调,最后实现对固态硬盘设备的剩余使用寿命进行有效的预测。实验结果表明:建立的固态硬盘剩余使用寿命回归模型在40天以内的寿命预测中可以达到较好的效果。