基于内容转发模型的P2P流量识别算法

随着P2P技术的发展,单纯地依靠IP加固定端口、应用层特征匹配进行流量识别的方法已不能满足实际需求。本文基于P2P网络结点既下载数据内容又将其进行转发的事实,建立了P2P网络的内容转发模型,并在此基础上设计实现了基于P2P网络内容转发模型的流量识别算法。该算法不依赖于端口号或应用层特征等与特定应用相关的信息,而是充分利用了结点具有内容转发的内在特性,具有较好的扩展性和鲁棒性。同时,理论分析和实验结果表明:本文算法具有较好的识别精度和鲁棒性,对检测P2P流媒体应用及热门资源共享产生的流量更具适应性。

数据中心空调智能散热技术研究与落地实践

基于智能大数据监控平台和深度学习平台,构建了一套数据中心空调水系统智能散热技术产品,从数据采集处理、模型深度学习、安全边界保障,实现了空调水系统能效最优下的智能调节,同时解决了安全性与普适性的问题。经测试,全年数据中心基础设施能耗可降低25%,年均PUE由1.17降至1.13,单模块机房节省电费100余万元。主要从数据处理、模型策略、落地实践三个方面进行分析说明。