UCM-PPM:基于用户分级的多参量Web预测模型

Web在过去数十年飞速发展,其低延迟和快响应的特性已经变得越来越重要.面对这样的需求,通常会预取用户即将访问的文件到缓存中,利用代理服务器缓存来获取数据,避免网络堵塞,提高Web访问效率.可见,在预取技术中,一个有效的预测模型是非常有必要的.针对目前缓存预取工作对用户差异关注度不足和度量指标单一化的薄弱环节,提出一个基于用户分级化的Web预测模型,并且能够随着Web请求进行多参数动态调整.该模型通过对代理服务器上用户访问情况分布的变化趋势分析,将用户集分为重要性不同的若干等级,并适当利用序列相似度来聚类低贡献用户产生的会话,之后在部分匹配预测模型的基础上,结合缓存替换策略为预测树结点构造包含多个参量的目标函数,并使构建好的模型能够进行自适应调整.最后通过实验证明该模型可以有效提高缓存的预取性能.     

一种基于双窗口的NAND闪存缓冲区管理算法

为提升NAND闪存使用寿命和存储性能,提出了一种基于双窗口的NAND闪存区管理算法DW-LRU。DW-LRU算法利用4个LRU链表来捕获访问次数和冷热特征,且根据访问新近度将页面分为了6类:冷干净页面、冷脏页面、旧热干净页面、非旧热干净页面、旧热脏页面、非旧热脏页面。算法在冷干净LRU链表上设置了一个静态窗口,避免最近写入缓存区中的冷干净页面被频繁置换出;在热脏LRU链表上设置了一个动态窗口,用来处理长时间没被访问的热脏页面。实验结果表明:与LRU、LRU-WSR、PR-LRU算法相比,DW-LRU算法缓冲区命中率平均提升了16.8%、12.3%、2.8%。DW-LRU算法可以提高缓冲区命中率,减少闪存写操作次数和算法运行时间。     

个性化推荐与Web预取技术对比

随着Internet基础结构的不断扩大和其所含信息的持续增长,准确预测Web用户的访问行为并且进行合理推荐对于一个网站来说极其重要,而提高用户访问效率、减小用户感知延时的主要方法有页面预取技术和Web个性化推荐技术等.系统地比较了个性化推荐技术与预取技术的功能和特点,深入分析了二者在提高网络服务质量和用户访问效率方面的关键技术.     

基于分段的适应性流媒体缓存管理算法

为提高流媒体代理服务器的缓存效率,从而提高整个流媒体服务系统的性能,提出一种基于用户访问模式的适应性媒体分段缓存策略。该策略充分考虑用户行为模式对具体影片访问特性的不同,采取有针对性的分段缓存管理策略,可显著提高代理缓存命中率。为避免由于分段策略所潜在引发的播放抖动问题,对相应的预取算法进行了理论分析。事件驱动试验结果表明:所提出的缓存算法命中率较之传统的定长分段算法及系统现有的间隔缓存策略均有显著的性能提高,系统稳定时缓存命中率分别高出后两者54%和31%。     

基于分段的适应性流媒体缓存管理算法

为提高流媒体代理服务器的缓存效率,从而提高整个流媒体服务系统的性能,提出一种基于用户访问模式的适应性媒体分段缓存策略。该策略充分考虑用户行为模式对具体影片访问特性的不同,采取有针对性的分段缓存管理策略,可显著提高代理缓存命中率。为避免由于分段策略所潜在引发的播放抖动问题,对相应的预取算法进行了理论分析。事件驱动试验结果表明:所提出的缓存算法命中率较之传统的定长分段算法及系统现有的间隔缓存策略均有显著的性能提高,系统稳定时缓存命中率分别高出后两者54%和31%。     

基于Web日志挖掘的Markov预测模型及算法研究

通过Web日志挖掘技术可分析用户访问模式,从而为客户提供智能化、个性化服务。马尔可夫(Markov)模型的链式结构简便易行,适合作为一个预测模型来预测用户的页面访问模式。就此对Markov预测模型进行深入研究,描述了其实现算法,并结合实例对混合Markov预测模型方法进行了验证。     

一种具有可伸缩服务能力的高性能Web代理服务器

用非对称多进程事件驱动(AMPED)模型提高代理服务器高并发请求同步增长的可伸缩服务能力, 扩展了AMPED模型的代理服务功能. 同时, 给出了Web代理服务器关键模块的设计与实现. 该Web代理服务器定义了1个主进程, 6个helper进程, 其中2个helper 进程从磁盘上读文件的in ode信息, 4个helper 进程从磁盘上读文件的内容, 解决了I/O慢速处理和CPU快速处理之间的矛盾. 事件驱动模块采用回调函数解决并发请求和状态跳转的管理. 页面缓存模块采用自适应缓冲置换策略, 根据资源大小, 将大于阈值的资源按LRU 算法移走, 实现对页面的高效管理. 测试结果表明, 该web代理服务器在负载平均为9KB, 处理请求数能达到800个/s, 具有较强的并发请求处理能力.     

基于代理的数据挖掘在Web预取中的应用研究

由于接入Internet的用户数量剧增以及Web服务和网络固有的延迟，使得网络越来越拥护，用户的服务质量得不到很好的保证。为此提出了一个基于Agent(代理）的Web预取系统，此系统利用了数据挖掘技术来挖掘用户的兴趣关联规则，并且充分考虑了用户当前的兴趣状况，可根据用户的兴趣习惯很好地预测用户即将发生的行为，进而预取从目前页面连结出去的最有价值（用户最感兴趣）的几个页面，从而达到提高网络浏览速度和提供主动服务的目的。     

基于3-gram模型和数据挖掘技术的元数据预取 

在大规模的文件存储系统中,针对大多数算法的设计没有考虑到元数据访问的特征与元数据本身较小的特点,提出了一种利用存储系统中的元数据操作日志文件,运用3元(3-gram)预测模型和数据挖掘的方法对用户未来可能要操作的元数据进行组预取。实验证明,对于从日志文件中提取出的文件元数据访问序列,新预取模式的缓存(Cache)命中率与基于权重图的预取算法(NEXUS)相比平均提高了3.9%,与最近最少使用算法(least recently used,LRU)比较平均提高了16%。     

基于老化算法的分布式文件缓存算法

为提升数据检索读的性能, 基于老化算法采取Cache方法, 通过设计合理的缓存结构, 给出一种新的分布式文件缓存算法. 该算法在缓存实现部分, 使用了LRU算法中常用的老化算法, 并将其由一个页面置换算法改进为一个文件缓存替换算法, 且在该过程中完好地继承了老化算法的优点. 评测结果显示了改进方法的有效性.     

EBA-LRU-SEQ Data Cache Policy in DSP to Optimize the Power Consumption

The power consumption by the data cache is important in DSP designs.This study presents an enhanced branch access LRU-SEQ(EBA-LRU-SEQ) policy for data caches in DSP designs to reduce the power consumption.The design is based on the LRU policy with embedded prefetch table to provide branch access.Tests show that the EBA-LRU-SEQ policy reduces the data cache power consumption to 54% of a system with no power control.     

磁盘阵列 Cache 自适应预读算法的研究

提出了一种磁盘阵列Ｃａｃｈｅ的算法，它使用自适应的预读策略根据以往磁盘访问的信息来较精确地预测下一次访问的磁盘地址，并预先读出到Ｃａｃｈｅ中，从而降低磁盘访问的平均服务时间。讨论了在多任务环境下的适配算法。模拟测试的结果表明：本算法比ＬＲＵ算法优越。     

一种新的Web缓冲替换算法

为了提高Web缓冲的命中率和字节命中率，研究了Web缓冲进行替换操作的依据，提出了一种新的基于站点角色的Web缓冲替换算法(SRB)，该算法除了考虑文档最近存在时间、文档大小、文档访问频率以及文档的价值外，还界定了站点在代理服务器上的角色，并在进行替换操作时对来自不同站点的文档赋予不同的角色值，基于轨迹驱动的模拟试验表明，SRB优于其他的主要算法。     

基于价值预评估的代理服务器缓存策略

传统方法解决代理服务器内存空间不足的问题都是被动性方法,在没有考虑缓存对象的缓存价值的情况下直接对它们做缓存,在代理服务器内存不够时再将它们替换,使得部分无缓存价值的对象毫无效果地被缓存了一遍.本文引入了缓存的准入机制,提出基于价值预评估的缓存策略,描述了缓存价值的预评估算法,仿真实验结果表明采用本缓存策略的系统运行有较高的文档命中率和字符命中率.     

应用控制的Web服务器磁盘缓冲方法

针对大数据负载时磁盘I／O阻塞造成的Web服务器性能下降的问题，提出了应用程序控制缓冲（ACC）方法．其核心是，缓冲跟踪模块根据应用程序的文件访问过程来跟踪内核中的文件缓冲状态，缓冲控制模块进行缓冲替换和预取，保持文件缓冲有足够的空闲空间．这样，服务器可在用户空间控制文件缓冲，从而准确判断文件是否在缓冲之中，并依此来调度请求，以提高处理器和磁盘的I／O并行度．同时，服务器可采用适应自身特点的缓冲和预读策略，以提高缓冲的命中率．作为示例，将ACC在Flash服务器中实现，实现中选用了“金字塔选择”缓冲算法．实验表明，在大数据负载下使用ACC的Flash服务器性能有很大的提高，即便在数据负载稍大于物理内存空间的情况下，服务器的吞吐率仍可提高约24．4％，而当数据负载超出物理内存2～3倍时，吞吐率可提高3～4倍。     

基于Internet的代理缓存技术的研究

讨论基于Internet的代理缓存的目标、性质和工作原理,从而论述了代理缓存技术成为解决Web访问速度慢、服务器负载重和网络阻塞等问题的主流技术的原因.最后,指出基于Internet的代理缓存技术仍存在的一些问题和研究前沿.     

一种降低末级高速缓存污染的分阶段自适应动态插入策略

对多种末级高速缓存插入策略进行分析, 并在动态插入策略DIP的基础上提出一种分阶段自我调整的动态插入策略, 用于消除局部性差数据访问末级高速缓存造成的不良影响。实验结果表明, 与现有LRU替换算法相比, 此方法将末级高速缓存的MPKI平均降低了7.07%, 即使与动态插入策略DIP相比, 此方法也获得进一步的性能提升, 末级高速缓存MPKI平均降低了4.36%。     

Apache反向代理技术在图书馆网络安全管理中的应用

讨论了基于Linux操作系统的防火墙主机在有效执行防火墙功能的同时,实现在内部网段上一台WWW服务器(Redhat 6．1,Apache 1．3．9)对外提供WWW服务器和基于Apache的文件服务,给广大局域网用户提供了一个方便、有效的解决方案。     

一种新的视频代理方案──分块代理

提出了一种适合于视频数据的代理策略分块代理,这种策略将视频节目按一定分块函数进行分块,并根据节目流行程度和块大小在代理服务器上进行分块代理·仿真结果表明,与传统的代理策略相比,它可以很好的提高数据的字节点击率,降低等待用户的比例·