在云间可重构的分布式存储

分布式存储作为云计算的基础,通过复制技术在不同的地点放置数据的多个副本已成为提高云计算系统可靠性的方法.读写操作通过访问大多数副本成为维护副本之间的一致性基本的方法.当多个副本失效时,通过在新的节点上重构副本可以提高系统的可用性及可靠性.传统的方法在重构副本的过程中需要停止正在进行的读写操作,重构完毕后继续进行相应的读写操作.如何在重构过程中继续进行读写操作,并保持各副本之间的一致性成为新的问题.提出了基于主备的分布式共享内存算法,该算法实现了在不影响读写操作的情况下,可动态重构数据副本,从而提高了系统的可用性及可靠性,并保证了副本之间的一致性.首先设置辅助master,辅助master存储副本的配置及活动副本配置.辅助master提出重构请求,客户端节点只发布读写请求;其次,采用读1写n的方式优化读性能,通过master对n的自动调整,保证在存在失效副本的情况下,写操作的顺利完成;再次,保证读写操作与重构操作可以并发进行;最后,本算法可容忍n-1个存储节点失效.     

云环境下海量数据资源管理框架

针对互联网的海量数据的处理,提出了一个管理框架THCloudFramework.该框架包含了云环境下的数据资源管理的各个方面,主要有资源物理存储和逻辑存储、副本管理与迁移、海量存储网划分和负载均衡、资源虚拟化、用户资源使用方式及其资源组合等.分析了存储资源的分布式文件系统实现,详细阐述了海量存储网的生成、更新及其负载均衡.分析了海量数据的统一转换与管理方法.提出了海量信息资源的安全管理实现方法及其资源的组合实现方案.该框架给出了一个云环境下数据资源管理与应用的完整方案,为云计算的研究提供了一种思路.     

Web服务器集群QoS-aware负载均衡策略的性能评价

提出了将Web服务器进程调度中所使用的HTTP请求的内容和优先级与Web服务器集群的负载均衡策略相结合的综合控制策略.这种综合控制策略能够同时实现负载均衡和Web服务质量(QoS)控制.并且,本文提出了一种基于随机高级Petri网(Stochastic High-level Petri Net)的性能模型与分析技术,能够实现对Web服务器集群的QoS-aware负载均衡策略进行有效的性能建模与性能评价.     

一种应用于Web服务器集群系统的URL分配算法

基于内容的Web服务请求调度算法有利于均衡服务器集群系统的负载。已有的请求分配算法大多先运用Hash方法对请求的URL进行散列,在此基础上再按一定规则对请求内容进行负载均衡调度。在分析了Web服务流量分布不均衡及已有URL散列方法存在不足的基础上,提出了一种基于URL词典排序及内容等分的URL分配算法LOCEP。该算法通过对URL进行词典序排序,按内容等分,依访问流量排序及分段互补等一系列方法将Web负载尽可能均匀地分布到多个后端服务器中。仿真实验结果表明,该算法比现有的URL散列方法具有更好的负载均衡能力。     

基于负载均衡构建可扩展的IPv6隧道代理系统

IPv4／IPv6过渡时期随着IPv6用户的增多，如何提高隧道代理系统的可扩展性是一个值得研究的问题。在分析几种可选机制的基础上，采用基于隧道代理调度的负载均衡方案来提高系统的可扩展性，并提出一种加权最少隧道调度和过载报警相结合的调度算法。建立仿真环境，通过仿真实验测试了调度算法的性能，仿真结果表明文中提出的负载均衡方案是可行的。     

分布式存储环境下工作流相关数据的一致性更新

为了解决分布存储机制带来的工作流相关数据的一致性问题,提出了一种动态TTL自适应策略.在该策略中,主本数据节点计算主本TTL,副本数据节点在更新数据时可获得这个主本TTL;计算副本TTL时,从主本TTL中除去副本更新与主本最后提交的时间间隔,使副本失效时间与主本的下次提交时间基本同步,从而提高了副本的新鲜率,而副本的更新率并未显著增加.与现有的弱一致性更新策略相比,提出的策略具有一定优势.从理论上分析了该策略的性能,模拟实验的结果也验证了这一结论.     

广域Web集群的随机高级Petri网模型及性能分析

广域Web服务器集群是由多个局域Web服务器集群在Intemet上广域分布而形成的一种服务器体系结构,是目前解决Web系统超载和提供高性能服务器的一种有效手段.基于随机高级Petri网的性能建模与分析技术,提出了一种广域Web服务器集群的随机高级Petri网模型;对模型进行了精化设计以简化模型求解的复杂性;研究了广域Web服务器集群的多级负载均衡综合方案,包括广域集群级的集群站点选择算法、局域集群级的请求分配算法和服务器级的请求调度算法,这些算法可以一致地综合在随机高级Petri网模型中;并且利用随机高级Petri网的性能分析技术对负载均衡综合策略进行了性能分析与评价.     

TeraPELB:云计算中基于预测的弹性负载均衡算法

现代负载均衡已经成为云计算中虚拟资源管理和调度的核心.针对现有云计算弹性负载均衡存在的不足,提出了一种基于预测的弹性负载均衡资源管理算法(TeraPELB),不仅能更加灵活她动态调配资源,而且支持基于负载的趋势预测.理论分析和仿真实验表明,随着网络员载的变动,TeraPELB算法能根据负载变化情况动态地调整后端服务器集群的处理能力,解决了从云中申请虚拟机具有延迟性而导致迟滞甚至无法满足用户请求的问题,相较于传统的弹性员载均衡算法效果更好.     

基于进化多目标优化的微服务组合部署与调度策略

面向微服务实例在不同资源中心的组合部署与调度问题，构建微服务组合部署与调度最优化问题模型。以资源服务中心计算及存储资源利用率、负载均衡率和微服务实际使用率等为优化目标，以服务的完备性、资源与存储资源总量和微服务序列总量为约束条件，提出基于进化多目标优化算法（NSGA-Ⅲ，MOEA/D）求解方法，寻求微服务序列在不同资源中心的实例组合部署与调度策略。通过真实数据集实验对比，在全部满足用户服务请求的约束下，该策略比传统微服务组合调度策略的计算、存储资源平均空闲率和微服务实际空闲率要分别低13.21%、5.2%和16.67%。     

基于连续球面剖分的全球地形数据组织模型

基于正八面体球面剖分的思路,提出了一种对全球地形数据进行组织管理的方法。该方法扩展了QTM的定义,采用了一种新颖的经纬度相关的编码方式,可用于对数据进行快速地检索与调度。同时采用了批量处理的策略,将模型的基本单元从单一三角形变为批量三角形的集合—区块,大大减少了调度过程中CPU负担。并针对区块的数据结构,设计了一种紧密集成的存储方式,减少了系统I/O的代价,便于数据的调度与管理。整体模型结构明确,存储高效,调度方便,能够很好地支持全球范围下地形数据处理与可视化的应用要求。     

基于矩阵操作的必然性QoS约束副本放置方法

如何提供严格有保障的数据服务质量, 为每个数据访问请求提供满足必然性QoS约束的数据服务, 是数据网格成功的关键. 在副本放置模型的基础上, 给出了QoS约束形式化的描述方法, 并得出必然性QoS约束满足的形式化定义. 针对必然性QoS约束的副本放置问题. 在矩阵表示的基础上, 利用矩阵操作给出一种有效的副本放置算法. 分析和实验表明, 该算法能够很好地解决各种规模条件下必然性QoS约束的副本放置问题, 并具有稳定性和可扩展性的特点, 在多种网络拓扑和访问模式下均能获得满足必然性QoS约束的副本策略.     

网格环境下复杂过程系统优化计算服务及任务调度策略

针对目前优化计算服务缺乏对一般用户的优化计算支持和灵活的资源共享方式,提出利用网格环境、支持网络计算资源以并行的、协同的方式提供面向服务的优化功能的计算服务系统,并设计了对系统性能具有重要影响的动态任务调度算法,从而使系统能够适应复杂过程系统优化计算以及网格环境的典型特征.相应地,系统采用多任务队列的任务管理方式和计算节点组的资源管理方式,为该调度策略提供实现基础.测试结果体现了基于该调度算法的优化计算服务系统的良好性能,并为设计在该系统下高效运行的并行算法提供了参考依据.     

基于能源区块链的综合能源系统调度优化模型及其应用

综合能源服务是在能源互联网背景下产生的新型能源服务模式，在综合能源服务系统中产销主体众多，能源生产消费多元化，针对综合能源系统调度过程中存在的信息安全及损耗问题，提出基于能源区块链的综合能源服务调度优化模型。利用区块链技术的去中心化、可信任和交易透明化的特性，构建基于区块链的综合能源服务网络架构；以系统经济效益及环保效益最大化为目标建立调度优化模型，有效降低系统运营成本，使得经济效益和环保效益得到较大提升。案例分析表明：能源区块链技术能够提高综合能源系统的安全性，保证相关数据不可篡改；同时，构建的综合能源服务调度优化模型能够为综合能源系统运营管理及调度优化问题提供决策支持与理论支撑。     

生产服务系统优先权能力协同分配策略

随着传统制造企业的经营模式向服务型制造的转变,企业所面对的传统生产库存系统转变为生产服务系统. 研究了由生产设施和服务中心组成的柔性生产服务系统的生产和服务能力协同分配问题. 生产设施生产两类产品,服务中心基于对应的产品为两类顾客提供服务. 管理者在生产和服务能力均有限的情况下需要决定将生产(服务)能力分配给哪一类产品(服务订单). 在集中决策下通过边际分析得到了最优服务能力分配策略.通过数值实验得到了最优生产策略的特征,然后基于最优策略特征,设计了固定优先权基本库存策略作为生产能力分配策略. 最后通过数值实验分析了由最优服务策略和设计的生产策略构成的协同能力分配策略的有效性,为企业的运作管理提供理论指导.     

面向战场多任务网络的等级优先动态带宽分配

为实现空中信息分发平台对战场多任务网络带宽资源的有效管理,在战术互联网资源管理模型中,提出一种等级优先动态带宽分配（classification prioritized dynamic bandwidth allocation,CPDBA）算法。该算法改进了基于网络效能最大化的带宽分配方法,优化了对指数效能业务的调度策略。仿真结果表明,该算法不但能够使相同带宽资源产生更高的任务价值,而且在网络过载时可以确保高优先级业务的服务质量,从而有效解决了多任务网络的链路带宽竞争问题。     

视频点播系统用户行为仿真平台

大型VOD（Video On Demand)系统需要设计用户许可控制、流调度等一系列算法，然而为研究此类算法而建立大型系统并不现实。本文提出VOD系统用户行为仿真平台，模拟大型VOD系统的用户行为并为各类算法提供仿真运行的平台。该平台描述了VOD系统用户行为的一般数学模型，刻划了典型用户进入系统行为分布、节目选择分布和VCR操作分布，设计了用户行为仿真平台结构，并完成了该平台，此平台提出的变强度用户流的概念，使对实际用户行为的仿真更加真实。实验表明，VOD系统用户行为仿真平台客观的反映了VOD系统的用户行为，同时还为其他算法研究和算法验证提供方便易用的基础。     

Job-Shop调度问题的优化模型及算法

建立了关于 Job-Shop调度问题的一般优化模型 ,将问题归结为双层规划 ,以特例形式给出了最小完工时间与提前 /拖期 Job-Shop调度批量模型 ,构造了一个有效的求解算法 ,数值实验表明了模型及算法的正确性和有效性 .     

数据网格中QoS感知的副本放置方法

数据复制技术广泛用于数据网格,如何合理地放置复制时产生的数据副本来更有效地提高数据访问性能成为一个值得研究的重要问题。本文针对无向连通图表示的数据网格模型,提出了一种满足各用户服务质量(quality of service, QoS)需求的副本放置算法(replica placement algorithm, RPA),通过该QoS感知的副本放置算法能够获得k个副本放置位置,并且使得整个数据网格系统的通信代价最小。最后,文章通过相应的仿真实验证明了该算法的可靠性和有效性。     

Distributed Clustering Algorithm for Energy Efficiency and Load-Balance in Large-Scale Multi-Agent Systems

To improve the energy efficiency and load-balance in large-scale multi-agent systems, a large-scale distributed cluster algorithm is proposed. At first, a parameter describing the spatial distribution of agents is designed to assess the information spreading capability of an agent. Besides, a competition resolution mechanism is proposed to tackle the competition problem in large-scale multiagent systems. Thus, the proposed algorithm can balance the load, adjust the system network locally and dynamically, reduce system energy consumption. Finally, simulations are presented to demonstrate the superiority of the proposed algorithm.