面向Yarn规范的蛋白质折叠模拟计算并行化算法

为了提高生物信息学中蛋白质折叠模拟计算的速度,提出了面向Yarn(Yet Another Resource Negotiator)规范的蛋白质折叠模拟计算并行化算法Yarn_PERM。分析了蛋白质折叠的格点模型PERM算法的运行流程及其面向Map-Reduce的子任务划分方式。Yarn_PERM算法实现采用Hadoop2.0的Yarn框架作为工作平台,其资源的分配与调度、应用子任务的申请和子任务的具体执行都由Yarn来透明的完成;描述了Yarn_PERM算法的Map程序与Reduce程序及主控程序的功能实现。选择了一个有代表性的蛋白质序列数据作为案例程序进行了测试。实验结果表明：在相同的时间内Yarn_PERM比PERM串行计算、Map-Reduce的PERMS计算在能量最低寻优的吞吐量上明显增加,加速比和可扩展性上也有明显的优势。     

面向云环境的蛋白质折叠模拟计算并行化算法

提出了面向云环境Yarn(yet another resource negotiator)规范的蛋白质折叠模拟计算并行化算法Yarn_PERM。分析了蛋白质折叠的格点模型PERM算法的运行流程及其面向MapReduce的子任务划分方式。Yarn_PERM算法实现采用Hadoop2.0的Yarn框架作为工作平台,其资源的分配与调度、应用子任务的申请和子任务的具体执行都由Yarn来透明地完成;描述了Yarn_PERM算法的Map程序与Reduce程序及主控程序的功能实现。实验结果表明:在相同的时间内Yarn_PERM比PERM串行计算、MapReduce的PERM计算在能量最低寻优的吞吐量上明显增加,加速比和可扩展性上也有明显的优势。     

软件定义网络中基于优先级的在线流调度策略

为了保证服务质量(quality of service, QoS),进入网络中的数据流可被赋予不同的优先级。在未来到达流请求信息未到达的情况下,进行在线优先级流调度,以最大化网络吞吐量是一项挑战。基于网络带宽资源、请求流的优先级和带宽需求的约束研究了软件定义网络(software defined networking, SDN)中的在线流请求调度策略。首先,提出了流路由成本和利润的概念,并创新性地设计了一个考虑边际成本的模型来描述链路资源和路由路径的使用成本。然后,将优先级流请求调度问题刻画为混合整数线性规划模型(mixed integer linear programming, MILP),提出在线优先级流调度算法(online priority traffic scheduling algorithm, OPTSA)来求解,最后分析了OPTSA的竞争比。仿真结果显示,与基准算法相比,所提出的算法可以确保网络负载均衡,同时有效提高网络的累积带宽和吞吐量。