一种P2P点播系统中的数据调度策略

在基于无结构对等网络环境的在线点播系统中,针对多个节点给单个节点同时提供数据的调度问题,提出了一种结合自适应调度和超时紧急调度的新型调度策略.节点向伙伴节点获取数据时,通过数据调度的历史经验自动地适应伙伴节点的数据服务能力,并根据伙伴节点的服务能力,负载均衡地调度数据;对于伙伴节点不存在的数据,通过设定数据的超时时间并根据紧急度将数据调度给服务器.新型的调度策略使得节点充分利用对等网络中终端节点的资源,降低了服务器的负载,提高了整个系统的承载能力和扩展性.实际系统的运行结果表明,该调度策略在提高系统的整体服务能力方面取得明显效果.     

对象存储系统的合作缓存方案

结合对象存储系统的数据访问模式,综合设计客户端和元数据服务的缓存,构造存储系统的合作缓存方案.该方案将客户端和元数据服务器的缓存作为整体进行设计,以达到提高缓存利用率的目的;通过缓存准入策略合理选择数据传送模式,减少数据传送的通信量;同时,合作缓存方案根据数据对象的大小、访问成本和网络负载动态地调整缓存策略,提高存储系统的服务质量.实验显示,合作缓存方案能较好地适应不同的工作负载,有效提高了系统的输入输出性能.     

基于增益概率的P2P流媒体缓存管理方法

提出了一种P2P流媒体节点增益概率缓存管理算法.针对概率缓存管理机制在P2P流媒体系统中优化主要性能指标的不足,提出了流媒体分发网络子域的分解量化子增益参数,通过计算P2P流媒体网络的总缓存增益,利用贪婪算法得到近似的最优解.实验结果表明, 新算法由于综合考虑了相对系统代价的增益因素,降低了数据发送延时,减小了丢包率,降低了对服务器的负载,提升了对P2P流媒体系统服务质量的优化作用.     

一种基于混合索引的HDFS小文件存储策略

Hadoop分布式文件系统(hadoop distributed file system,HDFS)因其稳定高效、低成本等优势,已被很多大型企业广泛使用.针对HDFS海量小文件存储时元数据服务器节点内存开销过大,合并文件中小文件访问效率不高的问题,提出一种改进的基于混合索引的小文件存储策略,应用分类器分类标记小文件,并在元数据服务器建立H-B+树索引,在存储节点根据小文件大小建立不同的块内索引,达到提高小文件访问效率的目标.实现中采用缓存结构,以提高客户端访问的响应速度,同时也有利于元数据服务器节点的内存负载.实验结果表明,基于混合索引的小文件存储策略能有效提高小文件访问效率,并显著降低元数据节点内存开销.     

基于缓存开销的信息中心网络缓存协作策略

网络化缓存策略影响ICN网络的传输性能,考虑到缓存执行时的开销不仅包含访问缓存节点时的路径代价,还应包含替换旧信息的替换代价,因此提出一种基于路径访问代价和节点替换代价的缓存协作策略(path and node cost based cooperative caching strategy, 简称PNC3S).该策略对两种代价进行整体考虑,将代价总量作为是否进行信息与节点匹配缓存的依据,对提出的策略模型进行优化分析,将最优解作为缓存部署方案.实验结果表明,与CEE,LCD策略相比,PNC3S可以改善网络的信息缓存率、服务器的负载率、网络链路平均利用率,以及访问跳数减少率.     

一种基于协同信任的普适网络节点缓存替换策略研究

在以人为载体的普适网络中,大量各种不同类型数据随着节点移动而传播.节点实体面临如何缓存最新或最有价值的数据问题,设计相应的缓存数据替换算法是一个重要的研究领域.提出了一种利用协同信任关系来设计的缓存替换策略：CTRP.该策略基于特定数据项与特定节点的相关联系紧密度来判别确定缓存区内要替换的缓存数据,并通过节点信任度与目标地址匹配概率来对相关度进行判定;在此基础上结合数据项的有效性指标来设计缓存数据替换标准.仿真实验结果表明CTRP能够有效提高数据的缓存命中率,降低数据的远程访问延迟.     

P2P流媒体的协作缓存研究

为了缓解点对点(P2P)流媒体系统给互联网带来的通信压力,设计了一种基于P2P流媒体网络的协作缓存机制.首先,对已有的大规模P2P流媒体系统进行了测量实验,发现它们通过部署专用服务器提高系统整体性能,而节点之间的协作比较差.然后,利用缓存数据块的被访问频率计算其价值,利用数据块的传输时延计算其请求分布因子.最后,节点结合数据块价值和请求分布因子替换已缓存数据,尽可能地保留那些来自较远节点的缓存数据和高频数据,以实现缓存数据的均衡分布,提高节点之间的协作性.模拟结果显示所提出的方法在在缓存命中次数、系统负载和节点协作性等多个尺度上有较好的性能.     

基于Cache网络数据的数据缓存技术研究

通过对目前数据缓存技术的分析和研究，提出和设计了一种针对于高速局域网分布式数据缓存系统，即基于Cache网的数据缓存系统。旨在进一步提高数据缓存系统的性能，通过减少网络传输时间，均衡网络负载，实现提高客户机／服务器网络系统的检索效率。其主要思想是在网络的各个节点上建立数据缓存区，并实现对这些缓存区统一调配和管理。文中对其缓存性能进行了分析，并和其它缓存系统进行了比较，从而论证了该缓存系统的有效性。     

基于协作区域的内容中心网络缓存策略

针对现有网络缓存策略所存在的缓存负载分布不均衡、缓存冗余大、网络资源利用率低等问题,提出了一种基于协作区域的内容中心网络缓存策略.该策略利用协作区域中的节点来辅助中心节点进行分组缓存,以实现负载均衡.仿真结果表明,与LCE策略和Betw策略相比,该策略能够有效地提高缓存命中率和资源利用率,并改善负载均衡性.     

一种P2P VOD系统的缓存部署及调度机制

提出一种新的数据缓存机制,通过利用空闲节点加入缓存、节目点播应用前进行缓存部署和基于视频源服务器的请求连接数进行缓存调度等机制优化系统整体缓存能力和缓存分布.实验仿真数据表明,此数据缓存机制能有效提高系统的缓存能力和整体性能.     

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.     

客户机/服务器下的数据缓存技术

为了在客户机，服务器网络环境下的数据库检索系统中，引用数据缓存技术改善数据检索效率，通过对现有的数据缓存系统进行分析、归纳和总结，并参照借鉴存储器缓存技术的一些理论，阐述了数据缓存技术在客户机，服务器网络环境下应用模式，系统的进行了理论归纳，给出缓存一致性问题的解决方法，实现了数据缓存技术的高效使用。     

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。     

软件定义下的CCN缓存算法研究

为了解决内容中心网络（CCN）中存在的缓存问题,在内容中心网络和软件定义网络（SDN）的融合架构下,充分利用控制层全局感知和集中控制的优势,提出了一种软件定义下的CCN缓存决策方法。考虑了中介中心度、内容流行度、节点边缘度和缓存节点存储容量的有限性,引入了控制节点和通信节点的概念,通过控制器缓存决策,使得请求内容在不同的节点进行合理缓存。同时,根据控制节点距离缓存节点和服务器的跳数,找到返回用户请求的最短路径,采用ndnSIM进行仿真实验。结果表明,相比ALWAYS,LCD两种传统缓存决策策略,该方案可以明显提高缓存命中率,降低路径延展率和缓存替换数,达到了提高CCN缓存效率的目的,有利于内容中心网络及未来网络的发展。     

KDS-CM： A Cache Mechanism Based on Top-K Data Source for Deep Web Query

Caching is an important technique to enhance the efficiency of query processing. Unfortunately, traditional caching mechanisms are not efficient for deep Web because of storage space and dynamic maintenance limitations. In this paper, we present on providing a cache mechanism based on Top-K data source （KDS-CM） instead of result records for deep Web query. By integrating techniques from IR and Top-K, a data reorganization strategy is presented to model KDS-CM. Also some measures about cache management and optimization are proposed to improve the performances of cache effectively. Experimental results show the benefits of KDS-CM in execution cost and dynamic maintenance when compared with various alternate strategies.     

基于马尔可夫预测模型的数据仓库缓存管理

提出了一种基于马尔可夫预测模型的数据仓库缓存管理策略.将Chunk作为缓存的基本粒度单位,通过收集用户已提交的查询,利用马尔可夫模型预测下一步用户将要访问的视图区域的概率分布,并在此概率分布的基础上提出了基于预测风险的缓存淘汰算法.实验结果表明,算法缓存命中率高,有效地缩短了OLAP查询的响应时间,提升了系统的整体性能.     

新的变码率视频服务器缓存管理策略

提出的 ROC(resist- overload capability)缓存管理策略 ,包括缓存准入策略和替换算法 ,解决了变码率视频服务器间隔缓存的缓存管理问题。 ROC缓存准入策略基于统计缓存准入策略 ,能提供概率的缓存服务质量保证和较高的缓存利用率。实验结果表明 :在典型系统配置下 ,ROC可以提高约 2 5 %的系统吞吐量 ;相对确定性缓存准入策略和STP- L缓存替换算法 ,可以多服务约 17%的视频流 ,平均缓存利用率也要高出约 38%。仿真实验结果证明了 :ROC充分发挥了间隔缓存算法优势 ,是一种非常有效的变码率视频服务器缓存管理策略     

一种自适应的流媒体服务器缓存调度算法

在分析现有的流媒体缓存技术优缺点的基础上,提出一种采用间隔缓存的自适应混合型间隔缓存算法(adaptive hybrid interval cache,AHIC).该策略充分考虑用户行为模式和影片冷热度对缓存策略性能的影响,采取分段缓存和间隔缓存相结合的方式,通过周期性地统计影片的流行度和用户访问行为,实现了缓存的接纳和替换.仿真实验表明,与传统的间隔缓存策略相比,AHIC策略能够有效的提高缓存的字节命中率.