快速瀑布模型动态副本创建策略研究

在高性能数据网格中,动态副本创建策略能使用户访问远程大数据文件时有效的减少带宽消耗和访问延迟.提出了多层数据网格环境下一种新的动态副本创建策略--快速瀑布模型算法.OptorSim网格仿真器也被修改用以更好的适应多层数据网格架构和研究这种算法的性能.仿真结果表明:对比Fast Spread,LRU,LFU,Economy-Bin和 Economy-Zipf五种算法,快速瀑布模型算法能在随机访问模式下有效地减少数据访问的平均响应时间,并且其优势随着用户提交作业数量的增加而增大.     

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。     

数据网格中一种启发式副本放置算法

副本技术广泛用于数据网格中来减少数据访问代价,增强容错能力,从而提高数据网格中数据访问的性能和可靠性。如何合理地放置副本来更有效地提高数据访问性能成为一个需要解决的重要问题。针对无向连通图表示的数据网格模型,在考虑通信代价和存储代价的基础上,提出了一种启发式副本放置算法(heuristic replica placement algorithm, HRPA),通过该算法能够得到k个副本的放置位置,并且使得整个系统的代价最小。最后,通过相应的仿真实验证明了该算法的可行性和有效性。     

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.     

基于用户访问序列聚类的网站导航系统

设计了一种通用的、基于访问序列的网页推荐系统.通过在线与离线系统相分离的系统架构,并对用户访问序列进行预先聚类,所设计的系统具有较高的推荐效率.对一个互联网上真实网站的实验研究,发现所设计的导航系统仅需要收集较少的用户信息就可以取得较好的推荐效果.     

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.     

一种Web信息的三级发布体系结构

提出了一种WWW信息的三级发布体系结构,用于大规模用户共享海量信息。它通过信息的三级发布和数据冗余存储将有用信息及时送给用户,使用户获取网上信息的方式由传统的访问远程静态数据库变为访问动态数据流,并从动态数据流中选择符合用户个性化需求的数据下载到本地机中,供用户离线浏览,从而极大地提高了响应速度。该体系结构具有较高的可伸缩性,可节省网络带宽、减轻服务器负载。     

一种基于网格的数据集成服务系统分析

网格技术越来越多的应用于仿真领域中。仿真程序包含很多数据密集型应用,它们需要使用大量分布的数据库资源。如何访问和操作这些异构的数据库资源是应用程序的关键问题。在利用现有的访问网格中异构数据源方法的基础上,提出了基于网格服务的异构数据源集成体系结构,可以在应用过程中动态绑定数据源;同时在选择数据服务的时候采用基于Qos的选择模型,可以有效的避免服务失效的现象。     

基于主题映射元数据的数据库访问和集成系统

系统为战争模拟数据的有效访问提供了一个基于主题映射元数据的完整解决方案,并已广泛应用.该解决方案改善了数据到处放、需要数据找不到、拿到数据不会用的问题;实现了数据的物理分布、逻辑集中:降低了数据访问逻辑和数据之间的耦合程度;考虑了数据使用中的安全性和权限控制;提供了高度简洁、统一和规范的数据访问接口;为数据访问引入含有语义,更自然的方式,为逐步提高数据访问的"智能"程度奠定基础.     

基于反馈机制的动态副本数量预测方法

针对视频点播集群服务中对单一视频访问数量进行预测时,基于传统的历史信息加权方法产生的动态副本数量误差较大、点播集群负载均衡较差的问题,分析了传统方法预测误差产生的主要原因——对单一视频历史访问数量趋势信息的考虑缺失,并提出了一种基于反馈机制的动态副本数量预测方法。该方法在传统的基于历史信息加权方法的基础上,考虑了历史访问数量的趋势信息。对实际系统数据的模拟结果显示,在反馈系数等于1时,基于反馈机制可以使动态副本数量的平均预测错误率下降29.6%,峰值错误预测率下降42.9%。     

网格环境下基于HLA的自适应仿真研究

在面向服务的网格环境下进行基于HLA的分布仿真时,网格环境的变化会使模型服务无法完成联邦成员对象实例的访问,从而导仿真运行终止,故必须在仿真中引入很强的容错机制,使仿真能自适应地运行.为满足网格环境下分布仿真运行的这些要求,先将模型设计成具有自适应能力的网格服务,再对运行支撑的本地组件(LRC)和核心组件(CRC)作服务化的改造,在这两组件间建立了两条基于Http协议的链接.通过为HLA增加几个模型管理接口,在LRC和CRC以及自适应模型服务三者之间实现了信息的互通,这使得模型服务的自适应能力被提升为仿真运行的自适应能力.实验表明,在网格环境下进行的自适应仿真具有了容错能力.     

基于分布式深度学习的边缘服务放置策略

针对移动边缘计算网络中不合理的服务放置和资源分配所导致的服务质量下降问题, 提出了一种基于分布式深度学习的边缘服务放置策略。首先, 以最小化所有用户服务请求时延与加权服务放置成本总和为优化目标, 将优化问题建模为混合整数非线性规划问题。其次, 在给定服务放置策略情况下, 利用凸优化理论求解出边云最优的计算资源分配方案。最后, 利用分布式深度学习解决了服务放置问题。理论证明及仿真结果表明, 所提策略能够有效降低用户服务请求时延和应用服务提供商的服务放置成本, 并且逐渐逼近全局最优的服务放置策略。     

Self-adaptive Algorithm in Data Distributed Management

In this article, to resolve the general adaptive problem of the dynamic grid-based algorithm in distributed interactive simulation based on HLA, the adaptive dynamic grid-based algorithm is suggested by thoroughly researching the theory proof and formula deduction of the dynamic grid-based algorithm. The availability of dynamic grid-based algorithm is studied under three special situations by theory proof and formula deduction, and the results of instance imply that the dynamic grid-based algorithm can be applied under three special situations by changing the implement process of the dynamic grid-based algorithm. The conclusions show that the adaptive dynamic grid-based algorithm is self-adaptive, can reach the goal of the data distributed management, and greatly improves the effect and efficiency of the high complexity simulation system based on high-level architecture.     

基于网格的数据过滤机制及性能优化研究

在大规模分布式交互仿真中，大量仿真实体之间如何进行有效的数据通信是仿真领域研究的重点和难点。为了解决传统DIS数据过滤机制造成的广播风暴以及网络资源的极大耗费，HLA—RTI提供了基于组播通信的数据分发管理（DDM）服务。分析了不同DDM方法的过滤机理，通过对比指出了它们存在的优缺点，在此基础上，重点研究了基于网格数据过滤机制中网格尺寸大小对过滤性能的影响，提出了一种新的求取最优网格尺寸的方法，经过理论推导阐明了选取最优网格尺寸的制约因素，通过仿真实验说明了网格尺寸的选取不宜过小。     

无线传感器网络单汇聚节点选址策略

无线传感器网络中,所有节点收集到的数据都通过多跳的方式转发到汇聚节点,因此汇聚节点的选址策略对网络寿命有很大的影响。首先在节点随机分布的无线传感器网络中简单分析了汇聚节点的面向能量选址策略,然后进一步探讨了面向寿命的选址策略,最后结合基于路由代价的蚁群路由算法在无线传感器网络中对两种选址策略进行仿真,仿真结果显示面向寿命选址策略的网络总能耗稍大于面向能量的选址策略,但前者能在较低网络能耗的基础上有效地延长网络寿命。     

分布式网络环境下DDM系统层次仿真框架

在基于HLA的大规模交互仿真中，如何灵活、高效地实现分布式网络仿真成为迫切需要解决的问题。HLA中的数据分发管理机制为实现大规模交互仿真提供了可能。分析了数据分发实现过程及过滤原理，结合分布式网络的特点，构建了一种层次化数据分发管理系统仿真结构，提出了层次化DDM系统仿真策略，并对层次化DDM仿真系统的性能进行了分析对比，说明了层次化仿真框架的可行性及优越性。