An on-line scaling method for improving scalability of a database cluster

The explosive growth of the Internet and database applications has driven database to be more scalable and available, and able to support on-line scaling without interrupting service. To support more client's queries without downtime and degrading the response time, more nodes have to be scaled up while the database is running. This paper presents the overview of scalable and available database that satisfies the above characteristics. And we propose a novel on-line scaling method. Our method improves the existing on-line scaling method for fast response time and higher throughputs. Our proposed method reduces unnecessary network use, i.e. , we decrease the number of data copy by reusing the backup data. Also, our on-line scaling operation can be processed parallel by selecting adequate nodes as new node. Our performance study shows that our method results in significant reduction in data copy time.     

Constructing Projection Frequent Pattern Tree for Efficient Mining

Frequent Pattern mining plays an essential role in data mining. Most of the previous studies adopt an Apriori-like candidate set generation-and-test approach. However, candidate set generation is still costly, especially when there exist prolific patterns and/or long patterns.In this study, we introduce a novel frequent pattern growth (FP-growth) method, which is efficient and scalable for mining both long and short frequent patterns without candidate generation. And build a new projection frequent pattern tree (PFP-tree) algorithm on this study, which not only heirs all the advantages in the FP-growth method, but also avoids it's bottleneck in database size dependence when constructing the frequent pattern tree (FP-tree). Efficiency of mining is achieved by introducing the projection technique, which avoid serial scan each frequent item in the database, the cost is mainly related to the depth of the tree, namely the number of frequent items of the longest transaction in the database, not the sum of all     

Adaptive Distributed Admission Control in Differentiated Services Domains

In this paper we propose a scalable admission control scheme for the QoS sensitivity traffic in DiffServ domains. In our scheme, the ingress routers perform admissibility test in a fully distributed and parallel fashion for requests based on our resource per-assigning mechanism.Then, we introduce a novel two phase token passing mechanism to adaptively optimize resource per-assigning among contending edge ronters in proportion to their traffic.In addition, we adopt a measurement based admission decision-making criterion to gain the benefit of high utilization of statistical multiplexing. Our simulation results indicate that even under very high request load it is possible to perform admission control and resource allocation in parallel without suffering in terms of response time, packet loss rate, or utilization.     

视图匹配算法的研究与实现

研究了一种可伸缩的SPJG视图匹配实用算法，介绍了DM3上实化视图的定义和SPJG视图匹配算法的基本思想，并且将SPJG视图在DM3上具体实现。实验结果表明其加快了决策支持查询的响应速度。     

基于集群的并行分布式聚类及其应用

海量和高维大数据集的聚类对计算机性能提出了很高的要求.基于具有层次聚类特性的RSOM树方法提供了一种有效的手段以实现对高维大数据集的聚类索引,这种RSOM树可支持最近邻搜索且不需要对数据进行线性搜索.注意到RSOM模型具有内在的层次化、分布式结构特点,并可进行增量的训练,研究了基于高效并行集群的增量、分布式RSOM并行算法,并通过视频图像特征集实例证实了算法的可行性.     

基于元数据和CORBA服务的地图数据网络分发系统

利用空间地图数据（SMD）的海量特征、多尺度、广泛性和其离散分布适合于网络环境分布、共享、异构和可扩展的应用特点，提出了SMD远程分发的地图数据网络分发（MDND）系统．首先定义了SMD、元数据和以图论的方式描述的网络资源节点，建立了SMD资源与网络资源的关系，然后给出了MDND的形式化定义和基于CORBA的SMD分发架构及其系列分布服务，创建了基于元数据的查询条件输入方法，并在元数据集查询服务和地理信息路由指向服务的基础上实现了MDND．经CORBA服务、FTP和直接拷贝等模式的性能比较表明，所提系统可以有效完成SMD分发，在CORBA服务模式下的传输性能与直接拷贝模式相当却明显优于FTP模式，能快速达到最大传输速率且对数据量的依赖性不强．     

一种改进的基于数据库的树存储策略

关系数据库管理系统的优势在于存储以二维数据表为模型的数据结构,而在科学研究领域中,一般树作为重要的数据模型广泛存在。本文讨论的中心问题是如何在数据库管理系统中存放压缩的一般树,并在维护海量数据的同时,降低数据冗余,最后讨论数据一致性的保证和对比分析存储、检索算法的时空复杂度。本文通过对树的压缩存储技术的研究,所产生的结论和方法可以延伸到解决众多非线性数据结构在数据库管理系统中的存储问题。     

数据库密文检索技术的设计与实现

在归纳现有的数据库密文检索技术的基础上,利用高效的对称密码技术和Hash技术提出了一种数据库加密以及密文检索方案,并进行了实现.经过实验证明,该方案可以很好的保证数据库的机密性,而且能够在不对数据库解密的基础之上实现高效的密文数据检索,另外,基于已经实现的密文检索技术,还实现了对密文数据库的其他操作,包括插入数据、更新数据以及删除数据.     

Scalable group management in large-scale virtualized clusters

To save cost,more and more users choose provision resources at the granularity of virtual machines in cluster systems,especially data centres.Maintaining a consistent member view is the foundation of reliable cluster managements,and it also raises several challenge issues for large scale cluster systems deployed with virtual machines (which we call virtualized clusters).In this paper,we introduce our experience in design and implementation of scalable member view management on large-scale virtual clusters.Our research contributions include three-aspects:1 ) we propose a scalable and reliable management infrastructure that combines a peer-to-peer structure and a hierarchy structure to maintain a consistent member view in virtual clusters; 2) we present a light-weighted group membership algorithm that can reach the consistent member view within a single round of message exchange; 3 ) we design and implement a scalable membership service that can provide virtual machines and maintain a consistent member view in virtual clusters.Our work is verified on Dawning 5000A,which ranked No.10 of Top 500 super computers in November,2008.     

网格中多副本数据的后向预测调度算法

针对网格环境下追求最快响应时间的多副本数据检索应用,提出了一种调度算法,该算法考虑了数据副本分布状况对负载均衡的影响.在被检索数据的多个子集分布在网格中多个节点,并且以数据子集为单位存在不定数目的副本情况下,给出了一种估算存放副本的网格节点动态负载和延时的方法.基于估算出的这些参数,算法根据对响应时间的计算和对后向任务的预测将任务分配到网格节点.后向预测考虑了网格节点被选中访问其上各个副本的可能性.最后通过仿真程序分析了该算法的性能.     

PR-tree:P2P环境下一种多维数据的分布式索引结构

提出了一种基于R-tree的更适用于P2P环境的新型多维空间索引结构———PR-tree,并且在这种新型的索引结构下进行了高维数据的查询操作.这种新型的空间索引结构有两个主要的特点:对需要查询的数据空间进行层次划分;并且对结点的插入、删除等操作具有高度的灵活性.实验表明这种新型的空间索引结构在查询效率等方面都优于其他的索引形式.     

扩散问题边界积分方程的一类新算法

采用与时间相关的基本解，把扩散方程转化为边界积分方程，在时间推进的过程中，使用一种新的推进方法，该法无需计算低时间层的内点值，便直接得到希望的时刻的解，由于避免计算低层的内点值，从而计算量大为减少。数值例子显示该算法具有精度高、稳定等特点。     

A Switch Agent for Wireless Sensor Nodes with Dual Interfaces: Implementation and Evaluation

Data generation in wireless sensor networks could be bursty as it is dictated by the presence or absence of events of interest that generate these data. While conventional sensor nodes possessed only one radio interface, next generation sensor nodes are expected to have two (possibly more) radio interfaces, each with different ranges, capacities, and power consumptions. Equipping sensor nodes with dual radios has its own benefits and can be quite useful in handling bursty traffic while at the same time satisfying the application’s delivery requirements. In this paper, we propose an adaptive interface switch agent that intelligently selects the interface to be used for data transmission at a sensor node based on the data burst length or end-to-end delay while taking into consideration power consumption and throughput. The proposed work generalizes earlier works in this area to enable both the source nodes and intermediate data forwarding nodes to initiate the activation of high power radios so that they can be utilized to a higher degree for converge-cast communication. We have performed extensive simulations with sensor nodes containing both IEEE 802.15.4 and IEEE 802.11 compatible radios. Our simulation results indicate that the switch agent yields throughput, delay, and packet delivery ratio comparable to the higher bandwidth interface alone, without incurring much energy wastage.     

阈值上限一定时超大规模数据库的查询方法研究

在确定查询阈值上限时,当前数据库查询方法只能使用查询树的一条路径,并行性能较差;在对超大规模数据进行查询时,具有查询时间长、响应不及时的弊端。为此,提出一种新的阈值上限一定时超大规模数据库的查询方法,通过RSA算法对超大规模数据库进行加密和解密处理,依据多叉树的定义构造多叉索引树,在此基础上计算各代表数据点与查询点之间的距离;在阈值上限一定时,利用多个从节点机并行处理后,使用主节点机汇集结果,运用后续子树递归处理,直至获取查询结果。实验结果表明,所提方法不仅具有很高的查询效率,而且CPU使用率很高。     

基于单线模型的交通车载电子地图

针对车载导航系统的需要,提出了一种基于单线模式的车载电子地图模型。该模型采用分层管理,对核心的路网结构采用单折线表示道路,节点表示路口,用形值点表示道路的形状,通过有序节点对和道路对的方式来表示交通限制信息。整个地图数据库可以由节点集、道路集和转弯限制集3个集合来描述实现。该模型可以清晰准确地描述道路网络结构及其相关的交通限制信息。试验表明:这种电子地图能很好地支持寻路以及路径导航功能,存储空间较小,非常适合于车载导航使用。     

基于信任网络的网格资源发现机制

如何有效地发现网格的计算资源和存储资源是影响网格性能的重要因素,已有的资源查找方法难以适应网格规格.利用网格结点之间存在的信任关系构建资源信任网络,并给出了信任网络构建的原理和方法.将主动发现和被动发现相结合,应用小世界原理,获得了优化的时间复杂度,发送了网格资源发现性能.分析表明,该模型在网格环境中具有良好的效果,是一种可靠、安全的方法.     

无线传感器网络即时响应网络再编程机制

由于无线传感器网络中节点的数量多和节点能量不足等原因,往往所有网络节点传输整个新程序要耗费相当长的时间,造成网络再进入工作的周期长.另一方面,有的节点由于能量不足,新程序未接收完就不再工作,这也浪费了大量的时间、耗费发送节点的能量和增加了网络流量.无线传感器网络即时响应网络再编程机制采用能量不足节点不给予新程序机制及采用固定跳、拉线方式将新程序传输到节点,线上的节点将新程序复制到其中的一个邻居节点后,立即开始执行采集、处理数据等功能的机制.从理论上分析了该机制可以节能能量和缩短第一响应时间.     

分布式时态关联规则挖掘

提出了在分布式环境下对于每一层使用不同支持度的时态关联规则挖掘问题及其算法DMARM。该算法使用轮询方法处理分布式系统中各个节点间的通讯问题,在各个节点上利用集合“或”和“与”运算,在求候选频繁模式的同时求出了模式的支持度,减少了数据库的扫描次数。     

帧存储器容量受限条件下编码视频码率变换的研究

提出了一种帧存储器容量受限条件下编码视频码率变换结构。在这种结构中，将压缩的参考图像存入帧存储器中以节省存储空间，同时通过截除适量与高频ＤＣＴ系数对应的码字以适应任意容量的帧存储器，而运动补偿直接在ＤＣＴ域实现，避免频域怀空间域转换所需的运算量，这种结构的性能随配置帧存储器容量的增加呈单调递增的关系，为存储器容量受限的情况下获得满意的变换图像质量提供了有效途径。     

基于区块链存储扩展的结构化数据管理方法

研究基于区块链存储扩展的结构化数据管理方法,解决目前在区块链存储方面存在的容量扩展、存储结构扩展等问题.通过节点动态组网、DHT通信协议,网络中节点仅需存储部分数据,实现数据的存储、查询管理;通过数据签名及定时验证,保障数据安全存储及查询;本地数据库存储结构化数据,扩展业务数据管理.实验结果表明,该方法实现了结构化数据的区块链存储扩展管理,充分利用了节点的网络资源,降低了节点存储压力,提升了数据存储、查询效率,进一步促进区块链应用的开发.