基于定位目录的元数据管理方法

元数据的访问性能和可扩展性是影响大规模存储系统整体性能的关键因素。该文提出了一种基于定位目录的元数据组织机制。该机制以定位目录作为元数据定位、负载评价以及元数据动态迁移的基础,保持了元数据的目录相关性,提供了较高的元数据访问的性能;在此基础上的负载评价方法以很小的开销反映操作历史信息的影响。测试数据表明,该机制可以提供良好的负载调节能力。     

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.     

一种面向应用服务器的分布式缓存机制

针对应用服务器对数据库的大规模并发访问所产生的性能下降问题,设计了面向应用服务器的缓存对象管理组件。集成了分布式对象缓存系统Memcached客户端,并采用基于分级队列思想的缓存替换算法。根据队列中元数据内容将可缓存对象存储在不同级别的分布式缓存池中。模拟实验表明该机制能够有效减少数据库I/O负载,降低应用服务器的访问延迟,提高了系统的并发处理能力。     

基于Markov链的ZigBee网络媒体接入控制协议性能研究

为了优化Zig Bee网络媒体接入控制(Media access control,MAC)协议性能,提出一种基于饱和负载的MAC层信道访问机制。通过马尔科夫链对网络节点状态转化过程建模,对基于信道访问机制的网络吞吐量和节点能耗进行了数学分析。研究了网络参数NB、amin BE对节点信道冲突概率、网络吞吐量和能耗等性能的影响。分析结果表明:该模型准确地描述了基于饱和负载的Zig Bee网络信道访问机制,对协议参数进行合理的设置能够改进MAC协议吞吐量和能耗性能。     

基于ED-Chord的数据网格副本定位机制

为了提高数据网格副本定位机制的负载平衡性和可扩展性,提出一种均匀分配节点标识的分布式hash表结构(ED-Chord),设计了基于对等网模式的层次结构副本定位机制(PRLM)。ED-Chord采用分布式方式获取节点位置分布信息,据此进行优化选择新节点的加入位置,使节点分布更加均匀,PRLM全局副本目录采用ED-Chord结构进行设计,本地副本目录利用虚拟组织的局部性进行查询。分析和实验结果表明:ED-Chord节点标识分布均匀,PRLM具有良好的副本定位时间性能,节点的负载平衡性与可扩展性较好。     

基于二维表的对象存储元数据管理

大多数存储系统采用Hash算法或目录子树分区算法来实现元数据在元数据集群内的存储,但是上述算法在元数据修改、删除等操作时系统开销较大,严重影响了系统的性能。文章通过引入二维表存储元数据信息,提出了一种新的存储策略。该策略通过使用二维表、数据库存储过程和特定的递归算法实现了元数据存储。实验结果证明该策略具有良好的存储性能。     

基于云计算的一种全新元数据管理方案

为有效减少云计算过程中不同元数据的工作量,本研究提出了一种全新的管理方案.通过改进的Chord算法和协同双层缓存机制使得元数据服务性能随着聚类上元数据服务器数量增加而增强;采用亲密算法控制客户端与服务器端的协作以便对元数据集进行缓存.基于以上方案能表现出较高性能和良好的可扩展元数据服务,实验表明本文提高的方案性能优于其它方案,更能体现出元数据访问性能与亲密值之间变化的关系.     

大规模流媒体服务间隔缓存策略的性能预测模型

静态分析模型能在负载固定的情况下预期不同因素对缓存算法性能的影响,为解决该模型在动态负载下预测精度不高的问题,该文结合实际用户访问行为研究,采用负载拟合的方法对此问题进行了探讨,并提出了一种针对变动负载的间隔缓存类算法的动态性能模型。该模型可更准确估算系统实际性能,从而为用户控制等策略提供参考。实验结果表明,静态模型的缓存命中率预测结果比实际高70%以上,而该模型则能适应负载的变动,预测结果与实际结果差别在10%左右。     

基于生存期的云存储元数据缓存算法

针对元数据管理子系统成为云存储中性能瓶颈的问题,研究了云存储元数据缓存算法.在分析元数据被访问特性的基础上,提出了元数据缓存生存期的概念;依据云存储的特性设计了元数据缓存生存期的计算规则,给出了基于生存期的元数据调出策略和元数据缓存写回策略,提高了云存储元数据管理的效率;分析了基于生存期元数据缓存算法适应用户访问特性的能力,讨论了使用基于生存期元数据缓存算法后如何保证元数据一致性的问题;使用基于生存期元数据缓存算法,实现了云存储元数据缓存原型系统,并使用通用数据集和测试工具进行了测试与分析.结果表明,该算法能提高云存储15％的I/O速度和16％的操作处理速度.     

大规模流媒体服务间隔缓存策略的性能预测模型

静态分析模型能在负载固定的情况下预期不同因素对缓存算法性能的影响,为解决该模型在动态负载下预测精度不高的问题,结合实际用户访问行为研究,采用负载拟合的方法对此问题进行探讨,并提出了一种针对变动负载的间隔缓存类算法的动态性能模型。该模型可更准确估算系统实际性能,从而为用户控制等策略提供参考。实验结果表明,静态模型的缓存命中率预测结果比实际高70%以上,而该模型则能适应负载的变动,预测结果与实际结果差别在10%左右。     

基于用户态文件系统的共享访问与性能提升研究

研究并实现面向NVMe SSD的用户态高性能共享式文件系统(UHSFS),并提出简单弹性的数据布局技术、多粒度IO队列弹性分离技术以及多用户共享内存架构,这些关键技术能够显著地提升元数据的操作性能和IO处理能力,并且实现用户态文件系统的共享访问。实验结果表明,与UNFS,NVFUSE,BLOBFS和BLUEFS等用户态文件系统相比,UHSFS的元数据操作性能和Filebench综合负载性能最优;IO队列分离技术能够大幅度地提升吞吐量;与F2FS, XFS, Ext4等内核态文件系统相比, UHSFS同样表现出性能优势。     

Optimizing a Parallel Video Encoder with Message Passing and a Shared Memory Architecture

Implementing video applications on emerging multi-core processors is a promising technique for personal, real-time multi-media applications. However, when porting the legacy parallel video encoders developed for clusters to shared-memory multi-cores, the existing parallel algorithms result in workload imbalances on different cores and communication inefficiencies. This paper describes a strip-wise parallel scheme to balance workloads and a hybrid communication mechanism to reduce communication overhead. The implementation of the H.264 parallel encoder on an eight CPU Intel Xeon system achieves 5x to 6x speed-up over a single thread encoder and achieves a 29% performance improvement over the commonly used master-slave schemes on clusters. The paper also gives further analysis on scalability, parallel efficiency, workload balance, and communication overhead as the number of cores varies.     

基于Peer-to-Peer模型的增强OAI框架

近年来,解决数字资源共享问题的技术和标准成为研究热点.介绍了OAI协议的特色、优势和弱点,提出了一种基于Peer-to-Peer网络的支持分布式搜索的OAI框架.该框架增强了Data Provider搜索能力,保证了高可靠性和负载平衡.     

关系数据库中实时高效元数据存储算法优化研究

当前关系数据库中元数据存储算法不仅所需存储空间大,而且均衡性和稳定性差,读写效率低下。为此,提出一种新的关系数据库中实时高效元数据存储算法。通过基于优先级的蛇形时隙算法,对关系数据库中的元数据进行存储;通过分割网格区域把关系数据库中某一类型的元数据存储于对应的网格中,把优先级高的元数据存储于和查询节点较近的区域,使得高优先级元数据最先被搜索。针对优先级蛇形时隙算法未考虑元数据存储时缓存因素、缺乏针对元数据访问局部性优化机制的弊端,引入元素存储生存期对其进行改进,以提高元数据存储算法的实时高效性。实验结果表明,所提算法的分布均衡度和稳定性很高,而且存储空间小,读写性能优。     

A hybrid cache placement scheme for multi-hop wireless service network

In this paper,a hybrid cache placement scheme for multihop wireless service networks is proposed. In this scheme,hot nodes in data transferring path are mined up by means of rout-ing navigation graph,and whole network is covered with network clustering scheme. A hot node has been chosen for cache place-ment in each cluster,and the nodes within a cluster access cache data with no more than two hops. The cache placement scheme reduces data access latency and workload of the server node. It also reduces the average length of data transferring,which means that fewer nodes are involved. The network system energy con-sumption decreased as involved relay nodes reduced. The per-formance analysis shows that the scheme achieves significant system performance improvement in network environment,with a large number of nodes.     

一种IEEE 802.11 MAC协议的包延时数学分析模型

提出了一种新的数学分析模型,用于计算IEEE 802.11协议的平均包延时。通过与基于OPNET的仿真结果比较,证实该分析是有效的。分析结果证实,相对于基本访问机制,采用RTS/CTS媒体访问机制将获得较低的包延时,对于合理采用RTS/CTS机制、显著提高IEEE 802.11WLAN性能具有重要意义。     

A Novel Architecture of Metadata Management System Based on Intelligent Cache

This paper introduces a novel architecture of metadata management system based on intelligent cache called Metadata Intelligent Cache Controller （MICC）. By using an intelligent cache to control the metadata system, MICC can deal with different scenarios such as splitting and merging of queries into sub-queries for available metadata sets in local, in order to reduce access time of remote queries. Application can find results patially from local cache and the remaining portion of the metadata that can be fetched from remote locations. Using the existing metadata, it can not only enhance the fault tolerance and load balancing of system effectively, but also improve the efficiency of access while ensuring the access quality.     

基于3-gram模型和数据挖掘技术的元数据预取 

在大规模的文件存储系统中,针对大多数算法的设计没有考虑到元数据访问的特征与元数据本身较小的特点,提出了一种利用存储系统中的元数据操作日志文件,运用3元(3-gram)预测模型和数据挖掘的方法对用户未来可能要操作的元数据进行组预取。实验证明,对于从日志文件中提取出的文件元数据访问序列,新预取模式的缓存(Cache)命中率与基于权重图的预取算法(NEXUS)相比平均提高了3.9%,与最近最少使用算法(least recently used,LRU)比较平均提高了16%。