基于结构化对等网的分布式资源发现方法

为了解决大型分布式系统由集中管理导致的扩展性和鲁棒性差的问题,利用改进的结构化对等网组织分布式计算资源,将逻辑空间中的节点分为主机节点和资源节点,分别采取相容性Hash和位置保留Hash与对等网逻辑空间匹配,以满足资源信息的范围查询。     

基于SkipNet支持多属性范围查询的云资源共享设计

在云资源共享服务模式中,针对云资源多属性范围查询的问题,提出一种改进的E-SkipNet网络。首先,E-SkipNet在传统分布式哈希表(DHT)网络SkipNet的基础上将数据属性引入到节点NameID的设置中,将物理节点加入到单个属性域中,以支持多属性范围查询;其次,在原E-SkipNet网络的基础上,将物理节点同时映射成多个逻辑节点;同时加入多个属性域,并将资源按照不同的属性发布到不同逻辑节点上;最后,采用均匀位置保留哈希函数对资源进行映射存储,从而在各个属性域中保留属性值的顺序关系,从而支持范围查询。仿真结果表明,改进后的E-SkipNet网络与改进前的E-SkipNet和多属性可寻址网络(MAAN)相比,在路由效率方面分别提高了18.09%和20.47%。结果表明,改进后的E-SkipNet网络能支持更加高效的云资源多属性范围查询,在异构环境中能较好地实现负载均衡。     

自组织云制造资源聚集框架与多维属性区间搜索方法研究

为适应云制造系统的自组织特征,完成云制造系统广域资源聚集与共享问题,提出一种基于分布式哈希表(distributed hash table,DHT)的自组织云制造资源聚集方法.通过设计分布式云制造资源聚集结构,给出了DHT覆盖网络结构及DHT节点组织算法;针对制造资源多重属性和属性值区间分布的特点,提出一种基于四叉树(quadtree)的多维属性区间搜索方法,并设计了相关算法,将各属性取值范围决定的底层制造资源空间进行全等划分以实现高效检索.最后探讨了对云制造系统进行自组织强化的支持策略,并通过构建基于DHT的自组织云制造资源管理原型系统,验证文中主要算法的有效性和执行效率.     

面向异构DHT存储的数据与位置解耦算法

分布式哈希表(distributed hash table, DHT)由于其高效的数据寻址方式而被广泛应用于分布式存储.传统DHT必须将数据存放在指定节点中才能实现高效的数据分布式寻址,极大地限制了DHT技术的应用范围.例如,在异构存储网络中,节点的存储空间、带宽、稳定性等均有较大差异,结合数据特征和节点性能差异选择合适的数据存放节点可以很大程度上提高数据的访问效率,而传统DHT数据和存储位置紧耦合的特征导致其难以应用于异构的存储网络中.针对此问题,提出了vRoute算法以实现DHT中数据标识与其存储位置的解耦.通过构建基于Bloom Filter的分布式数据索引, vRoute算法可以在不降低数据寻址效率的基础上允许数据存储在网络中的任意节点.通过扩展Kademlia算法实现了vRoute,并从理论上证明了vRoute算法的有有效性.最后,模拟实验表明vRoute以较低的存储、网络开销实现了和传统的DHT算法接近的数据寻址效率.     

一种基于节点交换的DHT优化方法

分布式哈希表(DHT)存在逻辑拓扑与实际网络拓扑不匹配的问题,造成查询操作时延过大.针对该问题,提出一种基于节点交换的DHT优化方法,通过对DHT节点逻辑位置的调整,改善DHT的查找性能.使用地标聚类方法对节点进行分类,物理位置相近的节点属于同一个地标聚类区,采用地理布局的思想,使DHT覆盖网络逻辑拓扑与底层物理拓扑尽...     

基于DHT的物联网分布式发现系统

物联网中海量设备的频繁接入、退出以及动态的网络变化为节点管理带来了压力,结构化的P2P网络可以有效缓解这种压力,但是大多数物联网P2P网络只能利用节点ID进行简单搜索。本文对分布式哈希表（DHT）进行改进,实现利用节点的多个属性和属性的范围进行搜索和管理。基于改进后的DHT,实现了一种新的物联网资源发现系统,它可以将物联网内的各类资源组织在一起,形成一个分布式、松耦合的物联网架构。实验结果表明该搜索系统可以在物联网中实现高效的资源发现。     

基于分布式范围树的结构化P2P多维范围查询

基于分布式哈希表（DHT）的结构化P2P网络具有扩展性好、健壮和自组织等优点,但只支持精确匹配的查询.本文提出一种基于分布式范围树的结构化P2P范围查询方法（DRT-RQ）,该方法将多维索引的分布式范围树分发到已有的结构化DHT覆盖网络中,利用DHT系统提供的数据查找接口,有效实现数据对象的范围查询.实验结果表明,基于分布式范围树的范围查询（DRT-RQ）比基于前缀哈希树的范围查询（PHT-RQ）需要更短的查询延时.     

利用非确定性DHT解决覆盖网络的非传递连通问题

为了解决网络中广泛存在的非传递连通（NTC）问题,提出了一种利用非确定分布式哈希表（DHT）解决覆盖网络的NTC问题的方法,通过解除底层节点ID与逻辑空间位置的对应关系,避免了NTC节点对网络结构的影响,同时利用重定向路由机制实现网络的消息路由。仿真结果表明,非确定DHT能够有效地解决覆盖网络的NTC问题。     

对等网络中DHT搜索算法综述*

在P2P网路中如何快速准确地对资源进行定位是衡量其性能的一个关键。现在的分布式P2P系统普遍采取的是DHT（distributed hash table,分布式哈希表）搜索方法。基于DHT的P2P网络搜索算法的研究已经是P2P研究的一个热点。从P2P定义出发,介绍了P2P网络按照拓扑结构的分类发展;然后深入介绍了目前对等网络几种分布式哈希查找算法Chord、CAN、SkipNet和Cycloid等,并对这些算法从拓扑结构、路由复杂度、路由表大小、容错性、扩展性、负载平衡性等方面进行了评估比较;最后分析了这些算法的优缺点及今后研究的重点。     

分布式空间信息的对等协同混合发现模型*

海量空间信息的处理需要分布式协同工作的GIS平台的支持,为了解决经典的分散式结构化的分布式哈希表逻辑网络结构增加的延时和在构建哈希表的过程中逻辑覆盖网络往往和物理网络不一致的问题,提出一种分布式空间信息的对等协同混合发现模型。基于空间资源发现代理节点和普通邻居节点,该模型实现了集中式的全局空间资源发现模型与分散式结构化的分布式哈希表模型之间的自动切换,能够自适应地调整空间资源的逻辑网络结构以提供更好的性能。基于节点交换机制,设计了构建路由表和降低延时的算法,通过发现有利于覆盖网络和物理网络匹配的节点交换来     

一种高效的P2P环境中的窗口查询算法

随着多媒体以及P2P网络的发展,针对高维数据基于属性的窗口查询已经成为一个重要研究课题.提出了一种在超级节点P2P网络中有效解决高维数据的窗口查询算法,在每个单独的网络节点上,数据通过一种降维算法映射到一维空间,在超级节点上,构造数据的统计信息表以及构造网络查询树,算法在每次查询时,按照查询树的规则来访问整个网络,并利用统计信息剪枝网络中的节点查询,避免网络的泛洪.实验中使用了不同的数据集来评测算法的查询效率,结果表明该算法具有很高的查询效率.     

P2P网络中基于多关键字的信息检索研究

P2P网络在信息资源共享方面获得了很大的成功,但是传统的P2P不能兼顾系统的扩展性和基于多关键字信息检索的能力.所提出的P2P模型中,构造了二维索引空间,采用DHT技术实现节点对索引空间的分区管理;依据其内容,文档被映射为索引空间中的多个点,将基于关键字的信息检索转化为在索引空间中寻找特定区域的过程.因此,系统具有很好的扩展性,并对基于多关键字信息检索提供了良好支持.     

A P2P-based intelligent resource discovery mechanism in Internet-based distributed systems

Internet-based distributed systems enable globally-scattered resources to be collectively pooled and used in a cooperative manner to achieve unprecedented petascale supercomputing capabilities. Numerous resource discovery approaches have been proposed to help achieve this goal. To report or discover a multi-attribute resource, most approaches use multiple messages, with one message for each attribute, leading to high overhead of memory consumption, node communication, and subsequent merging operation. Another approach can report and discover a multi-attribute resource using one query by reducing multi-attribute to a single index, but it is not practically effective in an environment with a large number of different resource attributes. Furthermore, few approaches are able to locate resources geographically close to the requesters, which is critical to system performance. This paper presents a P2P-based intelligent resource discovery (PIRD) mechanism that weaves all attributes into a set of indices using locality sensitive hashing, and then maps the indices to a structured P2P overlay. PIRD can discover resources geographically close to requesters by relying on a hierarchical P2P structure. It significantly reduces overhead and improves search efficiency and effectiveness in resource discovery. It further incorporates the Lempel–Ziv–Welch algorithm to compress attribute information for higher efficiency. Theoretical analysis and simulation results demonstrate the efficiency of PIRD in comparison with other approaches. It dramatically reduces overhead and yields significant improvements on the efficiency of resource discovery.     

Cache共享架构下的多属性范围查询

结构化对等网络的多属性范围查询研究有两类:一类通过空间填充曲线或在每个属性维上复制信息以降维;另一类通过构建分布式索引树以实现多属性查询.这两类解析每个查询的跳数和消息数依赖于范围大小和节点个数.前者属性值改变时产生大量的消息;后者导致高的维护开销.提出cache共享架构下的多属性范围查询.仿真实验显示和SWORD相比,跳数和消息数均减少;属性值改变时,所需消息数减少;查询准确率下降不到5%.维护开销低.     

结构化P2P上的高效多属性区间查询

在结构化P2P上的多属性区间查询中,查询算法所需的跳数和消息数依赖于节点个数和被查询的区间大小,属性值改变时会产生大量的消息。针对这些问题,提出结构化P2P上基于节点动态分组(PDG)的多属性区间查询机制。仿真结果表明,PDG中解析每个查询所需的跳数和消息数与被查询的区间大小和节点个数无关,更新属性值所产生的消息数减少,并且节点分组的维护开销较低。     

Peer-to-peer bichromatic reverse nearest neighbours in mobile ad-hoc networks

The increasing use of mobile communications has raised many issues of decision support and resource allocation. A crucial problem is how to solve queries of Reverse Nearest Neighbour (RNN). An RNN query returns all objects that consider the query object as their nearest neighbour. Existing methods mostly rely on a centralised base station. However, mobile P2P systems offer many benefits, including self-organisation, fault-tolerance and load-balancing. In this study, we propose and evaluate 3 distinct P2P algorithms focusing on bichromatic RNN queries, in which mobile query peers and static objects of interest are of two different categories, based on a time-out mechanism and a boundary polygon around the mobile query peers. The Brute-Force Search Algorithm provides a naive approach to exploit shared information among peers whereas two other Boundary Search Algorithms filter a number of peers involved in query processing. The algorithms are evaluated in the MiXiM simulation framework with both real and synthetic datasets. The results show the practical feasibility of the P2P approach for solving bichromatic RNN queries for mobile networks.     

RNP2P——一种基于复本网络的非结构化P2P系统

根据非结构化P2P系统中资源分布的特点，提出一种基于复本网络的非结构化P2P系统，即RNP2P。通过查询反馈、主动探测和反向探测三种方式协调复本节点之间的相互感知，构建数据结构存储每种资源的其他复本节点信息，针对每种资源均构成一个复本网络。基于这种复本管理机制，RNP2P平均能够以命中3~5个复本的消息开销获得100%的命中率，其他查询方法均可以和RNP2P有效结合。模拟结果表明RNP2P的查询性能远远高于其他查询方案。当采用k-随机游走进行查询，RNP2P的消息开销为普通非结构化P2P中k-随机游走查询的5%,并且远远低于泛洪查询,RNP2P的查询时延也相应降低。