网络环境下采用灰预测的副本选择策略

针对网格环境下根据历史信息预测副本响应时间来选择数据副本时,对样本数据要求较高且难以通过预测选择新创建副本的问题,建立了GM(1,1)小样本灰预测模型,在此基础上提出了网格副本选择策略,解决了对动态创建的新副本的选择问题.仿真实验表明该算法是正确有效的,能够以较高的准确率使用户选择到较优副本,缩短副本访问时间.     

面向实时网格任务的多策略资源协同分配模型

提出一种实时保证度的计算方法,用于评估特定协同分配方案对实时网格任务的截止时间保证度,并在此基础上设计和实现了一个多策略资源协同分配模型。该模型利用已有协同分配策略生成不同的分配方案,并选择截止时间保证度最优的方案为任务分配资源。仿真实验利用实际网格系统的任务负载,在多集群型计算网格测试床上检验了该模型的性能表现。实验结果显示,多策略协同分配模型能综合各种已有各类协同分配策略的特长,为实时网格任务的资源协同分配提供可靠性增强的截止时间保证。     

基于价值模型的数据副本替换算法

针对网格环境下数据的高度动态性特点，提出了一种基于价值模型的数据副本替换算法，给出了副本价值计算方法，并把它应用到数据副本替换中，即在进行数据复制过程中存储空间不够用时，删除掉价值最低的副本。该数据副本替换算法实现了数据分布和复制的优化，有效提高了数据网格环境下网格任务访问数据的最大吞吐量。实验表明，采用基于价值模型的副本替换算法，有效的提高了网格任务访问数据副本的效率。     

基于价值模型的数据副本替换算法

针对网格环境下数据高度动态性的特点,提出了一种基于价值模型的数据副本替换算法,给出了副本价值计算方法,并把它应用到数据副本替换中.即在进行数据复制过程中,存储空间不够时,删掉价值最低的副本.算法实现了数据分布和复制的优化,有效提高了数据网格环境下网格任务访问数据的最大吞吐量.实验表明,采用基于价值模型的副本替换算法,有效地提高了网格任务访问数据副本的效率.     

一种可扩展的分布式副本定位方法

提出了一种在数据网格环境下的可扩展的分布式副本定位方法. 该方法利用索引结点和本地副本定位结点实现对同一个数据文件的多个副本的快速定位;将副本定位索引信息平均分布在多个索引结点上,并且能够自适应索引结点的动态加入或退出;同时利用本地副本定位节点完成本地副本的查询定位. 理论分析和实验表明,SDRL能够快速由逻辑文件名定位其索引结点,具有负载均衡、可扩展和高效的特点.     

一种动态数据多副本持有性证明方案

为检查云存储服务中提供商是否按服务等级协议的约定完整地存储了多个文件副本,提出了一种基于同态Hash的动态多副本持有性证明方案hHash-MRPDP.一方面,hHash-MRP-DP通过对文件加密和对密文进行掩码运算来生成多个副本;另一方面,利用同态Hash对密文的每个数据块计算一个验证标签,从而可以根据Hash的同态性质对所有副本进行批量持有性检查.在实现对多副本批量持有性检查的同时,hHash-MRPDP还具有能定位及修复错误块、可扩展以支持数据更新、能抵抗替换、重放和伪造攻击,以及低计算、存储和通信负载等特点.     

一种在数据网格中的快照管理的量化分析方法

从数据库的观点看,在执行单一查询前进行复制数据集是容易实现的,但查询处理器指派一次查询给那些没有充分操作和存储合适副本的结点时,从而引起在同步机制中副本快照经常过时和副本定位时带来昂贵的网络开销。讨论一种在全局数据网格中多个结点的非一致性及快照管理的量化分析方法。     

基于免疫优化策略的副本放置算法

副本放置问题在云计算环境分布式存储系统中是一个关键问题。针对现有副本放置算法存在的数据副本访问开销较大，节点负载不均衡的问题，提出了一种基于免疫优化策略的副本放置算法。通过计算节点的亲和度，并借助免疫优化系统特有的克隆选择和免疫记忆机制，对副本节点的评价和选择更加合理。基于Matlab的仿真实验证实该算法能够降低分布式存储系统的副本访问开销，均衡节点负载。     

基于键值存储的元数据集群副本一致性研究

设计一个高性能、高可靠性的分布式文件系统元数据集群,需要解决的一个很重要的问题便是副本一致性。传统的一致性维护方法大多用于保证副本间强一致性,但是强一致性容易对系统的读写性能造成较大影响。该文提出了一种基于键值存储引擎的元数据集群副本一致性管理策略,并从副本的放置、读写、恢复以及更新这4个方面展开详细阐述了具体的维护副本方法,最终实现灵活的、用户可配置的副本一致性约束。而且基于键值的存储方式能有效缓解负载均衡不足、数据可用性和查询性能欠缺的问题,满足元数据信息的高并发、高性能访问需求。     

网格环境下数据副本管理的研究

本文主要论述了在网格环境下的数据副本管理的功能及其实现．并针对数据副本管理在图论下的实际应用进行研究。     

基于开放架构的SaaS服务平台数据管理技术研究

为解决SaaS平台面临的数据安全及分布式数据管理等问题,提出了基于开放架构的SaaS服务平台系统应用框架;在此基础上,对数据应用进行了抽象建模,以优化缓存管理策略的思路解决网络环境下的数据访问问题。通过将传统LRU算法与SIZE算法相结合,提出了LRU-RSIZE算法,对开放SaaS服务平台的数据访问进行管理,并进行仿真分析。开放SaaS服务架构与LRU-RSIZE算法相结合,可有效地解决用户数据的按需存储与管理问题,并对增强用户的应用体验具有重要的意义。     

基于大规模分布式副本定位的分级索引压缩机制

针对超级节点索引方式下的大规模分布式系统,提出一种用于副本定位的资源索引分级压缩机制。该机制把超级节点所辖分级网络中上层节点的有序子节点集映射到一个位串向量,进而通过自下而上的索引发布和索引在上级节点的汇聚实现冗余副本记录数的压缩,副本定位则通过逆向的位串查询实现。实验表明,该机制可达到较高的记录压缩比,并在一定程度上提高副本定位效率。     

一种基于Nash均衡的路由器队列管理方法

针对常用路由器队列管理的资源分配不公平性问题,基于博奕论思想,将路由器队列管理过程看作是多个参与者间的非合作博奕问题,提出了具有惩罚策略和最佳效用的路由器队列管理方案．以丢弃概率为博奕策略,以路由器输出速率为博奕效用,构建路由器丢弃算法博奕模型,求解了保证该博奕模型处于Nash均衡解时的丢弃概率函数,确保路由器以此概率函数丢弃业务时,输出速率最佳．构建了路由器调度算法博奕模型,该调度算法对贪婪业务提供较小服务量,起到惩罚作用,而对输入速率较小的业务,尽可能提供服务．仿真实验表明,该方法能有效解决路由器队列管理中的资源分配不公平性问题．     

一种改进的快速搜索算法

提出了一种基于预测的自适应六边形搜索方法,据此进行相关实验.该实验结果表明:该算法有效地降低了搜索点数,搜索精度比较接近于FS算法,在一定程度上提高了搜索的效率.