一种基于权重的数据网格副本替换策略

针对数据网格中存储站点的容量限制,提出了一种基于权重的数据副本替换策略(WBRR).在网格模拟环境OptorSim上进行的模拟实验结果表明:基于权重的策略相比于传统的副本替换策略,在降低网络利用率的同时缩短了系统的响应时间,达到了提高系统性能的目的.     

数据网格中一种基于滑动窗口的副本创建和替换策略

数据网格中,数据副本技术提高了数据的访问速度,减少了带宽的消耗.副本创建策略是数据副本研究中的重要问题之一.提出了在P2P网络环境下,一种基于滑动窗口技术的副本创建和替换策略.使用传输时间比作为副本创建和替换的依据.分析和模拟显示,该方法能在控制访问空间的同时,获得良好的性能.     

一种数据网格副本管理仿真软件

副本管理成为影响数据网格性能的主要因素之一,研究高效的副本管理算法大都依赖于对数据网格副本管理进行仿真.介绍了一种数据网格副本管理仿真软件的设计与实现,并详细介绍了数据网格仿真的一些关键技术的解决方案,如任务调度、任务执行仿真.     

基于模拟退火算法的数据网格副本部署策略

副本管理是提高网格性能、降低客户端延迟的有效手段。针对副本部署策略问题,提出基于模拟退火算法的副本部署策略,给出优化模型及算法。OptorSim的仿真结果表明,该策略可减少作业对文件请求的响应时间,提高系统的整体性能。目前该策略已在大庆油田海量数据中心副本部署中得到成功应用。     

基于PM-chord算法的数据网格副本定位方法

提出一种数据网格环境下的分布式副本定位算法PM—chord,以完成对所需数据副本的快速定位,降低存储和更新开销。PM—chord取逆时针方向为chord环的正方向,对节点和数据编码后按前缀匹配的原则查询数据,同时增加前继副本机制。分析及实验表明,该算法具有很高的副本定位效率,能够有效解决网格中的查询“热点”问题,具有良好的可靠性和可行性。     

一种基于预测的网格数据副本选择算法

分析影响数据副本选择的因素,将灰色系统理论应用于副本响应时间的预测,建立GM(1,1)灰色动态拟合模型;同时应用马尔可夫链预测副本可靠性发展趋势,确定系统状态转移概率矩阵,通过系统状态的划分,以概率形式分析和预测副本可靠性,并给出了两种预测算法描述。仿真实验结果表明,该算法预测效果较好,有利于作出正确的副本选择决策,并能有效实现网格中副本存储节点间的负载平衡。     

数据网格中的副本定位

在数据网格中,数据副本的定位是副本管理的一个关键问题,是数据网格环境中数据访问和管理的基础。本文分析了当前对数据副本定位所采用的集中式和分布式的定位方法中存在的不足,提出了一种混合式的副本定位策略,将数据副本的定位信息分散地存储于不同的域定位节点中,通过逻辑上集中的逻辑文件定位索引实现了对数据副本的准确定位。     

基于蚂蚁算法的数据网格副本选择策略

在分布着大量数据和计算能力的数据网格环境中,采用数据副本是提高网格应用可用性的重要方法。如何对数据网格中大量的数据副本进行优化选择是影响数据网格性能的重要因素。因此提出一种基于蚂蚁算法的数据网格副本选择策略,并在网格仿真器OptorSim中对该算法进行实现及性能分析。仿真实验结果表明该算法可以减少数据访问延迟及带宽消耗,并有效做到网格中存储节点间的负载平衡。     

数据网格中副本创建策略研究与仿真

在数据网格环境下探讨数据副本创建策略,包括域内副本衍生和域间副本扩展策略。在此基础上提出了一种Cascading Replication和经济模型相结合的域间副本扩展策略（Cas＋Eco）,仿真验证该模型的优越性。     

数据网格环境下的一种副本定位方法

如何高效准确地定位到所需数据的一个或所有副本是当前副本技术的热点问题。提出一种动态可靠的副本定位技术DRRL（Dynamic Reliable Replica Location Method）,以完成对所需数据所有副本的定位,DRRL引入域间超节点的定义来支持同一数据所有副本在整个数据网格中的定位,并支持域间超节点的动态加入或者退出。通过定理证明以及实验表明,DRRL具有良好的可靠性及可行性。     

数据网格的数据管理策略

数据网格的目标是使数据密集型的高性能计算和数据密集型的数据共享事务处理及科学研究成为可能,数据网格主要包括数据存储系统和数据管理系统两大部分．数据管理系统对所存储的数据进行管理,主要包括数据的传送和复制等操作．文章对数据管理策略进行了详细的分类评述并且讨论了目前数据管理系统中的某些局限性和进一步的工作．     

基于访问频率的网格副本创建策略

提出了一种基于访问频率的副本创建策略。该策略主要依据网格用户对文件副本的访问频率进行副本创建,在替换副本时也依据频率值,将不经常访问的副本删除。这种策略能够很好地满足用户访问所需副本的要求,并能提高副本的传输速率与带宽的利用率。文章根据网格结构的特点和算法的环境要求对网格模拟器OptorSim的模块进行了改进,并对该算法进行了测试。测试结果表明,基于访问频率的副本创建算法提高了用户访问副本的效率。     

基于层次化调度策略和动态数据复制的网格调度方法

针对在网格中如何有效地进行任务调度和数据复制, 以便减少任务执行时间等问题, 提出了任务调度算法（ISS）和优化动态数据复制算法（ODHRA）, 并构建一个方案将两种算法进行了有效结合。该方案采用ISS算法综合考虑任务等待队列的数量、任务需求数据的位置和站点的计算容量, 采用网络结构分级调度的方式, 配以适当的权重系数计算综合任务成本, 搜索出最佳计算节点区域; 采用ODHRA算法分析数据传输时间、存储访问延迟、等待在存储队列中的副本请求和节点间的距离, 在众多的副本中选取出最佳副本位置, 再结合副本放置和副本管理, 从而降低了文件访问时间。仿真结果表明, 提出的方案在平均任务执行时间方面, 与其他算法相比表现出了更好的性能。     

网格中基于访问频率的数据复制管理策略

网格中涉及到大量数据文件的复制和传输,数据的有效复制可以节省带宽、减少时延、均衡负载、改善系统可靠性。文中提出的采用基于访问频率的复制管理技术可以使用户有效地获得所需的数据,并采用一种改进的Fast Upload方法来更新文件的副本,减少了复制和更新所用的时间,提高系统的效率。     

分区环境中容错CORBA模型的研究

该文介绍和分析了传统的容错CORBA模型,提出传统容错CORBA不支持分区环境容错的缺陷。从DeDiSys项目中抽象出适用于分区环境的容错CORBA模型,并重点介绍和分析了该模型的复制模型、复制管理器模型以及复制协议。     

Analysis of Scheduling and Replica Optimisation Strategies for Data Grids Using OptorSim

Many current international scientific projects are based on large scale applications that are both computationally complex and require the management of large amounts of distributed data. Grid computing is fast emerging as the solution to the problems posed by these applications. To evaluate the impact of resource optimisation algorithms, simulation of the Grid environment can be used to achieve important performance results before any algorithms are deployed on the Grid. In this paper, we study the effects of various job scheduling and data replication strategies and compare them in a variety of Grid scenarios using several performance metrics. We use the Grid simulator , and base our simulations on a world-wide Grid testbed for data intensive high energy physics experiments. Our results show that scheduling algorithms which take into account both the file access cost of jobs and the workload of computing resources are the most effective at optimising computing and storage resources as well as improving the job throughput. The results also show that, in most cases, the economy-based replication strategies which we have developed improve the Grid performance under changing network loads.     

一种基于Active Replication的TCP连接容错技术

本文提出一种基于Active Replication的TCP连接容错技术（ARTCP）,采用两层的Cluster结构,并通过前端的分发器和聚合网关机维持多个同步的TCP连接副本,达到了相互容错的效果。测试结果表明,该技术不仅保证网络服务连接级的高可用性,而且具有恢复时间短、开销小的优势。     

一种基于复制组管理的移动agent容错模型

可靠性是影响目前移动agent应用扩展的一个关键问题之一,现有的分布式系统的容错方法不能完全照搬,该文提出一种基于复制组管理的移动agent容错模型ReGFatoM,通过改进已有的阶段构建模式以及加强复制组管理来提高系统的可靠性,实验表明,ReGFatoM能够有效解决诸如“只一次”执行、阻塞、网络分割等容错问题,而且具有模块化、效率高的优点。     

Network and data location aware approach for simultaneous job scheduling and data replication in large-scale data grid environments

Data Grid integrates graphically distributed resources for solving data intensive scientific applications. Effective scheduling in Grid can reduce the amount of data transferred among nodes by submitting a job to a node, where most of the requested data files are available. Scheduling is a traditional problem in parallel and distributed system. However, due to special issues and goals of Grid, traditional approach is not effective in this environment any more. Therefore, it is necessary to propose methods specialized for this kind of parallel and distributed system. Another solution is to use a data replication strategy to create multiple copies of files and store them in convenient locations to shorten file access times. To utilize the above two concepts, in this paper we develop a job scheduling policy, called hierarchical job scheduling strategy （HJSS）, and a dynamic data replication strategy, called advanced dynamic hierarchical replication strategy （ADHRS）, to improve the data access efficiencies in a hierarchical Data Grid. HJSS uses hierarchical scheduling to reduce the search time for an appropriate computing node. It considers network characteristics, number of jobs waiting in queue, file locations, and disk read speed of storage drive at data sources. Moreover, due to the limited storage capacity, a good replica replacement algorithm is needed. We present a novel replacement strategy which deletes files in two steps when free space is not enough for the new replica： first, it deletes those files with minimum time for transferring. Second, if space is still insufficient then it considers the last time the replica was requested, number of access, size of replica and file transfer time. The simulation results show that our proposed algorithm has better performance in comparison with other algorithms in terms of job execution time, number of intercommunications, number of replications, hit ratio, computing resource usage and storage usage.