一种自适应的分布式副本定位方法

提出了一种在数据网格环境下的自适应的分布式副本定位方法SADRL．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，SADRL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。     

基于区域性分割索引节点的分布式副本定位方法

提出了一种在数据网格环境下的基于区域性分割索引节点的分布式副本定位方法。利用将副本定位索引信息按着区域特点或访问的频繁程度分布存储在多个索引节点上,同时利用本地副本定位节点完成本地副本的查询。此方法实现简单且具有区域特性。     

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。     

一种基于快照管理的非一致性分析法

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。本文将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。     

教育资源网格的副本定位策略研究

副本定位是数据网格副本机制的关键问题.针对教育资源网格环境,引入了内容寻址网络CAN技术,提出了DC-CAN副本定位策略.介绍了DC-CAN策略中静态连续簇域分配和动态连续簇域分配两种算法,该算法使教育资源网格物理网络结构与逻辑结构保持同构,有效降低了寻路延迟,同时维护了负载均衡.仿真实验结果表明了DC-CAN寻路性能的提升.     

基于P2P覆盖网络的数据网格副本定位机制

提出了一种基于P2P覆盖网络的数据网格副本定位机制。该机制采用Chord算法将位于副本定位服务顶层的全局副本目录节点组成一个P2P覆盖网络，从而起到均衡负载、提高性能的目的。分析和实验表明，该文提出的机制具有良好的性能、可扩展性、灵活性和可靠性，具有较好的实用价值。     

一种基于Grid的多媒体内容分布框架

基于互联网的大规模多媒体内容分发系统中,广泛地采用了数据复制技术来提高系统的性能。网格技术在构建大规模分布式信息系统方面,有着广阔的前景。本文提出了一种基于网格的多媒体内容分布框架,在网格基础服务的基础上,可以实现适用于流媒体应用的副本管理、传输和查找定位机制。此外,本文还对广域分布式信息系统中,副本的放置算法和用户请求调度机制等关键技术进行了深入探讨。     

蚂蚁算法在数据网格副本选择中的应用研究

数据网格中由于采用复制备份策略,文件存在多个副本.用户访问文件时,如何从拥有相同文件的多个结点中选择某一结点获取文件,达到以相同的代价获得最优质的服务,是一个迫切需要研究的问题.深入研究了蚂蚁算法的原理,分析了影响副本选择性能的主要因素,利用这些参考因素设计了基于蚂蚁算法的副本选择策略;并对这个新算法进行了分析和实现.经仿真平台实验,表明该算法可有效地减少数据访问延迟及带宽消耗,实现网格中存储节点间的负载平衡,提高数据的访问速度.     

基于P2P网格的视频点播自适应性研究

研究了基于P2P网格的网络自适应视频点播的可行性及有效性．在提出的GridVOD系统中，点播用户在享受服务的同时也能够作为mini-server向他人提供服务，系统在利用P2P获得良好的可扩展性的同时，基于网格的安全策略为系统管理提供了保障．GridVOD将具有相似兴趣的关联结点组织在对等结点自治组中，利用基于网格环境的系统监测服务进行网络自适应视频组播，并且利用分布式协同缓存来增强本地服务能力．分析表明，网络自适应视频点播机制提高了系统的服务质量．     

网格环境下的混杂副本管理拓扑结构

在网格中,数据常常由于性能和可用性等原因进行复制.如何有效地管理网格环境中的各副本是网格系统中需要解决的重要问题.提出了一种可扩展及动态自适应的副本管理拓扑结构——混杂网格副本管理拓扑结构（HGRMT）.HGRMT将传统树状的网格逻辑结构中的各节点,在不同层次上又连接成环状,并在此基础上提出了层间与组内不同的副本创建算法.实验表明,HGRMT有较好的可扩展性、可靠性和自适应性.     

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。     

云存储中动态副本放置机制研究

数据副本管理是云计算系统管理的重要组成部分,在云计算系统的海量数据处理过程中,针对目前已知的数据存放与资源调度算法存在考虑副本动态性和可靠性的不足,提出了一种动态的副本放置机制。该机制基于区域结构,考虑数据处理时其副本的数量和放置位置,以及副本的产生对于内存和带宽等系统资源的开销:首先根据云存储中的副本信息,对被访问频率高且访问平均响应时间长的数据信息进行复制,并给出副本数量的计算方法;考虑缩小副本分布的节点选择范围,提出动态的副本放置算法——DRA,将一定范围内的节点根据提出的域的划分,进行放置筛选,以存放数据副本。实验结果表明,提出的动态放置机制不仅减少了低访问率副本对系统存储空间的浪费;同时也减少了高访问率副本所需跨节点的传输延迟,有效提高了云存储系统中的数据文件的访问效率、负载的均衡水平,以及云存储系统的可靠性和可用性。     

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。     

Combination of data replication and scheduling algorithm for improving data availability in Data Grids

Data Grid is a geographically distributed environment that deals with large-scale data-intensive 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. Data replication is another key optimization technique for reducing access latency and managing large data by storing data in a wisely manner. In this paper two algorithms are proposed, first a novel job scheduling algorithm called Combined Scheduling Strategy (CSS) that uses hierarchical scheduling to reduce the search time for an appropriate computing node. It considers the number of jobs waiting in queue, the location of required data for the job and the computing capacity of sites. Second a dynamic data replication strategy, called the Modified Dynamic Hierarchical Replication Algorithm (MDHRA) that improves file access time. This strategy is an enhanced version of Dynamic Hierarchical Replication (DHR) strategy. Data replication should be used wisely because the storage capacity of each Grid site is limited. Thus, it is important to design an effective strategy for the replication replacement. MDHRA replaces replicas based on the last time the replica was requested, number of access, and size of replica. It selects the best replica location from among the many replicas based on response time that can be determined by considering the data transfer time, the storage access latency, the replica requests that waiting in the storage queue and the distance between nodes. The simulation results demonstrate the proposed replication and scheduling strategies give better performance compared to the other algorithms.     

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。     

网格计算中基于信任机制的动态任务调度

提出了一种基于信任机制的动态任务调度模型，该模型通过MDS（Monitoring and Discovery Service）和NWS（Network Weather Service）组件完成资源信息的收集与反馈，并借鉴现实人类社会中人与人之间的信任关系模型引入信任机制，对数据存储系统采用DSRL(Dynamic Self adaptive distributed Replica Location)方法，对出错节点上的任务采用动态迁移方法。在任务调度策略中对Min min算法进行改进，提出了基于信任机制的Trust Min min算法，提高了网格计算的有效性。最后，采用SimGrid工具包对该模型和算法进行了仿真，验证了算法的合理性和高效性。     

Job scheduling and dynamic data replication in data grid environment

Data Grid is a geographically distributed environment that deals with large-scale data-intensive 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. Data replication is another key optimization technique for reducing access latency and managing large data by storing data in a wisely manner. In this paper, two algorithms are proposed: first, a novel job scheduling algorithm called Combined Scheduling Strategy (CSS) that considers the number of jobs waiting in queue, the location of required data for the job, and computational capability; second, a dynamic data replication strategy called Dynamic Hierarchical Replication Algorithm (DHRA) that improves file access time. DHRA stores each replica in an appropriate site, i.e., appropriate site in the requested region that has the highest number of access for that particular replica. Also, it can minimize access latency by selecting the best replica when various sites hold replicas of datasets. The simulation results demonstrate the proposed replication and scheduling strategies give better performance compared to the other algorithms.     

副本协作预取中文件相关性查询机制

副本协作预取是一种网格副本复制策略,旨在通过获取隐性高价值文件进一步降低数据访问延迟.副本协作预取的关键在于隐性高价值文件的确定和获取,因此,提高隐性高价值文件获取的速度能够大幅度提升副本协作预取的性能.利用DHT(distributed hash table)组织网格节点,以快速定位隐性高价值文件查询所必需的文件相关性信息.针对隐性高价值文件的特殊查询模式,提出基于预取规则树的文件相关性信息存储结构及其查询机制,以提高查询效率.基于真实网格作业运行记录的实验,验证了所提出方法的有效性和高效性.     

Uncertain multicast under dynamic behaviors

Multicast transfer can efficiently save the bandwidth consumption and reduce the load on the source node than a series of independent unicast transfers.Nowadays,many applications employ the content replica strategy to improve the robustness and efficiency;hence each file and its replicas are usually distributed among multiple sources.In such scenarios,the traditional deterministic multicast develops into the Uncertain multicast,which has more flexibility in the source selection.In this paper,we focus on building and maintaining a minimal cost forest(MCF)for any uncertain multicast,whose group members(source nodes and destination nodes)may join or leave after constructing a MCF.We formulate this dynamic minimal cost forest(DMCF)problem as a mixed integer programming model.We then design three dedicated methods to approximate the optimal solution.Among them,our a-MCF aims to efficiently construct an MCF for any given uncertain multicast,without dynamic behaviors of multicast group members.The d-MCF method motivates to slightly update the existing MCF via local modifications once appearing a dynamic behavior.It can achieve the balance between the minimal cost and the minimal modifications to the existing forest.The last r-MCF is a supplement method to the d-MCF method,since many rounds of local modifications maymake the resultant forest far away from the optimal forest.Accordingly,our r-MCF method monitors the accumulated degradation and triggers the rearrangement process to reconstruct an new MCF when necessary.The comprehensive evaluation results demonstrate that our methods can well tackle the proposed DMCF problem.