高性能存储系统的读请求的建模和预测

为了改善高性能计算系统的I／0性能，本文设计和实现了一个读请求的空间和时间特性的综合预测模型-马尔可夫空间模型与自回归集成的移动平均时间模型，该模型在应用程序执行过程中被自动识别；每个新的请求到达时模型参数被实时递归地估计，并根据应用程序本身和运行环境自适应改变。经过实验检验我们的建模和预测比较有效，测试例子表明时间模型的预测值与观测值的相对误差的平均值为0．16％，并且预测的稳定性较好；空间模型的预测准确性也较好。     

信息安全设施中入侵检测技术探讨

从入侵检测技术的基本概念出发，着重讨论了入侵检测系统构造所涉及的关键技术，并提出了一个基于数据仓库的入侵检测系统通用模型；总结并评述了具有代表性的基于主机的入侵检测技术、基于网络的入侵检测技术和相关工具；探讨了入侵检测系统构造研究中存在的一些问题及相应的解决方案。     

一个可靠的集群簇/网格监控系统

以开放源代码的Ganglia为基础设计和实现了一个具有更高可靠性的集群簇／网格监控系统，该系统能够抵御汇集节点和与之相连的线路的失效。并对可靠性的设计、定量分析与实现，性能的理论分析与实际测试作了论述。理论分析和实验都表明，系统的实现在几乎没有牺牲性能的情况下，取得了更高的可靠性。     

集群协作缓存机制研究

计算机集群中的节点使用内存一般不均衡,往往有些节点使用太多内存,而其他节点又有较多的空闲内存.为了改进集群操作系统,将集群节点的内存作全局分布的资源使用,我们首先提出一个内存互操作高速缓存方案:通过使用集群范围内的内存作文件高速缓存,从其他节点的高速缓存中读文件,可以避免很多低速的磁盘访问,改进集群文件系统的总体吞吐量.然后利用我们提出的缓存页面代替策略GCAR来支持这种内存互操作的高速缓存方案.该算法与CAR相比,对缓存中被"经常"使用的页面的管理粒度更细,更适合集群协作缓存的计算环境.实验结果表明,GCAR对本地缓存的命中率比CAR略好,在集群协作缓存下能取得更好的缓存命中率.     

金属卟啉-液晶超分子化学、光学特性综述

光信息处理和海量存储的需要合适的光信息存储器件,基于各种材料的光信息存储器主要包括无机晶体、有机聚合物和纯液晶等。基于无机晶体等的光信息存储器则需要数千伏的工作电压和数百毫瓦/平方毫米的光记录功率,衍射效率最高为20-30%。液晶是广泛使用的显示器材。与偶氮苯系列和C60纳米材料系列相比,掺杂金属卟啉的液晶光折变具有突出优点,可以实现在弱记录光、低电压下工作的低功耗、长时间记忆,是新型光信息存储器件,其竞争力远远超过传统的无机光折变晶体和目前的有机光折变材料。     

基于Multi-agent的数字一体化仿真平台的设计

讨论了基于Multi-agent的数字一体化虚拟仿真平台的发展方向、设计准则和关键问题,提出了基于Multi-agent的数字一体化虚拟仿真平台的系统总体结构框架、设计思想和实现步骤,并分析了原型系统的功能与技术特点.     

基于语音邮件的家校通服务系统的设计与实现

设计和实现了基于语音邮件的家校通服务系统。通过语音邮件网关可以实现只用普通电话就可以收发语音邮件,根据具体应用的要求对UDP协议进行了必要的改进,弥补了UDP协议在可靠性和流量控制等方面存在的不足;并使用组件化编程技术对IMAP4、SMTP邮件协议和语音格式转换模块进行封装,减轻了编程的工作量、提高了代码的可重用性。系统投入运行之后的效果表明:语音处理流畅、系统性能较好。     

分类的缓存数据延迟写技术

根据缓存数据在缓冲区的活动性不同而设计和实现了一个分类的延迟写（Write behind）技术,通过将不同活动性的数据分类缓存，并延迟刷新到磁盘来减少、合并写磁盘的次数，从而改进文件系统的写性能．初步的实现结果表明，分类的缓存延迟写技术比LRU的缓存策略有更短的系统响应时间，写文件的反馈时间减少了11．3％，并且使用RWB策略的缓存命中率比使用LRU策略高．     

读请求的空间与时间特征建模

为了改善并行应用程序和并行文件系统的I/O性能，对读请求的空间与时间特征进行建模。使用自相关函数分析和Haar小波变换来自动识别自回归、集成的移动平均的模型结构，通过该模型来预测读请求的时间特征；使用马尔可夫模型对读请求的空间特征进行建模、预测。该模型可以将自回归、集成的移动平均时间预测模型与马尔可夫空间预测模型结合，并自适应地预测什么时间、取哪些数据块、取多少数据块。     

异构云环境下基于分簇的云资源感知任务调度方案

针对提高异构云平台中资源调度的效率,提出了一种基于任务和资源分簇的异构云计算平台任务调度方案。利用K-means算法,根据任务的CPU和I/O处理时间对任务分簇,根据资源的计算能力对资源分簇;然后,将任务簇对应到合适的资源簇,并利用最早截止时间优先（EDF）算法对任务簇中的独立任务进行调度,利用提出的改进型最小关键路径（MCP）算法对依赖性任务进行调度。实验结果表明,在资源异构的云计算环境中,该方案执行任务时间短、能耗低。