自律计算系统及其关键技术研究

自律计算系统是目前的一个热点研究方向,其目的是采用技术管理技术来降低用户使用系统的复杂性。目前,自律计算理论已广泛应用于网络安全、自动控制等多个领域并取得初步成功。基于学术界已有的研究成果,对自律计算概念、框架结构以及自律计算系统实现的关键技术进行了综述,以为自律计算领域研究人员后续研究提供指导。     

Bellman动态规划的服务恢复方法

为解决网络系统复杂性所带来的服务路径上的节点失效问题,提出了一种基于Bellman动态规划的服务恢复方法.通过服务路径选择策略从当前所有路径中选择一条最优路径进行失效恢复,再通过对逻辑层网络自组织和设定效能函数将服务恢复决策问题转化为动态规划问题,最后通过Bellman动态规划算法实现最优相应路径选择,并按照问题的规模...     

SaW-Utility：基于节点效用的DTN喷雾等待路由协议

针对延迟容忍网络( DTN)中喷雾等待( SaW)路由协议在转发消息时选择中继节点的盲目性,提出一种基于节点效用的路由协议SaW-Utility.此路由协议在转发消息时,将根据节点剩余缓存和节点交付概率等因素选择中继节点,从而减少中继节点选择的盲目性.仿真结果表明,相比于SaW路由协议,SaW-Utility路由协议明显提高了消息转发成功率,降低了网络开销.     

服务器监控技术综述及展望

随着服务器在各个领域的广泛应用以及服务器规模的不断扩大,服务器监控技术对保障服务器长期有效地工作起着关键性作用。首先对服务器监控的需求进行了阐述;其次对心跳机制、智能平台管理接口(Intelligent Platform Management Interface,IPMI)、简单网络管理协议(Simple Network Management Protocol,SNMP)及虚拟化技术等关键技术进行了归纳和总结,在此基础上描述了国内外主流的监控产品,如IBM Tivoli、HP OpenView等,并对其功能进行了对比和分析;最后对监控技术的发展前景进行了展望,针对现有服务器对高可用性的需求,提出了一种面向高可用服务器的监控框架。     

基于Markov过程的IaaS系统可用性建模与分析方法

针对现有基础设施即服务（IaaS）可用性模型难以计算存在多个可用物理机器（PM）概率的问题，提出一种基于Markov过程的IaaS可用性分析方法。首先，将计算资源划分为hot PM、warm PM和cold PM三类；然后，结合资源分配过程的相应阶段对可用性影响进行建模，分别生成对应的三种分配子模型，子模型之间通过不同种类计算资源的转换关系相互协作，构建系统整体模型；其次，基于Markov过程建立方程组以对可用性模型进行求解；最后，结合实例对分析模型进行验证，并对PM变迁速率等关键影响因素进行了分析。实验结果表明，增加PM尤其是cold PM的数量有助于提升IaaS的可用性。所提方法可以用于评估IaaS存在一个或多个可用PM的概率。     

一种基于DAG动态重构的认知网络服务迁移方法

针对认知网络高度动态性带来的服务随机失效问题,提出了一种服务迁移方法以保障认知网络的 QoS.首先,采用先迁移、后优化的思想,重新生成关联服务有向无环图(directed acyclic graph,简称DAG),并在此基础上提出 DAG 动态重构算法,将关联服务转化为层次化 DAG 服务;其次,计算关键服务迁移路径,并给出可迁移服务死锁避免理论分析,将迁移服务提前迁移到当前网络空闲资源运行,以缩短服务的执行时间.仿真实验测试了3种故障注入类型下网络服务迁移方案的服务性能.实验结果显示,该方法在弹性网络负载与未知故障情况下具有较好的 QoS保障效果.     

基于三维立体模型的安全云存储方法

针对现有云存储中可能存在的多个节点数据丢失或不可用的情况,提出了基于三维立体模型（TD-model）的安全云存储方法。首先将拟存储的数据进行网络编码,并将编码后的数据块均匀存储到所选立体的两个对立面（作为基准面）上,形成基准节点;其次,采用数学运算的方式在每个面上形成非基准节点,使每个面的节点之间相互关联;最终,通过六个面的相关性实现数据的高可恢复性。实验结果表明,相比传统的副本存储方法,TD-model安全云存储方法可在多节点失效时对数据进行恢复,提高了数据恢复效率,保证了数据的完整性,克服了现有方法中只能对单节点失效进行恢复的弊端。     

基于多层联合的未来网络服务质量评估方法

针对未来网络应用多样性和复杂性,借鉴已有传输层和网络层服务质量指标,提出一种未来网络服务质量评估方法,建立了多层联合的评估体系,并通过改进的层次分析法对该体系层内服务质量进行评估,进而利用D-S证据理论对评估体系进行约减。最后,通过实验验证了该评估方法的有效性和可行性。     

ERC2:具有拥塞控制策略的DTN传染路由方法

针对延迟容忍网络（DTN）拓扑结构动态变化和节点存储空间有限的问题,提出一种具有拥塞控制策略的DTN传染路由（ERC²）方法。该方法基于一种动态存储状态模型（DSSM）,节点可通过感知网络状况动态调整节点半拥塞状态的门限降低网络发生拥塞的可能性,增加ACK索引以及消息管理队列,使节点存储状态随着网络负载的随机变化而动态更新并主动删除冗余包,并根据不同拥塞状态结合传染路由和Prophet路由的优点选择单一或混合模式进行消息转发,从而达到预防、避免、解除拥塞的目的,实现节点自适应缓存管理以及网络的动态拥塞控制。在模拟器ONE上采用Working Day Movement模型进行仿真,其中与Prophet相比,ERC²方法在消息递交率上提高66.18%,平均时延降低48.36%,转发次数提高22.83%。仿真结果表明,在拥塞程度不同的场景中,ERC²与Epidemic、Prophet路由算法相比具有更好的网络性能。     

面向高效深度包检测的启发式正则表达式分组算法*

经过对正则表达式合并DFA状态爆炸问题的分析,采用正则表达式两两合并DFA的状态增加数之和衡量多个正则表达式合并后真实的状态增加情况,将正则表达式最优分组问题归约为带权无向图的k-最大割问题。在此基础上,提出一种面向高效深度包检测的启发式正则表达式分组算法REG-EDPI。采用贪婪策略构造初始解,引入移除参数进行迭代优化。实验表明相比于其他算法,REG-EDPI算法能够在合理的运行时间内,获得更优的分组策略,具有更强的实际应用价值。