分布式系统可靠性的一种计算方法

分析了分布式程序可靠性问题及其在分布式系统应用时的局限性,提出了分布式系统程序可靠性的计算问题.通过采用ECP分解算法对连接矩阵进行迭代分解并实时判断终止条件,可以直接计算出分布式系统可靠性结果.同时对算法中使用的存储结构进行优化,使得算法占用较少的内存.最后给出了例子来论证算法.     

MapReduce框架下结合分布式编码计算的容错算法

随着分布式系统规模扩大及计算复杂度增加,分布式计算的平均故障修复时间和容错计算所产生的通信开销呈现日益上升趋势。结合分布式编码计算和副本冗余技术,提出一种新的容错算法。map节点应用分布式编码计算的思想,将数据冗余分配至多个计算节点创建编码中间结果,降低计算节点在shuffle阶段的数据传输量。reduce节点通过对接收到的编码中间结果进行解码,从而验证中间结果的正确性并得到最终计算结果。实验结果表明,在基于MapReduce的分布式计算框架下,与三模冗余和两阶段三模冗余容错算法相比,该算法在完成容错计算的同时能降低计算过程中的通信开销和平均故障修复时间,并提高分布式系统的可用性和可靠性。     

分布式数据库中的数据分布

本文讨论了分布式系统中的数据分布问题,给出了数据分布的一些基本方法,并对关系分布式数据库中的查询优化问题进行了讨论,说明了查询分解在减少查询的响应时间和处理代价中的重要作用。同时,给出了分布式查询优化的三个较有效的算法,并对每一个算法作出了简单的评价。在第一节中,给出了分布式查询的一个例子,它说明了分布式查询的复杂性。第二节讨论关系分割的一些基本方法,包括对关系的水平分割、垂直分割和水平垂直分割。分布式查询优化算法以及最优查询优化算法所应具有的性质在第三节给出。最后是结语。     

分布式图形处理的研究与发展

分布式图形就是在分布式系统上研究计算机图形的生成，是分布式系统与计算机图形学结合的产物，本文结合作者的研究工作结合作者的研究工作对分布式图形中的研究内容（并行处理模型、支撑环境、分布式图形算法、分布式图形语言和图形库等）进行了概述；讨论了分布式图形在动画制作、科学计算可视化、多媒体和虚拟环境中的应用，在此基础上对分布式图形的发展进行了展望。     

分布式系统中关联规则挖掘研究

在分布式系统中如何挖掘关联规则是数据挖掘领域研究的一个重要课题。本文对关联规则分布式挖掘问题进行探讨，给出了关联规则分布式挖掘系统DAMINER的体系结构，提出了一种基于DAMINER的关联规则分布式挖掘算法ARDM。该算法具有通信代价小和时间开销少等优点。     

分布式图形处理的研究与发展*

分布式图形就是在分布式系统上研究计算机图形的生成，是分布式系统与计算机图形学结合的产物．本文结合作者的研究工作对分布式图形中的研究内容(并行处理模型、支撑环境、分布式图形算法、分布式图形语言和图形库等)进行了概述；讨论了分布式图形在动画制作、科学计算可视化、多媒体和虚拟环境中的应用，在此基础上对分布式图形的发展进行了展望．     

基于异构分布式系统的实时容错调度算法

目前文献中研究的实时容错调度算法都是基于同构分布式系统，系统中的所有处理机完全相同。该文首先建立了一个基于异构分布式系统实时容错调度模型，异构分布式系统中的各个处理机均不相同。基于该异构分布式系统模型，该文引入了可靠性代价（reliability cost）概念，并提出两种静态实时容错调度算法（RTFTNO和RTFTRC）用于调度周期性实时容错任务。算法RTFTRC在调度任务时，尽量使系统的可靠性代价最小；而算法RTFTNO在调度实时任务时，没有考虑系统的可靠性代价。该文详细讨论了两种调度算法的性能。性能模拟实验分别比较了两个算法的可靠性代价，超时比率和可调度性；并研究了任务的计算时间与可靠性代价的关系以及调度长度阈值与最小处理机个数的关系。实验结果表明，算法RTFTRC的性能优于算法RTFTNO。     

一种基于文件传输路径的分布式程序实时性评估方法

首先根据分布式系统实时性评估的基本思想，结合分布式程序执行的特点，对分布式程序的实时性评估进行理论分析．然后．根据分布式程序在系统中所处的位置、程序执行时所需的数据文件和数据文件的传输路径，确定每个数据文件的最小传输时间和最大传输时间．在此基础上，计算出程序的最早响应时间和最迟响应时间，从而形成一种基于文件传输路径的分布式程序实时性评估方法、通过实例评估和模拟分析，说明了这种评估方法是有效性的．     

基于容器的遥感算法在分布式系统中的应用技术研究

当前传统遥感算法因编写者不同,使用的程序设计语言不同和算法保密性等原因,导致算法无法再次修改。目前算法部署存在配置繁琐,且不能适应分布式环境,无法并发执行,不能满足日益增长的遥感海量数据需求。基于容器技术将算法和所依赖的环境制作成镜像,免去计算节点复杂,能够一次制作、处处运行。本研究设计并实现了基于Spring Cloud的分布式系统,解决计算节点的感知和并行执行问题。采用分布式文件系统（HDFS）来支撑数据的存储和共享。实验表明能够有效解决异构算法在分布式下的正确执行问题。     

分布式系统中的检查点算法

检查点能够保存和恢复程序的运行状态．它在进程迁移、容错、卷回调试等领域都有重要的应用．本文对分布式系统中的检查点算法进行了详细的分类评述．检查点算法可分为单进程和分布式程序检查点算法，分布式程序检查点算法又可分为异步检查点算法和一致检查点算法．同时本文系统介绍了改进检查点算法性能的典型方法．这些改进算法主要采用两个策略来减少算法的开销与延迟：一是减少检查点文件中需要存储的信息量，如增量算法等；二是提高检查点操作与目标程序运行的并行性，如主存算法等．最后，文章讨论了目前检查点算法的局限性和进一步的工作．     

一种基于图聚类的Web服务组合分布式运行方法

针对数据流约束的应用环境,在WebJet平台工具支撑下,采取集中式方式对Web服务进行组合,将Web服务组合采用图聚类方法划分成分布式代码片段,然后采取分布式方式运行服务组合的技术路线.在满足簇(划分)之间数据流量最小化及分布式系统吞吐量最大化的目标约束下,运用图聚类的多级算法划分Web服务组合.实例分析说明,该算法能自动、快速地将集中式BPEL程序划分为分布式的BPEL程序,并对BPEL程序迁移到的分布式节点之间的负载进行均衡调整,使分布式运行系统达到负载均衡.     

分布式数据库系统一致性方法

本文首先对分布式系统进行了概括描述，包括分布式结构与集中式结构的主要差别，分布式系统的主要优点，以及分布式系统要解决的主要问题－一致性和透明性。文章第二部分讨论了两种一致性方法：两阶段提交和复制服务器，两阶段提交通过事务完整性维护数据一致性。复制服务器是一种解决维护分布式数据和管理分布式事务的固有问题的革命性方法。复制服务器是一种解决维护分布式数据和管理分布式事务的固有问题的革命性方法。既适应分布     

分布式系统中计算作业流的均衡调度算法

分布式系统中计算作业流被映射到节点后无法进行动态调整,使关键作业无法及时执行而造成作业间等待。针对该问题,提出一种计算作业流均衡调度算法。算法对映射到分布式节点的作业根据其依赖关系得出阶位值,依据该值在分布式节点上进行动态优先值调整,使关键作业尽早完成,减少作业之间的等待,缩短计算作业流执行时间。实际系统应用表明,该算法对作业管理系统中投入的计算作业流的快速执行有较强优越性。     

分布式数据库系统一致性方法

本文首先对分布式系统进行了概括的描述，包括分布式结构与集中式结构的主要差别，分布式系统的主要优点，以及分布式系统要解决的主要问题—一致性和透明性。文章第二部分讨论了两种一致性方法：两阶段提交和复制服务器。两阶段提交通过事务完整性维护数据一致性。复制服务器是一种解决维护分布式数据和管理分布式事务的固有问题的革命性方法。既适应分布式环境的实现，也满足用户在可用性，对信息立即访问，以及场地自治等方面的要求。     

一种基于数据流约束的Web服务组合划分方法

在WebJet平台工具支撑下,针对数据流约束的应用环境,对Web服务采取集中式组合,分布式运行的技术路线。在满足划分之间数据流量最小化以及分布式系统吞吐量最大化的目标约束下,运用图划分的多级算法将Web服务组合划分成分布式代码片段。在划分过程中,以极小化边割权值和为目标,多资源负载均衡为约束条件。实例分析说明该算法能自动、快速地将集中式BPEL程序划分为分布式的BPEL程序,并对BPEL程序迁移到的分布式节点之间的负载进行基于多资源约束的均衡调整,使分布式运行系统达到负载均衡。     

分布式计算模式中影响算法性能的主要因素

随着网络技术的发展,基于分布式计算模式的应用系统得到了越来越多的重视。该文讨论了如何有效地使用Winsock对象进行分布式系咎下的数据通信,提出了用“请求队列”的算法处理分布式系统中不同类型的数据存取请求,分析了影响分布式数据处理算法性能的主要因素,以及合理设计错误处理程序以提高系统的易维护件。     

基于混沌蚂蚁的分布式系统协同优化方法

针对复杂分布式系统的优化问题,提出基于混沌蚂蚁的复杂分布式系统协同优化方法.在系统理论指导下,分析复杂分布式系统中自主Agent的基本动力学特征,进而提出复杂分布式系统协同优化模型.在此基础上,借助混沌蚂蚁群算法(CAS)的思想,建立基于混沌蚂蚁的复杂分布式系统协同优化算法(CAS-CO).通过对复杂多Agent网络中基于位置的任务分配问题进行仿真实验,同时与已有算法仿真结果对比,表明CAS-CO算法可行有效,反映文中模型的正确性和Agent的自主性在复杂分布式系统设计和构建中的重要性.     

分布式系统中的动态负载平衡策略

在分布式系统中应用动态负载平衡策略之目的在于提高整个系统的性能。本文描述了三种分布式系统中的动态负载平衡策略——排队论法,Bidding算法和稳定分布式调度算法。以4台相互独立计算机分布式系统为背景,把每台计算机抽象为M/M/1模型,对三种算法进行了模拟。通过模拟定量地得到了它们的性能参数(比如:在分布式系统中每个作业的平均等待时间)。当λ_0=0.7,λ_1=0.9,λ_2=0.5和λ_3=0.3时,稳定分布式调度算法的性能最佳。     

分布式计算机系统中的通信机制及任务调度算法设计

分布式计算机系统具有很多优点，是计算机技术发展的一个重要方向。本文叙述分布式系统中的通信机制及任务调度算法设计的一些问题。     

一种分布式问题求解系统体系结构与算法的研究

分布式问题求解是人工智能的一个新分支.由多个智能结点相互协作的分布式问题求解系统具有良好的并行性、可靠性、可扩展性与知识、资源共享能力,特别适用于分布及实时的应用领域.本文提出了以运输调度为背景的分布式问题求解系统的体系结构,问题分解与任务分布算法以及协作策略,并根据原型系统的试验结果对系统与算法进行评价.