网格环境下基于虚拟组织的调度模型

虚拟组织是指在个人、机构或团体间一种灵活、安全、平等的资源共享动态集合,这种共享更强调直接对计算机、软件、数据以及其它资源的直接访问.管理虚拟组织资源、协同工作来解决大规模的计算是一个复杂的问题.提出了一个基于虚拟组织的资源分配和任务调度模型,为资源的管理和应用程序的调度建模网格服务提供者向虚拟组织注册,并发布它能够提供的服务,任务调度器根据提供者属性分解任务并采用特定的算法将任务分配给不同的服务提供者.这个框架的模型侧重研究如何调度任务,根据任务的属性合理分配资源来解决复杂计算问题.     

物联网任务调度优化建模与仿真研究

物联网环境下的有序任务调度是各智能设备协调工作的关键.由于物联网环境下的设备众多,在各个设备中又存在众多的子任务调度过程.各个设备之间,设备内部的任务调度之间存十分复杂的关联性.有些关联本身就是矛盾的,形成多核调度需求.传统物联网的任务调度模型,针对多设备、多任务的调度问题,都是采用加入约束条件完成调度过程,但是,在复杂任务调度过程中,无法用约束满足所有线性调度关系,调度过程存在较大缺陷.提出采用组合赋权法的物联网任务优化调度模型,根据物联网多核任务调度的特点,塑造物联网多核操作状态下的任务选择模型,将任务选择问题转换成多属性决策问题,通过组合赋权法求出各个属性的权重,将待完成任务依据权重值大小进行排序,优先执行综合属性值最大的待完成任务,依据优先执行任务选择方法塑造面向资源优化的物联网中任务调度模型,完成物联网多核任务优化调度.仿真结果表明,所提方法完成相同任务的时间更短.     

异构环境下相关任务调度免疫遗传算法的研究

合理的调度可以在很大程度上提高异构系统资源的利用率,在研究现有任务调度算法的基础上,定义了异构环境下相关任务调度的数学模型,并基于分层和启发式算法的思想,提出最多度动态调度算法MDSA和最少入度动态调度算法LIDSA构造初始种群;借鉴生物免疫系统抗体多样性产生及保持机理,定义了基于抗体的矢量距离、亲合力及浓度相关的选择概率,并改进交叉算子,这样可以在进化过程中保留优秀个体,同时抑制抗体群早熟;提出了高度遍历解码算法HTDA,简化算法实现过程.仿真实验结果表明,本文算法与其它调度算法比较,更能有效地实现资源的分配,可以成功应用于异构环境下相关任务调度.     

云计算环境任务调度方法研究综述

随着应用程序计算需求的快速增长,异构计算资源不断地增多,任务调度成为云计算领域中重要的研究问题。任务调度负责将用户任务匹配给合适的虚拟计算资源,算法的优劣将直接影响响应时间、最大完工时间、能耗、成本、资源利用率等一系列与用户和云服务供应商经济利益密切相关的性能指标大小。针对独立任务和科学工作流这两类云环境主流任务,结合不同云环境特征对任务调度算法研究进展进行综述和讨论。回顾梳理已有的任务调度类型、调度机制及其优缺点;归纳单云环境和混合云、多云及联盟云等跨云环境下任务调度特征,并对部分相关典型文献的使用方法、优化目标、优缺点等方面进行阐述,在此基础上讨论各个环境下任务调度研究现状;进一步对各类环境下文献使用的调度优化方法进行梳理,明确其使用范围;总结并指出需要对计算数据密集型应用在跨云环境下的任务调度研究进行重点关注。     

云计算环境下虚拟资源自适应调度策略

由于云计算环境下的资源调度与以往网格调度存在巨大差异,提出了一种适应云计算环境的虚拟资源调度方法;首先定义了虚拟资源调度数学模型,然后给出了一种改进的遗传算法,该算法采用经典网格任务调度算法Min-min获取初始最优解,通过海明距离约束产生初始种群,并将调度模型对应的目标函数改进为适应度函数,对交叉算子、变异算子、交叉概率和变异概率等都进行了改进;最后,通过实验证明文中方法能获得全局最早完成时间,与其它方法相比,文中方法所求解的最早完成时间提高了近20%,是一种适合云计算环境的虚拟资源调度方法。     

基于局部关键路径与截止期限分配的云工作流调度算法

为了解决云计算中截止期限约束下的工作流调度代价优化问题,提出一种基于局部关键路径和截止期限分配的工作流任务调度算法。为了满足期限约束,并最小化执行代价,算法将工作流任务的调度过程划分为两个阶段:期限分配阶段和调度资源选择阶段。期限分配阶段定义工作流的局部关键路径,并以递归的方式在局部关键路径上的任务间进行子期限分配;调度资源选择阶段在满足任务子期限的同时,为每个任务选择执行代价最低的资源进行任务调度,以实现调度代价优化。分析算法的时间复杂度,并通过一个算例对算法的实现思路进行了详细阐述。通过科学工作流结构的仿真实验,证明了算法不仅可以满足截止期限约束,而且可以降低工作流任务的执行代价。     

民航信息交换任务调度方案

民航信息数据交换平台承担了大数据量的分布式传输任务,需要建立完善的任务调度模型和调度算法。基于民航信息交换平台的架构和需求,在分析比较现有的任务调度模型和调度算法基础上,提出适用于数据交换任务调度问题的解决方案,将点对多点数据传输网络映射为带约束的Steiner树模型,并用改进的遗传算法进行求解。实验仿真将此算法与最大带宽优先分配算法对比,结果充分验证了模型的正确性和可行性。     

一种能量收集嵌入式系统自适应调度算法

能量收集嵌入式系统(energy harvesting embedded system,简称EHES)的任务调度算法需要考虑能量收集单元的能量输出、能量存储单元的能量水平和能量消耗单元的能耗.实时任务在满足能量约束的条件下,才可能满足时间约束.在这个背景下,传统固定优先级调度算法不再适用于EHES.提出一种基于分组的自适应任务调度算法,它能根据能量收集单元由于能量输出的不确定性而造成的非能量约束情况和能量约束情况,自适应地选择任务调度算法.在非能量约束的情况下,减少任务抢占次数,增强任务的可调度性;在能量约束情况下,减少电池模式切换次数,提高能量存储单元的平均能量水平,从而降低系统能量约束.在一个可进行大范围任务集合仿真的实验环境下对提出的算法进行验证,并将基于分组的自适应调度算法与现有的两个经典算法进行了对比.     

基于离散粒子群优化的云计算QoS调度算法

针对云计算环境下用户任务的多种服务质量(QoS)需求,综合考虑任务截止时间、调度预算和可靠性,提出一种多QoS约束离散粒子群优化(QoS-DPSO)的任务调度算法。对任务的QoS进行定义和数学建模,通过截止时间和调度预算约束DPSO的搜索空间,根据可靠性重新定义DPSO的适应度函数,由适应度值搜索最优的任务调度方案。实验结果表明,与PSO,DPSO,DBC和EDF算法相比,QoS-DPSO在满足调度截止期的情况下具有较高的可靠性,并且对Makespan性能的影响较小。     

基于动态能量感知的云计算任务调度模型

针对传统云计算任务调度模型出现的计算量大、能耗高、效率低、调配精度差等问题,基于动态能量感知设计了一种新的云计算任务调度模型;以动态能量感知为基础,选取资源分配服务器的中央处理器的使用率、存储器的占用率、控制器的负载率等3个参数,构建三维云计算任务节点投影空间,将上述参数向量投影到空间中;引入动态能量感知建立云计算任务调度模型,采用虚拟技术将多个服务器合并成一台服务器,对调度任务进行需求分析和分类,采用能量感知算法将待调度任务分配给满足调度需求的虚拟资源,将任务调度到服务器资源上,实现任务调度;实验结果表明,基于动态能量感知的云计算任务调度模型在从小任务集和大任务集两个角度都能给有效缩短调度时间,降低调度能耗。     

P2P技术分析与流量管理研究

随着P2P应用的日益流行,P2P流量消耗了网络的大量带宽,已经影响到了互联网传统业务的服务质量。为解决这一问题,网络运营者和研究人员在P2P流量的管理技术上进行了大量的探索研发工作,主要有P2P流量阻塞、缓存和本地化疏导等技术。首先对P2P技术做了简单概述,然后分析了影响P2P流量分布的重要技术因素,之后综述了最新的P2P流量管理技术,最后做了总结。     

P3P deployment on websites

We studied the deployment of computer-readable privacy policies encoded using the standard W3C platform for privacy preferences (P3P) format to inform questions about P3P’s usefulness to end users and researchers. We found that P3P adoption is increasing overall and that P3P adoption rates greatly vary across industries. We found that P3P had been deployed on 10% of the sites returned in the top-20 results of typical searches, and on 21% of the sites returned in the top-20 results of e-commerce searches. We examined a set of over 5000 websites in both 2003 and 2006 and found that P3P deployment among these sites increased over that time period, although we observed decreases in some sectors. In the Fall of 2007 we observed 470 new P3P policies created over a 2-month period. We found high rates of syntax errors among P3P policies, but much lower rates of critical errors that prevent a P3P user agent from interpreting them. We also found that most P3P policies have discrepancies with their natural language counterparts. Some of these discrepancies can be attributed to ambiguities, while others cause the two policies to have completely different meanings. Finally, we show that the privacy policies of P3P-enabled popular websites are similar to the privacy policies of popular websites that do not use P3P.     

基于P2P协议的僵尸网络研究

僵尸网络已成为网络安全领域最为关注的危害之一。日前,使用P2P协议的僵尸网络逐渐兴起。在分析Slapper蠕虫的基础上,研究了P2P僵尸网络的拓扑结构、功能结构与控制机制,并指出了P2P僵尸网络的发展趋势。     

基于流特征的P2P流量识别方法研究

P2P业务流量在对互联网应用起巨大推动作用的同时,也带来了因资源过度占用而引起的网络拥塞以及安全隐患等问题,妨碍了正常的网络业务的开展.为了保证网络能正常有序的运行,有必要对P2P流量进行控制.但是,随着动态端口和数据加密技术的出现,传统的流量识别方法面临着巨大的挑战.简要介绍了三种主要的流量识别技术,并且比较了它们的优缺点.着重对基于流特征的流量识别方法效率低下的原因做了详细的分析,分别指出了引起误报和漏报的原因,并且给出了相应的解决方案.实验证明:文中方法能够有效提高P2P流量识别效率.     

基于P2P系统的JXTA技术探析

从P2P系统和JXTA技术的特点开始，详细分析了JXTA技术的内容和实现的关键技术，并简单介绍了JXTA应用的实例JXTAShell和JXTA可能的应用方向。     

基于JXTA的P2P服务的研究

P2P技术的最大特点是服务器与客户端的弱化,利用此特点,提出了用JXTA为P2P网络上层应用程序的开发提供了一个统一、通用、便利的平台和协议,使得P2P应用程序的开发变得高效灵活,讨论了JXTA技术中层次结构和PDP、PMP协议以及它们的Java参考实现。     

基于P2P架构的组播树研究

网络中的对等点首先聚类成簇,然后再形成组播树.该组播树是对NICE中组播树的改进,易于利用JXTA技术实现,是一种有效的应用于P2P网络结构的组播树,克服了传统组播树中存在扩展性不好和维护代价高的问题,并可在大范围P2P环境中得到应用推广.     

基于P2P的流媒体技术

现有的流媒体系统一般是基于客户／服务器模式和IP组播技术,这限制了用户数量且IP组播需先得到ISP支持,故其发展受到很大限制。而在P2P网络中,每个接收数据的用户同时向外转发数据,这就充分利用了以往忽视的客户机资源。首先指出了P2P流媒体应用中所面临的挑战,并着重从应用层多播树、网络异构性、激励机制等方面阐述了P2P流媒体的研究现状,分析讨论了存在的问题,最后指出进一步的研究方向。     

P2P入网机制研究

P2P节点入网机制是构建P2P网络的基础.不同拓扑结构的P2P网络,节点加入机制也各不相同.提出了4种P2P入网模型,给出了相应的性能指标,对P2P入网机制进行分析、对比,有助于P2P网络自组织构造的进一步研究.     

P2P技术在IPTV中的应用

P2P打破了传统C／S模式服务器对网络资源的集中化管理和提供，解放了服务器响应的压力和降低了带宽负载，应用于IPTV系统。然而P2P技术为IPTV业务实现带来灵活和高效率等优点的同时也带来一些问题，比如时延、网络不可控等。本文就P2P技术在IPTV中的应用及相关问题进行了分析。