自适应组件副本选择模型及算法

提出了一个基于域的自适应副本选择模型DARSM(domain based adaptive replica selection model).该模型将组件副本划分为强一致性域和弱一致性域,域间通过一致性窗口机制进行状态同步.基于DARSM模型,给出了一种基于分区加权的自适应副本选择算法PWARS(partition-weighted based adaptive replica selection,).该算法利用动态性能度量信息来选择满足时间约束和一致性约束的组件副本集合.为了适应请求一致性约束的动态变化,还提出了一致性窗口自适应重配算法CWAR(consistency window adaptive reconfiguration).通过引入的一个一致性约束的可能性模型,该算法动态地对一致性窗口进行重配,从而实现了副本一致性的自适应控制.通过在OnceAS应用服务器集群中的原型实验及性能评价,表明该方法能够明显地提高副本选择的性能.     

异构环境下云计算数据副本动态管理研究

针对现有HDFS(Hadoop Distributed File System)数据副本数目固定,副本放置时未考虑节点异构性问题,本文提出一种异构环境下云计算数据副本动态管理模型DMDR.在副本创建时,DMDR根据节点性能选择最优副本放置节点;在系统运行过程中,基于灰色预测技术,DMDR根据数据的最近访问特征预测数据访问热度,并动态调整副本数目.实验表明,在异构环境下,较之现有HDFS副本管理机制,DMDR可有效减少节点之间数据传输,提高负载均衡,降低作业执行时间.     

延迟容忍传感器网络中基于群组运动的事件传输

提出了一种基于分布式群组移动的事件分类传输策略GMED(distributed group mobility adaptive event delivery).通过有效地发现和利用传感器节点在运动过程中形成的群组,建立基于群组的事件分类传输模型,改善数据传输性能.其中,群组的转发是依据各自与汇聚点的机会概率按照多副本方式进行的;而群内的事件传输则是基于各成员的稳定邻居集建立传输路径,并以单副本方式进行.队列管理则根据事件的优先级决定递交的顺序和丢弃原则.此外,引入冗余副本控制机制,优化副本管理,降低网络负载.模拟实验结果表明,与现有的几种DTMSN(delay tolerant mobile sensor networks)数据传输算法相比,GMED能以较低的数据传输能耗和传输延迟获得较高的数据传输成功率,且网络寿命相对较长.     

基于云存储的二阶段动态优化调度机制

在分布式存储的研究中,如何高效地利用存储空间是个热点问题.存储集群中,每个数据节点存储容量不可能完全一致,由于主节点选择数据节点的随机性,被选中数据节点磁盘可能接近满额,此时主节点会自动做存储负载均衡,占用数据传输带宽,不仅影响数据传输的性能,而且会引起传输数据的不可靠.论文提出一种基于云存储的二阶段动态优化调度机制：第一阶段通过计算副本存储优选比率,采用基于贪心算法的局部优化存储方案,选择存储节点,均衡副本放置空间;第二阶段采用实时监控存储集群,动态调整副本放置节点,达到存储资源的高效利用.最后通过实验,验证了该调度机制可有效地放置副本,减少节点间的数据传输,并提高文件访问效率.     

基于关联分析的智能电网数据传输冗余动态校验系统

电网数据在传输过程中会出现重复传输同一个数据和保留多个相同数据副本等现象,影响电网管理人员对电网运行状态调整的速度,为提高电力系统动态校验智能电网数据传输冗余准确率,提升动态校验速度,提出了基于关联分析的智能电网数据传输冗余动态校验系统.硬件设计方面,在前人对系统硬件设计的基础上,设计系统硬件框架,数据采集模块和合并单...     

云存储系统中基于动态规划的最小开销数据副本布局研究

传统的副本布局策略较少考虑数据传输开销,且对网络结构有所限定,导致通用性不足。为此,基于动态规划方法,以最小化数据管理开销为目标,提出一种云存储系统中最小开销数据副本布局策略。在数据管理综合开销模型的基础上,比较数据中心放置与不放置副本2种情况下的开销,从而确定副本位置。实验结果表明,该策略能够实现副本的合理分布,在有效降低数据管理开销的同时,可减少平均响应时间与网络传输量,提升云存储系统性能。     

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。     

云计算中的数据放置与任务调度算法

在海量数据的云计算中,通常面临着数据传输时间长的问题.针对目前大多数数据放置与任务调度算法存在的副本静态性和传输标准精确度的不足,提出了一种动态调整副本个数、以时间作为衡量数据传输标准的数据放置与任务调度算法.该算法根据数据访问频率和存储大小,动态地调整副本个数,一方面减少了低访问率副本对存储空间的浪费;另一方面也减少了高访问率副本所需跨节点传输次数.考虑到节点间网络带宽的差异性,确定以数据传输时间作为传输衡量标准,提高了传输标准的精确度.实验结果表明,除了任务集和网络节点均较少的情况外,该算法均能有效地减少数据传输时间,甚至在任务集合和网络节点较多的情况下,能减少近50%的传输时间.     

数据网格环境下一种动态自适应的副本定位方法

在数据网格中，数据常常会由于性能和可用性等原因进行复制，如何有效地定位数据的一个或多个副本的物理位置是数据网格系统需要解决的重要问题，提出了一种可扩展、动态自适应的分布副本定位方法——DSRL，DSRL使用宿主结点来支持对同一数据多个副本的同时高效定位，使用本地副本定位结点来支持对副本的本地查询。DSRL提出了一种动态均衡映射方法，将全局副本定位信息均衡分布在多个宿主结点上，并且能够自适应宿主结点的动态加人或退出，详细描述了DSRL的组成，并对DSRL方法的正确性和负载平衡等特性进行了证明，分析和实验表明，DSRL方法有着良好的可扩展性、可靠性、自适应性和性能，并且实现简单，有着较好的实用性。     

容迟容断网络中基于模型的动态路由算法

通过对容迟容断网络中无拓扑信息路由算法进行分析,提出了基于模型的容迟容断网络动态路由算法.针对节点位置信息事先难以确定的特点,动态更新节点到访概率及相遇概率,并在此基础上自适应选择中继节点.对所提算法进行了仿真实现和性能分析.结果表明,基于模型的容迟容断网络动态路由算法不仅可以提高报文递交率并降低平均传输延时,而且可以避免产生大量冗余报文副本.     

Implementation of a dynamic adjustment strategy for parallel file transfer in co-allocation data grids

Co-allocation architecture was developed to enable parallel transferring of files from multiple replicas stored in the different servers. Several co-allocation strategies have been coupled and used to exploit the different transfer rates among various client-server links and to address dynamic rate fluctuations by dividing files into multiple blocks of equal sizes. The paper presents a dynamic file transfer scheme, called dynamic adjustment strategy (DAS), for co-allocation architecture in concurrently transferring a file from multiple replicas stored in multiple servers within a data grid. The scheme overcomes the obstacle of transfer performance due to idle waiting time of faster servers in co-allocation based file transfers and, therefore, provides reduced file transfer time. A tool with user friendly interface that can be used to manage replicas and downloading in a data grid environment is also described. Experimental results show that our DAS can obtain high-performance file transfer speed and reduce the time cost of reassembling data blocks.     

一种基于有限编码的多副本分簇管理方法

针对大量数据副本所带来的资源管理问题,提出一种基于有限编码的多副本分簇管理方法.在该方法中,根据单副本复制产生新副本的过程对副本分级和分簇,通过定义"副本级别+副本顺序"的编码规则对划分后的副本进行编码和组织,并依据编码规则对由于副本的动态调整(增加或撤消)而引起的簇的动态变化进行有效管理.通过该方法,在大量副本之间建立局域集中、广域对等的管理模式,再结合定义的"最小更新传播时间"可以降低大量副本的一致性维护开销.讨论了方法中编码规则与副本规模之间的关系,以及副本失效和恢复时的解决方法.性能测试结果表明,该方法能够有效组织大规模的数据副本,具有较好的可扩展性,对适度的结点失效不敏感,适合更新频繁的应用.     

异构存储感知的Ceph存储系统数据放置方法

Ceph分布式存储系统正成为广泛使用的开源云环境存储解决方案。异构存储如果应用有效的数据管理策略,则能够在保持低成本的同时提供大容量和高性能存储。在Ceph中使用异构存储设备不能有效发挥异构存储设备的性能,由于数据的多个副本可以存放到不同的存储介质中,因此不同的副本组合的性能和成本都不一样。针对Ceph提出一种面向异构存储的数据放置方法,通过划分多种不同的副本组合,根据数据热度和读写比例将不同的数据放到不同的副本组合上,在提升系统性能的同时有效地控制了系统容量成本。     

基于Simulink 图型模态液压自适应控制的实现

为方便液压自适应控制系统的研究,根据误差方程多项式代数法自适应控制理论,提出了基于Simulinik图型模态,构成了液压自适应控制系统.这种自适应控制方法与其他控制方法相比,具有控制精度高,控制器结构简单,自适应能力与实用性强等特点.文中详细讨论了自适应控制系统的构成及基于Simulinik图型模态液压自适应控制系统的实现问题,通过大量仿真研究,说明这种构成方法是正确的,所采用的自适应控制策略,具有很强的自适应控制能力,控制精度高,它不仅能使不稳定的系统变为稳定,且能渐近一致地收敛于希望模型的输出,使系统满足其动态性能的要求.     

Replica Placement Strategies in Data Grid

Replication is a technique used in Data Grid environments that helps to reduce access latency and network bandwidth utilization. Replication also increases data availability thereby enhancing system reliability. The research addresses the problem of replication in Data Grid environment by investigating a set of highly decentralized dynamic replica placement algorithms. Replica placement algorithms are based on heuristics that consider both network latency and user requests to select the best candidate sites to place replicas. Due to dynamic nature of Grid, the candidate site holds replicas currently may not be the best sites to fetch replicas in subsequent periods. Therefore, a replica maintenance algorithm is proposed to relocate replicas to different sites if the performance metric degrades significantly. The study of our replica placement algorithms is carried out using a model of the EU Data Grid Testbed 1 [Bell et al. Comput. Appl., 17(4), 2003] sites and their associated network geometry. We validate our replica placement algorithms with total file transfer times, the number of local file accesses, and the number of remote file accesses.     

一种基于过程神经网络的动态系统控制信号求解模型和算法

针对非线性动态系统控制问题,提出了一种基于过程神经网络的控制信号求解模型和算法。利用过程神经网络对动态系统时变输入/输出信号的非线性映射机制和对系统过程模态特征的自适应提取能力,建立基于过程神经网络的辨识模型;然后根据所建立的辨识模型、系统控制结构和状态参数之间的关系,构建可满足系统信息传递约束关系的控制信号求解模型。分析了过程神经网络控制模型的信息处理机制,给出了基于GA与LMS相结合的优化求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性。     

一种可扩展的动态数据持有性证明方案

提出了一种能保护数据隐私的动态数据持有性证明方案, 并对方案的安全性进行了证明, 性能分析表明该方案具有低存储、计算和传输负载的特点。通过扩展实现了对公开可验证和多副本检查的支持, 扩展方案的特点在于公开验证中不需要可信第三方的参与, 而多副本检查可以方便地实现对所有副本的批量检查。     

一种基于改进UPF的运动声阵列交互多模型目标跟踪方法

针对运动声阵列在有色噪声环境中的非线性滤波跟踪实时性问题,提出一种基于改进粒子滤波的交互式多模型目标跟踪(IMM-IUPF)方法.该方法采用最小斜度单形无迹变换结合变尺度无迹变换的 Sigma点选取策略,对标准无迹粒子滤波(UPF)进行改进,大幅缩减UPF样本选取计算量;将改进的UPF与交互式多模型(IMM)相结合,通过定义自适应增益修正系数,弥补样本点缩减造成的精度降低问题;最终通过与传统的基于IMM的粒子滤波(IMM-PF)和基于IMM的无迹粒子滤波(IMM-UPF)进行Matlab数值仿真对比验证所提出算法的实用性.     

一种用于手写体汉字切分的优化模型

在连通域单元的基础上提出了一种手写体汉字切分的优化模型,该模型可以自适应的确定部件、单个字和粘连字的宽度。另外,对粘连字的切分采用了加权k的均值法。整个切分方法既提高了算法的自适应能力,又提高了切分的正确率。实验表明这种方法具有很好的切分效果。