P2P网络基于CPU动态处理能力的超级节点选取

在非结构化P2P网络中,普通节点通常要综合考虑距离、信誉度、内容相似度、CPU动态处理能力等多种因素来选择一个合适的超级节点,其中CPU的动态处理能力无疑是最要的。针对如何选择超级节点的问题提出一种新的方法,该方法通过RBF神经网络预测CPU动态负载,以CPU的动态负载评定超级节点的动态处理能力并将该信息提供给普通节点,帮助普通节点选择一个最合适的超级节点。通过分析和仿真实验表明该方法有效地提高了系统的性能,系统开销减少了96%以上。     

基于模糊理论的P2P流媒体节点选择算法

传统Gossip协议对节点的选择存在盲目性,没有考虑节点的存储能力等影响因素,致使节点选择时网络搜索成功率较低,网络传输负载呈现出随机性。通过对非结构化P2P网络中广泛应用的Gossip协议进行探索和研究,运用模糊理论提出基于可靠性的节点选择策略。通过模拟实验对相关数据进行分析,结果表明该策略能有效提高P2P网络中节点的选择效率。     

超节点结构P2P中负载均衡的信息索引机制

本文首先介绍超节点结构P2P网络的原理,指出其存在负载失衡问题。针对其存在的问题引入信息索引机制IIM,把资源的信息索引分布到多个超节点。通过仿真实验表明,IIM能够在相对不降低搜索效率的前提下,使得各超节点的资源信息相对均衡,有效地解决了超节点结构P2P网络中超节点负载不均衡的问题。     

超级节点的负载模型研究

在混合式P2P系统里,超级节点对查询消息的处理效率决定了系统性能。本文首先将超级节点收到的所有消息分为三类,然后将他们产生的负载分为公有负载和私有负载,建立起超级节点的负载模型,最后分析了两类负载对系统性能的影响。     

超级节点的负载模型研究

在混合式P2P系统里,超级节点对查询消息的处理效率决定了系统性能.本文首先将超级节点收到的所有消息分为三类,然后将他们产生的负栽分为公有负载和私有负载,建立起超级节点的负载模型,最后分析了两类负载对系统性能的影响.     

基于DHT的P2P系统的负载均衡算法

在基于DHT的结构化P2P系统中，DHT的使用以及节点处理能力的不同导致系统中节点的负载不均衡．现有的负载均衡算法存在两个不足：①负载的转移没有考虑节点之间的链路延迟；②算法依赖于系统中固定位置的某些节点．提出了分布式负载均衡算法：每个节点周期性的收集系统局部负载信息，然后选择链路延迟较小的节点进行负载转移．算法依赖于系统中的所有节点，解决了单点失败问题．同时，负载的转移是在链路延迟较小的节点之间进行的．仿真实验表明，①对于各种系统利用率，该算法都可以获得理想的负载均衡效果；②算法可以使负载转移开销减少45％以上．     

P2P网络中基于节点负载度的均衡控制算法研究

在非结构化P2P网络中,为了抑制“搭便车“行为,需要寻找网络中的集散节点。在参考传统集散节点连接数的基础上,还考虑了不同节点的负载能力差异,引入了负载度概念,将负载度高的节点称为重载节点。在此基础上提出了一种节点负载均衡控制算法,将重载节点的负载向一些轻载节点转移。仿真实验表明,本算法能有效地控制网络中各节点的负载,使之尽可能合理均衡分布,以此抑制“搭便车”行为,从而维护和提高网络性能。     

基于节点服务能力的自适应P2P模型

P2P网络的节点在处理能力、存储能力、网络带宽、兴趣域等特性上存在着明显的异构性,在早期的研究中,这种异构性往往被忽略或者仅仅简单、单一地被考虑。综合利用节点的这些异构性,提出基于节点服务能力的自适应P2P模型。模型中,节点通过服务能力自主选择邻居进行聚类,根据网络的需求和动态变化自适应地调整聚类的规模和节点间的连接。仿真实验结果表明,该模型减少了网络拓扑失配和freerider现象,有效地提高了网络的搜索效率。     

SAN-EBON:一种基于结构化对等网的P2P工作流系统节点定位网络

基于P2P的工作流系统符合工作流去中心化的发展趋势.目前,P2P工作流系统主要是基于非结构化P2P网络构建的.然而,非结构化P2P网络提供的泛洪或基于超级节点的中心化发现策略和中心化的负载分配机制无法满足大型P2P工作流系统在动态环境下的需求.因此,在基于非结构化P2P网络构建的工作流系统中,节点发现和任务负载均衡成为制约系统性能的关键因素.文中提出一种新的基于结构化P2P网络的工作流系统节点定位网络--SAN-EBON.该系统采用分层逐步求精的节点发现策略,外层在服务聚类的基础上首次在工作流系统中引入服务定位网络组织服务联盟,构建一种新的多层结构化P2P网络SAN,实现服务的快速发现;内层构建一种新的负载均衡网络EBON,使用基于随机图的增强算法实现服务联盟内部实时的去中心化负载均衡,与SAN结合,从而达到提高发现效率和精度、降低通信带宽的目的.     

基于移动agent的无结构P2P网络拓扑重连方法研究

为了提高无结构P2P网络中资源查找的效率,同时避免在资源查找过程中出现拥塞,提出了一种基于移动agent的网络拓扑重连方法。网络节点定期进行拓扑重连,同时通过收集其邻居节点的处理能力以及连通性等信息,指导移动agent有目的地在网络迁移,从而使移动agent及时发现网络节点上的拥塞,并使用拓扑优化机制降低节点上的负载。实验证明该方法能优化网络的拓扑结构,避免网络查询过程中发生拥塞,提高资源查找的效率,同时适应网络查询负载的动态变化。     

基于网络编码的对等网流媒体网络中优化的带宽分配策略

针对采用了网络编码技术的对等网(P2P)流媒体系统应用,提出一种基于负载转移的节点带宽资源均衡策略,尽可能避免节点选择邻居节点并请求带宽资源的随意性形成的节点过载。在策略中,当某些节点过载后将选取部分带宽资源负载较轻的节点作为负载转移节点,同时将请求节点所需数据通过阶梯型带宽分配方式推送给这些选择出的负载转移节点。数值仿真表明,这种负载转移的策略能够有效降低过载节点的带宽资源占用,避免网络热区的出现。     

结构化P2P系统中基于网络定位的负载均衡算法*

结构化P2P系统中,各对等节点处理能力的差异以及关键字通常与一定的语义相关,导致系统中节点的负载不均衡。算法针对基于DHT的大规模计算网络中,计算任务在节点间分布不均衡的问题,提出了一种高效的基于网络定位的负载均衡算法：当某个节点的负载较小时,它将以自己为中心,与物理位置相近的节点构成一个星型结构区域,然后在这个物理位置相近的区域进行负载转移。该算法具有扩展性好、效率高、维护简单的特点。仿真实验表明本算法可以达到理想的负载均衡效果,并使负载转移开销减少了40%以上。     

P2P分域网络动态负载均衡调度的抗脆弱性策略

P2P网络中集散节点的存在加重了网络的脆弱性。提出一种动态负载均衡调度的抗脆弱性策略,该策略依据节点物理位置的邻近性对网络进行了分域,并设计出更为公平的函数对节点的负载进行动态的量化,当消费节点发出下载请求后,选择负载动态变化因子最小的节点作为服务节点,避免了单个节点负载猛增的情况,均衡了节点的负载。仿真证明该策略能有效抑制网络中集散节点的形成,增强网络的健壮性,从而达到保障P2P网络可持续健康发展的目的。     

缓存与迁移策略下对等网络节点负载控制算法

在非结构化对等(P2P)网络中,节点“搭便车”行为以及用户查询不均匀会造成网络节点负载分布严重失衡。为此,提出一种节点负载控制算法,采用缓存和链路迁移策略,将重载节点中的剩余负载向其他轻载节点转移,同时在链路节点中缓存网络中的热门文件资源。实验结果表明,在用户查询服从Zipf分布的环境下,该算法能使网络中节点负载达到较好的均衡,降低系统整体负载。     

一种结构化P2P系统的负载平衡算法

在结构化P2P系统中,由于使用分布式散列表,各节点能够达到基本的负载平衡。但是,各个节点由于承担负载的能力不同和数据的存取存在热点现象,因此仍然存在负载不平衡的情况。针对这一缺点,采用局部信息调整负载的方法,提出了分布式负载平衡算法,从而避免了单点失效问题,同时算法的实现更为简单。     

Efficient, proximity-aware load balancing for DHT-based P2P systems

Many solutions have been proposed to tackle the load balancing issue in DHT-based P2P systems. However, all these solutions either ignore the heterogeneity nature of the system, or reassign loads among nodes without considering proximity relationships, or both. In this paper, we present an efficient, proximity-aware load balancing scheme by using the concept of virtual servers. To the best of our knowledge, this is the first work to use proximity information in load balancing. In particular, our main contributions are: 1) relying on a self-organized, fully distributed k-ary tree structure constructed on top of a DHT, load balance is achieved by aligning those two skews in load distribution and node capacity inherent in P2P systems - that is, have higher capacity nodes carry more loads; 2) proximity information is used to guide virtual server reassignments such that virtual servers are reassigned and transferred between physically close heavily loaded nodes and lightly loaded nodes, thereby minimizing the load movement cost and allowing load balancing to perform efficiently; and 3) our simulations show that our proximity-aware load balancing scheme reduces the load movement cost by 11-65 percent for all the combinations of two representative network topologies, two node capacity profiles, and two load distributions of virtual servers. Moreover, we achieve virtual server reassignments in O(log N) time.     

一类DHT算法中负载的概率分布

根据节点之间间距的概率,推导出Chord、Pastry和虚拟服务器(VS)平衡方案下节点负载的概率分布。分析表明在这些分布式哈希表(DHT)算法中,节点负载都服从相同形式的伽马分布。特别地,当一个物理节点上放置20个虚拟节点,以概率0.99保证节点之间的负载差异不超过两倍。仿真实验验证了以上结果。     

A dynamic load balancing scheme with incentive mechanism in heterogeneous structured P2P networks

Dynamic load imbalance is a basic and inherent problem in structured P2P networks. Most existing research suffers from the problems of inefficiency in globally managing the nodes’ load information and consumption of network bandwidth. This paper describes the mechanisms for collecting and globally managing the dynamic load of each node, and based on which to present a load balancing strategy which transfers the load from overloaded to under loaded nodes so as to improve load balancing efficiency. In order to encourage the rational and selfish nodes to actively participate in the load balancing process, we also propose an incentive mechanism in dynamic load balancing, by which the differentiated services could be provided for the nodes according to their load balancing abilities. The simulation results indicate that our approach could tackle the load imbalance problem in structured P2P networks effectively and efficiently in terms of the load distribution and the transferred load volume.     

异构结构化P2P网络负载均衡方案

结构化P2P网络由于采用DHT算法导致节点存储资源的不均衡,当前解决方案都是假定节点容量及负载是均匀分布在系统中,而忽略了实际网络存在的节点异构性的影响.本文提出的考虑节点异构性的结构化P2P网络负载均衡方案提出了负载均衡的衡量标准--负载平滑度,采用基于相同资源描述符的资源整体转移方案,以节点的邻居节点为平衡范围,描述了系统在节点加入、离开,资源加入以及节点过载情况下的算法,使得整个系统逐步达到负载均衡.该方案充分考虑了实际网络中存在的异构问题.仿真实验表明,该方案有效地解决了并构P2P网络下的负载均衡问题.