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数据访问效率一直都是移动机会网络研究中的一个备受关注的问题.协作缓存技术经常被用来提高网络数据访问效率,但是该类网络中节点的强自主移动性和有限的接触时间使得传统的缓存技术无法得到有效应用.首先提出一个新的度量节点在协作缓存中重要程度的指标,即节点重要度.基于此指标,利用贪心算法选择初始缓存节点;利用缓存节点相遇的机会,进行缓存数据的主动再分配.为了适应节点间有限的接触时间,提出了数据分片策略,并使用随机线性网络编码方法对分片进行编码,以解决数据恢复时的赠券收集问题.此外为每个节点确定了缓存边界来限制缓存数据量,从而合理利用缓存空间.最后,通过实验验证了提出的缓存协议能够有效地提高数据访问效率. 相似文献
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多维数据以线性形式在存储系统中进行访问操作,二维及以上维度空间中的相邻节点被不同的映射算法映射到一维空间的不相邻位置。高维空间中进行相邻节点访问时,其一维存储映射位置有着不同的访问距离和访问延迟。提出了基于空间填充曲线Z-Ordering的存储映射方法及其访问距离的度量指标,并和常规优先算法进行了对比,发现能更好地将高维相邻的数据节点簇集到一维存储位置,加强了局部性。调整缓存空间中用于预取的空间大小,可以利用增强的局部性,提高了缓存命中率。实验结果表明,改善了多维数据的访问速度,优化了系统性能。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(11)
在共享的大数据集群中,租户竞争可能导致内存资源分配不公平以及利用效率低下。为了提高缓存利用效率和公平性,针对大数据应用的特性,提出一种增量式缓存策略称为EarnCache,即文件被访问得越多,获得的缓存资源就越多。利用文件被访问频率的历史信息,将缓存分配与替换问题抽象成优化问题,给出解决方案。并在分布式存储系统中实现了EarnCache及MAX-MIN等不同算法,进行性能分析。实验表明,EarnCache可以提高大数据缓存效率和总体资源利用率。 相似文献
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本文讨论了一种分布信息访问环境下提高数据利用率和减少通信流量的分布缓存体系。通过引入缓存节点,该缓存体系能缓存集成多数据源的信息,并能使多个用户相互重用数据缓存,提高缓存的命中率。该缓存体系采用了多种方法,很好地解决了单数据源和集成多数据源的数据缓存一致性问题。 相似文献
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在移动园区网环境中部署了P2P系统并提出了一种协同缓存策略。接入控制策略利用"阈值"和节点的位置关系选择缓存的数据。缓存替换策略利用价值函数"Cost"选择要替换掉的数据,该函数考虑了数据的被访问频率、大小及区域之间的距离这三个因素。数据一致性策略结合了Plain-Push和Pull-Every-time方案的优点并做了改进。通过两组模拟实验验证了这种协同缓存策略在降低时延、减少网络通信开销、提高缓存命中率方面具有较好的性能。 相似文献
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针对空间信息网络(space information network,SIN)中卫星节点缓存容量有限,且卫星高速移动使得星间链路时变,导致地面用户内容访问延迟增大的问题,提出一种基于人工蜂群算法的空间信息网络缓存决策策略(satellite improved artificial bee colony,SIABC)。首先根据低轨卫星节点链路切换的周期性和可预知性,建立网络分区模型,对空间信息网络的卫星节点进行分区,在此基础上,建立区域节点协作缓存模型,使得整个网络区域内的卫星节点有选择性地缓存不同流行度的内容,同时兼顾区域内节点的协作缓存,从而流行度高的内容缓存在网络边缘。仿真结果表明,与现有缓存机制相比,该缓存策略能够明显提高内容的平均缓存命中率,并显著降低用户的内容访问时延。 相似文献
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为了提高移动计算环境中缓存数据效率,在分析现有成果的基础上,提出了基于变周期数据广播的缓存一致性维护的策略。该策略根据数据的访问用户数目以及数据更新的频率等方法来动态调整服务器广播数据更新报告的频率及内容,在客户端接收服务器广播的数据更新报告后将缓存中已被更新过数据项的值用新值替换掉,而不直接将该数据项立即移出缓存。通过对该方法进行性能的分析,表明该方法能良好地适应数据更新频率不断变化的移动数据计算环境。 相似文献
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网络化缓存是命名数据网络实现对信息的高效获取,有效降低互联网骨干网络流量的关键技术.网络化缓存将缓存作为普适的功能添加到每个网络节点.用户需要获取信息时,缓存有该内容的任意网络节点(例如路由器)接收到用户请求后都可直接向用户返回相应内容,提升用户请求响应效率.然而,命名数据网络采用泛在缓存使得内容发布者到用户的传输路径上的各节点对内容进行重复并无差别缓存,造成数据冗余、内容缓存无差别对待问题.为此,提出一种基于内容类型的隔跳概率缓存机制.首先根据业务特征(例如时延要求、带宽占用)将内容划分为4种类型:动态类、实时类、大数据类、以及小数据类;其次构造隔跳待定缓存策略,将数据存储在非连续的传输节点上,从空间上减少冗余缓存;最后针对不同内容提供差异化缓存服务:无缓存、网络边缘概率缓存、网络次边缘概率缓存、以及网络核心概率缓存策略,从而进一步降低冗余数据,同时提高用户获取内容的效率.实验结果表明,该机制能够减少冗余缓存,降低用户请求内容时延. 相似文献
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缓存是命名数据网络(named data networking, NDN)有别于传统网络最突出的特性之一,NDN中默认所有节点都具有缓存所有经过数据的功能.这种“处处缓存”策略导致网内大量冗余数据的产生,使网内缓存被严重浪费.针对上述问题,首次提出了一种基于节点分类(based on node classification, BNC)的数据存储策略.基于节点位置的不同,将数据返回客户端所经过的节点分为“边缘”类节点与“核心”类节点.当数据经过“核心”类节点时,通过权衡该类节点的位置与数据在不同节点的流行度分布,将数据存储在对其他节点最有利的节点中;当数据经过“边缘”类节点时,通过该数据流行度来选择最有利于客户端的位置.仿真结果表明,提出的策略将有效提高数据命中率,减少数据请求时延和距离. 相似文献
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利用非关系型数据库具有数据存储不需要固定表结构、不存在连接操作的特性,建立起来的非关系型分布式云存储数据管理,具有比关系型数据库存储管理更好的性能优势。通过基于MongoDB建立的分布式云存储架构,结合底层的Angular和RFID技术,设计实现一种分布式云存储智能仓储管理系统,以解决现代商品仓储管理存在的数据规模大、异地数据不同步、数据共享度低、管理成本高等问题。针对MongoDB为了加速对查询或修改过的数据访问速度而采取记忆并缓存至本地的策略,以及对某节点数据的高密度访问可能造成数据拥堵的问题,设计了基于数据操作频率统计技术的节点均衡访问算法,并对算法的均衡关系参数进行优化验证。系统包括商品的进出库管理、查询统计等基本功能,可应用于数量、地域不断扩大的分散型仓储智能管理。 相似文献
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在无线Mesh中,由于每个节点缓冲的数据量不同,可能会造成某些节点的缓冲区利用率低,某些节点因为缓冲任务繁重而进行频繁的数据置换操作,从而造成节点存储空间使用不均衡,降低数据缓冲的效率。提出了一种基于节点分级管理的协作缓冲算法,该算法为网络中的每个节点在网络中构造一个分布式缓冲区域,利用该缓冲区域来替代节点本身的缓冲区,通过合理地利用每个节点的存储空间,增加单个节点的数据缓冲能力。理论分析和实验结果表明,该算法可以有效提高数据访问命中率,减少缓冲区数据的置换操作,降低节点的能量消耗。 相似文献
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随着网络技术的迅速发展和新型应用的不断涌现,网络中的数据急剧增长给基于TCP/IP的Internet带来严峻挑战.为了支持用户对海量数据的访问,信息中心网络(information-centric networking, ICN)成为未来互联网的研究热点之一.提出一种数据驱动的ICN认知路由协议.每个路由节点都被赋予感知、询问、学习、推理和反馈等认知行为;通过感知行为,节点获取本地拓扑、路由请求处理信息和流行内容等;通过询问行为,节点构建邻居缓存表等;通过学习行为,节点得到经验路径信息等;通过推理行为,分析节点间关系,构建朋友缓存表等;通过反馈行为,基于指引信息,作出路由决策等.仿真结果表明,提出的协议是可行和有效的,具有较好的性能. 相似文献
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对MANET环境下的缓冲技术进行了研究,提出了一种组间协作缓冲算法。该算法充分考虑了数据的访问频率,数据缓冲节点到数据源节点的距离、数据的大小和数据的一致性。从缓冲数据的使用角度出发,实现了组间的协作缓冲,使缓冲的数据更合理化,提高了缓冲的命中率。实验证明,提出的算法能显著地减少查询执行的能量消耗,改善查询的平均响应时间。 相似文献
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