数据网格中服务质量感知的副本放置方法

可靠的服务质量是数据网格应用的关键因素之一.服务质量感知的副本放置问题在传统模型中加入个体服务质量约束,可满足QoS严格的数据网格应用需求.针对现有副本放置算法不支持多属性约束、可扩展性不高等缺点,提出一种基于矩阵操作加速的3阶段副本放置算法TP-GABMAC算法,并引入副本环处理副本更新和一致性维护问题.分析和实验表明,TP-GABMAC算法具有稳定性好和可扩展性强的特点,在多种网络拓扑、访问模式和负载条件下均能获得合理的副本策略.     

基于PM-chord算法的数据网格副本定位方法

提出一种数据网格环境下的分布式副本定位算法PM—chord,以完成对所需数据副本的快速定位,降低存储和更新开销。PM—chord取逆时针方向为chord环的正方向,对节点和数据编码后按前缀匹配的原则查询数据,同时增加前继副本机制。分析及实验表明,该算法具有很高的副本定位效率,能够有效解决网格中的查询“热点”问题,具有良好的可靠性和可行性。     

云数据中心操作系统副本分布算法的设计与实现

介绍云数据中心操作系统(云海OS)中的副本分布算法,该算法用于解决云存储环境下的副本分布问题,将存储节点的选择问题转化为一个多指标决策问题(MCDM),使用TOPSIS进行求解。算法能够充分利用云计算环境下的多种检测数据,结合灵活的权重分配方式,适应多数云存储环境。模拟实验表明,云海OS算法在负载均衡和副本创建时间方面优于传统的Least和Ran-dom算法。     

个体QoS受限的数据网格副本管理与更新方法

数据网格系统通常采用副本技术提高系统总体性能,传统副本放置技术通过总体QoS需求确定副本数目和部署方式.针对QoS需求严格的一类数据网格应用,建立了个体服务质量受限的数据网格模型IQDG,提出一种启发式个体QoS受限的副本放置算法qGREP和基于逻辑环结构的一致性维护方法.IQDG采用的启发信息综合考虑了个体QoS约束的满足和副本开销的控制,能获得合理的副本策略.理论分析论证了算法的正确性和收敛性,模拟实验结果表明了算法能有效解决个体QoS受限的副本放置问题,在多种网络拓扑、访问模式和负载条件下均能取得较好的访问效果.     

基于模拟退火算法的数据网格副本部署策略

副本管理是提高网格性能、降低客户端延迟的有效手段。针对副本部署策略问题,提出基于模拟退火算法的副本部署策略,给出优化模型及算法。OptorSim的仿真结果表明,该策略可减少作业对文件请求的响应时间,提高系统的整体性能。目前该策略已在大庆油田海量数据中心副本部署中得到成功应用。     

云存储智能多数据副本放置机制

数据副本管理机制是云存储系统的重要组成部分。为了提高云存储系统的可伸缩性、可靠性,同时改善用户访问时间,通常采用多数据副本机制,并且需要解决数据副本放置问题。为此,提出了一种用于云存储系统的智能多数据副本放置机制。该机制基于p-中心模型,以最小化访问代价为优化目标,基于遗传算法（genetic algorithm,GA）确定优化的数据副本放置方案,基于生物地理学优化（biogeography-based optimization,BBO）算法确定用户访问请求对数据副本的优化分配。基于CloudSim进行了仿真实现和性能评价,结果表明,云存储智能多数据副本放置机制是可行和有效的。     

基于可审计多副本的云存储差错副本恢复机制

针对具备可审计特性的多副本云存储系统的差错副本恢复问题,在多副本云存储完整性审计方案的基础上,从总体流程、影响因素、恢复策略、故障定位和计算模型5个方面阐述差错副本恢复机制,将差错副本恢复策略归纳为全副本下载上传、全副本差值上传、故障块上传和故障段上传4种,并对影响恢复效率的因素进行了量化,提出通信开销、计算开销和总开销的计算模型。针对一个具体的多副本云存储完整性审计方案,对不同策略和参数下纠正一个数据块随机差错的开销进行量化分析。实验结果表明,当带宽分别为1 Mb/s、10 Mb/s、100 Mb/s和1 Gb/s时,实验中最优策略的耗时分别只有全副本差值上传策略的0.34%、2.44%、15.27%和46.93%。可见所提模型可用于为可审计多副本云存储系统选择合适的策略与参数,以提高差错副本恢复效率,尤其适用于网络带宽受限的情况。     

WWW集群服务器的数据副本分布方式研究

为了有效地提高WWW服务器的吞吐能力、反应速度和可扩展性,国际上许多著名站点纷纷转向采用WWW集群服务器来替代原有的单一主机服务器.采用不同副本分布方式的WWW集群服务器,其数据可靠性也有所不同.对不同数据副本分布方式进行探讨,同时,论证了最优副本分布方案.     

一种海云协同媒体服务系统副本放置算法

针对海云协同媒体服务系统中节点的内容副本放置问题,基于相邻节点协作分发机制,以优化节点之间的传输代价为目标,提出一种基于时间匹配度的副本放置算法（Replica Placement based on Time Matching algorithm, RPTM）,通过在启发式贪婪算法引入表征节点动态特性的时间匹配度因子,降低节点动态特性带来的影响。仿真结果表明,与现有算法相比,邻域分组海端节点间传输代价降低10%~31%。     

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.     

QoS感知的副本放置问题研究综述

副本技术是分布式存储中的重要技术.与传统副本放置问题不同,QoS感知的副本放置关注单个访问请求的服务质量需求满足.介绍了QoS感知的副本放置问题出现的背景,归纳了系统的抽象模型与问题的定义,并逐一介绍了当前几种较好的算法.通过自行设计和实现的副本放置模拟器,对现有算法进行了定性和定量分析,讨论了算法的优劣性,并指出进一步研究需要关注的问题.     

云系统中面向海量多媒体数据的动态任务调度算法

在云计算环境下,对处理海量多媒体数据的作业以及任务调度与资源分配算法进行建模,在此模型下提出一种云计算环境下面向海量多媒体数据的动态任务调度算法.算法以云系统中海量多媒体数据文件的分块多副本存储形式为基础来规划并行处理任务,以文件块和副本的映射关系为特征对云系统中数据节点执行聚类,以已执行完毕任务的历史反馈信息为基础来动态调度未执行任务.实验结果表明提出的算法对提高系统资源利用率和负载均衡有显著效果.     

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。     

分布式媒体服务系统中的副本放置算法

针对分布式媒体服务系统中的副本放置问题,从优化节点间的传输代价出发,提出一种基于全局信息的启发式副本放置算法——Zero2min,与现有算法相比,节省传输代价10%~36%。根据Zero2min算法的思路,给出媒体内容逐渐增加情况下的一种动态放置方法,仿真结果表明,其代价小于Max2min。     

面向云计算数据中心的弹性资源分配算法

巨大规模的数据资源与实时多变的应用请求,增加了云计算数据中心的资源分配难度,为此提出一种弹性资源分配算法。通过分析云计算数据中心下弹性资源分配问题,利用带宽资源与中间变量,将分配问题转换为整数线性规划问题,在各链路上逐级划分数据中心后得到不同分区,并按照从下到上的顺序逐层展开运算,完成动态规划阶段,基于树状数据中心的遍历过程,根据极大允许负载占比,明确可行的分配策略,依据带宽需求按序分配,实现云计算数据中心弹性最大化与资源最佳分配。选取不同的基准测试作业作为检测数据,经过对比分析实验数据,验证所提算法在弹性方面具有显著的优越性,有效降低应用请求响应时长,执行效果较为理想。     

一种成本相关的云提供商数据可靠性保证算法

数据可靠性保证和容灾成本控制对云提供商而言是一个相互矛盾的问题.在分析已有数据保障机制的基础上,设计了一个基于多个云平台的分布式富云容灾模型,利用富云容灾系统,私有云提供商可以借用其他云平台的虚拟资源对自身数据进行冗余备份.为了减少数据传输的响应时间,富云容灾模型通过设置多个地理位置隔离的富云代理实现云平台用户任务的分配,减少私有云平台的工作负荷.针对富云容灾系统的成本优化和数据可靠性保证问题,提出了一种成本相关的云计算服务数据可靠性保证算法CAHRPA.该算法根据数据传输带宽和容灾费用在多个云平台中动态选择数据副本的存放位置,从而以一种成本优化的方式为云提供商提供数据容灾方案.实验结果表明,CAHRPA 能够在保证数据可靠性的同时,实现一种成本更低的数据容灾策略.     

云数据中心网络中的先应式碎片整理算法

在云数据中心网络内,虚拟机（Virtual machine, VM）被动态创建和下线,这就导致资源碎片不被后续VM请求所利用。为解决上述问题,以最小化使用服务器数 量为目标的服务器整合技术被提出。虽然这种方法可以在某一时间段内减少资源碎片,但却付出了较大的VM迁移代价。因此本文提出了一种基于预测的先应式碎片 整理算法,在减少无效VM迁移的同时,将资源碎片重新整合为可用的连续资源,从而最大化VM收益。文中对此问题进行了数学定义,随后设计了启发式方法获取近似最优解。仿真结果表明,所提算法能够获取最大收益,并能够大幅度降低VM迁移成本。