基于P2P的高效存储系统

结构化的P2P存储系统使用DHT技术将数据映射到相应的网络节点,从而进行数据的存放与查找[1][3].一些常数跳的路由算法可以取得理论上的两跳,甚至一跳的路由效率,但当网络节点达到一定规模后,庞大的路由表维护开销会极大地降低系统的存取效率和准确度,从而使得类似算法很难在实际中广泛应用.提出了基于路由和存储分开管理的常数跳P2P存储系统,与已有的一些系统相比,本系统在很大程度上降低了数据维护的开销,并且做到了很好的负载均衡性.     

分布式代理记忆机制的P2P网络研究

为了解决节点频繁离线、信任机制缺乏和带宽有限等问题对P2P网络服务质量的影响,提出了一种分布式代理记忆机制的P2P网络模型。在该模型中,数据被分成若干个数据块,节点访问结束后对数据块的服务进行评价,数据块内容和服务评价更新存储于邻域节点及后继节点;节点访问信息时,根据本地策略优化搜索代理记忆;对服务评价较低的代理记忆进行定期更新与清除。该模型通过数据块分布式代理记忆和数据动态更新的方法,有效地提高了数据可用性,阻止了病毒文件的传播,减轻了带宽压力,提高了搜索效率,增强了系统的安全性和网络性能。     

基于超节点的结构化P2P路由算法的研究

在对经典的结构化P2P路由算法研究的基础上,提出了BSNCCC(Based Super Node Cube Connect Cycle)路由算法。该算法节点维护的信息为O(1),查询步长为O(d)(节点个数N=d*2d),在充分考虑节点性能差异性的基础上,将性能好的节点作为路由过程中的主节点。模拟试验结果表明,在动态变化的P2P网络中,BSNCCC路由算法的效率优于Cycloid等算法。     

基于纠删编码P2P存储系统的数据维护算法

纠删编码是一种通过产生数据冗余来提高P2P存储系统容错性和可用性的有效方法。对基于纠删编码的非结构化P2P存储系统来说,使用洪泛算法进行数据维护会在网络中产生大量冗余消息,系统效率低。本文提出一种使用二叉树来保存文件块的信息的算法。二叉树结构被建立以后,更新消息在二叉树中的节点间传播,不需要在网络中洪泛。分析表明,相较于洪泛算法,本算法有效减少了冗余的消息数量,提高了数据维护的效率,而付出的是极小的存储代价。     

基于层次划分的RP2P路由算法

RP2P路由算法将用于非结构化P2P网络中的随机邻居选择策略与结构化的分布式哈希表（DHT）环相结合,可在d跳内处理查询请求。但是,由于网络中的主机在网络带宽、内存、CPU等方面的能力差别很大,那些能力较弱的节点势必会影响整个系统的效率。利用网络中节点性能的差异,结合分层的概念,提出基于层次的RP2P路由算法,并对其性能进行了分析,算法在一定程度上缓解了网络中一部分节点的频繁加入和退出所引起的系统震荡。模拟实验表明,基于层次的RP2P路由算法有效提高了搜索的效率。     

一种支持多维资源描述的高效P2P路由算法

在分析现有P2P(peer to peer)路由算法的基础上,提出了一种基于二阶矩定位、支持多维资源数据描述的高效资源路由算法--FAN(flabellate addressable network)路由算法.FAN算法将节点映射到统一的多维笛卡尔空间,并以节点相对空间原点的二阶矩作为子空间管理和资源搜索的依据.FAN路由算法具有O(log(N/k))的高路由效率,在节点加入和退出FAN网络时,更新路由信息的代价为O(klog(N/k)).实验结果表明,FAN路由算法具有路由效率高、维护代价小的优点,是一种P2P环境中支持多维资源数据描述的高效结构化资源路由算法.而且,目前部分基于CAN(content-addressable network)网络的改进算法也可以在FAN网络中适用,并获得更好的路由效率和更低的维护代价.     

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。     

一种高效的P2P环境中的窗口查询算法

随着多媒体以及P2P网络的发展,针对高维数据基于属性的窗口查询已经成为一个重要研究课题.提出了一种在超级节点P2P网络中有效解决高维数据的窗口查询算法,在每个单独的网络节点上,数据通过一种降维算法映射到一维空间,在超级节点上,构造数据的统计信息表以及构造网络查询树,算法在每次查询时,按照查询树的规则来访问整个网络,并利用统计信息剪枝网络中的节点查询,避免网络的泛洪.实验中使用了不同的数据集来评测算法的查询效率,结果表明该算法具有很高的查询效率.     

元数据在P2P网络下查询改进中的应用

针对P2P网络中由于查询条件的弱语义和粗粒度、检索效率低下以及网络带宽消耗的问题提出了一个基于元数据的高效查询算法,通过在任意P2P数据管理层的基础上建立一个统一的元数据层,各个节点自动抽取共享数据的详细的元数据信息,每个节点不仅保存本地共享数据的元数据信息,而且存储访问过的最感兴趣的数据的元数据信息,并使用数据库对元数据信息进行高效管理,从而使所有节点都具有自我学习的能力,充分利用元数据信息提高检索效率。     

一种基于分组管理的混合式P2P存储系统

利用P2P的方法建立了一个P2P存储系统。以预测的网络距离对参与节点进行分组,形成由超节点维护管理的覆盖网络。使用覆盖网络拓扑结构保持机制、DHT数据存储机制,依据数据访问率不同的数据备份机制和数据修复机制,提高了系统的可靠性和数据存储效率。在仿真实验基础上,验证了该存储系统的性能。     

构造移动P2P环境下的分布式信任模型

基于固定网络的信任模型缺乏对网络高度动态性的考虑,不能直接应用于移动P2P网络。本文利用节点的报文转发能力,提出了一种移动P2P环境下的分布式信任模型MobTrust。该模型通过分布式存储机制,将节点转发的评价数据备份于K桶中,扩充了评价数据的存储范围。同时,鉴于移动设备有限的计算能力,设计双反馈机制提高评价数据的可靠性,然后以轻量级的方式计算信任度。仿真结果表明,MobTrust能有效降低系统开销,并拥有较高的评价数据利用率和交易成功率。     

基于P2P网络环境下的副本一致性维护算法

目前副本策略已经被广泛地应用于提高P2P系统的性能和可扩展性.随着越来越多的业务的发展,需要文件更新频繁以及网络的高度动态性,使得副本的一致性维护亦变得越来越重要.针对这个问题,研究在高度动态的网络环境下,将结点离线率和副本点与非副本之间的转换概率作为依据,构建维护责任点分担owner责任.并用分层式混合推拉式谣言机制传递更新信息,减少冗余信息.实验证明,新算法在更新过程中能维持高的更新成功率和较低的流量开销,更适应动态网络的扩展.     

一种基于DHT的P2P数据存储模型的设计

P2P（peer-to-peer）组织模式已经成为新一代互联网应用的重要形式,它为应用带来了更好的扩展性、容错性和高性能。P2P数据存储模式一直是业界所关注的热点,被认为是P2P最具前途的应用之一。设计了一种基于DHT（DistributedHashTable）路由的结构化P2P网络为架构的分布式数据存储模型,通过应用测试证明该模型能稳定运行。     

基于随机Petri网的P2P存储系统可靠性模型和分析

可靠性是可信性研究的基本内涵之一,也是P2P ( Peer-to-Peer)存储系统研究的关键。P2P存储系统结点具有高动态特征,结点频繁地上下线给系统的可靠性分析带来困难。结点的暂时离线会增加副本数量,从而导致系统不必要的损耗。较多的副本数量会增加系统的可靠性,但是同时会导致系统的一致性维护成本增加。而较少的副本数量又会导致系统的可靠性显著降低。针对副本的数量和可靠性之间的关系,采用随机Pctri建立了P2P存储系统的可靠性模型并加以分析,围绕数据可靠性度量要求和数据副本的数量建立关系模型,从理论上指明研究系统可靠性的目的和基本原则,这可以在系统组建之初帮助优化系统的设计。     

UPStore:一个开放的P2P存储平台

PZP存储系统具有可扩展性好、容错性高等优势,是近年来学术界的研究热点.但是由于P2P存储系统的复杂性高,搭建起来比较困难,使得系统并没有随着研究发展而流行起来.尤其是在广域网中,由于节点的高动态性,使得系统的部署和维护更加困难.介绍了一个开放式的P2P存储平台架构,可以在封闭的机房系统里,利用稳定的服务器搭建存储系统,也可以在开放的广域网环境下,利用动态性高的个人电脑来搭建存储系统.上层应用开发者可方便地使用该平台来创建各种服务,从而能将P2P存储系统在实际应用中推广开来.     

DiDuSoNet: A P2P architecture for distributed Dunbar-based social networks

Online Social Networks (OSNs) are becoming more and more popular on the Web. Distributed Online Social Networks (DOSNs) are OSNs which do not exploit a central server for storing users data and enable users to have more control on their profile content, ensuring a higher level of privacy. In a DOSN there are some technical challenges to face. One of the most important challenges is the data availability problem when a user is offline. In this paper we propose DiDuSoNet, a novel P2P Distributed Online Social Network where users can exercise full access control on their data. Our system exploits trust relationships for providing a set of important social services, such as trustness, information diffusion, and data availability. In this paper we show how our system manages the problem of data availability by proposing a new P2P dynamic trusted storage approach. By following the Dunbar concept, our system stores the data of a user only on a restricted number of friends which have regular contacts with him/her. Differently from other approaches, nodes chosen to keep data replicas are not statically defined but dynamically change according to users churn. In according to our previous work, we use only two online profile replicas at time. By using real Facebook data traces we prove that our approach offers high availability.     

一种面向数据抗毁性的对等网络数据存储策略*

现有评价机制不能准确评估结构化对等网络冗余存储策略,因此,引入数据抗毁性这一评价指标,从全复制、分块复制和有中心节点的分块复制三个角度对数据抗毁性进行建模分析。在此基础上,提出了一种基于动态中心确认机制的数据存储策略（DCDS）。实验证明,该策略在网络节点不断失效的情况下,对提高网络中可用数据的数量是有效的。     

Modeling and optimization of survivable P2P multicasting

Various solutions based on Peer-to-Peer (P2P) multicasting have been gaining much popularity in recent years, since P2P multicasting can effectively support live streaming of various content. In this work we assume that the P2P multicasting is used to distribute content with high reliability requirements, e.g., weather warnings, security updates, financial data, security warnings, etc. The main idea to provide protection of the system against network failures is to establish several (at least two) disjoint multicasting trees. Our discussion in this paper centers on the problem how additional survivability constraints to provide failure-disjoint trees impact the operation of P2P multicasting systems. As the performance metrics we propose to use: streaming cost, maximum delay and throughput. The possible failure scenario we take into account is a single failure of one of the following network elements: streaming server, overlay link, uploading node and ISP link. We examine the topic of survivable P2P multicasting applying offline optimization methods and simulations. In the former case we formulate Mixed Integer Programming (MIP) models and use the CPLEX solver to obtain optimal results. For the streaming cost objective we compare two MIP formulations in terms of the complexity and execution time. Results show that our formulation provides much better performance compared to the classical P2P multicasting formulation proposed in the literature. Moreover, in the case of the streaming cost problem we propose a new evolutionary algorithm that yields results for larger networks than the CPLEX solver. The simulations are run to emulate a distributed network environment, in which each node makes its own decisions. Results obtained using both research methods confirm that the survivability of P2P multicasting can be achieved with relatively low additional system overhead for all three considered performance metrics: streaming cost, maximum delay and system throughput.     

节点在线率和资源热度相关的P2P存储系统副本复制和修复策略

在半结构化的P2P存储系统结构下,副本是提高数据可用性的有效保证.本文结合资源所在节点的在线率和资源访问的频度来衡量所需要的资源副本数量.它较好地反映了高动态P2P网络中节点的行为特征,并据此设计了冗余数据修复策略.实验表明,设计的方法虽然占用了一定的维护带宽,但是网络中资源的可用率得到了显著提高.     

Peer sampling gossip-based distributed clustering algorithm for unstructured P2P networks

Clustering, as an unsupervised learning method and an important process in data mining, is an aspect of large and distributed data analysis. In many applications, such as peer-to-peer systems, huge volumes of data are distributed between multiple sources. Analysis of these volumes of data and identifying appropriate clusters is challenging due to transmission, processing and storage costs. In this paper, a gossip-based distributed clustering algorithm for P2P networks called Efficient GBDC-P2P is proposed, based on an improved gossip communicative approach by combining the peer sampeling and CYCLON protocol and the idea of partitioning-based data clustering. This algorithm is appropriate for data clustering in unstructured P2P networks, and it is adapted to the dynamic conditions of these networks. In the Efficient GBDC-P2P algorithm, distributed peers perform clustering operation in a distributed way only through local communications with their neighbors. Our approach does not rely on the central server to carry out data clustering task and without the need to synchronize operations. Evaluation results verify the efficiency of our proposed algorithm for data clustering in unstructured P2P networks. Furthermore, comparative analyses with other well-established distributed clustering approaches demonstrate the superior accuracy of the proposed method.