基于动态区间映射的数据对象布局算法

高效、可伸缩的数据管理在大规模分布存储系统中日益重要,关键是需要一种能够自动适应存储节点增加或减少的灵活、均衡和可伸缩的数据对象布局与定位方法.提出了一种基于动态区间映射的数据对象布局算法,在均衡数据分配和最少迁移数据方面都是统计意义上最优的,并且支持按照存储节点的权重分配数据和任意的数据对象副本.     

基于动态区间映射的文档聚类算法

随着信息数字化的快速发展,新兴的归档存储成为研究热点,空间利用率和扩展性是其关键问题.利用基于内容分块存储实现重复数据删除,是提高存储空间利用率的有效途径,但由于归档数据规模巨大,在所有数据中寻找共享分块的做法十分低效.将动态区间映射思想引入信息聚类,提出了基于动态区间映射的文档聚类算法DC-DIM;利用分块和特征提取方法产生文档的分块特征集合,将分块特征集合映射在区间链上,依据文档分块特征集合的映射分布确定文档的存储容器,实现文档聚类;将内容相似度高(共享内容多)的文档聚集在一起,为分块存储和方便数据管理创造有利条件.     

Informix动态可伸缩结构

联机事务处理(OLTP)以其大用户量、对性能的高要求而对当代的关系数据库技术提出了挑战,在大用户量的情况下如何保持快速的响应时间成为数据库厂家所必须解决的问题。Informix数据库公司在Online 6.0中提出了新型的动态可伸缩结构,支持多线索、可伸缩性及最佳的调谐,大大提高了对联机事务处理应用的支持,使Informix继续保持开放系统技术的领先地位。 传统的关系数据库进程结构是所谓的双进程结构。在这种结构中,一个客户进程(应用进程)连接到一个专为这个客户进程服务的数据库服务器进程,客户进程的所有数据库服务请求都由这个服务进程来服务,而该服务进程也只为这个客户进程服务。这种结构当用户较少时可以工作得很好,甚至在SMP     

可伸缩视频编码的自适应QP级联算法

针对可伸缩视频编码标准中采用的分级B帧预测结构,提出一种图像级的内容自适应量化参数(QP)级联算法。在该算法中,任意一帧图像的最终QP值由分级预测的结构及该图像内所有宏块的运动预测模式决定。实验结果证明,与目前SVC标准采用的技术相比,该算法最多可以提升0.363 dB的编码性能。     

可伸缩TAGS

In a distributed Web server system where tasks are unpreemptible,the most important issue for improving quality of service(QoS)is how to realize fairness and reduce average slow down.In this paper we present an algorithm named Scalable TAGS by integrating Central Queue algorithm and Task Assignment by Guessing Size(TAGS),together with its performance analysis,system parameter setting algorithm subject to fairness require-ment,and optimal grouping method.     

一种用于无线局域网可伸缩视频传输的跨层结构与SBED算法*

为了增强802.11e无线局域网上的视频传输质量,提出了一种跨层结构与自适应映射算法。将H.264可伸缩视频编码（SVC）的层次信息与802.11e MAC层的访问类（AC）相结合,基于重要性早期检测（SBED）策略将SVC数据包动态映射到合适的AC上,在基础层损失率与平均重要性损失度间实现良好的平衡。仿真表明,该方案的PSNR性能明显优于现有的静态与随机映射方案。     

改进的分布式动态自适应负载平衡算法探讨

为了使分布式网络保持高效的运作,在多种常用的负载平衡算法中选择了动态自适应负载平衡算法,根据结点负载情况,区分轻载结点和重载结点。     

可伸缩的实时操作系统

可伸缩的实时操作系统（１０００８８北京北三环中路３８号金桥饭店３２８室）何小庆，杜菁编译本文介绍了美国ＲｅａｄｙＳｙｓｔｅｍ公司近期研制的一种新型嵌入式实时多任务操作系统ＶＲＴＸＳａ。该软件使用了微内核技术，带有标准的Ｐｏｓｉｘ接口，并可与Ｒｅａｄｙ...     

基于H.264可伸缩视频流的自适应媒体播放算法

为了应对H.264可伸缩视频编码（SVC）应用中网络特性的波动,提出了一种预测播放中断与缓冲区溢出风险进行及早调节的自适应媒体播放(AMP)算法。该算法估算网络流量与视频图像组（GOP）结构中各帧长度用于风险预测,通过K步调节过程实现良好的调节平滑性与速度,并利用SVC的可伸缩性尽量减少溢出带来的质量损失。仿真结果表明,该算法在抑制播放中断、处理缓冲区溢出与抖动性能等方面,优于现行的平滑AMP与常规AMP算法。     

适于交通监控的内容自适应空间可伸缩视频编码算法

当前空间可伸缩编码很少考虑视频感兴趣区域ROI(Region of Interest)或视觉突出内容,从而不能更好地适应视觉重要内容在较低分辨率移动终端的显示。对此,提出一种适用于交通监控的内容自适应空间可伸缩视频编码算法。采用背景差法获取运动车辆并进行目标跟踪,一般情况下在交通监控中主导车辆(视觉上最突出的车辆)所在运动窗为ROI,将该ROI设定为裁剪窗口,并使用H.264/AVC可伸缩编码SVC(Scalable Video Coding)标准的扩展空间可伸缩方法 ESS(Extended Spatial Scalability)进行编码,同时在空间增强层使用跟踪准确度代替PSNR作为质量度量标准。实验表明,该算法与传统的下采样空间扩展算法相比,对低分辨率空间层解码下的视觉感知有较大的改善,而且在保证跟踪相对准确的前提下,码率可以节省约60%。     

XStorM: A Scalable Storage Mapping Scheme for XML Data

With the increasing ubiquity of XML, an eXtensible Markup Language, the industry is racing to provide XML infrastructure for e–commerce, information interchange, effective query of diverse sources and yet more integration of diverse data. It is anticipated that large volumes of XML data will be created manually from HTML documents or generated using some WWW tools and electronic data interchange (EDI). In this paper, we examine how large amounts of XML data can be stored in a relational database. Our scheme considers the unique irregular features of XML, including missing elements or multiple occurrences of the same element, and elements which may have atomic values in some data items and structured values in others. A detailed experimental study demonstrates good query performance, effective space utilization and scalability.     

基于Spark的基因短序列比对模型

针对生物信息分析中基因短序列比对任务计算耗时长的问题,采用Spark平台、RDD数据集以及分布式文件系统HDFS设计了一种分布式计算模型。采用分而治之的策略将庞大的计算任务分割为多个互不重叠的小任务在分布式集群上并行执行。通过基于位置偏移量等分的数据分区算法实现数据的分发;通过将基因短序列封装入RDD数据集的方法实现了短序列的逐条处理;通过将基因比对算法传入RDD的Map函数的方法实现了基因序列的比对。计算模型的实现使得串行比对算法在分布式集群上可扩展,并显著降低了计算耗时,计算结果可与后续的生物信息分析工作相兼容。实验结果证明计算模型具有较好的稳定性和可扩展性,在Spark集群上取得了优秀的加速比。     

Distributed, Collaborative Data Analysis from Heterogeneous Sites Using a Scalable Evolutionary Technique

This paper documents an early effort to develop an experimental, collaborative data analysis technique for learning classifiers from a collection of heterogeneous datasets distributed over a network. The proposed technique makes use of a scalable evolutionary algorithm, called the GEMGA to classify datasets. This paper describes the developed technique and the results of the use of this technique through the application of this system for several domains, including distributed fault detection in an electrical power distribution network.     

高可扩展性的MHP 分析算法

并行发生(may happen in parallel,简称MHP)分析计算并行程序中哪些语句可以并行执行,它是并行分析技术的重要组成部分.提出一种针对Java 程序的新颖的MHP分析算法.与已有算法相比,新算法抛弃了“子线程只会被父线程等待同步”的假设,以非耦合的方式分别处理start 同步和join 同步;新算法的处理逻辑虽然更加简单,但却更加完备;在计算控制信息时,新算法不必像已有算法那样通过内联构造全局的控制流图,显著地提高了算法的扩展性.新的MHP 算法被用来过滤静态数据竞争检测中虚假的数据竞争.在14 个Java 测试程序上的实验结果表明,新的MHP 算法计算控制信息的开销远远小于已有算法.     

面向大数据分布式存储的动态负载均衡算法

随着大数据时代的到来,分布式存储技术应运而生。目前主流大数据技术Hadoop的HDFS分布式存储系统的元数据存储架构上一直存在可扩展性差和写延迟高等问题,其在官方2.0版本中针对可扩展性的解决方案(Fe-deration)仍不完美,仅解决了原有HDFS扩展性的问题,在元数据分配的问题上没有考虑NameNode的异构性能差异,也未解决NameNode集群动态负载均衡的问题。针对该情况,提出了一种动态负载均衡的分布NameNode算法,通过元数据多副本异构节点的动态适应性备份,使元数据在考虑节点性能及负载的情况下实现了动态分布,保证了元数据服务器集群的性能;同时结合缓存策略及自动恢复机制,提高了元数据的读写性及可用性。该算法在试验验证中达到了较为理想的效果。     

一种基于分布对象的动态可扩展的异步消息模型

分布对象技术作为分布异构环境下软件开发和系统集成的良好解决方案，目前在性能敏感的分布计算领域正受到越来越多的重视。针对性能敏感应用对可扩展性的需求，本文提出一个基于分布对象的动态可扩展的 异步消息模型。文章重点研究了扩展策略的实施时机和对象组的扩展规模等关键技术问题。     

EP*:一种新型的可扩展分布式数据结构

介绍了一种新型的可扩展分布式数据结构——EP*。EP*文件可以随着记录的插入而逐渐扩展到多台服务器上,它的结构比较简单,能够同时支持单记录操作和范围查询操作。实验结果显示,与现有的EH*结构相比,EP*结构不但增加了范围查询功能,而且在文件增长过程中,其填充因子和单记录操作的消息消耗数的变化都更加稳定,而平均填充因子和单记录操作的平均消息消耗数则与EH*结构很接近。     

An Arc-Consistency Algorithm for Dynamic and Distributed Constraint Satisfaction Problems

This paper presents the new DDAC4 algorithm for dynamic arc consistency enforcement in distributed constraint satisfaction problems (CSP). The algorithm is an adaptation of the well-known AC-4 algorithm to system settings where constraints can be added and deleted in concurrent processes. It is the first algorithm for arc-consistency enforcement in this system setting. Arc-consistency is achieved whenever the overall system reaches quiescence after a constraint is added or deleted.