具有O(n)消息复杂度的协调检查点设置算法

协调检查点设置及回卷恢复技术作为一种有效的容错手段,已广泛地运用在集群等并行/分布计算机系统中.为了进一步降低协调检查点设置的时间和空间开销,提出了一种基于消息计数的协调检查点设置算法.该算法无须对底层消息通道的FIFO特性进行假设,并使同步阶段引入的控制消息复杂度由通常的O(n2)降低到O(n),有效地提高了系统的效率和扩展性.     

具有O(n)消息复杂度的协调检查点设置算法

协调检查点设置及回卷恢复技术作为一种有效的容错手段,已广泛地运用在集群等并行/分布计算机系统中.为了进一步降低协调检查点设置的时间和空间开销,提出了一种基于消息计数的协调检查点设置算法.该算法无须对底层消息通道的FIFO特性进行假设,并使同步阶段引入的控制消息复杂度由通常的O(n²)降低到O(n),有效地提高了系统的效率和扩展性.     

基于PVM的准同步检查点设置方法

检查点是并行系统中实现容错的重要手段,同步检查点方法已广泛应用在工作站机群系统中。PVM所提供的消息传递机制支持高效的异构网络计算,但不支持客错功能。为了降低同步检查点设置的时间开销,提出了一种基于PVM的准同步检查点设置方法,它吸取了同步检查点方法的优点,又通过消息记录方式实现各节点间独立进行状态保存,大大降低了检查点的同步开销,提高了检查点操作效率,该方法在PVM环境下得以实现,实验结果表明所提出的方法具有较好的客错性能。     

一种低开销非阻塞的协同式检查点算法

协同式检查点设置及卷回恢复技术是一种简单有效的容错手段,被广泛地运用于并行/分布式系统中。为进一步降低协同式检查点算法的开销,该文给出了一个基于可重建检查点的非阻塞协同式检查点算法。并行程序出错导致卷回恢复发生的概率远小于检查点设置概率,该算法利用这一特性,将检查点设置的部分开销转至卷回恢复阶段,降低了容错的开销,提高了系统的可扩展性。     

网格计算服务系统检查点算法研究

在由机构内部空闲计算机组成的为计算移动Agent提供服务的网格计算服务系统中减少容错开销,提高计算效率是一个重要的问题.一个具有非封闭、非阻塞、低开销等优势的新检查点算法被提出,且该算法的同步垃圾收集过程可以避免不同进程间在确立新检查点、抛弃旧检查点时的不同步造成的不一致状态.实验结果表明,该算法的开销与系统节点数量呈线性关系.     

一种低费用的协调检查点算法

检查点算法作为一种有效的故障技术及容错手段,已广泛地运用在网格、分布式和云计算系统中。该文提出了一种非阻塞协调检查点算法,该算法增加了系统的可靠性,并允许检查点灵活设置,充分缩减了同步信息数量,加速了检查点形成时间。和典型的相关算法比较,该文提出的算法使用更少的同步控制消息,具有更低的费用,引入同步控制消息的时间复杂度由一般的O（n2）降到O（n）,且同步消息数仅仅为n-1。     

一种低费用的协调检查点算法

检查点算法作为一种有效的故障技术及容错手段,已广泛地运用在网格、分布式和云计算系统中。该文提出了一种非阻塞协调检查点算法,该算法增加了系统的可靠性,并允许检查点灵活设置,充分缩减了同步信息数量,加速了检查点形成时间。和典型的相关算法比较,该文提出的算法使用更少的同步控制消息,具有更低的费用,引入同步控制消息的时间复杂度由一般的O(n2)降到O(n),且同步消息数仅仅为n-1。     

面向计算流体力学应用开发框架的容错周期优化方法

针对计算流体力学应用开发框架容错支持能力的不足,提出了一种新的容错周期优化方法。该方法基于系统故障的概率建模,计算得到理想最优容错周期;并结合计算流体力学应用场数据输出的特点,在线确定实际检查点备份时机。三个典型应用的实验结果表明,在不同平均无故障时间的系统上,与固定时间步进行容错的方法相比,该方法总能够得到最优的容错开销。用户可以基于该方法通过框架接口便捷地设置容错周期,并有效降低容错所引起的开销。     

面向计算流体力学应用开发框架的容错周期优化方法

针对计算流体力学应用开发框架容错支持能力的不足,提出了一种新的容错周期优化方法。该方法基于系统故障的概率建模,计算得到理想最优容错周期;并结合计算流体力学应用场数据输出的特点,在线确定实际检查点备份时机。三个典型应用的实验结果表明,在不同平均无故障时间的系统上,与固定时间步进行容错的方法相比,该方法总能够得到最优的容错开销。用户可以基于该方法通过框架接口便捷地设置容错周期,并有效降低容错所引起的开销。     

一种基于准同步检查点的虚拟机卷回恢复算法

针对典型的云平台下虚拟化系统的特点,提出了一种结合选择性日志的准同步检查点算法VM_QSC:保持不同虚拟机节点固有的优化检查点周期,通过物理节点Hypervisor选择性地进行虚拟机的消息日志的稳定存储,在全局监控节点维护虚拟机一致线信息,保持全局的一致性。与传统的准同步检查点和同步检查点相比,该算法维持了虚拟机检查点设置的自主性,并显著降低了虚拟化系统的容错开销,可以有效应用于云计算环境下的虚拟资源管理和动态迁移。