云计算环境下异构数据节点冗余存储模式的优化

现有的纠删码假设存储节点的可用性是相同的,而现实的应用系统往往由可用性不同的异构存储节点组成,这使得系统的实际可用性与设计的最优值之间存在一定的差异。为了减小系统的实际可用性与设计最优值的差异,将存储节点看作是异构的,提出一种异构存储节点下的可用性分析框架,以及优化的纠删码部署方法。实验表明,所提出的纠删码部署方法的可用性与系统实际可用性的差异小,性能明显优于现有的相关工作。     

基于GPU的元胞自动机熔岩流动模拟

为解决基于元胞自动机进行熔岩流动模拟的计算效率问题,提出一种应用在元胞自动机上的GPU并行计算方法。将元胞自动机中每一个方形网格映射到GPU的一个逻辑计算单元上,通过并行计算,提高模拟的效率,解决传统串行计算方法的不足,使模拟达到实时性。模拟结果表明,在元胞自动机的物理模型理论基础上,用GPU并行计算进行加速,在模拟效果和时间效率上均取得了良好的效果。     

数据中心网络TCP Incast仿真分析

为分析云计算数据中心网络中的TCP Incast问题的产生原因并探讨缓解该问题的有效途径,采用基于NS2仿真实验的方法,通过改变TCP协议类型、交换机缓冲区大小、服务请求单元大小及重传超时RTO值等影响因素,分析传输吞吐率性能的变化。分析结果表明,通过改变这些影响因素有助于缓解TCP Incast问题,但同时也存在各种缺点和局限性。     

云视频监控系统的能耗优化研究

随着基于云计算的视频监控系统(以下简称云视频监控系统)的兴起,其无限扩展的终端设施、众多的物理服务器、频繁的网络传输等所带来的能耗问题不容忽视.分析了云视频监控系统的体系结构、能耗的产生及其优化机理,并将云视频监控系统的能耗研究分为监控节点、物理节点和存储节点这3个层次;然后,结合国内外应用于传感器网络和云计算数据中心的相关能耗优化理论与方法,分别对3个层面上的云视频监控系统的能耗优化方法进行综述,并进行了深入的分析和比较;最后,针对当前的研究空缺和问题,提出今后可能的研究方向和重点,并进行了总结.     

一种基于服务选取的SBS云资源优化分配方法

获取满足全局优化目标的资源分配策略,是影响云环境中基于服务的软件系统(service-based software system,简称SBS)运行时优化效果的关键.然而,由于SBS内部复杂的业务逻辑关系和云环境中的资源约束,现有分配方法无法得到最优资源分配量.以满足SLA约束和最小化资源成本为目标,根据不同资源状态对应不同组件服务性能的特点,将组件服务可能的资源分配量、相应性能及成本转换为备选逻辑服务集,进而提出了一种云环境中基于服务选取的SBS资源优化分配模型,并设计了一种求解模型的混合遗传算法.算法采用整数编码以提高求解效率,并在选择算子中引入了精英保留策略,从而保证收敛到全局最优解.为提高遗传算法的局部搜索能力、加快收敛速度,以局部搜索策略改进了标准变异算子.实验验证了所提出的资源优化分配模型和求解算法的有效性,并表明:与分支定界法及精英保留策略遗传算法相比,混合遗传算法能够在较大规模的问题上快速获得具有较低资源成本的资源分配策略.     

多比特概率幅编码的量子衍生粒子群优化算法

为了提高粒子群算法的优化能力, 提出一种新的量子衍生粒子群优化算法. 该方法采用多比特量子系统的基态概率幅对粒子编码, 基于自身最优粒子和全局最优粒子确定旋转角度, 采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施粒子的更新. 在每步迭代中, 只需更新粒子的一个量子比特相位, 即可更新该粒子上的所有概率幅. 标准函数极值优化的实验结果表明, 所提出算法的单步迭代时间较长, 但优化能力较同类算法有大幅度提高.

     

基于高性能计算的SWAT参数敏感度分析并行框架

随着大规模水文模拟需求的不断提高,如何解决计算需求问题逐渐成为水文研究的一个热点.SWAT(soil and water assessment tool)模型在进行大规模水文模拟时有着良好的适应性与准确度,但其敏感度分析模块由于计算量过高,计算时长往往长达数月之久.为了加快SWAT敏感度分析的运行速度,针对SWAT敏感度分析模块的特点,基于MPI提出了一种高效的主—从式并行计算框架,并在此框架的基础上,通过将正演过程并行化,在敏感度分析的主—从并行框架中引入通信子空间的操作,将并行化的正演与主—从式的外层并行框架相结合,得到一种混合式的敏感度分析并行框架,大大提高了对参数集合的敏感度分析速度,将SWAT敏感度分析模块使用的处理器数量从原始的单核串行一跃提升到百核的数量级.最后通过天山北坡流域的模拟验证了此并行框架的可行性.     

基于高斯变异的人工萤火虫算法在云计算资源调度中的研究

如何合理地分配云计算资源一直都是研究的热点.建立云计算环境下的资源调度模型,通过人工萤火虫算法个体最优与云计算节点资源分配对应起来,在算法中引入高斯变异算法,通过与经典函数比较,优化后的算法在搜索精度上以及收敛速度上有了很大的提高.通过在CloudSim平台上与经典智能算法的比较,该算法能够有效地提高云计算中的资源调度性能,缩短任务完成的时间,提高系统整体处理能力.     

基于云计算的多路网络流媒体分布式最优存储与分配策略

针对云计算系统在执行任务过程中的能量消耗过多、处理速度不理想等情况,提出一种基于云计算的多路网络流媒体分布式最优存储与分配策略.通过构建基于云计算的数学模型来分析执行任务时的能量消耗情况,采用基于虚拟调度机制的分布式最优存储策略来实现在满足存储需求的情况下减少服务器进行存储时的能量消耗总量,最小化存储成本,并采用基于动态决策规则的分配策略来根据服务器的功率、性能以及负载情况进行任务调度,使云计算系统在满足服务质量要求的条件下,充分利用系统运作能耗,不产生过多空闲能耗.实验及结果分析表明,所提出的分布式最优存储与分配策略在节省能量消耗、提升运行速度上发挥了较好的效果.     

数据中心计算环境应用承载能力评价

随着新型计算服务模式在数据中心的普及,针对如何有效评价其承载能力的问题,提出一种新的应用承载能力评价体系和评价模型,具体分析了网络、计算资源对服务环境的影响度,并给出了实例分析。实例分析结果表明,新的评价体系和评价模型可以有效评估计算服务模式对各类信息服务系统部署运行的应用承载能力,进而提升信息服务保障整体效益。