支持上下文感知服务的中间件原型*

提出了基于传感器网络环境的上下文感知应用开发中间件原型的体系结构MidCASE,重点阐述了中间件的体系结构设计和软件运行时基于服务的分布式运行架构.讨论了上下文感知过程中的两个关键问题,包括上下文信息建立的方法和感知过程中上下文信息与高层通信的调度模型.最后,以该中间件原型为基础,通过在医疗护理的场景下实现上下文感知应用并证明了其易用性与支撑作用.     

一种支持细粒度并行的SDN虚拟化编程框架

软件定义网络(software defined network,简称SDN)通过集中式的控制器提高了网络的可编程性,成为近年来网络领域非常热门的话题。以Openflow网络为代表的软件定义网络将逻辑控制与数据转发相隔离,为网络虚拟化技术提供了良好的平台。集中式的抽象与控制使得SDN虚拟化框架的处理效率成为主要瓶颈。现有的SDN虚拟化框架由于缺乏对细粒度并行的支持,为编程人员充分利用多核/众核资源、控制更大规模的网络带来了极大的挑战。为了提高SDN虚拟化框架的处理效率,提出一种新的SDN虚拟化编程框架,通过新颖的API和运行时,在框架内部支持细粒度的并行处理。该框架通过对网络中流和网络资源进行抽象,使开发人员可以直接通过划分流空间来定义不同的虚拟网络,利用无锁的编程方式对共享的网络资源和流进行操作。实验结果表明,该框架在逻辑控制的执行效率方面具有良好的可扩展性,可以创建出更大规模的虚拟网络,并对其进行更为复杂的控制。     

云文件系统中纠删码技术的研究与实现

云文件系统凭借高性能、高扩展、高可用、易管理等特点,成为云存储和大数据的基础和核心。云文件系统一般采用完全副本技术来提升容错能力,提高数据资源的使用效率和系统性能。但完全副本的存储开销随着副本数目的增加呈线性增长,存储副本时造成额外的写带宽和数据管理开销。纠删码在没有增加过量的存储空间的基础上,通过合理的冗余编码来保证数据的高可靠性和可用性。研究了纠删码技术在云文件系统中的应用,从纠删码类型、编码对象、编码时机、数据更改、数据访问方式和数据访问性能等六个方面,对云文件系统中纠删码的设计进行了探究,以增强云文件系统的存储模型。在此基础上,设计并实现了纠删码原型系统,并通过实验证明了纠删码能有效地保障云文件系统的数据可用性,并且节省存储空间。     

基于网络处理器的可演化路由器设计

可演化网络是一种动态可变换的网络结构,针对其软件实现方式导致的数据包转发延时较大问题,设计一种基于网络处理器的可演化路由器。充分利用网络处理器硬件中嵌入式处理器的灵活性与微引擎处理器快速高效的数据包处理能力,使数据包的处理速率接近 线速。     

一种面向大规模P2P环境的成员管理机制

基于P2P的系统都严重依赖于底层节点之间形成稳定的具有某种特征的拓扑结构.成员管理通过为节点维护可以直接访问的邻居视图,能够实现根据上层应用的语义组织节点拓扑.然而大规模P2P环境下节点的动态加入/退出、网络状况的动态波动、节点上资源的动态更新以及庞大的节点规模对成员管理的抗扰动性和可伸缩性提出了更高的要求.许多典型的成员管理技术要么忽略了系统的扰动问题,要么忽略了系统的伸缩问题,因而无法在大规模P2P环境下获得良好的效果.提出了一种新的成员管理机制,综合考虑多种系统资源动态变化的因素,通过抗扰动的成员发现协议以及可伸缩的成员维护方法,保证即使在恶劣环境下仍能够为上层应用维护稳定正确的节点拓扑结构.最后通过实验验证了所提出的成员管理机制在大规模P2P环境下的有效性,通过对实验数据的分析得出的结论为进一步的研究工作奠定了基础.     

并行虚拟文件系统客户端缓存技术研究与实现

缓存技术是一种提高文件系统性能的关键性技术．在并行文件系统中实现客户端缓存，既能够减轻集群服务器系统的通信负载，又能有效地提高文件系统的性能．对PVFS并行文件系统进行了分析，建立了客户端缓存模型，就客户端缓存实现的一些关键性问题，如一致性、查找、替换等进行了研究，给出了解决方案，并在此基础上实现了一个客户端缓存的原型系统．测试结果表明，加入缓存后，PVFS整体性能有明显的提高．     

基于MIB动态编译的网络管理研究

随着网络规模的不断扩大,网络中随时都可能增加新的设备,处于运行状态的网络管理系统不能够很好地管理新加入的设备,从而影响网络的性能。针对该问题,提出了一个基于MIB动态编译的新的网管体系结构,可以根据网络中设备的变化动态地加载、卸载MIB模块,从而对动态变化的设备管理提供支持。为了提高效率,对MIB中对象的存储以模块为基础进行分段,使查找MIB中对象的时间复杂度为一个常数。     

面向GPU并行编程的线程同步综述

并行计算已成为主流趋势. 在并行计算系统中, 同步是关键设计之一, 对硬件性能的充分利用至关重要. 近年来, GPU (graphic processing unit, 图形处理器)作为应用最为广加速器得到了快速发展, 众多应用也对GPU线程同步提出更高要求. 然而, 现有GPU系统却难以高效地支持真实应用中复杂的线程同步. 研究者虽然提出了很多支持GPU线程同步的方法并取得了较大进展, 但GPU独特的体系结构及并行模式导致GPU线程同步的研究仍然面临很多挑战. 根据不同的线程同步目的和粒度对GPU并行编程中的线程同步进行分类. 在此基础上, 围绕GPU线程同步的表达和执行, 首先分析总结GPU线程同步存在的难以高效表达、错误频发、执行效率低的关键问题及挑战; 而后依据不同的GPU线程同步粒度, 从线程同步表达方法和性能优化方法两个方面入手, 介绍近年来学术界和产业界对GPU线程竞争同步及合作同步的研究, 对现有研究方法进行分析与总结. 最后, 指出GPU线程同步未来的研究趋势和发展前景, 并给出可能的研究思路, 从而为该领域的研究人员提供参考.     

基于可编程移动软设备的主动网络执行环境

执行环境是主动网络中各种应用、移动代码的编制、管理和运行的基础,提出了一种基于可编程移动软设备的主动网络执行环境,该执行环境中的可编程单元称为可移动软设备,在功能上按协议子树划分,通过执行环境中的多路分解器,网络中的主动包和被动包都能找到相应的处理代码,在执行环境里,主动节点的功能易于扩充,大量的API方便用户编程,协议或应用的调试和部署简单.