一种基于数据网格的动态副本管理策略研究

 副本管理是数据网格中的一个研究热点,它能提高网格环境中数据的可获得性和容错性.在对传统数据网格中主流的副本管理技术进行深入研究后,提出了一种基于数据网格的动态副本管理策略,该策略包含能根据文件访问热度自动增加副本的动态副本创建方法、基于GridFTP的副本选择方法和结合副本创建时间、访问次数、副本文件大小的副本置换方法.仿真实验结果表明,当用户对资源的访问具有时间相关性时,提出的动态副本管理策略与OptorSim网格仿真器内置的5种副本管理策略相比有着较大的性能优势.     

一种分布式数据网格副本定位机制的研究

提出了一种在数据网格环境下的基于虚拟组织区域性分割定位节点的副本定位机制,利用将副本定位信息按虚拟组织区域特性或访问的频繁程度（权重）分布存储到各定位节点上,同时利用虚拟组织域内副本定位机制来完成本地副本的查询,节点请求的副本信息不在它所在虚拟组织时,就采用域间副本定位方法来完成副本查询。     

数据网格中一种QoS驱动的副本选择算法

以移动Agent作为任务载体,代表用户应用程序在分散的数据网格环境下智能地进行副本选择.利用移动Agent与各个副本宿主节点的本机通信来替代传统的远程访问方式,从而避免大量的副本传输,节省网络带宽资源.提出了一种由用户QoS(服务质量)驱动的副本选择算法,开发出基于Java Swing的实验演示系统,并针对于3种不同的QoS目标对移动Agent的迁移进行了模拟试验.实验表明提出的副本选择算法能够根据用户的不同QoS偏好来优化副本选择,当网格规模较大时更能凸显对用户QoS偏好的优化效果.     

一种新型的数据网格动态副本策略

许多科学实验和工程应用会产生TB或PB级的数据.这样庞大的数据体需要分布在世界不同地点的众多计算资源协同处理,高性能网格为使这些数据高效传送到地理上不同的位置提供了理想的手段.当用户频繁的访问大量远程数据时,动态副本可以有效地减少网格中的带宽消耗和访问延迟.在多层数据网格架构基础上提出了一种新型的动态副本策略:快速瀑布模型算法.Op-torSi m仿真器也被修改用以适应这种新型的策略.仿真结果表明,在随机访问模式下,对比FastSpread,LRU和Economy-Zipf ,快速瀑布策略能有效地减少平均数据访问时间,并且其优势随着用户提交作业数量的增加而增大.     

一种基于访问趋势的数据网格动态副本创建策略

当前的副本创建策略在选取热点数据时往往没有对访问突变做出反应, 造成副本频繁创建和删除的网格动荡. 针对上述情况, 本文引入文件访问趋势的概念, 提出一种基于访问趋势的数据网格动态副本创建策略(ADRS), ADRS根据历史数据访问情况计算出文件的访问趋势, 然后根据文件的访问趋势决定数据副本的创建和删除. 仿真结果表明, 在随机访问模式下, 对比最近访问最大权重算法(LALW), ADRS能有效地降低数据副本的创建次数, 提高网格副本利用率并且在节点空间有限的情况下不会影响网格的效率     

基于OLAP的副本选择体系结构OLAPRES

针对当前副本选择算法处理时间随副本个数增加而急剧增加的问题, 提出一种基于OLAP技术的副本选择体系结构OLAPRES, 利用OLAP技术中的数据预处理和快速查询功能, 使大量副本中的快速选择成为可能并描述了基于OLAPRES副本选择的工作流程.     

基于ED-Chord的数据网格副本定位机制

为了提高数据网格副本定位机制的负载平衡性和可扩展性,提出一种均匀分配节点标识的分布式hash表结构(ED-Chord),设计了基于对等网模式的层次结构副本定位机制(PRLM)。ED-Chord采用分布式方式获取节点位置分布信息,据此进行优化选择新节点的加入位置,使节点分布更加均匀,PRLM全局副本目录采用ED-Chord结构进行设计,本地副本目录利用虚拟组织的局部性进行查询。分析和实验结果表明:ED-Chord节点标识分布均匀,PRLM具有良好的副本定位时间性能,节点的负载平衡性与可扩展性较好。     

数据网格环境下基于市场经济的副本服务模型

在经济学中供需驱动价格模型的基础上,设计了基于市场经济的副本服务模型,设计目标是要改善副本情况,还要改善大数据集在网格中移动的方式.在给出的数据副本代理策略中,不仅可以找到最佳服务提供者,通过对传输过程的监控,还可以用更好的服务提供者替换当前服务提供者.在传输任务重的情况下,通过寻找联合服务提供者来共同完成任务.本策略更侧重于维护服务需求者的利益,服务提供者在公平竞争的前提下,为服务需求者提供了高质量的服务.     

数据网格中基于效益函数的副本管理策略

通过分析数据网格中几种经典的副本管理策略的特点,针对网格这样一个协作计算的环境,提出了基于效益函数的副本管理策略,构建具有协作涵义的效益函数作为网格节点替换本地数据副本的依据.在网格模拟器OptorSim上进行的模拟实验结果表明:提出的基于效益函数的策略相比于基于经济模型的副本管理策略,在降低网络的利用率、减少带宽和存储资源消耗的同时缩短了系统的响应时间,达到了提高系统性能的目的.论证了该策略对于副本的管理是行之有效的.     

树型数据网格环境下副本放置算法研究

副本广泛地用于数据网格环境下以减少数据访问代价,降低网络带宽需求,增强容错能力等,但是副本数目受到节点存储能力等因素的限制,副本放置成为副本管理中一个值得研究的问题.文中针对网络带宽受到限制的树型数据网格,在考虑负载均衡的基础上,提出了一种利用动态规划方法求解最优最小可行副本集,然后在此基础上利用折半查找进行k个副本放...     

LFU-Min:基于LFU的全局最少使用副本替换策略

在最不经常使用的副本替换策略(LFU)的基础之上,提出了一个基于LFU的副本替换策略(LFU-Min)。主要思想是选择在最不经常使用的副本集中选择全局最少使用的副本进行替换。通过使用OptorSim数据网格模拟器对CMS网格的模拟实验,认为在相同的环境下,LFU-Min算法能减少副本复制次数,同时在作业平均时间上也具有较好的性能。     

基于多克隆选择的多维关联规则挖掘算法

通过引入多克隆选择算法的思想,提出了一种基于多克隆选择的关联规则挖掘算法．仿真对比试验表明,该算法加快了关联规则挖掘的收敛速度,具有更强的全局与局部搜索能力,与基于进化算法和基于免疫算法的关联规则挖掘算法相比,明显提高了所得关联规则的准确率．     

基于遗传和蚁群算法融合的聚类新方法

遗传算法具有快速良好的全局搜索能力,而蚁群聚类算法具有良好的分布式并行性和正反馈能力。将两种算法进行融合,充分利用算法各自的优势和特点,能更有效地进行聚类分析。实验证明这种新组合算法在优化能力和时间性能上比常用的聚类算法有比较明显的优势。     

兼顾网络带宽的节能云数据副本布局算法

由于云数据中心作为云应用服务的重要基础设施,在满足日益增长的用户需求的同时,也导致了云数据中心能耗的急剧上涨。为了降低能耗和提高云应用服务质量,文中通过全面考虑云数据中心的服务器和网络设备的能耗,兼顾网络带宽建立了云数据中心的能耗计算模型,提出了一种全新的以能耗优化为目标的云数据副本的布局算法,并通过GreenCloud验证了所提出的节能模型和算法的有效性。实验结果表明：文中提出的布局算法能有效地降低云数据中心的能耗和对网络带宽的消耗,从而提升了用户对云应用服务质量的满意度。     

基于免疫遗传算法的网格任务调度

研究了网格环境下任务调度问题,提出了一个任务调度机制:基于任务图将每一个可能的任务调度方案表示成一个任务-资源分配图,将网格任务调度问题转化为任务-资源分配图优化选取问题.提出了一种基于免疫遗传算法的、实现任务-资源分配图优化选取的任务调度算法.该算法将任务-资源分配图的最长路径作为抗原,每一个任务-资源分配图对应一个抗体.实验结果表明这个算法在全局优化能力及收敛速度上均有显著提高.     

基于乌鸦搜索算法的新型特征选择算法

基于元启发式算法--乌鸦搜索算法（CrSA）, 提出一种改进的基于乌鸦搜索算法的特征选择算法（IFSCrSA）, 以解决目前特征选择问题中存在的不足. 通过与传统的机器学习特征选择算法和基于进化计算的特征选择算法进行比较, 结果表明, IFSCrSA能在数据集中选择辨识度较强的特征, 不仅大幅度降低了特征子集的规模, 而且提高了分类准确率.