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.     

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。     

网格空间数据库副本优化算法研究

本文对网格空间数据库的几个副本优化算法进行了研究;其描述为网格空间数据库的建设奠定良好的基础,并为网格技术在空间数据库的应用提供了可靠的依据.     

网格中多副本数据的后向预测调度算法

针对网格环境下追求最快响应时间的多副本数据检索应用,提出了一种调度算法,该算法考虑了数据副本分布状况对负载均衡的影响.在被检索数据的多个子集分布在网格中多个节点,并且以数据子集为单位存在不定数目的副本情况下,给出了一种估算存放副本的网格节点动态负载和延时的方法.基于估算出的这些参数,算法根据对响应时间的计算和对后向任务的预测将任务分配到网格节点.后向预测考虑了网格节点被选中访问其上各个副本的可能性.最后通过仿真程序分析了该算法的性能.     

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.     

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     

教育资源网格中基于节点负载的副本放置策略

针对教育资源网格中节点存储能力和处理能力差、网络带宽分布不均的特点,提出一种基于节点负载的副本放置策略（Node Load based Education Resource Grid Replication Strategy,NLERS）.该策略按照网络带宽分布的特点分为域内和域间两部分,域内部分通过将副本放置在性能相...     

一种基于混合模型的数据网格副本选择机制

在基于遗传算法和蚂蚁算法的副本选择策略研究的基础上,针对两种算法的优缺点,提出了基于融合算法的副本选择策略,利用遗传算法中的适应度函数初始化蚂蚁算法中的信息素分布,利用蚂蚁算法选择最优副本,即解决了遗传算法求解效率低的问题,又解决了蚂蚁算法初期信息素匮乏问题。通过对仿真结果进行分析比较,基于融合算法的副本选择策略在整个网格环境下和在单个站点都能有效减少作业运行时间,提高副本选择的速度,提高了整体性能。     

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.     

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.     

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。     

分布式存储系统中混合数据布局算法

数据布局算法是分布式存储系统的基础性算法,也是提高数据处理效率的关键。针对节点负载和通信延迟等存储节点状态,提出了一种衡量存储节点可用性的通用方法,并在分析了已有算法的基础上,综合各种算法的优点,提出了一种混合数据布局算法。该算法根据存储节点可用性不同而采取不同的数据冗余策略。通过对比分析,证实该算法在存储量与通信量方面具有较大的优越性。     

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。     

网格编程方法与环境综述

网格作为新一代的基础设施已经引起了极为广泛的关注,但在网格上进行编程仍然是件困难的工作.文中介绍了目前最具代表性的网格编程方法和支撑工具的研究现状,指出了它们存在的一些不足,并从多个方面对这些方法和支撑工具进行了比较,最后给出了网格编程未来的发展趋势和进一步的研究方向.     

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。     

面向分布式存储的空间数据放置方法研究

目前,互联网中海量空间数据采用分布式存储,空间数据放置直接关系到数据访问效率.为了提高分布式存储中空间数据访问效率,提出了一种DHT-R数据放置策略,该策略将分布式哈希表（DHT）和R树相结合,按照分布式哈希表存储空间数据基本信息和索引地址,同时以R树型结构组织和存放空间数据,R树存储使得快速访问空间数据成为可能.实验发现,数据存取的可靠性较高,数据的吞吐时延也明显低于业界的阀值,DHT-R放置方法在大量访问压力下依然能良好的平衡和并发.