一种基于节点可选度的P2P点播流媒体数据调度算法

当前的P2P(Peer-to-Peer)点播流媒体系统中数据调度算法未能充分利用每个用户节点自身的特性.在分析典型数据调度算法基础上提出一种基于节点可选度的数据调度算法(SSP算法).该算法一方面在调度下载数据块时综合考虑了邻居节点带宽能力及其所拥有的数据信息.另一方面对服务节点的请求处理过程进行了优化.SSP算法有利于提高用户节点播放视频的连续性,降低流媒体服务器的负载压力,从而改善P2P点播流媒体系统的整体服务质量.仿真结果和实际应用表明算法性能良好,适用于用户节点能力差异较大的P2P点播流媒体环境.     

Web服务组合动态演化的实例可迁移性

组合网络上既有Web服务以构造新的增值服务正逐渐成为一种主流软件形态.而Web服务组合常需进行修改演化以优化服务组合的内部业务流程,适应开放的工作环境.在服务组合演化时,为让尽可能多的执行中的服务组合实例享受到新业务流程带来的好处,应尽可能地将其动态地迁移到新流程下继续执行.同时为避免实例迁移到新流程后引发死锁等动态演化错误,需对这些迁移实例加以约束.文中提出了一个服务组合动态演化过程框架,在此框架下形式化地定义了一种新的实例可迁移性标准,并给出了相应的判定算法.与已有的可迁移性标准相比,该标准在确保不会产生动态演化错误的同时,可允许更多的实例迁移.最后,通过一个旅行代理的服务组合案例,说明了文中工作的有效性和可行性.     

可分级P2P流媒体的自适应传输调度算法

可分级视频编码(SVC)技术实现了从单一码流中得到不同帧率、分辨率和图像质量的视频数据,使其更能应对网络的抖动.P2P技术已广泛应用到流媒体直播系统中,现有的SVC P2P传输调度机制主要基于传统流媒体,较少考虑SVC流媒体多层的特殊结构.本文提出一种基于层间网络编码的SVC P2P传输调度算法,称为可分级P2P流媒体的自适应传输调度算法.该算法通过预测和调整邻居节点各层的发送概率,使得请求节点能够按照预定的各层接收比例接收数据包.理论分析和仿真结果显示该算法具有较目前主流算法更好的性能.     

基于遗传算法的P2P流媒体数据调度策略研究

介绍一种基于P2P的点播系统中的数据调度策略。该策略的主要特点是使用了遗传算法进行寻优,并针对该问题提出了相应的编码方式、适应度函数,罚函数以及控制服务器负载平衡的修补策略,在服务器和P2P网络中节点之间进行合理的分配调度数据,从而充分利用P2P网络中节点的资源以减轻服务器的负载。最后通过仿真实验,验证了算法的有效性。     

工作流管理系统的流程柔性动态变更研究

为解决工作流管理系统中流程柔性演进变化问题,结合业务模型生命周期和业务流程模型变更管理的特点,提出了一个支持业务流程动态更新模型和业务流程实例动态迁移算法。在该算法中引入区域划分法,在迁移之前进行相关数据一致性检查和影响区域比较,通过该算法实现流程实例动态调整,以适应新的变种。最后基于该算法和一工作流管理系统平台,通过一个案例来演示业务流程动态更新的过程。     

基于综合因素的P2P流媒体数据调度算法

为了提高P2P流媒体数据传输的效率,提出一种基于综合因素的P2P流媒体数据调度算法,该算法综合考虑数据块的提供者数量和紧急程度定义数据块优先级,并对与提供者之间的网络带宽进行有效估计,根据优先级和带宽调度P2P数据请求的次序和方向。仿真结果表明,该调度算法在节点吞吐量和系统连续性指标以及启动延迟方面比传统的P2P流媒体调度算法有明显提高。     

一种推拉结合的P2P流媒体数据传输调度算法

主要研究P2P流媒体系统的数据传输调度策略对播放延迟的影响,通过分析CoolStreaming模型的单一拉策略和Gridmedia模型的推拉结合策略,指出它们在播放延迟方面的不足,从而提出了一种推拉结合的数据传输策略:在推传输模式下的数据分配策略对节点的播放延迟起到关键作用,给出一个Least-Delay数据分配算法使得接收节点的播放延迟接近最小值,并通过模拟实验验证了该算法的有效性。     

基于非结构化P2P的工作流管理系统

由于突出的灵活性,对流程复杂度较小,节点分散的业务流程的快速适应能力等,建立P2P的工作流引擎成为工作流研发的一个热点方向.P2P环境下构建工作流系统必须解决好节点和工作流参与者的关系等一系列关键问题.给出一套完整的P2P工作流管理系统实现方案,在结合实际工程经验的基础上,分析了每个节点的行为特性,同时根据几种不同的流程运转方式提出了两处XPDL的扩展和3种不同的流程执行的算法,以使XPDL满足P2P环境的要求,并加快流程运转的速度.     

基于改进AOV网的轻量级工作流模型研究与设计

针对现有工作流模型在应对大型复杂系统时的不足,引入轻量级模型的概念,提出一种基于改进AOV网的轻量级工作流模型以满足大型复杂业务流程的工作流管理需求。在对模型进行详细定义与设计的同时,给出了流程调度中关键的两个算法--分支的调度算法及汇聚的同步算法以确保流程的准确运行。通过对一个具体实例的流程建模分析,体现了模型的轻量级优势并采用图论的分析手段对模型进行静态及动态验证,证明了模型的合理性。     

基于P2P的多发送节点流媒体数据分派策略

为解决P2P流媒体播放系统中多发送节点对一个节点同时提供服务的数据调度问题,提出了一种考虑网络变化、抖动、调度失败等情况下的动态数据分派策略.本文设计了基于P2P和C/S的混合流媒体系统三层结构,建立了数据分派的数学模型,并给出了一个具有最小缓冲延迟的动态数据分配算法.     

P2P流媒体系统中数据请求任务转移算法研究

数据请求任务调度是P2P流媒体系统设计时需要考虑的重要问题之一。针对网状拓扑结构中每个节点接收到的请求分布不均问题,提出一种基于带宽和链路延迟的数据请求任务转移算法。实验结果表明,相比于未采用数据请求任务转移的算法,所提算法提高了平均播放质量和上行带宽利用率,从而改善了系统的性能。     

A declarative language to support dynamic evolution of web service business protocols

We investigate the problem of web service instances migration in the context of business protocol evolution, i.e., how to convert active instances of web services from an old version of a business protocol into a new one? We propose a framework based on a declarative approach to support service providers in defining fine-grained migration strategies of active instances. While the existing approaches for instances migration force the migrated instances to reflect the original ones as accurately as possible, in our approach we give to service providers the ability to declaratively define the constraints that drive the instances migration process. A migration strategy is expressed as a set of instances migration rules which are specified using an instance mapping language made of a set of generic migration patterns. The proposed approach has been implemented in a software tool that provides useful functionalities for protocol managers.     

一种P2P流媒体数据调度策略的研究

针对现有P2P流媒体调度策略在确定数据块的调度优先权以及节点服务能力时存在的不足,提出了一种以数据块的紧迫度和稀缺度为基础的凋度优先权的计算方法,以及提出了邻居节点的服务能力的计算方法,经过仿真试验证明町知该策略能有效的解决现有算法的不足,使流媒体启动延迟较小、播放流畅,且能使流媒体系统负载均衡。     

基于JBPM的服务动态编排及迁移方案

为了适应复杂环境下动态多变的业务需求,对以服务为核心的流程动态编排和再造提供支持,提出了基于JBPM工作流的流程动态编排与迁移方案,该方案分析了目前工作流在流程编排方面的局限性;结合柔性工作流的特点,给出了流程动态编排的模型,并对流程变更所产生的4类操作做了形式化的描述,通过对流程变更引发的流程进行迁移继而实现接续执行这一问题的研究,提出一种流程迁移算法。最后通过实例和性能测试工具验证了算法的可行性和高效性。     

基于QoS效用函数的比例公平调度算法

比例公平调度算法应用于多媒体业务调度时,不能满足其多方面的服务质量(QoS)需求,尤其是当有业务的瞬时QoS参数值接近业务可忍受的QoS阈值时,该业务的调度优先级变化趋势不明显,使该业务不能被及时调度,降低了多媒体业务的通信质量。为此,在PF算法调度优先级判断表达式中引入QoS因子参数项,加强服务质量需求参数项对调度的影响,提出基于QoS效用函数的比例公平调度算法。实验结果证明,该算法可以迅速增加接近QoS阈值多媒体业务的调度机会,使VolP业务的平均延时降低44%、公平性提高3%。     

P2P流媒体数据调度研究综述

P2P流媒体通过利用网络上普通主机节点的资源来提供流媒体数据服务,是一种扩展性好、性价比高的流媒体服务体系。数据调度是P2P流媒体研究中的核心问题,流媒体中严格的服务质量要求、Peer节点状态的不稳定性以及其带宽资源的有限性是其面临的主要挑战。介绍了近几年来该领域基于单播树、多组播树和随机拓扑三类典型的数据调度策略的原理特点和Peer节点搜索定位技术的研究进展,指出了未来的几种研究方向。     

适用于实例密集型云工作流的调度算法

工作流调度算法仅适用于单个复杂工作流实例,而不适用于实例密集型云工作流实例,为此,提出了基于实例密集型的云工作流调度算法(MCUD)。MCUD算法先对待处理的一组工作流实例进行分类,再对分类后的同类工作流实例采用一种新的分配方法将用户指定的总最后期限分配到各任务;同时,在调度的过程中动态地调整后续任务的子最后期限。MCUD算法对同类工作流实例中的任务分配不同子最后期限,减小了资源竞争,提高了资源的利用率。仿真实验表明,MCUD相比于其他算法,在满足总的最后期限的前提下更进一步地降低了执行成本和执行时间。     

P2P视频直播数据调度算法

P2P技术解决了传统流媒体应用中的不能支持大用户的问题.而数据调度算法一直是P2P研究中的热点问题.在给出了P2P视频直播系统中节点能力的定义和计算方法后,结合BT中的Rarest First策略,提出了一种基于节点能力的适用于P2P视频直播系统的数据调度算法.该算法既考虑了流媒体数据具有时间限制的特性,同时也考虑了如何能充分的利用节点的上传带宽,增进了系统的负载平衡.     

面向业务过程的服务时间估计与任务调度方法

针对服务过程管理中经常遇到的服务时间估计问题,提出了基于先验知识的服务处理时间的估计方法.在此基础上,研究了服务系统中各个服务实例动态调度方法,用以改善服务过程的管理水平.详细探讨了这些方法的适用条件、算法的设计以及执行步骤等.