数据网格下基于时间戳的副本一致性模型研究

分析了目前数据网格环境下的副本一致性研究现状,提出一种基于时间戳的副本一致性模型（Replica Consistency Model Based on Timestamp,RCMTS）,克服了分布锁带来的时间延迟问题,并在模拟环境OptorSim下与其他几种传统的模型算法进行比较,实验结果表明该模型比传统算法更适合于网格环境中保持副本的一致性。     

采用动态投票机制的数据网格副本一致性维护

针对网格动态性引起副本数据一致性维护困难的问题,根据网格的动态特性建立了网格系统模型和副本一致性维护模型;提出了适用于低在线率情况的动态投票机制,并在此基础上给出了一种副本数据一致性维护算法,从全局有序性和读一致性等方面证明了该算法的正确性.最后通过模拟实验对副本数取值及可扩展性等方面进行分析,探讨了网格动态性对数据一致性维护的影响.     

网格环境下的数据副本一致性维护解决方案

副本技术是网格中提高数据访问和处理效率的关键技术。针对目前副本管理存在的局限性和亟待解决的一致性维护关键问题,以Globus提供的副本技术为基础,从副本创建与更新的角度出发,采用日志管理思想,提出了一种副本创建与一致性维护相结合的解决方案。     

数据网格中的副本定位

在数据网格中,数据副本的定位是副本管理的一个关键问题,是数据网格环境中数据访问和管理的基础。本文分析了当前对数据副本定位所采用的集中式和分布式的定位方法中存在的不足,提出了一种混合式的副本定位策略,将数据副本的定位信息分散地存储于不同的域定位节点中,通过逻辑上集中的逻辑文件定位索引实现了对数据副本的准确定位。     

个体QoS受限的数据网格副本管理与更新方法

数据网格系统通常采用副本技术提高系统总体性能,传统副本放置技术通过总体QoS需求确定副本数目和部署方式.针对QoS需求严格的一类数据网格应用,建立了个体服务质量受限的数据网格模型IQDG,提出一种启发式个体QoS受限的副本放置算法qGREP和基于逻辑环结构的一致性维护方法.IQDG采用的启发信息综合考虑了个体QoS约束的满足和副本开销的控制,能获得合理的副本策略.理论分析论证了算法的正确性和收敛性,模拟实验结果表明了算法能有效解决个体QoS受限的副本放置问题,在多种网络拓扑、访问模式和负载条件下均能取得较好的访问效果.     

基于PM-chord算法的数据网格副本定位方法

提出一种数据网格环境下的分布式副本定位算法PM—chord,以完成对所需数据副本的快速定位,降低存储和更新开销。PM—chord取逆时针方向为chord环的正方向,对节点和数据编码后按前缀匹配的原则查询数据,同时增加前继副本机制。分析及实验表明,该算法具有很高的副本定位效率,能够有效解决网格中的查询“热点”问题,具有良好的可靠性和可行性。     

DRCSM:一种新的非集中副本一致性服务模型

为解决现有副本更新策略的瓶颈问题,提出一种基于时间戳和副本标识的非集中副本更新一致性模型DRCSM,该模型将更新的功能转移到各个次副本节点,可以有效地解决单一的从主副本节点更新带来的弊端.对新的模型DRCSM做了框架设计和过程设计,并加以比较分析.用仿真软件Optorsim实现了DRCSM和现有两种副本一致性模型Aggressive copy,Lazycopy.仿真结果也表明,DRCSM能有效地减少平均作业执行时间以及网络负载,并在复制的次数上优于积极拷贝,具有整体更优的性能.     

数据网格中副本创建策略研究与仿真

在数据网格环境下探讨数据副本创建策略,包括域内副本衍生和域间副本扩展策略。在此基础上提出了一种Cascading Replication和经济模型相结合的域间副本扩展策略（Cas＋Eco）,仿真验证该模型的优越性。     

数据网格环境下副本淘汰策略的研究

为了在数据网格环境中不增加副本存储空间的条件下,能够很好地进行数据副本的淘汰,提出了一种改进副本淘汰算法.该算法利用权重函数兼顾访问时间和访问频率,在考虑副本传输代价的因素上引入动态调整因子μ,根据实际情况动态的调整副本传榆代价所占的比例.仿真实验结果表明,该算法在副本尺寸差异较大的情况下,可以大大减少副本淘汰误差,提高了网格结点的作业平均执行时间和网络有效利用率.     

网格环境下数据副本创建策略

本文在网格环境中探讨了数据副本创建策略,包括域内副本衍生和域间副本扩展策略。策略选择恰当的时机和地点创建副本,在充分利用存储资源的同时改善了用户的访问速度和带宽消耗。     

Modeling Replica Availability in Large Data Grids

Large Grid systems not only provide massive aggregated computing power but also an unprecedented amount of distributed storage space. Unfortunately, the dynamic behavior of the Grid, caused by varying resource availability, unpredictable data updates, and the impact of local site policies makes it difficult to exploit the full capabilities of Data Grids.We present an analytical model for determining the optimal number of replica servers, catalog servers, and catalog sizes to guarantee a given overall reliability in the face of unreliable components. Our model captures the characteristics of peer-to-peer-like environments as well as that of Grid systems. Empirical simulations confirm the accuracy of our analytical model.     

面向数据网格的动态复制选址策略及其应用

动态复制技术对于提高数据网格的性能非常重要.鉴于目前效果较好的动态复制策略均为单选址算法,对于延迟较大、分布较广的网格存在很大局限性,提出3种多选址的动态复制策略,将其转化为经典的数学问题求解.并给出了多选址动态复制策略在远程教育资源管理中的应用.     

面向数据网格的动态复制选址策略及其应用

动态复制技术对于提高数据网格的性能非常重要。鉴于目前效果较好的动态复制策略均为单选址算法,对于延迟较大、分布较广的网格存在很大局限性,提出3种多选址的动态复制策略,将其转化为经典的数学问题求解。并给出了多选址动态复制策略在远程教育资源管理中的应用。     

数据网格中基于MAS的复制管理研究

数据网格是网格环境下的一种数据管理和存储架构,通常使用数据复制技术来获得更好的数据访问效率和容错性能,提出了一种基于MAS的复制管理模型,解决数据网格中数据高度自治和动态带来的管理难题,探讨了基于MAS的实现架构,给出了Agent的结构和协作过程,将复制管理和复制优化策略封装于Agent智能模块中,结合实际应用使用Optorsim仿真器对模型和复制优化策略进行分析,并对经济模型的基于二项分布的估价函数进行了改进,仿真结果表明模型能够提供高效的复制管理服务.     

一种基于权重的数据网格副本替换策略

针对数据网格中存储站点的容量限制,提出了一种基于权重的数据副本替换策略(WBRR).在网格模拟环境OptorSim上进行的模拟实验结果表明:基于权重的策略相比于传统的副本替换策略,在降低网络利用率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.     

数据网格环境下的一种副本定位方法

如何高效准确地定位到所需数据的一个或所有副本是当前副本技术的热点问题。提出一种动态可靠的副本定位技术DRRL（Dynamic Reliable Replica Location Method）,以完成对所需数据所有副本的定位,DRRL引入域间超节点的定义来支持同一数据所有副本在整个数据网格中的定位,并支持域间超节点的动态加入或者退出。通过定理证明以及实验表明,DRRL具有良好的可靠性及可行性。     

数据网格环境下一种动态自适应的副本定位方法

在数据网格中，数据常常会由于性能和可用性等原因进行复制，如何有效地定位数据的一个或多个副本的物理位置是数据网格系统需要解决的重要问题，提出了一种可扩展、动态自适应的分布副本定位方法——DSRL，DSRL使用宿主结点来支持对同一数据多个副本的同时高效定位，使用本地副本定位结点来支持对副本的本地查询。DSRL提出了一种动态均衡映射方法，将全局副本定位信息均衡分布在多个宿主结点上，并且能够自适应宿主结点的动态加人或退出，详细描述了DSRL的组成，并对DSRL方法的正确性和负载平衡等特性进行了证明，分析和实验表明，DSRL方法有着良好的可扩展性、可靠性、自适应性和性能，并且实现简单，有着较好的实用性。     

On Fairness, Optimizing Replica Selection in Data Grids

The emergence of scientific applications that produce huge volume of data files requires special attention, and leads to the problem of how to manage and share such data files in wide area properly. In large-scale Grid, data replication provides a suitable solution for managing data files where data reliability and data availability are enhanced. Replica selection is one of the major functions of data replication that decides which replica location is the best for Grid users. In this paper, we address the replica selection problem in a Grid environment where the users are competing for the limited data resource. Thus, our aim is to establish fairness among the users in the selection decisions. Since the criteria that play a role in the selection process conflict with each other and produce heterogeneous values, the Analytical Hierarchy Process is used to solve this optimization problem. The proposed system validity and performance are evaluated by using a simulation. The simulation results were produced and discussed in this paper.     

Analysis of Scheduling and Replica Optimisation Strategies for Data Grids Using OptorSim

Many current international scientific projects are based on large scale applications that are both computationally complex and require the management of large amounts of distributed data. Grid computing is fast emerging as the solution to the problems posed by these applications. To evaluate the impact of resource optimisation algorithms, simulation of the Grid environment can be used to achieve important performance results before any algorithms are deployed on the Grid. In this paper, we study the effects of various job scheduling and data replication strategies and compare them in a variety of Grid scenarios using several performance metrics. We use the Grid simulator , and base our simulations on a world-wide Grid testbed for data intensive high energy physics experiments. Our results show that scheduling algorithms which take into account both the file access cost of jobs and the workload of computing resources are the most effective at optimising computing and storage resources as well as improving the job throughput. The results also show that, in most cases, the economy-based replication strategies which we have developed improve the Grid performance under changing network loads.     

Node-Capability-Aware Replica Management for Peer-to-Peer Grids

Data objects have to be replicated in large-scale distributed systems for reasons of fault tolerance, availability, and performance. Furthermore, computations may have to be scheduled on these objects, when these objects are part of a grid computation. Although replication mechanism for unstructured peer-to-peer (P2P) systems can place replicas on capable nodes, they may not be able to provide deterministic guarantees on searching. Replication mechanisms in structured P2P systems provide deterministic guarantees on searching but do not address node capability in replica placement. We propose Virat, a node-capability-aware P2P middleware for managing replicas in large-scale distributed systems. Virat uses a unique two-layered architecture that builds a structured overlay over an unstructured P2P layer, combining the advantages of both structured and unstructured P2P systems. Detailed performance comparison is made with a replication mechanism realized over OpenDHT, a state-of-the-art structured P2P system. We show that the 99th percentile response time for Virat does not exceed 600 ms, whereas for OpenDHT, it goes beyond 2000 ms in our test bed, created specifically for the aforementioned comparison.