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结构化P2P网络热点负载动态迁移策略

电子学报 2011年第10期39卷 2407-2411页

作者：孟宪福陈晓令大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

"热点"问题是导致结构化P2P网络负载失衡进而影响检索效率的重要因素.在给出节点下载量与被下载量以及"热点"信息与"冷点"信息管理机制的基础上,利用"热点"节点与"冷点"节点的互补特点,提出了推拉结合的结构化P2P网络"热点"负载动态迁... 详细信息

"热点"问题是导致结构化P2P网络负载失衡进而影响检索效率的重要因素.在给出节点下载量与被下载量以及"热点"信息与"冷点"信息管理机制的基础上,利用"热点"节点与"冷点"节点的互补特点,提出了推拉结合的结构化P2P网络"热点"负载动态迁移策略.由于是由"热点"节点和"冷点"节点的邻居节点来触发负载迁移过程,消除了因P2P节点的自私性而带来的对负载迁移不协作问题.模拟实验结果表明,所提出的策略能够有效地解决结构化P2P网络的"热点"问题且在工程上是可行的.

关键词： P2P DHT “热点”问题负载迁移推拉结合

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LTE系统中的分布式负载迁移协商均衡算法

计算机工程与设计 2012年第2期33卷 435-440页

作者：王盛任修坤崔维嘉郑娜娥解放军信息工程大学信息工程学院河南郑州450002

为了提高长期演进计划(long term evolution,LTE)系统中业务处理资源的利用率,降低由于系统处理资源分配不均而导致的呼损率,给出了一种适用于LTE系统的分布式负载迁移协商均衡算法。分析了LTE系统通信的特点,指出可利用LTE系统eNodeB(e... 详细信息

为了提高长期演进计划(long term evolution,LTE)系统中业务处理资源的利用率,降低由于系统处理资源分配不均而导致的呼损率,给出了一种适用于LTE系统的分布式负载迁移协商均衡算法。分析了LTE系统通信的特点,指出可利用LTE系统eNodeB(evolved NodeB)间使用X2接口进行数据通信的特点,在组网的eNodeB间进行负载迁移。在此基础上建立了负载迁移协商均衡模型,指出了算法的适用场景,说明了算法均衡粒度的选取标准和性能评价指标。通过与传统的轮询算法进行比较,使用分布式事件驱动方法对该算法进行了性能分析,验证结果表明了该算法的有效性。

关键词：长期演进计划分布式负载均衡负载迁移事件驱动

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蓝鲸元数据服务器集群的细粒度负载迁移

计算机研究与发展 2014年第S1期51卷 210-222页

作者：刘健张军伟张浩邵冰清杨洪章刘振军中国科学院计算技术研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

大数据应用对信息系统的底层存储提出了极大挑战,其首选方案为元数据服务器(metadata server,MDS)集群架构.MDS集群系统为了实现负载均衡,采用的基本机制为元数据服务的负载迁移.当前主流方案存在迁移时间长,迁移中写相关元数据访问需... 详细信息

大数据应用对信息系统的底层存储提出了极大挑战,其首选方案为元数据服务器(metadata server,MDS)集群架构.MDS集群系统为了实现负载均衡,采用的基本机制为元数据服务的负载迁移.当前主流方案存在迁移时间长,迁移中写相关元数据访问需要阻塞的问题.提出细粒度的元数据服务负载迁移方案,由迁出端恢复迁移机制和细粒度控制迁移机制2部分组成.在迁移过程中,以文件为粒度在迁入端重建迁出端的元数据相关状态结构,并根据被访问状态的类型选择在迁出端或迁入端进行立即响应,而非阻塞操作直到迁移完成.在蓝鲸MDS集群系统上实现了此方案,测试和分析表明,在10 000规模的迁移场景中,迁移时间控制在800ms以下,元数据或状态写入延迟最高为215ms.与系统原方案中90s的固有延时相比,此方案有效解决了MDS集群中负载迁移时间过长的问题,并且极大地降低了迁移过程对正常元数据访问的影响.

关键词：元数据服务器 MDS集群负载均衡负载迁移细粒度

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Hadoop元数据服务器读负载迁移研究

Hadoop元数据服务器读负载迁移研究

作者：金锐华中科技大学

学位级别：硕士

随着信息化的提高,数据量也越来越大,人们对存储资源的需求越来越大。本地文件系统已经不能满足人们的需求,为了解决人们对性能、容量以及伸缩性的需求,分布式文件系统应运而生。HDFS是一个典型的分布式文件系统,通过分析HDFS的特点,得... 详细信息

随着信息化的提高,数据量也越来越大,人们对存储资源的需求越来越大。本地文件系统已经不能满足人们的需求,为了解决人们对性能、容量以及伸缩性的需求,分布式文件系统应运而生。HDFS是一个典型的分布式文件系统,通过分析HDFS的特点,得出在大量小文件读写时,Namenode将面临巨大的负载,成为制约系统性能的瓶颈。结合Namenode主备服务器元数据结构几乎一致的特点,减轻主服务器负载。采用动态哈希算法来分布元数据,将相同哈希值的文件聚集在同一条目中,作为一个迁移单位,细粒度的进行管理。结合历史负载和当前负载,采用动态均衡算法,来确定迁移的条目,保证主备节点负载相对均衡。利用客户端进行被动更新哈希表条目,来保证哈希表的同步。测试结果表明,采用了读负载迁移的设计后,Namenode性能有了明显提升,随着并发访问数量的增加,系统性能有了明显优势,对于1000客户端以上的并发读访问,Namenode性能提高15%。在高并发下,对于小文件访问,性能提高1倍。相对于静态子树分割和静态哈希分割,有更好的负载均衡。对于备份节点的水平增加,系统表现了良好的扩展性。

关键词：元数据服务器负载迁移分布式文件系统元数据管理

基于负载迁移的RAID重建优化方法的研究与实现

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基于负载迁移的RAID重建优化方法的研究与实现

作者：刘芳华中科技大学

学位级别：硕士

随着信息化的推进，军事、金融、大型企业等应用领域不允许存储系统出现任何不可恢复的灾难性故障，这使得可靠性成为衡量存储系统总体性能的重要因素。磁盘阵列通过冗余技术大大提高了系统的可靠性，但磁盘阵列重建过程中若再次发生磁... 详细信息

随着信息化的推进，军事、金融、大型企业等应用领域不允许存储系统出现任何不可恢复的灾难性故障，这使得可靠性成为衡量存储系统总体性能的重要因素。磁盘阵列通过冗余技术大大提高了系统的可靠性，但磁盘阵列重建过程中若再次发生磁盘故障（RAID6除外），整个系统的数据将会丢失，并且重建时间越长，数据丢失的概率越大。因此有效地加快磁盘阵列的重建速度，是提高磁盘阵列存储系统可靠性的一个重要手段，也是存储领域中急亟待解决的一个重要课题。磁盘阵列的在线重建与I/O负载密切相关，两者相互竞争有限的磁盘带宽，I/O负载严重地影响了磁盘阵列的在线重建性能，基于此，设计并实现了一种基于负载迁移的重建优化方法。该方法的核心是根据数据访问的局部性原理，在块级挖掘出热点读数据，重建期间将写数据和热点读数据迁移到代理存储设备上，重建完成后再将写数据回迁，使阵列恢复到正常状态。此方法有效地减轻了重建阵列上的负载强度，使阵列能够获取更多的带宽集中重建，提高了磁盘阵列在线重建速度，同时被迁移的I/O负载由专门的代理设备服务，而代理设备相对空闲，并且迁移数据被顺序写到代理设备上，使得重建期间的I/O平均响应时间也得到了保障。 Linux原有的软件磁盘阵列MD采用的重建算法为流水线重建方法（PipelinedRebuild，PR），在RAID5级别的磁盘阵列上利用负载迁移技术对PR算法进行了优化，并对比分析了不同负载下磁盘阵列重建性能。测试结果表明，优化后磁盘阵列的重建时间和I/O平均响应时间都有了很大的改进，尤其是对于写请求密集的负载，性能改进更加显著。

关键词：磁盘阵列可靠性在线重建负载迁移

面向移动边计算负载迁移的系统性能评估平台的设计

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面向移动边计算负载迁移的系统性能评估平台的设计

作者：许博阳东南大学

学位级别：硕士

移动智能设备已经成为人们生活中不可或缺的部分。虽然移动设备的硬件一直在高速发展,但是依然不能满足日益增长的性能和低功耗需求。为了解决上述问题,一种被广泛认可的方案是利用高性能的边缘云服务器处理移动设备上的计算密集型负载... 详细信息

移动智能设备已经成为人们生活中不可或缺的部分。虽然移动设备的硬件一直在高速发展,但是依然不能满足日益增长的性能和低功耗需求。为了解决上述问题,一种被广泛认可的方案是利用高性能的边缘云服务器处理移动设备上的计算密集型负载。在当前移动边计算负载迁移研究中,研究者通常使用的研究平台有两类:数值分析类软件和硬件实测平台。前者具有可控制性,但缺乏观察性;而后者具有可观察性,但缺乏控制性。因此,研究者缺少一个同时具有可控制性和观察性的研究平台。为解决上述问题,本文设计了一个仿真平台edge-gem5。edge-gem5是一个包含负载迁移框架的分布式系统仿真平台,该平台支持研究者自定义系统内节点的大部分硬件参数以及系统的网络参数。edge-gem5的设计思路是在时钟精确型分布式全系统仿真平台dist-gem5上移植负载迁移框架RAPID。在移植过程中,本文研究并定制dist-gem5,使其支持异构系统仿真。并且本文深入研究了负载迁移机理,消除了RAPID与dist-gem5的技术冲突,最终实现移植。最后,本文提供了易操作的程序迁移化方法,并且使用该方法实现了2个程序（数独和病毒扫描）的迁移化。本文对设计的仿真平台进行评估,实验表明edge-gem5可以模拟一个带有负载迁移框架的分布式系统。该框架有两层:客户端层和边计算服务器层。并且edge-gem5能给出16个系统性能指标。此外,本文研究了3个系统参数（移动设备的CPU频率、L1 cache大小和网络速率）对系统性能和迁移策略的影响。实验数据显示,在服务器硬件配置参数不变的条件下,移动设备的CPU频率的增大提升了系统内客户端的性能,使得迁移决策倾向在本地执行3个示例程序（N皇后、数独和病毒扫描）。只有当运行病毒扫程序时,网速和移动设备的L1 cache可以提升系统性能,分别使迁移决策倾向在本地和远端执行该程序。

关键词：移动边计算负载迁移分布式系统时钟精确型全系统仿真平台计算机体系结构

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基于负载预测和过载迁移的动态负载均衡研究

基于负载预测和过载迁移的动态负载均衡研究

作者：柳旭日青岛理工大学

学位级别：硕士

在当今信息大爆炸的时代,新的应用程序不断涌现,无论是企业网、校园网还是在Inernet上,数据流量、访问量和计算强度都大幅增加。传统的单服务器模式显然已经不能满足高可伸缩性、高可用性网络服务中的负载处理能力不断增长的需求。因此... 详细信息

在当今信息大爆炸的时代,新的应用程序不断涌现,无论是企业网、校园网还是在Inernet上,数据流量、访问量和计算强度都大幅增加。传统的单服务器模式显然已经不能满足高可伸缩性、高可用性网络服务中的负载处理能力不断增长的需求。因此,由高性能的服务器组成的服务器集群系统成为实现高可扩展、高可用网络服务的有效结构。集群技术就是将多台独立的服务器相连,以集群整体的形式对外提供服务。达到并行程序高效运行必须将服务请求分摊到各个服务器上,缩短访问时间,优化整体性能。负载均衡机制便是集群技术中的核心问题。有效的负载均衡机制能够扩展服务器带宽、增加系统吞吐量,但是集群系统中节点服务器性能参数的影响以及负载的动态性、不稳定性,使得单采用一种简单的任务调度方案很难达到整个系统的负载均衡。于是本课题对基于负载预测和过载迁移的动态负载均衡进行探讨研究。本课题的研究主要包括两部分:负载预测和负载迁移。通过对集群节点服务器的性能参数数据的动态反馈收集,使用ARMA(p,q)模型对各节点服务器的负载状况进行预测,针对预测模型的适应性问题及预测结束后的负载均衡问题,在对节点服务器负载预测的基础上,我们引入了改进的遗传模拟退火优化组合的算法选择相应节点服务器进行负载迁移作为均衡负载的补充,通过较准确地预测各节点服务器的工作负载,尽量合理地将任务分配到服务器节点,同时对负载过重的节点服务器采用负载迁移策略调配负载,使各节点服务器比较均衡地承担任务负载,从而提高网络服务的灵活性及其数据处理能力,从而实现整个系统的负载均衡,提高系统的服务质量。

关键词：负载预测负载迁移遗传算法模拟退火优化组合

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基于负载迁移的微电网需求侧管理优化策略

基于负载迁移的微电网需求侧管理优化策略

基于振动信号分析的滚动轴承故障诊断模型构建及验证

第19届中国系统仿真技术及其应用学术年会

作者：朱亚运魏婧雯董广忠张陈斌中国科学技术大学自动化系

随着智能电网的发展,传统的电力供需结构发生改变,风光微电网的应用越来越广泛,体现出良好的综合效益及市场前景,家庭用户作为电网需求侧重要的主体,对家庭用户的资源进行管理已经成为智能电网环境下充分挖掘需求侧响应资源的重要方式,... 详细信息

随着智能电网的发展,传统的电力供需结构发生改变,风光微电网的应用越来越广泛,体现出良好的综合效益及市场前景,家庭用户作为电网需求侧重要的主体,对家庭用户的资源进行管理已经成为智能电网环境下充分挖掘需求侧响应资源的重要方式,且在促进节能减排、应对环境污染等方面能够起到重要的作用。本文的目的是通过需求侧管理中的负载转移技术,在保证电能质量的前提下,尽可能地使可控负载转移到电价最低的时间段运行,同时结合微电网中的风光发电,将多余电量出售给大电网,既能降低电网供电压力,又能减少用户购电成本。需求侧负载迁移被模拟为优化问题,利用遗传算法求解,以某家庭用户的负载使用和电价信息为例进行仿真验证。结果表明,所提出的优化算法可以为消费者合理的节省成本,同时也达到了降低峰值负荷的目的。

关键词：微电网需求侧管理负载迁移遗传算法

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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基于振动信号分析的滚动轴承故障诊断模型构建及验证

作者：袁子晨哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

滚动轴承作为旋转机械中最关键的零部件之一,由于其结构复杂精密,且工作环境恶劣多样,极易产生故障甚至造成失效。为了保障生产安全,对滚动轴承故障诊断模型的研究是必要的。滚动轴承故障诊断实际上是一个模式识别的过程,其中主要包括... 详细信息

滚动轴承作为旋转机械中最关键的零部件之一,由于其结构复杂精密,且工作环境恶劣多样,极易产生故障甚至造成失效。为了保障生产安全,对滚动轴承故障诊断模型的研究是必要的。滚动轴承故障诊断实际上是一个模式识别的过程,其中主要包括故障特征提取和故障识别。由于蕴含着丰富故障特征的振动信号具有不同程度的非平稳和非线性,使得提取的故障特征不显著,从而导致故障识别准确率不高。因此,深入研究滚动轴承故障机理和故障诊断模型,选取系统化、智能化的信号处理和特征提取方法,准确高效地完成故障识别,具有重要意义。鉴于此,本文构建了一种基于层次精细复合多尺度波动离散熵(HRCMFDE)与粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)的新型滚动轴承故障诊断模型。在特征提取部分,采用了HRCMFDE提取滚动轴承振动信号中蕴含的故障特征。通过将层次理论引入到振动信号分解过程中,解决了粗粒化过程中存在的高频信号缺失的问题。波动离散熵(FDE)将振动信号中的相邻元素映射到不同类别,具有对噪声干扰不敏感且计算效率高的特点,使特征向量更有效地突出了故障特征。在故障识别部分,采用了粒子群优化算法对ELM网络中的输入权值和隐含层阈值进行优化,提升了ELM分类器的故障识别能力。为了说明所构建的滚动轴承故障诊断模型的有效性和泛化性,本文利用了两个数据集进行实验验证。首先,利用CWRU公共数据集,根据故障位置和故障严重程度,将数据样本分成了12个类别,故障识别准确率最高可达到100%,且具有良好的负载迁移效果。其次,构建了轴承故障模拟实验平台,采集了四种实验轴承在6种工况下的振动信号,经所构建的故障诊断模型,得到对于不同工况条件下的轴承故障识别准确率,最高可达到98%。综上表明,本文构建的滚动轴承故障诊断模型具有优良的性能与实际应用前景。

关键词：滚动轴承故障诊断特征提取 HRCMFDE 负载迁移