国家自然科学基金(61170004)
- 作品数：12 被引量：32H指数：4
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- 基于优化的同构子图搜索的虚拟网络映射算法被引量：7
- 2013年
- 针对现有虚拟网络映射算法的不足,首先提出了一个综合考虑网络中节点资源需求(能力)和拓扑属性的节点资源能力评价方法,合理地评价节点资源能力,优化了虚拟节点的映射顺序;其次改进了虚拟节点映射时备选物理节点的选择过程,提高了虚拟链路映射质量;最后通过考虑物理网络子区域内的资源总量,优化了算法中初始资源分配区域的选择。实验结果表明:与已有的算法相比,本文映射算法在映射质量、长期平均收益、长期平均接收率、算法执行时间等方面均有明显提高。
- 魏晓辉邹磊李洪亮
- 关键词：计算机应用虚拟网络映射算法网络拓扑结构
- 支持大规模流数据处理的在线MapReduce数据传输机制被引量：4
- 2015年
- 针对流数据规模参差不齐、流量动态变化且突发性较强的特点,提出一种可伸缩的动态MapReduce计算模型,支持大规模动/静态数据在线处理.基于Event推送方式,利用Netty底层异步通信方式等技术,建立在线MapReduce数据传输机制,进一步实现其原型程序,解决了大规模分布式计算程序的快速在线传输和数据分发等问题,支持流数据动态分发机制,为动态MapReduce模型提供支撑.与HadoopOnline系统的传统Socket管道传送方式相比,该方法能有效提高作业之间数据的传送效率,从而提高大规模流数据处理的实时性.
- 魏晓辉李聪李洪亮李翔刘圆圆李丽娜庄园
- 关键词：大数据流数据处理MAPREDUCE模型数据传输机制
- 数据云中基于启发式反向蜂群的虚拟机选择节能算法被引量：4
- 2014年
- 结合数据中心中数据密集型作业的频繁读写数据特点，综合考虑 CPU 使用率和 RAM使用率两个影响因素构建服务器能耗评价模型，并引入人工蜂群算法及启发式反向思想，将其应用于数据中心虚拟机迁移策略中的虚拟机选择环节，实现云计算中数据中心节能问题的优化.在 CloudSim 3.0云计算模拟器中的仿真实验结果表明：该启发式反向蜂群虚拟机选择节能算法（ABCS）与最大最小时间（MMT）、随机选择（RS）和最小使用率（MU）3种经典虚拟机选择算法相比节能20%~25%，虚拟机迁移频率减少至5%以下.
- 姜建华刘渝王丽敏陈坚黄娜魏晓辉
- 关键词：虚拟机迁移人工蜂群算法
- 支持大规模流数据在线处理的自适应检查点机制被引量：1
- 2017年
- 提出了一种支持流数据处理、在线动态调节周期的检查点机制。首先,面向突发性流场景,建立恢复时间计算模型,机制为节点故障提供最大恢复时间保障。其次,针对数据流实时变化的特点,提出检查点实时性代价量化模型。最后,设计流量高峰避让协议,基于检查点实时性代价判断,动态选取最佳检查点时机。对比实验结果表明:与传统检查点方法相比,该机制在灵活性和实时性方面具有明显优势,能够满足流数据处理高可靠性和实时性容错的要求。
- 魏晓辉刘智亮庄园李洪亮李翔
- 关键词：计算机系统结构流数据处理检查点
- 地下多相流动数值模拟的GPU并行优化
- 2013年
- 针对减少模拟计算时间及提高问题求解规模问题,基于设备编程架构(CUDA)将使用预处理的稳定双共轭梯度法在图形处理器(GPU)上实现,并将其整合到TOUGHREACT软件中,在GPU平台实现了对地下多相流动数值模拟问题的并行求解,并给出了稳定共轭梯度算法中最耗时的两个操作稀疏矩阵向量乘积和向量内积计算的GPU平台实现及优化方法.实验结果表明,GPU的使用对求解过程有良好的加速效果,针对不同的网格规模进行多相流模拟实验,达到了1.7～3.4倍的加速比.
- 魏晓辉朱彤李洪亮李维山许天福
- 关键词：GPU通用计算并行计算
- 支持大规模流数据处理的弹性在线MapReduce模型及拓扑协议
- 2016年
- 针对现阶段大规模流数据在线处理的广泛需求,本文提出了弹性在线MapReduce流数据处理模型及相关的动态拓扑结构协议。该模型兼容现有MapReduce模型,采用内存计算模式,并具有动态的作业拓扑结构,支持大规模流数据处理作业在运行过程中的弹性调整,从而满足流数据的时效性、动态性和突发性等特殊要求。在弹性在线MapReduce模型的基础上建立了流数据处理作业动态拓扑结构管理机制,设计了作业在线初始化协议和在线调整协议。为进一步提高系统灵活性和整合资源,提出了作业间的操作共享概念,设计了作业共享协议。通过协议分析,本文提出的在线初始化协议、在线动态调整协议及作业共享协议的最大复杂度均为O(n);在数据流量发生突发性变化时,系统具有良好的可伸缩性。
- 魏晓辉李翔李洪亮李聪庄园于洪梅
- 关键词：计算机系统结构流数据处理MAPREDUCE拓扑结构
- 基于虚拟集群在线迁移的虚拟化资源整合算法被引量：2
- 2016年
- 针对虚拟集群内部关联性和并行作业的运行特点,基于虚拟集群在线迁移机制,提出一种虚拟化资源整合算法.先对系统建模,描述云计算环境下的虚拟化资源整合问题;再使用区域划分法对异构资源分类,从而初步降低问题的规模和求解难度;最后提出在同构子域中进行虚拟集群迁移的FFD_grp算法.采用同种负载和多种资源分配方法模拟多种资源使用情况,并对该方法进行验证.实验结果表明,FFD_grp算法能显著提高资源整合效果,有利于抑制资源碎片的产生.
- 魏晓辉沈晓茹李洪亮
- 关键词：云计算虚拟集群资源整合
- 流数据处理中负载突发感知的弹性资源分配被引量：8
- 2018年
- 在分布式并行数据流处理中,面向实时变化且具有突发性的流数据负载,固定的资源分配将造成资源浪费或服务质量降低,因此,可伸缩的弹性资源分配是一个亟待解决的关键问题.然而,由于资源分配延迟和负载预测模型存在误差,已有的弹性资源分配策略无法准确地提供与突发负载相匹配的资源,且存在不必要的资源调整反复,增加了系统开销.该文主要解决弹性资源分配的调整延迟和调整颠簸问题.针对上述问题,主要的挑战在于突发负载的准确预测和节点间的协作.为此,该文提出了一个上、下游节点协同的弹性资源分配策略,最优化数据质量和资源使用率,兼顾考虑调整代价.在该策略中,基于数据负载关联模型和双向的控制机制,下游节点能够实时感知和预测上游节点产生的突发负载和负载的变化趋势,预先调整资源并避免调整颠簸;同时,上游节点能够基于反馈机制,动态调节数据处理速率以抑制下游节点的负载波动,降低其资源调整的可能性.实验结果表明,当负载变化较大时,该策略平均减少数据丢失达85%,并显著降低了系统资源调整开销,同时,提高了资源使用率.
- 李丽娜魏晓辉李翔王兴旺
- 关键词：流数据流数据处理资源分配
- 分布式流处理系统中基于位置感知的操作共享优化算法
- 2016年
- 针对流数据规模大、基本数据处理操作有重叠等特点,提出一种基于位置感知的操作共享优化算法.假设操作预先分配了计算节点资源,在保证流处理实时性和动态性的基础上,利用多个流数据作业间拓扑结构和操作功能的相似性,基于DAG图匹配方法建立操作共享备选集;以输出带宽为约束条件,建立一个操作共享收益优化问题模型,解决了流处理过程中传统操作共享方法对集群的输出带宽影响考虑不充分的问题.仿真实验结果表明,该方法较原有算法更充分地考虑了计算节点制约因素,并提高了共享收益,从而可有效地节省系统计算资源.
- 魏晓辉刘晓斐李洪亮李兰馨李丽娜崔浩龙李想
- 关键词：流数据
- 耦合溶质运移和化学反应模拟的并行优化
- 2013年
- 针对TOUGHREACT程序在耦合溶质运移和化学反应计算过程中,计算规模和时间需求的不断增加导致求解规模逐渐增大的问题,提出了用耦合过程并行化对耦合模拟过程进行改进的方法.该方法改进了原有的程序结构,实现了化学反应计算并行化.实验结果表明,改进后的耦合计算部分在执行时间上有2～3倍的加速效果.
- 魏晓辉李维山李洪亮朱彤许天福
- 关键词：并行计算数值模拟
