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云计算环境下支持复杂查询的多维数据索引机制被引量：15: 2013年; 针对云计算环境下分布式存储系统的数据索引不支持复杂查询的问题,提出了一种多维数据索引机制M-Index,采用金字塔技术(pyramid-technique)将数据的多维元数据描述成一维索引,在此基础上首次提出前缀二叉树(prefix binary tree,PBT)的概念,通过提取一维索引和PBT有效节点的前缀作为数据在存储系统中的主键.数据根据主键和一致性Hash机制发布到存储节点组成的覆盖网络.设计了基于M-Index的数据查询算法,将复杂查询请求转换成一维查询键值,有效支持多维查询和区间查询等复杂查询模式.理论分析和实验表明,M-Index在复杂查询模式下具有良好的查询效率和负载均衡.; 朱夏罗军舟宋爱波东方; 关键词：云计算数据索引多维查询

基于动态定价策略的数据中心能耗成本优化被引量：24: 2013年; 当前,云数据中心的能耗问题已成为业界关注的热点.已有研究工作大多致力于从技术角度降低数据中心的能耗,或在能耗与性能之间寻求一种最佳的折衷.云计算作为一种商业计算模式,已有研究成果很少考虑到云定价策略对能耗管理机制的影响.文中提出了基于动态定价策略的数据中心能耗成本优化方案.建立起服务价格和能耗成本的统一模型,通过研究两者之间的关系.协同优化服务价格与能耗成本,使数据中心的收益达到最优.鉴于数据中心规模庞大、承载任务繁重等特点,论文采用基于重载近似的大规模排队系统来对数据中心建模,根据不同数据中心间的服务需求量和电价差别,设计了多数据中心间的负载路由机制,旨在削减数据中心的整体能耗成本.针对单个数据中心,定义了双阈值策略以动态调节服务器的各种状态(On/Off/Idle等),从而使数据中心能耗成本得到进一步优化.实验结果表明,论文提出的解决方案能够在满足用户QoS需求的前提下,较好地优化数据中心能耗成本,同时使数据中心的收益达到最优.; 王巍罗军舟宋爱波; 关键词：数据中心能耗

云计算环境下基于协同过滤的个性化推荐机制被引量：39: 2014年; 随着云计算时代的到来,应用数据量剧增,个性化推荐技术日趋重要.然而由于云计算的超大规模以及分布式处理架构等特点,将传统的推荐技术直接应用到云计算环境时会面临推荐精度低、推荐时延长以及网络开销大等问题,导致推荐性能急剧下降.针对上述问题,提出一种云计算环境下基于协同过滤的个性化推荐机制RAC.该机制首先制定分布式评分管理策略,通过定义候选邻居(candidate neighbor,CN)的概念筛选对推荐结果影响较大的项目集,并构建基于分布式存储系统的2个阶段评分索引,保证推荐机制快速准确地定位候选邻居;在此基础上提出基于候选邻居的协同过滤推荐算法(candidate neighbor-based distribited collaborative filtering algorithm,CN-DCFA),在候选邻居中搜索目标用户已评分项目的k近邻,预测目标用户的推荐集top-N.实验结果表明,在云计算环境下RAC拥有良好的推荐精度和推荐效率.; 朱夏宋爱波东方罗军舟; 关键词：协同过滤个性化推荐云计算

副本协作预取中文件相关性查询机制: 2013年; 副本协作预取是一种网格副本复制策略,旨在通过获取隐性高价值文件进一步降低数据访问延迟.副本协作预取的关键在于隐性高价值文件的确定和获取,因此,提高隐性高价值文件获取的速度能够大幅度提升副本协作预取的性能.利用DHT(distributed hash table)组织网格节点,以快速定位隐性高价值文件查询所必需的文件相关性信息.针对隐性高价值文件的特殊查询模式,提出基于预取规则树的文件相关性信息存储结构及其查询机制,以提高查询效率.基于真实网格作业运行记录的实验,验证了所提出方法的有效性和高效性.; 田田罗军舟宋爱波东方; 关键词：网格副本复制分布式哈希表

P2P网络中一种基于进化博弈的资源配置模型被引量：3: 2013年; 合理的资源配置能够有效地改进非结构化P2P网络的查询性能,提高资源副本的可获得性.当前,资源配置研究多集中在各种类型资源副本的定量分析和分布式配置策略上,节点独立地选择资源副本进行配置,并未考虑节点间配置行为的交互作用.P2P网络中节点只维护若干与邻居节点的连接,掌握局部信息,因而在交互过程中可将节点视为有限理性节点.在分析查询性能与节点资源配置行为之间关系的基础上,构造查询性能相关的节点收益函数,将资源配置问题模型化为一种进化博弈,通过对进化过程的描述能够有效分析节点在资源配置过程中的交互关系以及可获得的查询性能.仿真实验结果表明,资源配置进化模型可获得更高的查询成功率和近似最优的平均查询跳数,且保持相对较低的冗余度.; 周经亚宋爱波罗军舟; 关键词：对等网络进化博弈泛洪

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江苏省产学研前瞻性联合研究项目(BY2012202)