本文選題：對等網(wǎng)絡 + 熱點資源�。� 參考：《沈陽航空航天大學》2014年碩士論文

【摘要】：結構化對等（peer-to-peer，簡稱P2P）網(wǎng)絡是一種分布式網(wǎng)絡。由于網(wǎng)絡中用戶對存儲資源的需求存在不均衡性，以及各計算機的處理能力的差異，導致了P2P網(wǎng)絡中某些節(jié)點的訪問量會超過該節(jié)點的實際處理能力，網(wǎng)絡出現(xiàn)負載不均衡現(xiàn)象，造成節(jié)點性能下降、請求延遲、網(wǎng)絡擁塞等性能問題，影響整個網(wǎng)絡的服務質(zhì)量。因此有效地解決結構化P2P網(wǎng)絡的負載均衡問題，對網(wǎng)絡性能的提升、服務質(zhì)量的保證具有積極的意義。 對引起P2P網(wǎng)絡負載不均衡的熱點問題進行分析，研究了熱點問題產(chǎn)生的原因及主要的解決方案，在分析已有解決方案的利弊因素之后，選取改進的復制技術作為本課題所采用的負載均衡方法。 提出了基于資源訪問熱點預測解決負載不均衡問題的方法。利用網(wǎng)絡節(jié)點中文件訪問量的歷史數(shù)據(jù)預測節(jié)點近期的文件訪問量，，對可能出現(xiàn)的訪問熱點提前進行副本復制，進而緩解網(wǎng)絡中的負載不均衡問題。論文比較了一次指數(shù)平滑模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型及ARMA模型三種模型作為預測模型的預測效果，通過對實驗結果的分析，該方法能夠?qū)狳c資源進行有效預測，減少熱點資源所在節(jié)點因為訪問過量而產(chǎn)生超載問題。 論文對近期的熱點資源利用復制副本的方法防止集中訪問，選擇合適的節(jié)點放置資源副本。論文在熱點資源的形成，預測模型的選取，副本創(chuàng)建的數(shù)量及副本緩存節(jié)點的選取上都進行了深入的研究。最終的實驗結果表明本文的算法在資源利用率和節(jié)點響應時間上都得到了明顯改進。
[Abstract]:Structured peer-to-peer (P2P) network is a distributed network.Because of the imbalance of the users' demand for storage resources and the difference of the processing power of each computer, some nodes in P2P network will have more visits than the actual processing capacity of the node.Network load imbalance causes performance problems such as node performance degradation, request delay, network congestion and so on, which affects the quality of service of the whole network.Therefore, it is of positive significance to solve the load balancing problem of structured P2P network effectively and to improve the network performance and guarantee the quality of service.This paper analyzes the hot issues that cause the load imbalance in P2P networks, studies the causes of the hot issues and the main solutions. After analyzing the pros and cons of the existing solutions,The improved replication technique is chosen as the load balancing method in this paper.A method to solve the load imbalance problem based on hot spot prediction of resource access is proposed.Using the historical data of file access in network nodes, the paper predicts the recent file visits of nodes, and replicates the possible access hotspots in advance, thus alleviating the problem of load imbalance in the network.In this paper, the prediction results of three kinds of prediction models are compared between the primary exponential smoothing model and the ARMA model. Through the analysis of the experimental results, the method can effectively predict the hot resources.Reduce the problem of overloading due to excessive access to the nodes where the hot resources are located.In this paper, we use replica method to prevent centralized access to hot resources, and select appropriate nodes to place resource replicas.In this paper, the formation of hot resources, the selection of prediction model, the number of replica creation and the selection of replica cache nodes are deeply studied.The experimental results show that the proposed algorithm has been improved obviously in terms of resource utilization and node response time.
【學位授予單位】：沈陽航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.02

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本文編號：1758243