【摘要】：根據(jù)日志信息得到的靜態(tài)訪問分布,不能真實反映系統(tǒng)當前的訪問特征,而大規(guī)模分布式節(jié)點環(huán)境下,簡單的復(fù)制和分發(fā)將帶來不可承載的網(wǎng)絡(luò)流量。為此,提出一種基于P2P的海量空間數(shù)據(jù)訪問分布動態(tài)統(tǒng)計融合算法。通過節(jié)點映射和優(yōu)選算法,充分利用節(jié)點閑置資源,優(yōu)先選擇服務(wù)能力"好"的節(jié)點進行統(tǒng)計信息的融合。實驗表明,該算法能滿足大規(guī)模節(jié)點下空間數(shù)據(jù)訪問分布的動態(tài)融合要求,且效率較高。
【圖文】：

武漢大學(xué)學(xué)報·信息科學(xué)版２０１３年６月圖１算法性能對比實驗Ｆｉｇ．１ＡｖｅｒａｇｅＴｉｍｅｉｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍ圖２不同節(jié)點規(guī)模性能對比實驗Ｆｉｇ．２ＡｖｅｒａｇｅＴｉｍｅｉｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＮｏｄｅＳｃａｌｅ實驗表明，不同節(jié)點規(guī)模下，平均統(tǒng)計時間隨節(jié)點規(guī)模線性增長，但代理算法增長較慢。算法表明，代理融合更能適合大規(guī)模節(jié)點。２．４節(jié)點能力分布對算法性能影響實驗按照§２．２的實驗?zāi)Ｐ�，服�?wù)器帶寬按照１００±［０～５０］Ｍｂ／ｓ范圍內(nèi)服從均勻分布進行對比實驗，圖３為對比實驗結(jié)果。圖３不同節(jié)點服務(wù)能力性能對比實驗Ｆｉｇ．３ＡｖｅｒａｇｅＴｉｍｅｉｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＮｏｄｅＳｃａｌｅ實驗表明，不同節(jié)點能力分布下，代理算法的平均統(tǒng)計時間隨服務(wù)器節(jié)點能力分布的擴散而下降，而隨機算法的平均統(tǒng)計時間隨服務(wù)器節(jié)點能力分布的擴散而上升。這是因為，依據(jù)算法模型，①服務(wù)器節(jié)點能力分布越擴散，代理算法中選擇到的“好”節(jié)點能力越強，因此，平均統(tǒng)計時間會下降；②隨機算法中，選擇到的節(jié)點可能更“好”，也可能更“差”，由于隨機性以及統(tǒng)計次數(shù)的有限性，隨機算法的平均統(tǒng)計時間會緩慢上升。空間數(shù)據(jù)訪問規(guī)律的動態(tài)統(tǒng)計和融合旨在實時獲取空間數(shù)據(jù)訪問規(guī)律，以更好地為空間數(shù)據(jù)存儲與緩存、預(yù)取提供依據(jù)。本文算法模型能很好地滿足大規(guī)模節(jié)點應(yīng)用需求。下一步需要在信息壓縮和粒度統(tǒng)計等方面進行研究。參考文獻［１］王浩，喻占武，曾武，等．基于瓦片壽命和訪問熱度的海量空間數(shù)據(jù)緩存置換策略［Ｊ］．武漢大學(xué)學(xué)報·信息科學(xué)版，２００９，３４（６）：６６７－６

武漢大學(xué)學(xué)報·信息科學(xué)版２０１３年６月圖１算法性能對比實驗Ｆｉｇ．１ＡｖｅｒａｇｅＴｉｍｅｉｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍ圖２不同節(jié)點規(guī)模性能對比實驗Ｆｉｇ．２ＡｖｅｒａｇｅＴｉｍｅｉｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＮｏｄｅＳｃａｌｅ實驗表明，不同節(jié)點規(guī)模下，平均統(tǒng)計時間隨節(jié)點規(guī)模線性增長，但代理算法增長較慢。算法表明，代理融合更能適合大規(guī)模節(jié)點。２．４節(jié)點能力分布對算法性能影響實驗按照§２．２的實驗?zāi)Ｐ�，服�?wù)器帶寬按照１００±［０～５０］Ｍｂ／ｓ范圍內(nèi)服從均勻分布進行對比實驗，圖３為對比實驗結(jié)果。圖３不同節(jié)點服務(wù)能力性能對比實驗Ｆｉｇ．３ＡｖｅｒａｇｅＴｉｍｅｉｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＮｏｄｅＳｃａｌｅ實驗表明，不同節(jié)點能力分布下，代理算法的平均統(tǒng)計時間隨服務(wù)器節(jié)點能力分布的擴散而下降，而隨機算法的平均統(tǒng)計時間隨服務(wù)器節(jié)點能力分布的擴散而上升。這是因為，依據(jù)算法模型，①服務(wù)器節(jié)點能力分布越擴散，代理算法中選擇到的“好”節(jié)點能力越強，因此，平均統(tǒng)計時間會下降；②隨機算法中，，選擇到的節(jié)點可能更“好”，也可能更“差”，由于隨機性以及統(tǒng)計次數(shù)的有限性，隨機算法的平均統(tǒng)計時間會緩慢上升�？臻g數(shù)據(jù)訪問規(guī)律的動態(tài)統(tǒng)計和融合旨在實時獲取空間數(shù)據(jù)訪問規(guī)律，以更好地為空間數(shù)據(jù)存儲與緩存、預(yù)取提供依據(jù)。本文算法模型能很好地滿足大規(guī)模節(jié)點應(yīng)用需求。下一步需要在信息壓縮和粒度統(tǒng)計等方面進行研究。參考文獻［１］王浩，喻占武，曾武，等．基于瓦片壽命和訪問熱度的海量空間數(shù)據(jù)緩存置換策略［Ｊ］．武漢大學(xué)學(xué)報·信息科學(xué)版，２００９，３４（６）：６６７－６

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2578425