本文關(guān)鍵詞：基于大規(guī)模分布式網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)研究

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【摘要】：近年來,隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,因特網(wǎng)基礎(chǔ)架構(gòu)的巨大潛力被進(jìn)一步挖掘,全球的分布式網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用已經(jīng)形成,對于大規(guī)模分布式網(wǎng)絡(luò)的研究成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的研究熱點之一。許多分布式的應(yīng)用如CDN(Content Distributed Networks)、比特流等在提供服務(wù)的過程中,需要知道網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點到節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)距離,以提高服務(wù)的質(zhì)量。同時,當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)進(jìn)入到云計算時代,云環(huán)境下經(jīng)常面臨服務(wù)器的選擇問題,如何高效的為終端節(jié)點選擇合適的服務(wù)器節(jié)點即利用網(wǎng)絡(luò)距離進(jìn)行服務(wù)器的選擇,是云服務(wù)提供商亟待解決的問題。網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)是一種全新的互聯(lián)網(wǎng)距離預(yù)測方案,具有高可拓展性和低開銷的特點。相對于傳統(tǒng)的直接測量方法,可以將系統(tǒng)總體的測量時間復(fù)雜度由O(N2)降低到O(N)�；诖它c以及現(xiàn)存網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)算法在準(zhǔn)確性和可拓展性方面的不足,本文旨在設(shè)計一種全新的網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng),并將網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)的技術(shù)應(yīng)用到云環(huán)境下服務(wù)器的選擇問題中。本文首先提出一種全新的基于NRPCA(Nonnegative Robust Principal Component Analys is)的分布式網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)算法DISCS。DISC S通過對節(jié)點的局部距離信息矩陣進(jìn)行主成分的提取,進(jìn)而消除測量誤差和異常點的影響,然后通過多次迭代準(zhǔn)確獲得節(jié)點的坐標(biāo)。在獲得節(jié)點的坐標(biāo)后,利用節(jié)點的坐標(biāo)可以計算節(jié)點到節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)距離。本文緊接著提出另一種全新的分布式網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)算法WDCS。WDCS結(jié)合了主成分分析的方法和模擬彈簧力場的思想。首先對節(jié)點的原始局部距離矩陣進(jìn)行主成分提取,然后利用模擬彈簧力場的思想更新坐標(biāo)。通過設(shè)置邊權(quán)值,為每一個參考節(jié)點賦予不同的信任度,以進(jìn)一步消除坐標(biāo)的誤差。在準(zhǔn)確性方面,WDCS稍遜于DISCS,但WDCS較DISCS節(jié)省了大量的計算時間。本文在WDCS的基礎(chǔ)上,也首次提出多組鄰居收斂的思想,即在節(jié)點坐標(biāo)更新的過程中,每隔固定的時間片為節(jié)點變換參考節(jié)點。本文把這種結(jié)合了主成分分析、模擬彈簧力場思想、多組鄰居收斂思想的網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)算法稱為WDCS-MNC。文章最后闡述網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)在云環(huán)境下服務(wù)器選擇問題上的應(yīng)用,提出一種全新的云服務(wù)器選擇方案DEAL。DEAL是一種分布式的服務(wù)器節(jié)點選擇策略,具有很好的可拓展性,并且通過設(shè)置域間傳輸懲罰因子,很好的將因特網(wǎng)服務(wù)提供商的利益考慮到模型當(dāng)中,使得因特網(wǎng)服務(wù)提供商可以靈活的選擇終端節(jié)點到服務(wù)器節(jié)點的映射策略。文章通過仿真實驗對所提出的方法與現(xiàn)存的方法進(jìn)行對比驗證。本文所提出的幾種方法在不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,性能有所不同。在評估的各個方面,各有優(yōu)勢。與現(xiàn)存的方法和模型相比,DISCS、WDCS和WDCS-MNC更能夠準(zhǔn)確的計算節(jié)點的坐標(biāo),精確的估計節(jié)點之間的距離。此外,模型DEAL可以快速、高效地完成終端用戶節(jié)點到服務(wù)器節(jié)點的映射。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng) 主成分分析 物理質(zhì)點彈簧系統(tǒng) 多組鄰居收斂 云計算服務(wù)器選擇
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.0
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-21
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)11-17
• 1.2.1 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點與網(wǎng)絡(luò)距離介紹11-12
• 1.2.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析12-15
• 1.2.3 網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)算法分類研究15-17
• 1.3 本文的內(nèi)容與組織17-19
• 1.3.1 本文的內(nèi)容17-18
• 1.3.2 本文的組織結(jié)構(gòu)18-19
• 1.4 問題描述19-21
• 第2章 DISCS: 基于主成分分析的網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)算法21-38
• 2.1 問題轉(zhuǎn)化與模型構(gòu)建21-22
• 2.2 算法概述與參數(shù)細(xì)節(jié)22-26
• 2.3 主成分提取算法NRPCA26-30
• 2.4 仿真實驗與結(jié)果30-37
• 2.4.1 實驗數(shù)據(jù)與精確性度量標(biāo)準(zhǔn)31-32
• 2.4.2 預(yù)測準(zhǔn)確性仿真實驗32-33
• 2.4.3 收斂過程仿真實驗33-34
• 2.4.4 震蕩網(wǎng)絡(luò)環(huán)境仿真實驗34-35
• 2.4.5 錯誤數(shù)據(jù)率仿真實驗35-36
• 2.4.6 動態(tài)環(huán)境仿真實驗36-37
• 2.5 本章小結(jié)37-38
• 第3章 WDCS: 基于邊權(quán)值的網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)算法38-47
• 3.1 WDCS算法概述38-39
• 3.2 WDCS算法細(xì)節(jié)39-41
• 3.3 WDCS- MNC : 基于多組鄰居收斂的網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)算法41-42
• 3.4 仿真實驗與結(jié)果42-46
• 3.4.1 準(zhǔn)確性仿真實驗43-44
• 3.4.2 收斂過程仿真實驗44-45
• 3.4.3 計算時間仿真實驗45
• 3.4.4 多組鄰居收斂仿真實驗45-46
• 3.5 本章小結(jié)46-47
• 第4章 DEAL: 基于網(wǎng)絡(luò)坐標(biāo)系統(tǒng)的服務(wù)器選擇策略47-57
• 4.1 DEAL系統(tǒng)的整體設(shè)計47-48
• 4.2 映射模塊的設(shè)計實現(xiàn)48-50
• 4.3 距離估計模塊的設(shè)計實現(xiàn)50-52
• 4.4 仿真實驗與結(jié)果52-55
• 4.4.1 數(shù)據(jù)集處理與參數(shù)設(shè)置52
• 4.4.2 選擇最近服務(wù)器節(jié)點仿真實驗52-54
• 4.4.3 選擇最近兩個服務(wù)器節(jié)點仿真實驗54
• 4.4.4 命中率與服務(wù)器節(jié)點數(shù)目關(guān)系仿真實驗54-55
• 4.5 本章小結(jié)55-57
• 結(jié)論57-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文62-64
• 致謝64

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本文編號：770923