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正文內(nèi)容

有關(guān)dht算法中英文翻譯-資料下載頁

2024-11-02 04:50本頁面

【導讀】I.INTRODUCTION

  

【正文】 儲空間,設(shè)備,數(shù)據(jù)和應(yīng)用軟件進行共享。在許多網(wǎng)格系統(tǒng)中,資源高度動態(tài)隨時間變化顯著,如可用CPU時間和內(nèi)存。由于這種可變性,可擴展性和高效率的發(fā)現(xiàn)對于大規(guī)模網(wǎng)格計算系統(tǒng)的可用性和可訪問性是非常重要的資源。應(yīng)用程序所需的資源往往是描述一組屬性如可用的計算能力和內(nèi)存為每個屬性范圍內(nèi)的(多屬性范圍查詢范圍)。一個基本的資源發(fā)現(xiàn)的服務(wù)是根據(jù)屬性的投入,找到多個管理域的資源。最近,分布式哈希表(DHT)的體系結(jié)構(gòu)由于其高可擴展性和活力,恢復力特性,已經(jīng)應(yīng)用于電網(wǎng)系統(tǒng)的規(guī)?;瑒討B(tài)資源發(fā)現(xiàn)。分布式哈希表(DHT)能有效地路由郵件到任何特定對象的唯一所有者。由于其單一確定對象的位置,對象可以是資源的屬性或值。因此,它對于實現(xiàn)范圍查詢和多屬性特征的資源發(fā)現(xiàn)是一個挑戰(zhàn)。大多數(shù)的DHT為基礎(chǔ)的方法可被歸類為多DHT為基礎(chǔ)的,單一的DHT為基礎(chǔ)的集中化和單一的DHT為基礎(chǔ)的分散化方法。多DHT為基礎(chǔ)的方法支持多屬性范圍查詢,依靠與每個網(wǎng)絡(luò)負責單個屬性。要找到指定的資源需要通過幾個屬性和范圍,每一種資源的查詢提交給適當?shù)腄HT的結(jié)果,然后在數(shù)據(jù)庫中,如“參與”的運作連接在一起。單DHT為基礎(chǔ)的集中化的方法保存了一個單一節(jié)點的具體屬性的所有值的資源信息。單DHT為基礎(chǔ)的分散化方法是基于一個DHT和提供范圍搜索。它搜索資源屬性和資源的值分別對應(yīng)到一個DHT和流程,通過對他們分別進行搜索查詢。二 DHT為基礎(chǔ)的資源發(fā)現(xiàn)方法作為一個成功的模式,實現(xiàn)可擴展性,魯棒性,確定性和位置數(shù)據(jù),DHT已被廣泛用于在電網(wǎng)發(fā)現(xiàn)資源。由于應(yīng)用程序所需的資源,往往會由多屬性范圍查詢的形式描述,最近兩個被提出的重要問題是調(diào)查范圍查詢和多屬性資源發(fā)現(xiàn)。范圍查詢尋找資源由一個指定的屬性值范圍內(nèi),()。由于對于每一個DHT方法的每個數(shù)據(jù)只有唯一的關(guān)鍵詞,不論是值或?qū)傩钥梢员灰暈橹饕馁Y源信息分發(fā)到節(jié)點。因此,DHT方法不能簡單地應(yīng)用到電網(wǎng)為多屬性查詢和范圍查詢。這個問題已經(jīng)對同時支持范圍查詢和多屬性查詢提出了挑戰(zhàn)。目前的辦法,實現(xiàn)多屬性范圍查詢可以大致分為三類:(1)多DHT為基礎(chǔ)的方法,采用為一個DHT的每個屬性和進程,在相應(yīng)的DHT方法并行多屬性范圍查詢。在這種方法中,對多個屬性的多個DHT方法需要加以維護,并且每個DHT函數(shù)的關(guān)鍵字主要是作為資源范圍查詢值指標。要找到由幾個屬性特定的資源,利用多屬性查詢的方法,并提出了相應(yīng)的DHT的資源,以每個查詢,然后在數(shù)據(jù)庫中串聯(lián)式的“參與”的運作的結(jié)果。(2)單DHT為基礎(chǔ)的集中化方法,匯集所有價值的信息資源為特定的資源屬性在一個單一的節(jié)點。在這種方法中,DHT的函數(shù)關(guān)鍵字作為資源的屬性指標。(3)單DHT為基礎(chǔ)的分散化方法,分別映射的資源屬性和值的資源信息,以一個單一的DHT和流程,通過分別搜索查詢他們。還有其他的方法,關(guān)于多屬性資源的發(fā)現(xiàn),而不用考慮范圍。Cycloid 有一個層次結(jié)構(gòu),是由常維護開銷和平衡的關(guān)鍵負荷分配高可伸縮性功能為特征。LORM 采用Cycloid的層次結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢,用兩個指標來表示資源信息的資源屬性和資源信息的值,并分配資源發(fā)現(xiàn)的開銷和維護信息在這些節(jié)點間的平衡。因此,它只能依靠單一的DHT實現(xiàn)多屬性范圍的查詢,低開銷的資源發(fā)現(xiàn)。三 性能概述和LORMCycloid是一個查找效率不變而且覆蓋為n=d個節(jié)點,其中d是維覆蓋。Cycloid每個節(jié)點是由一個配對的指數(shù)組成(k,……)其中k是一個循環(huán)指數(shù)而且……是一個立方體指數(shù),循環(huán)指數(shù)是一個整數(shù),從0到d 1和立方體指數(shù)是一個介于0和1之間的二進制數(shù). 具有相同的立方體指數(shù)的節(jié)點是以他們的循環(huán)模指數(shù)為d排列在一個小周期,即所謂群集。所有的集群是由他們的立方體指數(shù)模2排列在一個大周期。一個計算資源已經(jīng)為每個屬性的作了特定值,例如,“操作系統(tǒng)= Linux”,“處理器頻率= 1000MHz的”和“空閑內(nèi)存=1024MB”。為了不失一般性,我們假定每個資源是由一系列全球范圍已知類型的一個a,和值/范圍的屬性設(shè)置說明或字符串說明πa表示。例如,“空閑內(nèi)存= 2MB”或“操作系統(tǒng)= Linux”。 我們定義的資源,作為現(xiàn)有的資源和資源的查詢,記為rescInfo。資源請求者J的資源信息是代表一個3元組表示集:a, ,ip_addr(j)。節(jié)點i可用的資源信息為代表的形式為a,,ip_addr(i), 其中它的IP地址(i)表示節(jié)點i的IP地址,δπa是其現(xiàn)有πa資源。通常,在一些目錄信息節(jié)點中,資源發(fā)現(xiàn)操作是集中現(xiàn)有資源的信息,并直接向這些節(jié)點的資源請求。Cycloid組成一些集群,它們共同構(gòu)成一個大循環(huán)。LORM使每一組負責一個屬性信息,并分配在以資源的值/范圍或字符串描述基礎(chǔ)的群集節(jié)點之間的信息。記得在擺線身份標識,指數(shù)分化的立方體群,循環(huán)指數(shù)表明在不同的群集節(jié)點的位置。LORM使用立方體指數(shù)來表示a,并使用循環(huán)指數(shù)代表。一致性哈希函數(shù),用H來表示,是用于生成屬性所對應(yīng)的哈希值。定位保護哈希函數(shù),用H記,是用來生成的屬性值的哈希值。因此,資源rescID的ID編號=(H,H)。節(jié)點報告其現(xiàn)有的資源給系統(tǒng)定期通過接口插入(rescID,rescInfo)。因此,相同的屬性信息將被映射到同一個群集。我們稱節(jié)點或節(jié)點的ID為rescID或rescInfo的根節(jié)點。在每個群集,每個節(jié)點負責循環(huán)指數(shù)為它的ID空間部門監(jiān)督的范圍的資源信息。:在LORM中,給定一個范圍查詢[, ]給資源,其中 ,一個節(jié)點包含屬性值在[, ]之間,必須有一個ID滿足根目錄(H ,) ID root(H ,)。證明:在 LORM中n = d個節(jié)點,一個節(jié)點的資源信息報告使用Cycloid接口插入((H,Ha),rescInfo)。屬性a與值將存儲在根(H,Ha)下,其ID是最接近(H,Ha)。通過定位保護哈希,因為,值v的資源信息將存儲在節(jié)點i,其滿足的條件是根(H ()) i root(H ())。一個節(jié)點使用查找(rescID)為資源的查詢,并且查詢被路由到目錄節(jié)點,以供所需的資源路由到節(jié)點。一個多屬性查詢是由一組分查詢對每個屬性,它是一個并行處理的查詢集。例如,當一個節(jié)點K需要多屬性資源的時候,它發(fā)送請求查找(H,Hcpu,cpu, ,ip_addr(k))和查找(H,mem, ,ip_addr(k)),將并行解決。該查詢將到達節(jié)點a和節(jié)點e,其中有對于請求者K的資源信息請求 mem, , ip_addr(i) 其中= 2 and CPU, , ip_addr(j) where =。請求者節(jié)點在數(shù)據(jù)庫中,然后串聯(lián)式的“參與”的運作上的IP地址為基礎(chǔ)的結(jié)果。結(jié)果是有期望的請求者資源的節(jié)點。對于諸如“”和“空閑內(nèi)存2GB”的范圍查詢,除了在其自己的目錄資源信息滿意答復,節(jié)點a和e提出了自己的后繼結(jié)點立即在自己的集群。后繼結(jié)點重復相同的過程。這個過程重復進行,直到后繼節(jié)點并沒有滿足資源信息。如果被請求資源的范圍小于一個值,那么節(jié)點就轉(zhuǎn)發(fā)查詢到他們的前個節(jié)點。如果查詢有上界和下界,如“”, “1GB內(nèi)存2GB”,查詢將被轉(zhuǎn)發(fā)在兩個方向。Cycloid具有自組織機制,以維持其結(jié)構(gòu)和存儲的對象,這有助于LORM處理與變化節(jié)點加入和離開。四 對比分析我們使用Mercury,SWORD ,MAAN 作為多的DHT為基礎(chǔ)的,單一的DHT為基礎(chǔ)的集中和單一的DHT為基礎(chǔ)的分散類,并分析LORM來與其它辦法比較。LORM映射資源屬性和值或字符串描述到2級Cycloid DHT的層次。Mercury使用的多DHT是每一個DHT負責每一個屬性和映射資源值到相應(yīng)的DHT上的方法。SWORD映射資源信息包括屬性和DHT的一個單位值,MAAN映射屬性和值分別到一個DHT單位值。為了比較,我們使用Chord作為在Mercury中的屬性集,并且我們在SWORD中替換Bamboo DHT為Chord。在Mercury中,為了更高的資源查詢效率,該群集內(nèi)一個節(jié)點可以保存數(shù)據(jù)的記錄,而其他群集可以容納指向這個節(jié)點的指針。這一策略也適用于其他方式。為了使不同的方法可以比較,我們并不考慮這個策略的比較研究。我們分析在結(jié)構(gòu)維護開銷方面的業(yè)績,資源信息維護的開銷,以及資源利用效率發(fā)現(xiàn)。在分析中,我們使用“屬性值”來表示這兩個定位維護哈希屬性值和屬性值的字符串描述。我們使用目錄的大小來表示信息資源目錄中的件數(shù)。A 維護開銷:在一個具有n個節(jié)點和m個資源屬性的網(wǎng)格系統(tǒng)中,具有高可能性,LORM可以提高多DHT為基礎(chǔ)的方法的結(jié)構(gòu)平衡性開銷,(如Mercury結(jié)構(gòu)維護開銷)不少于m次。證明:LORM是基于Cycloid,其中每個節(jié)點負責維持d ≤ log(n)個鄰居。在多DHT的方法中,如Mercury,每個節(jié)點負責維護每一個資源DHT的log(n)個鄰居。因此,每個節(jié)點有mlog(n)的鄰居。該結(jié)構(gòu)維護開銷,可節(jié)省的開銷為 times 。:在一個網(wǎng)格系統(tǒng)中,在單一的DHT為基礎(chǔ)的分散式資源發(fā)現(xiàn)方法如:MAAN。其資源信息塊的總數(shù)是LORM的兩倍,LORM中包括單DHT為基礎(chǔ)的集中方法(egSWORD),多DHT為基礎(chǔ)的方法(如Mercury)。證明:對于每一條信息資源,MAAN分裂該信息為a和,并把信息獨立的存儲為兩個,而LORM,單DHT為基礎(chǔ)的集中(egSWORD)和多DHT為基礎(chǔ)的方法(如Mercury)只存儲1條信息。因此,總的MAAN資源信息的大小是其它方法的兩倍。:在一個具有n個節(jié)點和m個資源屬性的網(wǎng)格系統(tǒng)中,假定每個資源的屬性類型有k件資源信息和自己的值是均勻分布的,whp,LORM可以減少在單DHT為基礎(chǔ)的分散式資源發(fā)現(xiàn)方法如:d(1+ )(目錄節(jié)點的資源信息件數(shù))。證明:對于資源屬性的K份資源信息,MAAN分裂其屬性和值。k份都存儲在同一個節(jié)點,其他K份均勻分布以值為基礎(chǔ)的n個節(jié)點上。一個目錄節(jié)點總共有k +m份。LORM不分裂信息,且所有特定的資源屬性資源信息是在一個有d個節(jié)點的群集。隨著均勻分布的假設(shè),每個節(jié)點負責K / d個資源信息塊。因此,LORM可以減少在MAAN目錄節(jié)點的信息資源總量由決定。:在一個具有n個節(jié)點和m個資源屬性的網(wǎng)格系統(tǒng)中,假定每個資源的屬性類型有k件資源信息和自己的值是均勻分布的,whp,LORM可以減少在單DHT為基礎(chǔ)的分散式資源發(fā)現(xiàn)方法如:d倍(目錄節(jié)點的資源信息件數(shù))。證明:在LORM,所有特定的資源屬性資源信息是在一個有d個節(jié)點的群集。隨著均勻分布的假設(shè),每個節(jié)點有k / d的資源信息塊。在SWORD,所有特定的資源屬性資源信息是在一個單一的節(jié)點。因此,LORM可以減少在一個劍目錄節(jié)點的資源信息的大小= d次。:對于任何n個節(jié)點和m個資源屬性,假定每個資源的屬性類型有k件資源信息和自己的值是均勻分布的,whp,多DHT為基礎(chǔ)的方法(如Mercury)可以實現(xiàn)比LORM多倍的資源信息分布均衡。證明:在LORM,所有特定的資源屬性資源信息是在一個有d個節(jié)點的群集。由于資源值是均勻分布,每個節(jié)點負責的K / d的資源信息塊。在Mercury中,對于一個屬性,一個節(jié)點要負責k/n個資源信息。被給m個資源屬性,每個節(jié)點負責mk/n個資源信息。因此,Mercury可以實現(xiàn)超過LORM倍的資源均衡分配。
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