Social Networks對恢復(fù)大規(guī)模分布式系統(tǒng)的性能影響研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展,關(guān)于大規(guī)模分布式系統(tǒng)相關(guān)設(shè)計逐漸成為一個新的研究領(lǐng)域。相關(guān)研究已經(jīng)成功地應(yīng)用到了多個領(lǐng)域,比如,軍事、航空、商業(yè)服務(wù)、信息檢索。在這些應(yīng)用中,分布式系統(tǒng)通常被組織為一個具有Social Networks特性的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。同時,一旦工作個體被組織成一個Social Networks,其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相關(guān)特性對系統(tǒng)的影響是至關(guān)重要的,并已經(jīng)在生理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、物理學(xué)、以及計算機(jī)學(xué)科得到了初步驗證。前期研究也表明在相同的控制算法下

2、,大規(guī)模分布式系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)所表現(xiàn)出來的特性對系統(tǒng)性能的影響存在明顯的差異。盡管基于大規(guī)模分布式系統(tǒng)已經(jīng)驗證了一些分布式算法執(zhí)行功能的可能性,比如,連接失效與節(jié)點(diǎn)失效下的網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)算法,但其恢復(fù)效率和是否會引起網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化均未得到實驗驗證。因此,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相關(guān)特性又如何影響著系統(tǒng)整體性能并不知道。本文,我們基于一個比較流行的網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)機(jī)制,初步研究執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)操作后,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相關(guān)特性對大規(guī)模分布式系統(tǒng)性能的影響。這些發(fā)現(xiàn)有利于

3、預(yù)測系統(tǒng)未來性能以及設(shè)計運(yùn)行于大規(guī)模分布式系統(tǒng)之上的相關(guān)控制算法。
　　 第一部分是大規(guī)模分布式系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型。這一部分首先分析了目前主流的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型一Random Networks、Grid Networks,以及具有Social Networks相關(guān)特性的Small-world Networks和Scale-free Networks。其次,針對這四種網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),分別指出其建模方法,尤其是我們提出了可以快速建立Scal

4、e-free Networks的仿真算法RX模型。
　　 第二部分是不同的Social Networks特性對網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)機(jī)制的影響。這部分首先基于一個目前比較流行的網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)機(jī)制MPLS,詳細(xì)地闡述了一個無偏恢復(fù)算法。其次,基于該算法,我們比較了不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下網(wǎng)絡(luò)參數(shù),從而發(fā)現(xiàn)了執(zhí)行于Small-world Networks的恢復(fù)效率最高。
　　 第三部分是基于網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)操作,研究Social Networks對大規(guī)模分布式系

5、統(tǒng)相關(guān)性能的影響。在這部分,我們同樣基于MPLS無偏恢復(fù)算法和網(wǎng)絡(luò)擁塞,研究不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下,大規(guī)模分布式系統(tǒng)魯棒性的變化。研究主要發(fā)現(xiàn),不論是連接失效還是節(jié)點(diǎn)失效,總體而言,執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)操作后,Random Networks更易于出現(xiàn)連接擁塞,而Small-world Networks魯棒性相對要強(qiáng)一些。至于節(jié)點(diǎn)擁塞現(xiàn)象,Scale-free Networks更易出現(xiàn),而Grid Networks相對要強(qiáng)一些。另外,我們又著重研究了不同