网络技术在大规模分布式系统中的应用与性能分析

随着信息技术的迅猛发展,大规模分布式系统在现代计算环境中扮演着至关重要的角色,这些系统的涌现源于对处理日益增长的数据和需求的迫切需要,推动着科学、工业和商业领域的变革。在这个复杂而庞大的网络生态中,网络技术的应用愈发成为实现高效通信。

大规模分布式系统的架构设计与应用性能分析

文章详细阐述了分布式系统基础架构、微服务与容器化技术的应用,通过电子商务平台案例深入分析了实际应用场景,并提出了一系列性能优化策略。性能分析结果表明,提出的优化策略有效提升了系统性能与可靠性。

异构大规模分布式网络设计与性能评估

提出了一种面向6G的异构大规模分布式网络(Het-LDN)。该网络由大量异构的分布式无线节点构成,具有低成本、低功耗、高性能、易部署和易扩展等特征,满足未来无线通信的各项需求,包括实现极致的蜂窝系统容量,保证超高可行性传输,支持海量用户同时接入和取得一致性的用户体验。介绍了分层的分布式网络结构与多链路协同传输方案,并通过仿真实验展示了用户吞吐量的性能优势。认为该网络可成为面向6G的具备强竞争力的商业化解决方案。

大规模图数据处理系统的分布式算法设计与性能优化

随着图数据规模的不断增大,大规模图数据处理系统成为当前研究的热点之一。本文围绕分布式算法设计与性能优化展开研究,旨在解决图数据处理中的挑战与问题。通过深入探讨图数据的特点、分布式系统的应用以及分布式算法设计的原理,结合性能优化策略,旨在提高大规模图数据处理系统的效率与可扩展性。

大规模分布式系统下的智能化资源监控和负载平衡

随着云计算和物联网技术的蓬勃发展,大规模分布式系统应用得到了广泛的关注。然而,更为复杂的资源监控和负载平衡问题随之而来。对此,文章提出了一系列智能化策略,旨在改善系统的性能和稳定性。其中,首先采用了基于机器学习的资源使用预测方法以了解系统的资源需求;其次引入了自适应负载平衡算法,在合理分配各节点任务的同时降低了系统延迟;最后设计了一种大规模系统的智能监控方案,以实时掌握系统状态。实验证明,这些策略在提高资源使用效率、缩短响应时间以及提升系统整体性能方面具有显著作用。

大规模网络分布式入侵检测系统的策略研究

论述一种基于攻防策略的分布式系统 ,在深入研究其工作机制基础上提出了一种新的基于状态转移的策略表征形式 ,并通过比较论述了其在分布式入侵检测中的可扩展性与可行性 .

面向大规模网络化系统的分布式预测控制（英文）

本文将近年来关于网络化分布式预测控制(distributed model predictive contro,DMPC)设计的结果进行了总结概述.DMPC不仅仅继承了预测控制的优点而且还有分布式控制框架的特点.首先,介绍了分布式控制的系统结构设计;然后,依据预测控制中的性能指标,从3个方面对DMPC进行了介绍:基于局部性能指标的DMPC,基于邻域指标的DMPC和基于全局指标的DMPC.最后,选取3个典型例子来说明一些DMPC的有效性.

基于分布式学习的大规模网络入侵检测算法

计算机网络的高速发展,使处理器的速度明显低于骨干网的传输速度,这使得传统的入侵检测方法无法应用于大规模网络的检测.目前,解决这一问题的有效办法是将海量数据分割成小块数据,由分布的处理节点并行处理.这种分布式并行处理的难点是分割机制,为了不破坏数据的完整性,只有采用复杂的分割算法,这同时也使分割模块成为检测系统新的瓶颈.为了克服这个问题,提出了分布式神经网络学习算法,并将其用于大规模网络入侵检测.该算法的优点是,大数据集可被随机分割后分发给独立的神经网络进行并行学习,在降低分割算法复杂度的同时,保证学习结果的完整性.对该算法的测试实验首先采用基准测试数据circle-in-the-square测试了其学习能力,并与ARTMAP(adaptive resonance theory supervised predictive mapping)和BP(back propagation)神经网络进行了比较;然后采用标准的入侵检测测试数据集KDD'99 Data Set测试了其对大规模入侵的检测性能.通过与其他方法在相同数据集上的测试结果的比较表明,分布式学习算法同样具有较高的检测效率和较低的误报率.

大规模电力系统潮流计算的分布式GESP算法

并行计算已成为大规模电力系统潮流计算的主要解决手段之一。为取得良好的加速比和并行效率,基于GESP算法提出牛顿法潮流迭代计算中修正方程组求解的分布式算法。根据方程组系数矩阵非零元主要集中于对角带及高度稀疏等特点确定系数矩阵的超节点,并基于超节点的边界将潮流修正方程组的系数矩阵划分为若干个2维分块矩阵以实现分块存储;在LU分解过程中,采用基于流水线技术的并行分解以提高计算速度。本文设计了分布式存储的并行算法,并应用于3000、12000节点等不同规模电力系统。算例分析表明:在网络达到2000节点及以上时,本文分布式GESP法相对串行计算和分布式牛顿法具有明显的速度优势。

一种基于权值的大规模分布式系统结构脆弱性分析算法

结构脆弱性是大规模分布式系统的典型脆弱性类型之一.针对大规模分布式系统实体间复杂的依赖关系和冗余备份机制,构建了实体拓扑模型.该模型采用简单有向图描述实体间依赖关系,采用故障容忍机制刻画节点间的冗余关系,并引入权值刻画节点或边失效对于业务流程的影响.在此基础上,提出了基于权值的大规模分布式系统结构脆弱性分析算法,该算法通过权值计算和基于故障传递的剪枝方法发现并验证结构脆弱性.通过算法分析和实现充分验证了算法的有效性.

大规模分布式系统中的多属性查询处理

大规模分布式系统中的复杂查询处理是将对等计算技术运用于关键应用中的重要问题,是学术界与工业界所共同关注的研究问题.文中介绍了一种高效、可伸缩的通用的基于类Chord协议的多属性查询处理技术GChord.它既支持匹配查询也支持范围查询.和现有其它技术相比,对于任何数据元组,GChord只需要对其编码和索引一次,且能将查询处理的代价限制在一个很小的范围内.因此,它能在索引维护代价和查询效率之间达到平衡.GChord还提供优化技术以进一步提升性能.实验证实了GChord具有较高的查询处理效率以及较低的索引维护代价.

大规模分布式系统实体交互脆弱性分析方法

大规模分布式系统中资源、用户、计算和管理分布化的特点,决定了实体间的频繁交互成为大规模分布式系统完成基本业务和实现安全机制的基本手段。针对因安全机制缺失而引入的大规模分布式系统交互脆弱性问题,提出了一种大规模分布式系统实体交互脆弱性分析模型LDS-IVA;通过对大规模分布式系统实体交互过程进行建模,采用可通用的大规模分布式系统交互安全机制描述语言IS-LAN描述各实体的安全机制,以大规模分布式系统中的关键资源为分析对象,采用有限状态机的方法对大规模分布式系统实体交互进行分析和验证,发现安全机制缺失和不足对关键资源机密性、完整性和可用性的影响,以识别大规模分布式系统交互中存在的脆弱性及其可能引发的攻击模式。

大规模分布式入侵检测系统的研究

现在的入侵检测系统大多存在系统可扩展性差、入侵检测技术单一、缺乏对入侵事件有效的响应机制等问题,难以满足企业对入侵检测系统在规模及有效性上的的需求。文章设计了一种大规模分布式入侵检测系统的整体模型,并在系统中综合运用了多种入侵检测方法和响应机制,使整个系统具有好的规模扩展性、高的入侵检测性能和有效的响应机制。

面向大规模分布式系统的多级缓存信息结构研究

为解决现有大规模分布式系统(Large-Scale Distributed System,LSDS)中缓存信息结构独立性造成的低效遍历问题和缓存资源的搜索定位通用性问题,设计了一种基于通用LSDS混合覆盖网络模型的多级缓存信息结构并给出了相应的搜索定位算法.分析表明,多级缓存信息结构可通过各级缓存信息间的关联性显著降低目标缓存的搜索定位代价.

应用矩阵式采样网络的大规模分布式测温系统

提出了一种以ＳＴＤ总线为基础的自定义总线大规模（总测量点达６×２５６个）分布式温度测量系统，系统采用主从两级分布式结构，主机系统硬件强调了双机冷备份的冗余设计方案，从机系统硬件则突出了温度数据采集站的自定义总线功能模板结构和矩阵式采样网络．最后对系统的测温误差进行了分析，给出了系统的精度．系统运行测试结果表明，该系统具备完善的使用功能和高可靠性，能够很好地完成大规模在线检测任务．

基于Java的大规模分布式系统的升级模型

本文分析了大规模分布式系统升级中存在的问题,给出了一种通用性的系统模型,并对模型中的基于BT的文件共享、系统的类动态加载、Java系统更新等关键技术进行了分析,最后总结了该模型的特点。

用于分布式大规模网络测量的任务分配算法

基于二分图提出了一种用于分布式大规模网络测量的任务分配算法,在保证同一时刻仅能有一个测量源执行同一个任务的前提下,考虑了网络相对位置造成不同测量源完成同一测量任务能力上的差异,优先将任务分配给完成该任务可能性大、效率高的测量源。算法能够较好地满足任务均衡原则,也能够适应任务动态添加和任务失败后再分配的情况,并用仿真试验进行了证明。

大规模数据的分布式神经网络回归模型研究

随着计算机技术的飞速发展,大规模数据不断涌现,数据间呈现复杂的非线性特征,这使得传统的回归分析方法难以奏效。鉴于此,文章提出了基于交互有效方法的分布式神经网络回归(CE-RNN)模型,通过优化基于交互有效方法构建的神经网络回归模型的替代损失函数来获得全局参数估计值的近似结果。该模型一方面采用分布式计算方法避免了单台机器难以处理大规模数据的难题,另一方面使用神经网络回归模型解决了非线性回归问题。数值模拟和应用研究的结果表明:CE-RNN模型的预测性能与全局神经网络回归模型基本一致,且优于基于单轮型方法的分布式神经网络回归模型。

大规模分布式系统脆弱性分析框架研究

随着大规模分布式系统在国家安全、经济运行、基础设施、社会生活等方面扮演的角色越来越重要,其脆弱性分析问题日益成为人们关注的焦点。将大规模分布式系统视为脆弱性分析对象,构建了大规模分布式系统的层次模型,分析了大规模分布式系统的脆弱性类型,提出了基于生命周期的多维度的大规模分布式系统脆弱性分析框架,从脆弱性分析阶段、生命周期以及脆弱性类型等方面系统地梳理了研究方向。