数据迁移是大规模存储系统实现负载平衡的重要手段,可有效提高数据访问的性能。然而,现有数据迁移机制大多依赖于集中式算法,存在扩展性方面的不足。提出一种全分布式的数据迁移算法DBDS(Dimension By Dimension Spreading)来解决系统...
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数据迁移是大规模存储系统实现负载平衡的重要手段,可有效提高数据访问的性能。然而,现有数据迁移机制大多依赖于集中式算法,存在扩展性方面的不足。提出一种全分布式的数据迁移算法DBDS(Dimension By Dimension Spreading)来解决系统扩展性方面的问题。仿真实验表明,该算法在保证负载全局均衡性的同时,可有效降低迁移过程的消耗,适用于大规模分布式存储系统。
在分层移动IPv6(Hierarchical Mobile IPv6,HMIPv6)网络的平均切换开销和平均切换延迟模型的基础上,分析了移动锚点对平均切换开销和平均切换延迟的影响。数值结果表明对于部分节点而言,移动锚点选择时很难使开销和延迟同时达到最小,且...
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在分层移动IPv6(Hierarchical Mobile IPv6,HMIPv6)网络的平均切换开销和平均切换延迟模型的基础上,分析了移动锚点对平均切换开销和平均切换延迟的影响。数值结果表明对于部分节点而言,移动锚点选择时很难使开销和延迟同时达到最小,且单一性能改进可能造成另一性能的大大下降。为解决该问题,提出最小权重移动锚点选择算法,可根据用户的实时性需求动态调整移动锚点选择算法,进而调整开销和延迟。实验证明算法具有更好的灵活性,能够满足用户的多种实时性需求。
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