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淺說網(wǎng)絡泛知識的構建方法

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淺說網(wǎng)絡泛知識的構建方法

1.復合自適應QoS保障策略

a.按用戶的貢獻程度(如付費或貢獻知識信息和文獻資源)將用戶等級分為實時優(yōu)先級(RealTimePriority,RTP)、高優(yōu)先級(HighPriority,HP)和低優(yōu)先級(LowPriority,LP)。實時優(yōu)先級用戶需要在限定的短時間內獲得信息反饋;在服務器負載沉重情況下,對除實時優(yōu)先級用戶之外的高優(yōu)先級和低優(yōu)先級用戶均實施降低服務質量的服務,但在其它因素相同的情況下,優(yōu)先響應高優(yōu)先級用戶的請求。

b.在泛知識云中包含的信息資源包括知識詞條和文獻資料,這兩種資源所占用的存儲空間是不同的。詞條占用的存儲空間可以小到只有幾KB或幾十KB,若是包含圖片說明性信息會大一些;而文獻資料則一般至少幾百KB(如一篇幾頁的PDF格式的期刊性論文),大的則需幾MB或十幾MB的存儲空間(如一篇幾十頁的碩士學位論文或上百頁的博士學位論文)。用戶在向系統(tǒng)索取這兩種資源時,系統(tǒng)因此而花費的主機和網(wǎng)絡開銷是不相同。此外,信息資源由于時間、門類等因素,導致一些資源的當前閱讀群體范圍廣大(即成為熱點資源),一些資源則很少人關注(冷門資源)。熱點資源存在于服務器和大量Peer節(jié)點上,冷門資源則存在于服務器和少數(shù)Peer節(jié)點上??梢?,在基于Cloud-P2P的泛知識云系統(tǒng)中,節(jié)點獲取熱點資源和冷門資源的選擇余地是不相同的。

c.按照服務器端的當前資源消耗情況,可將服務器的負載分為輕負載(Lightload)、中等負載(Mediumload)、重負載(Heavyload)。為了保障用戶的服務質量(特別是實時優(yōu)先級用戶),需將服務器性能閾值設定為安全點(Safepoint)1和危險點(Dangerouspoint)2:

(1)當服務器端的當前負載程度10x時,服務器端滿足所有優(yōu)先等級的用戶服務請求;

(2)當服務器端的當前負載程度12x時,服務器端滿足實時優(yōu)先級和高優(yōu)先級用戶所有請求,以及低優(yōu)先級用戶針對詞條這樣小文件信息資源的請求,而將低優(yōu)先級用戶針對大文件信息資源的請求調度到存儲該文件的其它Peer節(jié)點上;

(3)當服務器端的當前負載程度2x1時,服務器端滿足實時優(yōu)先級用戶的所有請求,以及高優(yōu)先級和低優(yōu)先級用戶針對詞條這樣小文件信息資源的請求,而將高優(yōu)先級和低優(yōu)先級用戶針對大文件信息資源的請求調度到存儲該文件的其它Peer節(jié)點上。若節(jié)點當前索取的資源是冷門資源,當前存儲該資源的在線節(jié)點很可能只有服務器,而按照上述QoS原則,服務器又不能立即為該節(jié)點提供服務時,則節(jié)點需暫緩該次服務請求,而等待服務器負載降至規(guī)定范圍內再提供服務。可見本文提出的QoS保障機制不再對所有用戶關于所有資源的請求都簡單遵循傳統(tǒng)的“盡力而為(best-effort)”的服務方式。

2.系統(tǒng)模型與工作流程

提交所需下載的知識的請求,主服務器節(jié)點收到服務請求后,將用戶請求加入服務請求處理隊列中,對隊列中的服務請求依次進行處理。系統(tǒng)主節(jié)點的監(jiān)控模塊負責提供服務器端的當前負載情況:如果服務器端的當前負載程度主節(jié)點服務器普通節(jié)點發(fā)送hello2.分配唯一的ID3.提供共享知識文件列表普通節(jié)點發(fā)送知識文件查詢請求返回查詢結果發(fā)送要下載的知識文件名傳送知識文件保存知識文件,完成下載保存普通節(jié)點共享知識文件列表普通節(jié)點多個普通節(jié)點集群服務器復合自適應Qos服務質量保證策略處于區(qū)間時,直接通過調度模塊將該服務請求加入服務器服務隊列,然后轉;否則,如果服務器端的當前負載程度處于區(qū)間時轉至,如果服務器端的當前負載程度處于區(qū)間時轉至。進一步檢測用戶的等級,若用戶為實時優(yōu)先級和高優(yōu)先級用戶,則通過調度模塊該服務請求加入服務器服務隊列,然后轉;否則需進一步檢測用戶的服務請求類型,若是針對詞條類的小文件信息資源的服務請求,則通過調度模塊將該服務請求加入服務器服務隊列,然后轉;否則通過調度模塊將該服務請求加入終端節(jié)點服務隊列,然后轉。進一步檢測用戶的等級,若用戶為實時優(yōu)先級通過調度模塊將該服務請求加入服務器服務隊列,然后轉;否則進一步檢測用戶的服務請求類型,若是針對詞條類的小文件信息資源的服務請求,則通過調度模塊將該服務請求加入服務器服務隊列,然后轉;否則通過調度模塊將該服務請求加入終端節(jié)點服務隊列,然后轉。服務請求被部署到相應的服務器端節(jié)點,完成后續(xù)服務請求響應工作。服務請求被部署到相應的終端節(jié)點,完成后續(xù)服務請求響應工作。

3.原型系統(tǒng)及性能分析

3.1原型系統(tǒng)

本文提出構建基于Cloud-P2P網(wǎng)絡平臺的泛知識云原型系統(tǒng),底層的通信機制參考eMule協(xié)議[11-12],文件實體分布在Cloud-P2P網(wǎng)絡中的所有數(shù)據(jù)節(jié)點輔存上。泛知識云原型系統(tǒng)基于eMule協(xié)議實現(xiàn)了節(jié)點間通信、知識文件傳輸和多線程下載等功能。

3.2性能分析

本文提出的基于Cloud-P2P網(wǎng)絡平臺的泛知識云模型及其服務質量保障機制可以有效提升網(wǎng)絡知識共享系統(tǒng)的性能,具有以下的性能優(yōu)勢:

(1)負載分擔。與傳統(tǒng)的基于Cloud的知識系統(tǒng)相比,基于Cloud-P2P網(wǎng)絡平臺的泛知識云中的知識信息資源分散于服務器節(jié)點和用戶節(jié)點,用戶節(jié)點同時成為信息資源的提供者和消費者,而上述的復合自適應QoS保障策略也進一步減輕了服務器節(jié)點的負擔;

(2)高資源利用率。與傳統(tǒng)的基于Cloud的知識系統(tǒng)相比基于Cloud-P2P網(wǎng)絡平臺的泛知識云不但利用了服務器節(jié)點的穩(wěn)定資源,也利用了眾多閑置的普通用戶終端節(jié)點上蘊含的巨大的計算和存儲資源;

(3)高魯棒性。基于Cloud-P2P網(wǎng)絡平臺的泛知識云采用了備份冗余的機制,重要的信息資源存儲在服務器節(jié)點和普通用戶終端節(jié)點,同時由于終端節(jié)點的數(shù)量巨大,可靈活設置備份規(guī)模,因此系統(tǒng)不會存在單點失效問題,具有較高的魯棒性。

(4)高靈活性?;贑loud-P2P網(wǎng)絡平臺的泛知識云中使用的復合自適應QoS保障策略,充分考慮了不同類型的節(jié)點在不同的情況下獲取不同等級的服務的差異性情況,具體較高的靈活性。

4.結束語

將網(wǎng)絡中的各類文獻、知識信息有序的組織在一起;充分考慮網(wǎng)絡邊緣節(jié)點上可以利用的資源,在保障用戶使用體驗的前提下,將用戶提交的知識索取任務從網(wǎng)絡中心的服務器端遷移到網(wǎng)絡邊緣的客戶端。本文進一步提出一種動態(tài)的復合自適應QoS保障機制,通過綜合區(qū)分用戶與資源類型,并設定服務器負載閾值,解決傳統(tǒng)知識系統(tǒng)中存在的高峰階段服務器性能瓶頸的難題,從而達到提高系統(tǒng)中用戶整體普遍滿意度的目標。

作者:周世杰 秦志光 單位:清華大學