-
公开(公告)号：CN114116696B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202111411277.X
申请日：2021-11-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/27 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开一种云存储系统中考虑节点选择机制的故障节点数据重构方法，首先采用软件定义网络技术，高效的测量网络状态等信息；然后通过决策选择出参与构建修复树的供给数据节点及待定新生节点；接着通过为待定新生节点之间建立最大生成树，并结合决策选择出的供给数据节点到新生节点之间的路径共同构建出最优修复树；最后各供给数据节点按照构建出的最优修复树结构将存储的原数据块传至根节点进行数据重构，降低了修复过程中数据传输的时间，提高了修复效率。
-
公开(公告)号：CN116545913A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310687225.8
申请日：2023-06-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种SDWN中基于多智能体深度强化学习的智能组播路由方法，利用深度强化学习自适应性和灵活性的特点来适应网络的动态变化，采用多个智能体协作构建从源节点到所有目的节点的组播路径，通过南向接口向路径中的交换机下发流表，从而实现组播路由。另外，利用SDWN监控全局网络链路状态信息的特点，来实现管理无线网络并获取其全局拓扑和链路状态信息，使智能体能够根据动态网络的状态信息变化来智能的调整组播路由。
-
公开(公告)号：CN113938376B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202111411267.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L41/0668 , H04L41/12 , G06N3/126 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开一种分布式存储系统中故障节点修复方法，首先利用软件定义网络技术实时监控获取网络状态信息，并将获取到的实时网络状态信息用于后续进行路径计算；然后，使用多属性决策对空闲节点集进行筛选得到新生节点；使用基于平均带宽感知的路径排序算法对存活节点集进行筛选得到提供节点；接着，使用Dijkstra算法得到新生节点与提供节点之间的k条初始路径k‑path；最后，利用k‑path作为初始化编码的个体元素带入混合遗传算法，求取系统中的最优修复树，构建具有最优修复性能的全局最优修复拓扑。本发明针对分布式存储系统中节点属性异构的特征，通过多属性决策、Dijkstra算法与混合遗传算法相结合的方法来降低修复流量及修复时延。
-
公开(公告)号：CN113225395A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110482300.8
申请日：2021-04-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种跨数据中心的数据分布策略，这种数据分布策略通过对数据在多个数据中心之间的分布作出约束，将一组纠删码分别存储在多个数据中心，其中每个云中心内部所存储的码块都小于恢复要求。使用这种数据分布策略部署的存储系统，可以允许数据中心级别的事故，从而保证了数据的高可靠性。并针对使用这种分布策略分布的MSR码单节点失效场景，通过在修复过程中引入辅助计算节点和节点计算能力，设计出了相应的遗传算法以最小修复时延和最小额外传输开销为目标对节点修复树进行优化求解，最终实现修复时延和额外传输开销的trade_off。
-
公开(公告)号：CN107276898A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710651401.7
申请日：2017-08-02
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/743 , H04L12/747 , H04L12/751 , H04L12/935 , H04L12/947
CPC classification number: H04L45/02 , H04L45/12 , H04L45/742 , H04L45/7457 , H04L49/252 , H04L49/30
Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的最短路由实现方法，利用FPGA的高速并发特性，SDN控制器通过UDP协议上传拓扑信息，FPGA解析UDP数据包获取拓扑信息，存储在DDR2中。当用户发起访问请求时，访问DDR2获取拓扑信息通过最短路由算法得到最佳传输路径信息，将该信息打包成UDP数据并下发至SDN控制器。本发明能实现在高速网络环境下提高数据的传输效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117294646A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311319063.9
申请日：2023-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L45/74 , H04L45/745 , G06N3/092 , H04L45/12 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于多智能体深度强化学习的SDN跨域智能路由方法，针对大规模SDN网络的分层式架构，通过将网络划分为多个子域，同时给每个子域分配一个智能体，利用分布式技术对SDN多智能体进行并发学习，以降低模型训练时间的开销。本地控制器和根控制器中的智能体实时自适应生成当前网络状态下的域内和域间最优路由转发路径，从而有效解决了在SDN跨域路由中由于传统路由算法数据转发不够灵活而出现流量数据包堆积和网络拥塞等问题，并实现了在大规模网络中实时智能优化最优路由决策能力。
-
公开(公告)号：CN117201396A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311297091.5
申请日：2023-10-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度分层强化学习的SDN智能组播路由方法，基于SDN的高效组播路由，能够有效地解决传统网络状态信息测量方法获取的网络状态信息有限、适应动态复杂网络变化能力差，以及转发数据不够灵活等问题；SDN控制和数据转发解耦的优势，能够实现集中控制并轻松配置和管理网络，提高网络的可维护性和灵活性。基于分层强化学习的组播路由机制，通过设计的外部控制器的动作空间为网络拓扑中所有节点的集合；内部控制器的动作空间的大小为网络拓扑最大的度，以此来降低无效动作的产生，提高智能体搜索效率，使得智能体探索的路径更为准确，提高了算法的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN114116696A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111411277.X
申请日：2021-11-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/27 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开一种云存储系统中考虑节点选择机制的故障节点数据重构方法，首先采用软件定义网络技术，高效的测量网络状态等信息；然后通过决策选择出参与构建修复树的供给数据节点及待定新生节点；接着通过为待定新生节点之间建立最大生成树，并结合决策选择出的供给数据节点到新生节点之间的路径共同构建出最优修复树；最后各供给数据节点按照构建出的最优修复树结构将存储的原数据块传至根节点进行数据重构，降低了修复过程中数据传输的时间，提高了修复效率。
-
公开(公告)号：CN113938376A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111411267.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L41/0668 , H04L41/12 , G06N3/12 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开一种分布式存储系统中故障节点修复方法，首先利用软件定义网络技术实时监控获取网络状态信息，并将获取到的实时网络状态信息用于后续进行路径计算；然后，使用多属性决策对空闲节点集进行筛选得到新生节点；使用基于平均带宽感知的路径排序算法对存活节点集进行筛选得到提供节点；接着，使用Dijkstra算法得到新生节点与提供节点之间的k条初始路径k‑path；最后，利用k‑path作为初始化编码的个体元素带入混合遗传算法，求取系统中的最优修复树，构建具有最优修复性能的全局最优修复拓扑。本发明针对分布式存储系统中节点属性异构的特征，通过多属性决策、Dijkstra算法与混合遗传算法相结合的方法来降低修复流量及修复时延。
-
公开(公告)号：CN108710639B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201810343960.6
申请日：2018-04-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/16 , G06F16/172 , G06F16/13 , G06F16/182
Abstract: 本发明公开一种基于Ceph的海量小文件存取优化方法，当用户存储文件时，先利用K‑means聚类算法获得小文件的关联分组，再对每组内的文件按从大到小的顺序进行排序，然后将关联分组内的关联文件进行合并后再存储至Ceph中。当用户发起访问请求时，系统先检查请求文件是否在缓存中，若存在直接读取并返回请求文件；否则将请求信息发送到Ceph集群，实现小文件的读取并根据文件块间的利用率及相关率进行小文件的预取及缓存，返回请求文件及预取小文件。该发明通过减少用户与集群的交互，减少用户访问时间，提高海量小文件的访问效率，提高系统的整体性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
21
records
(took 0.027 seconds)
