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摘要:
为了解决现有监控系统因主控节点功能太过集中而导致某些时刻网络流量过大、系统扩展性差和无法及时应对节点失效的问题,提出了一种基于仿生自主神经系统(BANS)的新型云资源监控系统.首先,系统中引入了多级存储、分批上报的机制,将需要上报的监控信息分批次分时段上传汇总,使得在任何单一时刻系统内不会产生过大的流量和负载,保证了系统的稳定性;其次,系统中加入了类动态主机配置协议(DHCP)的主动发现机制以及定期轮询策略,使得系统在处理新节点加入,节点故障问题时,获得了类似仿生自主神经系统一样的自组织、自修复能力.实验结果表明,基于BANS的云资源监控系统实现了自组织与自修复的功能,并且可以有效降低系统内的通信流量,某些单一时刻能将流量降低到仅有原来的三分之一.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于仿生学原理的云资源自主监控系统设计与实现
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 云计算 资源监控 仿生自主神经系统 云监控 自组织 自修复
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 行业与领域应用
研究方向 页码范围 2051-2055
页数 5页 分类号 TP391.8
字数 6183字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.07.2051
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙鹏 电子科技大学计算机科学与工程学院 3 10 2.0 3.0
2 许瀚 电子科技大学计算机科学与工程学院 2 4 1.0 2.0
3 陈晶晶 电子科技大学计算机科学与工程学院 1 3 1.0 1.0
4 曹旭东 电子科技大学计算机科学与工程学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
云计算
资源监控
仿生自主神经系统
云监控
自组织
自修复
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
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