针对传统关系型数据库在对大数据进行操作时,系统性能严重下降、计算效率提升有限以及可扩展性差等问题,引入MapReduce并行计算模型,提出一种大数据上基于列存储的MapReduce并行连接算法。设计面向大数据的分布式计算模型,包括MapReduce分布式环境下的列存储文件格式MCF,采用协同定位策略实现对分布式存储的优化。使用分片聚集和子连接启发式优化方法,实现大数据在MapReduce分布式环境下并行连接算法。实验结果证明,在大数据分析处理中,该算法在执行时间和负载能力上有着较好的优化性能,同时具有良好的可扩展性。
针对容迟网络(DTN)拓扑频繁割裂、间歇连接等特点,利用余弦定理,提出一种基于一跳邻居节点信息的下一跳节点选择算法,并基于此实现受控传染路由算法LC-Epidemic。LC-Epidemic算法不对全局拓扑知识信息做任何假设,只利用一跳以内节点的位置信息。实验结果表明,当节点移动相对缓慢并且消息生命周期较短时,LC-Epidemic算法的消息投递率逼近于Epidemic算法,然而其网络开销却只有后者的50%。在消息生命周期较短的情况下,当节点的缓存资源不是限制路由算法性能的瓶颈因素时,LC-Epidemic算法在投递时延方面好于Binary Spray & Wait以及FirstContact算法。
在云计算环境下,由于安全域的物理边界模糊、同一租户的虚拟化资源跨数据中心等现象,使得传统网络访问控制方法无法满足虚拟网络的实际需求。为此,提出面向云计算虚拟网络的访问控制方法,通过基于虚拟可扩展局域网协议的虚拟网络流量隔离技术,采用虚拟映射和IP组播相结合的方法,为跨数据中心的虚拟机通信提供隧道访问机制,使得不同安全域之间的虚拟流量相互隔离。实验结果证明,虚拟通道终端与虚拟网关相结合,可以对虚拟网络访问进行有效控制和隔离,同时具备较好的协议解析有效性和较高的运行效率。