面向大数据存储的节省带宽修复的纠删码技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61662038
  • 项目类别：
    地区科学基金项目
  • 资助金额：
    29.0万
  • 负责人：
    殷超
  • 依托单位：
    九江学院
  • 学科分类：
    F0204.计算机系统结构与硬件技术
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2016
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Big data is the recent hot issues in the computer field. Low bandwidth is consistent pursuit of goals in data repair in big data storage time. For this goal in big data storage, the project begins to do research on erasure codes to save repair bandwidth for big data storage. The research content includes three parts: (1) We will put forward the design objectives to save bandwidth consumption storage system as the cloud storage architectures, which combine with exact repair and functional repair; (2) We will propose erasure code scheme with exact repair properties, at the same time we analyze why the erasure code can keep the low bandwidth and low maintenance cost theoretically; (3) We will put forward a kind of algorithm, which can help the system to match automatically exact or functional repair. So that the system can repair itself on the basis of the minimum bandwidth consumption. Research conclusion will enrich the key theory and technology in the exact repair and functional repair of the big data storage, which has great application prospect in the big data storage.
大数据是近来计算机领域的热点问题。大数据存储时代进行数据修复，低修复带宽是大家一致追求的目标。针对大数据存储中的这一目标，本项目进行面向大数据存储的节省修复带宽的纠删码技术研究，其研究内容包括三个部分的内容：（1）提出节省带宽消耗存储系统的设计目标--结合精确修复和功能修复于一体的云存储架构；（2）提出节省修复带宽编码方案的具有精确修复特性的纠删码，同时也从理论上分析了该纠删码方案具有低修复带宽和低维护优势的原因；（3）提出一种判断算法，该算法能够自动完成精确修复或功能修复的匹配，从而系统能够在最低带宽消耗的基础上完成修复。课题的研究结论将丰富大数据存储中功能修复和精确修复的关键理论与技术，在大数据存储上有较大的应用前景。

结项摘要

本项目瞄准大数据领域的数据修复问题，利用纠删码技术来达到节省带宽消耗的目的。同时，通过提高系统的架构和运行策略，从而提高系统的运行速度和整体性能。研究内容和结果主要包括：（1）提出了一种节省修复带宽编码方案的纠删码，该方案设计的纠删码不仅可以提高大数据存储系统的可靠性，而且可以大大提高系统的性能。系统同时也从理论上分析了该纠删码方案具有低修复带宽和低维护优势的原因。（2）提出了一种支持副本策略和编码策略的分布式存储系统架构，该存储系统能够进行精确修复和功能性修复，并设计了节点调度和数据寻址方案。同时，为了提高编解码性能，进行了编解码效率分析。（3）根据分布式系统的作业调度情况，提出了一种基于改进蚁群算法的调度算法，能够降低作业完成时间同时兼顾用户的服务质量，使得系统系统总成本达到最小化。（4）针对系统内多节点协作处理的情况，提出了一种以最小平均任务时延为目标的非凸优化模型，通过反复迭代该模型的下界问题，从而获得原问题的近似解。研究成果为大数据领域的数据修复问题和系统架构的高效运行提供了新的解决方案，对丰富大数据领域及纠删码技术的研究具有重要的科学意义。

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
A New Minimize Matrix Computation Coding Method for Distributed Storage Systems
一种新的分布式存储系统最小化矩阵计算编码方法
  • DOI：
    10.1155/2019/4163780
  • 发表时间：
    2019-11
  • 期刊：
    Mathematical Problems in Engineering
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Chao Yin;Haitao Lv;Tongfang Li;Xiaoping Qu;Jianzong Wang;Guangyong Gao
  • 通讯作者：
    Guangyong Gao
A Barrage Sentiment Analysis Scheme Based on Expression and Tone
一种基于表情和语气的弹幕情感分析方案
  • DOI：
    10.1109/access.2019.2957279
  • 发表时间：
    2019-01-01
  • 期刊：
    IEEE ACCESS
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Cui, Zongmin;Qiu, Quanlei;Deng, Anyuan
  • 通讯作者：
    Deng, Anyuan
Reversible Multiple Items Authentication Scheme for WSNs
无线传感器网络可逆多项目认证方案
  • DOI：
    10.1109/access.2020.3036383
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Guangyong Gao;Bin Wu;YuXiang Wang;Zhiqiang Zhao;Liya Xu;Chao Yin
  • 通讯作者：
    Chao Yin
A Hybrid Mechanism of Particle Swarm Optimization and Differential Evolution Algorithms based on Spark
基于Spark的粒子群优化与差分进化算法的混合机制
  • DOI：
    10.3837/tiis.2019.12.010
  • 发表时间：
    2019-12
  • 期刊：
    KSII Transactions on Internet and Information Systems
  • 影响因子：
    1.5
  • 作者：
    Debin Fan;Jaewan Lee
  • 通讯作者：
    Jaewan Lee
高维优化问题的多策略云差分进化算法
  • DOI：
    10.16208/j.issn1000-7024.2018.09.017
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    计算机工程与设计
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    袁斯昊;邓长寿;董小刚;范德斌;殷超
  • 通讯作者：
    殷超

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其他文献

旅游洞穴空气环境时空变化特征及其影响因素——以贵州省绥阳大风洞为例
  • DOI：
    10.11932/karst20160410
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    中国岩溶
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    潘艳喜;周忠发;李坡;曹明达;张绍云;殷超;张结
  • 通讯作者：
    张结
核壳结构纳米纤维掺杂PMMA/PVDF基复合介质的储能特性研究
  • DOI：
    10.13334/j.0258-8013.pcsee.201608
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    中国电机工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    迟庆国;殷超;张天栋;张昌海;冯宇;张月;陈庆国
  • 通讯作者：
    陈庆国
基于GLCM与自适应Gabor滤波器组的纹理图像分割
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    计算机工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    闵永智;程天栋;殷超;岳彪;肖本郁;马宏锋
  • 通讯作者：
    马宏锋
喀斯特洞穴滴水水文化学过程的时空变化及其环境指示——以贵州织金洞为例
  • DOI：
    10.13869/j.cnki.rswc.2017.03.058
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    水土保持研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    曹明达;周忠发;潘艳喜;张结;殷超;张绍云
  • 通讯作者：
    张绍云
矩形钢管混凝土柱往复拉压荷载下工作性能试验研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    世界地震工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    董宏英;殷超;CAO Wanlin1,ZHANG Jingjie1,DUAN Xiubin1,DONG Hongying1,YIN Ch;2.ARUP,Beijing 100020,China)
  • 通讯作者：
    2.ARUP,Beijing 100020,China)

其他文献

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相似海外基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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