高通量网络仿真的弹性调度模型与方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61202058
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0204.计算机系统结构与硬件技术
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

In recent years, as the rapid improvements of computer network techniques, the scale of network continues to expand, new network protocols, systems and applications emerge increasingly, and network security issues become more serious, coming with the problem that the traditional technologies for network testing and assessment cannot meet the requirements of further study in the field of new network protocols, architectures and network behaviors etc. In fact, the researchers and developers of such new network technologies and applications usually wish their network emulation tools simultaneously support many characteristics, such as large scale topologies, heavy network traffic, heterogeneous equipments interconnecting, and multi-user interactivity, which can be summarized as high-throughput network emulation. But most existing network simulation (or emulation) technologies cannot implement all the characteristics mentioned above, which makes the study of new network technology and the network security in low efficiency and poor adaptability, for its limited extension and improvement basing on the existing testing technology. So the in-depth research of key scheduling mechanism and algorithm, which support high-throughput network emulation, owns important significance and practical value. In this context, we put forward an elastic scheduling mechanism facing the high-throughput network emulation, which combined traffic imitation with discrete event simulation, attempting to improve the adaptive processing ability of network emulation system from traffic, time and space aspects.
随着网络技术的发展,网络规模不断扩大、网络新技术与新应用日益涌现、网络安全问题日益凸显,已使得传统的网络实验技术无法满足当前各类网络系统、协议及网络行为的研究、验证需求。不妨把新兴网络应用和网络安全研究等对大规模、高吞吐率、异构接入以及多用户交互能力的实验需求统称为对高通量网络仿真的需求。由于当前的大部分网络实验方法都无法完全满足这一需求,因此当前对网络新技术和网络安全的研究只能基于现有网络实验技术进行有限的扩展和改进,效率低、适应性差。因此,深入、系统的研究支持高通量网络交互仿真的关键调度机制与算法,具有重要的研究意义和实用价值。在此背景下,我们提出面向高通量网络仿真的弹性调度机制研究,它将流量仿真与离散事件模拟技术有机结合,尝试从流量、时间、空间三个维度提高网络仿真系统对计算负载的适应性处理能力。

结项摘要

基于项目的实际应用背景和需求,本课题以大规模网络仿真实验基础设施的构建、部署和运行为出发点展开研究,提出并实现了高通量网络仿真的弹性调度模型。不但从实践上解决了网络仿真实验平台的研发和使用问题,而且在仿真领域提出了若干创新性的理论方法。本课题主要从如下三个方面展开具体的研究工作:(1)时间系统的弹性融合和调整方法研究:提出基于仿真真实度度量的时间膨胀因子调整方法,使用仿真事件实际调度时间和逻辑调度时间来评价仿真延迟, 采用仿真延迟来评价仿真真实度度量,使用仿真真实度来计算时间膨胀因子;(2)网络流量的弹性包调度模型研究:提出了基于二元网络流量的高通量弹性仿真模型,并设计了基于攻击特征采样和网络流量随机化生成的网络攻防弹性调度模型,其中攻击特征采样涵盖网络流量特征和网络拓扑特征等多个维度,进而在多个维度上展开符合采样分布的随机化调度;(3)基于拓扑空间的弹性负载迁移模型研究:提出了一种自适应负载评估和迁移方法,此方法对仿真系统虚拟化资源进行负载热点判定,在负载迁移时,以虚拟网络拓扑为主要考虑因素,计算负载迁移对象和负载迁移路径。..围绕上述研究内容,本课题发表9篇学术论文,并形成了3项专利,共培养博士生1名,硕士生6名。以本课题取得的研究成果作为设计蓝本,研制并部署了多个大规模网络仿真实验基础设施。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(9)
专利数量(0)

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其他文献

一种IP/DWDM光Internet中的新型路由选择机制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    国家自然科学基金重大研究计划网络与信息安全2002年度学术交流会
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王兴伟;林思明;邸馗;郑露滴
  • 通讯作者:
    郑露滴
开放式环境下一种基于信任度的RBAC模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    计算机工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邓文洋;周洲仪;林思明;刘金刚
  • 通讯作者:
    刘金刚
一种IP/DWDM光因特网中的路由选择机制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
    东北大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王兴伟;林思明;邸馗;郑露滴
  • 通讯作者:
    郑露滴

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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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