虚拟集群Live迁移关键技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61170004
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    56.0万
  • 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:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

随着虚拟网络和虚拟机技术的结合,用于运行大规模并行或分布式应用的虚拟计算集群技术,作为新的高性能计算环境,逐渐得到人们的关注。但是,分布式共享环境中资源的动态性、自治性和资源竞争往往会影响虚拟集群所在物理主机的可用性。而虚拟集群的动态Live迁移技术则是保证分布式应用服务能够高效、正确执行的关键。拟申请课题将研究虚拟集群Live迁移的关键技术,使虚拟计算集群在运行过程中能够动态绑定更佳的物理宿主机、动态优化虚拟网络的拓扑结构,更好的保证用户对计算性能的要求,并保证迁移过程对并行应用程序的透明性。虚拟机迁移技术的研究日益成为国际上新的研究热点,但当前的研究工作大多局限于单个虚拟机和简单网络应用的迁移。针对集群整体计算环境和支持分布并行应用的虚拟集群迁移技术的研究还处于起步阶段,因此该项研究具有重要的理论和应用价值。

结项摘要

近年来,随着软件环境越来越复杂,计算资源和计算需求的日益多样化,虚拟机技术作为“云计算”的支撑重新得到人们的青睐。虚拟网络和虚拟机技术相结合的虚拟集群技术,作为新的高性能计算环境,逐渐得到人们的关注。 但是目前的研究工作局限于单个虚拟机、不能迁移一个完整的分布计算环境,也不支持并行作业的Live迁移。本课题研究支持并行计算等大规模分布式应用的虚拟集群Live迁移机制,使虚拟集群在运行过程中动态绑定更佳的物理宿主机、动态优化虚拟网络拓扑,更好地满足分布式应用对可靠性和计算性能的要求。课题建立了一套虚拟化基础设施模型;研究了支持虚拟集群迁移的虚拟网络通信机制;提出了虚拟集群并发Live迁移协议;完成了虚拟集群映射过程中的资源选择等算法研究;系统地建立了基于骨干通信网络的虚拟网络部分映射理论模型;提出了适应底层物理平台动态变化特性的在线调整重映射算法,及相关虚拟集群迁移策略。同时,针对MR模型新型云计算技术,进行了相关的资源调度问题研究。在高性能科学计算领域结合项目应用,研究并实现了一个环境科学领域的并行计算应用。本项目的相关研究成果是构建分布式虚拟计算环境的理论基础和核心技术,具有重要的理论和应用价值。

项目成果

期刊论文数量(22)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
耦合溶质运移和化学反应模拟的并行优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    吉林大学学报(理学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李维山;李洪亮;朱彤;许天福
  • 通讯作者:
    许天福
MapReduce delay scheduling with deadline constraint
具有截止时间约束的 MapReduce 延迟调度
  • DOI:
    10.1002/cpe.3050
  • 发表时间:
    2013-05
  • 期刊:
    Concurrency and Computation-Practice & Experience(CCF C类期刊)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hongliang Li;Xiaohui Wei;Qingwu Fu,;Yuan Luo
  • 通讯作者:
    Yuan Luo
支持大规模流数据在线处理的弹性Online MapReduce模型及动态拓扑结构协议
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    吉林大学学报(工学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李翔;李洪亮;李聪;庄园
  • 通讯作者:
    庄园
Multi-Scale Modularity and Motif Distributional Effect in Metabolic Networks
代谢网络中的多尺度模块化和基序分布效应
  • DOI:
    10.2174/1389203716666150923104603
  • 发表时间:
    2016-01-01
  • 期刊:
    CURRENT PROTEIN & PEPTIDE SCIENCE
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Gao, Shang;Chen, Alan;Wei, Xiaohui
  • 通讯作者:
    Wei, Xiaohui
LimeVI: a platform for virtual cluster live migration over WAN
LimeVI:通过 WAN 进行虚拟集群实时迁移的平台
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    Computer Systems Science and Engineering
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Wei, Xiaohui;Li, Hongliang;Guo, Qingnan;Jiang, Na;Hu, Liang
  • 通讯作者:
    Hu, Liang

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其他文献

利用LSF调度程序的插件机制在Gfa
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    吉林大学学报(理学版)、2005年11月,Vol.43,No.6。Pp:763-767。
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏晓辉;Li Wilfred;徐高潮;胡
  • 通讯作者:
一个支持跨域资源同步分配的虚拟作业模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    吉林大学学报(理学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    骆远;丁肇辉;Wilfred Li;马达;Peter Arzberger;魏晓辉
  • 通讯作者:
    魏晓辉
Rhombus sketch:自适应和准确的流数据sketch
  • DOI:
    10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200877
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    吉林大学学报. 工学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏晓辉;苗艳微;王兴旺
  • 通讯作者:
    王兴旺
大规模流数据处理中代价有效的弹性资源分配策略
  • DOI:
    10.13229/j.cnki.jdxbgxb20190042
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    吉林大学学报. 工学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李丽娜;魏晓辉;郝琳琳;王兴旺;王储
  • 通讯作者:
    王储
一个综合性集群监测模型MCM的设计与实现
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    吉林大学学报(理学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李博;袁曙涛;魏晓辉;秦海波
  • 通讯作者:
    秦海波

其他文献

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魏晓辉的其他基金

近似计算系统错误弹性分析及高效容错策略研究
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    面上项目
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相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

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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