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综合馆
基于仿生学原理的云资源自主监控系统设计与实现
  • 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.

  • 作者

    孙鹏  许瀚  陈晶晶  曹旭东  SUN Peng  XU Han  CHEN Jingjing  CAO Xudong 

  • 作者单位

    电子科技大学计算机科学与工程学院,成都,611731

  • 刊期

    2016年7期 ISTIC PKU

  • 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  cloud computing  resource monitoring  Bionic Autonomic Nervous System (BANS)  cloud monitoring  self-organizing  self-repairing 

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18.208.159.25