基于生产消耗模型与松弛时间的数据网格服务可靠性研究

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基于生产消耗模型与松弛时间的数据网格服务可靠性研究

曲明成，吴翔虎，廖明宏，杨孝宗，左德承

1.哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨150001;2.厦门大学软件学院，福建厦门361005

出版日期:2009-11-15 发布日期:2009-11-25

Data grid service reliability analysis based on production & consumption model and slack time

QU Ming-cheng, WU Xiang-hu, LIAO Ming-hong, YANG Xiao-zong, ZUO De-cheng

1.School of Computer Science & Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China;2.Software School, Xiamen University, Xiamen 361005, China

Online:2009-11-15 Published:2009-11-25

摘要/Abstract

摘要： 针对现有数据网格可靠性相关研究的不足，引入了生产者与消耗者模型，并提出扩展松弛时间模型。理论证明生产消耗模型使数据服务可靠性远小于网格数据可靠性，而扩展模型进一步降低了数据服务可靠性。通过仿真实验，将模型的数据服务可靠性与网格数据可靠性进行了比较，并与理论推导进行对比分析，取得了较好的效果，证明了该模型的有效性。

关键词: 数据网格服务, 可靠性, 生产消耗模型, 松弛时间, 并行数据传输

Abstract: Considering insufficient studies on Data Grid Reliability (DGR), a Production & Consumption Model (PCM) was introduced and an Extended Slack Time Model (ESTM) was put forward. Theoretical proof showed that PCM made Data Service Reliability (DSR) far less than DGR, and ESTM further reduced DSR. DSR and DGR were compared in simulation experiment, and comparative analysis between theory and experiment was carried out. Results showed that the PCM and ESTM were correct and effective.

Key words: data grid service, reliability, production & consumption model, slack time, parallel data transfer

中图分类号:

TP311

曲明成，吴翔虎，廖明宏，杨孝宗，左德承. 基于生产消耗模型与松弛时间的数据网格服务可靠性研究[J]. .

QU Ming-cheng, WU Xiang-hu, LIAO Ming-hong, YANG Xiao-zong, ZUO De-cheng. Data grid service reliability analysis based on production & consumption model and slack time[J]. .

[1]	郜启凯,李莹,邓水光. 支持跨组织协作的高可靠性服务编排框架[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(9): 2501-2507.
[2]	杜彦斌,吴国奥,许磊. 基于神经网络和再制造因子的再制造机床可靠性分配方法[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(4): 1052-1061.
[3]	胡启国,周松. 考虑刚柔耦合的工业机器人多目标可靠性拓扑优化[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(第3): 623-631.
[4]	揭丽琳,刘卫东. 基于使用可靠性区域粒度的产品保修期优化决策[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(第1): 92-102.
[5]	黄联标,敖银辉. 基于模拟退火算法的多工段系统预防维护策略[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(9): 2404-2411.
[6]	戴怡,刘琴. 基于生存分析与极大似然法的可靠性评估[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(11): 2976-2981.
[7]	潘柏松,俞铭杰,项涌涌,罗路平,丁炜. 考虑刀具磨损的铣削加工精度可靠性分析及工艺优化设计[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(11): 2982-2991.
[8]	邱涛,王增臣,游令非. 随机和区间变量共存的结构可靠性分析算法[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(11): 2992-3000.
[9]	谷长超,何益海,韩笑,陈兆祥. 面向健康保障的制造系统预测性维修决策模型[J]. 计算机集成制造系统, 2019, 25(第9): 2149-2158.
[10]	张立香,孟欣佳,敬石开,张贺. 混合不确定性下的多学科协同可靠性分析方法[J]. 计算机集成制造系统, 2019, 25(第9): 2198-2207.
[11]	冯嘉珍,张建国,邱继伟. 可靠性多目标优化设计的自适应行为博弈算法[J]. 计算机集成制造系统, 2019, 25(第3): 736-742.
[12]	熊升华,陈振颂,陈勇刚,贺强. 基于指标模糊分割和MULTIMOORA的航空公司机队可靠性识别模型[J]. 计算机集成制造系统, 2019, 25(第2): 431-438.
[13]	徐泉,王良勇,刘长鑫. 工业云应用与技术综述[J]. 计算机集成制造系统, 2018, 24(第8): 1887-1901.
[14]	揭丽琳,刘卫东,滕沙沙,孙政. 基于动态优选元胞遗传模糊聚类的使用可靠性区域粒度确定方法[J]. 计算机集成制造系统, 2018, 24(第8): 1929-1945.
[15]	方玲珍,史凯龙,陆彪,周晓军. 基于维护效率的设备多目标预防维护优化建模[J]. 计算机集成制造系统, 2018, 24(第6): 1438-1444.