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发布/订阅中间件为分布式系统数据分发提供有力支持,同时提供了多种服务质量(quality of service, QoS)供用户选择。然而在动态环境中,发布/订阅中间件不能根据环境变化自动调整QoS机制来满足用户的需求。为此,开展了发布/订阅中间件自适应QoS研究,包括集成发布/订阅中间件、可调整传输协议框架以及监督学习技术,以实现QoS自适应调整,最后对发布/订阅中间件自适应QoS进行了定性评估。
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资源评论
暋
2014
年
12
月
第
25
卷
暋
第
6
期
装
暋
备
暋
学
暋
院
暋
学
暋
报
JournalofE
q
ui
p
mentAcadem
y
December暋2014
Vol.25暋No灡6
暋
收稿日期
暋2014灢05灢19
暋
基金项目
暋
国家自然科学基金资助项目
(
61202129
)
暋
作者简介
暋
李鹏伟
(
1986-
),
男
,
博士研究生
,
主要研究方向为通信与信息系统
。
l
p
w
_
w
q
@163.com
赵洪利
,
男
,
教授
,
博士生导师
。
发
发
布
/
订阅中间件自适应
Q
oS
研究
李鹏伟
1
,
暋
赵洪利
2
,
暋
杨海涛
3
,
暋
孙源泽
1
(
1.
装备学院 研究生管理大队
,
北京
101416
;
暋2.
装备学院 训练部
,
北京
101416
;
3.
装备学院 复杂电子系统仿真实验室
,
北京
101416
)
暋暋
摘
暋暋暋
要
暋
发布
/
订阅中间件为分布式系统数据分发提供有力支持
,
同时提供
了多种服务质量
(
q
ualit
y
ofservice
,
QoS
)
供用户选择
。
然而在 动态环 境中
,
发布
/
订
阅中间件不能根据环境变化自动调整
QoS
机制来满足用户的需求
。
为此
,
开展了发
布
/
订阅中间件自适应
QoS
研究
,
包括集 成发 布
/
订阅 中 间件
、
可调 整 传输 协 议框 架
以及监督 学 习技 术
,
以实 现
QoS
自适 应 调整
,
最后 对 发布
/
订阅 中 间件 自 适 应
QoS
进行了定性评估
。
关
暋
键
暋
词
暋
发布
/
订阅中间件
;
数据分发服务
;
自适应
QoS
;
监督学习
中图分类号
暋TP393.03
文 章 编 号
暋2095灢3828
(
2014
)
06灢0095灢05
文献标志码
暋A DOI暋10.3783
/
j
.issn.2095灢3828.2014.06.021
Stud
y
ofAda
p
tiveQoSofPublish
/
SubscribeMiddleware
LIPen
g
wei
1
,
暋ZHAO Hon
g
li
2
,
暋YANG Haitao
3
,
暋SUN Yuanze
1
(
1.De
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g
ement
,
E
q
ui
p
mentAcadem
y
,
Bei
j
in
g
101416
,
China
;
2.Trainin
g
De
p
artment
,
E
q
ui
p
mentAcadem
y
,
Bei
j
in
g
101416
,
China
;
3.ScienceandTechnolo
gy
onCom
p
lexElectronicS
y
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y
,
E
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p
mentAcadem
y
,
Bei
j
in
g
101416
,
China
)
Abstract暋The
p
ublish
/
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p
rovides
p
owerfulsu
pp
ortfordatadisseminationin
distributeds
y
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,
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(
QoS
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,
theQoS
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chan
g
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p
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y
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p
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g
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,
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Ke
y
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p
ublish
/
subscribe middleware
;
datadistributionservice
;
ada
p
tiveQoS
;
su
p
ervised
learnin
g
暋暋
随着科学 技 术 的 进 步 和 微 处 理 器 技 术 的 发
展
,
由于和 单机式 系统相 比
,
分布式 系统在 成本
、
性能
、
可靠性和扩展性方面的优势越来越明显
,
因
此得到越来越广泛的应用
[
1
]
。
分布式系统是一个
以分布式硬件为躯壳
,
以分布式软件为灵魂
,
以分
布式数据为血脉的有机整体
。
分布式数据充斥着
整个分布式系统
,
系统内部数据交互频繁
、
通信紧
密
,
在一些时间和任务苛刻的分布式系统中
,
还对
数据分 发 提 出 了 实 时 性 和 可 靠 性 的 要 求
[
2
]
。
同
时
,
随着系统规模的扩大
,
分布式系统中发送者和
接收者的 数 量
、
数 据 类 型 和
QoS
需 求 也 随 之 增
加
,
这些都给数据分发带来了严峻考验
。
另外
,
当
针对某一特定环境开发的数据分发系统部署到不
同的环境中时
,
已有的
QoS
机制不一定能满足用
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