基于灰色预测的失效检测模型研究

发布时间：2020-05-23 22:26

【摘要】：当前,随着分布式系统越来越广泛的应用,其高可用性的需求也逐渐增强。作为实现高可用性的关键技术,分布式系统中失效检测的实现逐渐成为学术界的一个研究热点。失效检测技术被广泛应用于通讯协议、分布式算法、网格计算、集群管理、web服务器等应用系统中,并且被用于解决分布式系统中的一致性、原子多播等问题。目前对失效检测的研究主要集中于失效检测算法、模型以及级别等方面。 传统的失效检测算法是基于概率统计模型来计算下一次心跳消息到达的时间。这需要较大的数据量,且基于数据符合某种分布的假设,这些决定了算法应用的局限性。基于灰色理论“少数据建模”的特性,本文给出了一种基于灰色预测的失效检测模型,并在此基础上提出了一种自适应的PGC-AFD失效检测算法。为了提高检测的准确性,算法还引入了二次检测的思想。该算法依据已有心跳消息到达时间的序列得出一个超时值,并以此作为判断下一个心跳消息是否失效的依据。 本文给出的PGC-AFD失效检测算法满足了一个较高的检测级别。实验结果表明,PGC-AFD算法在一定程度上提高了失效检测的性能,减小了网络延迟对失效检测的影响。
【图文】：

图2.1支出与I_资关系

算法如果认定进程可能出现问题，进程q则进行tJS转换。其它三种转换分别代表:正常状态到失效状态转换，，怀疑状态到正常状态转换和怀疑状态到失效状态转换。四种状态转换如图2.2所示。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：N941.5;TP274

【参考文献】

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本文编号：2678045