摘要：随着计算机网络和传感器网络的迅速发展,数据呈指数级增长,特别是在因特网上。为了有效地处理大规模数据,需要具有良好的可伸缩性、灵活性和容错性的并行分布式集群。目前,许多企业基于自己的Hadoop集群提供云服务。因为单个Hadoop集群的资源是有限的,Hadoop集群必须将有限的资源分配给一些特殊的任务以获得最大的利益。文中研究给定候选任务集的最大利润问题。用有效的序列描述候选任务集,并提出了一种基于序列的调度策略。为了提高查找有效序列的效率,设计了一些修剪策略,并给出了相应的调度算法。最后,在某些任务运行超时的情况下,提出了超时处理算法。实验结果表明,该算法的总收益非常接近理想的最大值,在不同的实验环境下明显优于相关的调度算法。

摘要：多跳光网络是满足日益增长的互联网服务应用的最合适的解决方案。将常规的Kautz图从一层扩展为多层,以产生更多架构上的变化。相邻层之间采用常规Kautz图的系统连接方式,并由此提出了一种基于属性的路由算法。采用光无源星形耦合器来实现新的拓扑结构。为了解决中间节点争用问题,评估并比较了三个调度准则,主要原则是它们提高可用性的能力。