FlatLFS:一种面向海量小文件处理优化的轻量级文件系统

海量小文件的高效存储和访问是当前分布式文件系统面临的主要挑战之一。以GFS和HDFS为代表的分布式文件系统大多面向海量大文件的高效存储和访问设计,缺乏小文件处理的针对性优化,导致访问海量小文件时效率低下。针对分布式文件系统中海量小文件访问时的数据服务器优化问题,提出了一种采用扁平式数据存储方法的轻量级文件系统FlatLFS,取代传统文件系统对上层分布式文件系统提供数据存储和访问支持,提高了数据服务器处理小数据块时的I/O性能,从而提升了整个分布式文件系统的性能。实验表明,当数据块大小设定为1M时,FlatLFS的随机读性能分别比ext3、ext4、reiserfs高135%、112%和122%。     

基于任务和角色的分布式工作流安全模型

针对现有基于角色访问控制的缺陷和分布式工作流管理系统的特性,在传统的基于角色的访问控制模型中引入任务集(Tasks)、任务实例集(TaskInstances)和任务上下文(TaskContext)的概念,将传统的user role permission权限赋予结构修改为user role task permission权限赋予结构,建立了基于任务和角色的访问控制模型,给出了其形式化定义。该模型解决了传统的基于角色访问控制中的动态适应性差和最小权限约束假象的问题,用于分布式工作流管理系统,提高了安全性、实用性。