基于模糊重用库的容错软件开发

容错设计是改进软件可靠性的有效途径，然而由于设计多样性的实现很困难且开销大，导致该项技术目前仅应用于一些安全关键系统之中，为此，提出了一种将重用技术引入到容错软件开发过程中的应用框架，框架以模糊重用库为核心，增强的可靠性开发模型为基础，参数化可靠性指标为相异性设计的依据，简化了容错软件的开发过程，在方法和实践上改进了软件系统的可靠性，介绍了重用库结构，增强的可靠性开发方法，基于重用的相异性设计及其容错软件开发的支持。     

基于异构分布式系统的实时容错调度算法

目前文献中研究的实时容错调度算法都是基于同构分布式系统，系统中的所有处理机完全相同。该文首先建立了一个基于异构分布式系统实时容错调度模型，异构分布式系统中的各个处理机均不相同。基于该异构分布式系统模型，该文引入了可靠性代价（reliability cost）概念，并提出两种静态实时容错调度算法（RTFTNO和RTFTRC）用于调度周期性实时容错任务。算法RTFTRC在调度任务时，尽量使系统的可靠性代价最小；而算法RTFTNO在调度实时任务时，没有考虑系统的可靠性代价。该文详细讨论了两种调度算法的性能。性能模拟实验分别比较了两个算法的可靠性代价，超时比率和可调度性；并研究了任务的计算时间与可靠性代价的关系以及调度长度阈值与最小处理机个数的关系。实验结果表明，算法RTFTRC的性能优于算法RTFTNO。     

双微机控制水轮机轮叶系统的研究

本文介绍一种基于双微机的水轮机轮叶控制系统。文中针对水轮机轮叶系统，提出了容错设计方案和系统控制算法。该系统改进了控制性能，提高了系统可靠性。     

发布订阅系统在移动Ad Hoc网络中的三种路由算法

介绍了分布式发布/订阅系统的原型，为Ad Hoc网络中的发布/订阅系统设计了三种基于内容的路由算法，分别说明了它们的运行方式，并进行了仿真与比较。结果表明：基于内容的可靠容错路由算法能够100%保证信息的传输，有容错机制，可靠性较强，但出现了传输延迟；基于内容的路由算法的可靠性不强，适合有线网络中分布式发布订阅系统的信息传输，传输延迟小；基于内容的容错路由算法有容错机制，传输延迟小     

铁路信号计算机联锁控制系统容错技术研究

容错技术是保证安全性和可靠性的关键手段之一。本文介绍了铁路信号系统中常用的容错技术及其原理，然后介绍了自行研制开发的基于RTLinux的容错计算机联锁控制系统，并且详细讨论了系统的容错技术实现方法。     

物联网智能物流系统容错服务组合建模与分析

针对物流领域的服务组合存在容错性差和服务不可靠等问题，提出一种基于π网的物联网智能物流系统物流服务容错组合模型。首先，在简单介绍物联网智能物流系统后，给出了物联网智能物流系统的容错服务组合框架；然后，基于π网建立了物联网智能物流系统物流服务容错组合模型，并对模型进行了容错正确性和拟合性分析；最后，对提出的模型进行了服务可靠性、服务故障容错可靠性实验，并与Petri网、QoS动态预测算法、模糊卡诺模型和改进粒子群优化的服务组合方法针对服务组合的执行时间、用户满意度、可靠性和最优度进行对比实验。实验结果表明，所提模型具有更高的服务可靠性和服务故障容错可靠性，同时在服务组合的执行时间、用户满意度、可靠性和最优度等方面也具有一定的优越性。     

容错星载计算机系统结构设计

容错技术是提高计算机系统可靠性的重要手段，本文介绍了某立体测绘小卫星星载计算机系统的容错设计。该系统具有功能强，灵活性和可靠性高等特点，满足了小卫星性能高，重量轻、体积小，功耗低的要求。     

造纸过程纸张定量传感器故障诊断方法研究

本文介绍一种作者提出的容错型纸张定量传感器的原理及性能，给出了应用卡尔曼滤波器的传感器故障诊断算法，与容错型纸张定量传感器结合，实现了对传感器部分部件故障的容错，从而提高了传感器的可靠性。仿真实验结果表明，文中所给的故障诊断方法能及时准确探明和隔离出传感器故障。     

双容错数据布局算法DP—RAID扩展研究

基于单容错编码的数据布局已经不能满足存储系统对可靠性越来越高的要求。对基于多容错编码的数据布局的研究受到了广泛的关注，并且出现了一些多容错的布局算法，如多维Parity，DH1，DH2等。但这些布局算法普遍存在冗余度较差、计算负载大等缺点。DP-RAID是一种基于水平方向和对角方向双重奇偶校验的双容错数据布局算法。该布局计算负载小，实现简单，但该布局要求校验条纹长度为素数。本文对DP-RAID进行扩展，使其能够应用于校验条纹长度为素数减一的环境。与其他双容错布局算法比较表明，该布局算法在保证同样可靠性的情况下，性能有了明显的提高。     

网络规划中的容错及可靠性设计

网络容错及可靠性是网络工程规划和设计中的极为重要的内容。本文介绍了网络拓扑结构及网络布线与网络可靠性的关系，提出了通过增加冗余器件来提高服务器容错能力的方法，说明了路由器的容错及可靠性设计的措施。     

Improving reliability and performances in large scale distributed applications with erasure codes and replication

Replication of Data Blocks is one of the main technologies on which Storage Systems in Cloud Computing and Big Data Applications are based. With the heterogeneity of nodes, and an always-changing topology, keeping the reliability of the data contained in the common large-scale distributed file system is an important research challenge. Common approaches are based either on replication of data or erasure codes. The former stores each data block several times in different nodes of the considered infrastructures: the drawback is that this can lead to large overhead and non-optimal resources utilization. Erasure coding instead exploits Maximum Distance Separable codes that minimize the information required to restore blocks in case of node failure: this approach can lead to increased complexity and transfer time due to the fact that several blocks, coming from different sources, are required to reconstruct lost information. In this paper we study, by means of discrete event simulation, the performances that can be obtained by combining both techniques, with the goal of minimizing the overhead and increasing the reliability while keeping the performances. The analysis proves that a careful balance between the application of replication and erasure codes significantly improves reliability and performances avoiding large overheads with respect to the isolated use of replication and redundancy.     

Markov-chain based reliability analysis for distributed systems

In a typical distributed computing system (DCS), nodes consist of processing elements, memory units, shared resources, data files, and programs. For a distributed application, programs and data files are distributed among many processing elements that may exchange data and control information via communication link. The reliability of DCS can be expressed by the analysis of distributed program reliability (DPR) and distributed system reliability (DSR). In this paper, two reliability measures are introduced which are Markov-chain distributed program reliability (MDPR) and Markov-chain distributed system reliability (MDSR) to accurately model the reliability of DCS. A discrete time Markov chain with one absorbing state is constructed for this problem. The transition probability matrix is employed to represent the transition probability from one state to another state in a unit of time. In addition to mathematical method to evaluate the MDPR and MDSR, a simulation result is also presented to prove its correction.     

基于分布式生成树的副本定位服务

副本定位服务(RLS)是Globus的标准组件之一,它为客户提供副本的注册和定位服务。Globus中原始的RLS服务通过静态配置,在多个冗余的副本定位索引(RLI)节点间建立起一个分层的网络,从而确保服务的可靠性和负载平衡。结合P2P网络中的资源定位方法,提出了一种基于分布式生成树(DST)的副本定位服务(DST-RLS)。首先用DST-RLS节点网络替换原有的RLI节点的静态配置,从而提供了一种具有自组织性,错误容忍和更高易扩展能力的副本定位服务。接下来对相关算法进行了描述,并对DST-RLS节点网络的性能进行了分析。最后,通过仿真模型,对DST-RSL性能进行了验证。     

MidHDC: Advanced Topics on Middleware Services for Heterogeneous Distributed Computing. Part 1

Middleware solutions for Heterogeneous Distributes System aim to respond to high requirements of large scale distributed applications related to performance, flexibility, extensibility, portability, availability, reliability, safety, security, trust, and scalability, in the context of high number of users, and large geographic distribution of heterogeneous hardware and software resources. The solutions used in the design, implementation, and deployment of systems with such capabilities are based on monitoring, scheduling, optimization, sharing, balancing, discovery, and synchronization methods and techniques that are continuously improved.This special issue presents advances in virtual machine management solutions in Clouds, object storage platforms, HPC heterogeneous platforms, middleware for Android systems and reliability and performances in large scale distributed applications.     

基于局域网的电力系统分布式计算及管理

依据电力系统的特点，提出了一种基于网络的分布式计算方法及计算管理，可有效使用网络内的空闲资源，提高系统的资源利用率，不影响原有系统的可靠性及稳定性，介绍了该系统的基本原理和实现方法，并与常规方法相比较，介绍了该系统的性能指标。     

Use of Supercomputers in Quantitative Electron Diffraction

The method of Quantitative Convergent Beam Electron Diffraction (QCBED) is used to study bonding effects in crystals. Because the accurate determination of electron charge densities requires extremely time consuming computations, the use of supercomputers is often necessary. In this article, we describe how the QCBED algorithm was modified to run on a parallel computer, an Intel Paragon. The implementation is based on the master-slave process and is explained in detail. For comparison, the program is also run on a state-of-the-art vector computer, a CRAY Y-MP. The performances of the two supercomputers are compared and results from a workstation are given as a reference. The parallel implementation is found successful. It demonstrates that parallelization of serial algorithms can be efficient when increasing accuracy and better performance are required.     

基于时序推断的拥塞控制策略的性能分析

通过对TD、RED等算法进行较精确的Markov建模,以理论分析和数值模拟的方法对各种拥塞控制策略的性能进行深入的研究和比较,并着重从时间序列的角度分析平均队列长度计算方法的数学过程和理论依据,进而提出基于时序预测推断的平均队列长度的计算方法,给出相应的数学模型和数值模拟性能曲线,结果证明:新的算法在系统稳定性和资源利用率上表现出明显的优越性,其走势更加接近理想的性能曲线.最后考察了各算法结合优先级丢弃策略的性能表现.     

网格环境下层次信任模型研究

信任管理作为网格研究的核心内容,受到研究人员的高度关注。目前设计的模型中,实体域的信任值由直接信任值和推荐信任值合成,但引入推荐信任就必须对网格域进行层次划分。现有的划分方法只是主观地根据网格域之间的交易情况来划分层次,这种划分方式得到的推荐值的可靠性难以保证,并且不能防止联合欺骗的行为。基于对网格实体域行为的深入研究,给出了一个基于实体域行为的直接信任值动态量化模型,在此基础上,引入匹配指标和粗糙度的概念,给出了一个层次划分模型,利用该模型很好地解决了推荐信任值的计算问题,给出了一个信任评估模型,理论分析和实验结果表明,该模型能够保证推荐信任值的可靠性,并且防止了推荐过程中的联合欺骗,有效地解决了网格环境中信任评估问题。     

基于QoS预测与约束层次模型的云服务推荐方法研究

如何精确地预测云服务的QoS,灵活地处理用户的QoS约束是实现可靠云服务推荐的关键问题。针对上述问题,提出了一种基于事例推理的云服务QoS动态预测方法,用于预测候选云服务的QoS值,提高云服务质量的可靠性;提出了一种基于约束层次（Constraint Hierarchy,CH）的QoS评价模型,该模型依据QoS约束对用户业务的重要程度,将其分为必须满足的硬约束层和允许被偏离的软约束层,该模型能够有效地解决过约束问题。通过实验验证了提出的云服务推荐方法的可行性和有效性。     

云计算任务冗余调度优化模型

为了解决现有云计算平台的高度动态性和异构性带来的可靠性低的问题,提出了一种基于冗余调度的可靠云计算模型。针对云计算按需付费的特点,基于该可靠模型,建立了基于服务费用约束的冗余调度优化模型,以保证在该费用约束下获得最大的云计算服务可靠性。最后,用遗传算法解决该最优冗余分配问题。