基于代理的网格计算中间件

WADE系统是基于代理技术实现的一个可屏蔽异构和分布性的动态自适应的校园计算网格，提出了基于代理技术在校园网络内实现并行计算的方法，详细论述了基于代理的网格计算中间件的体系结构和主要模块功能，阐述了利用代理实现异构编译、协同计算的过程，给出了代理的Java实现方法，利用软件代理实现网格计算中间件，可以解决异构计算平台下多种并行编程环境的协同计算问题，为用户提供统一的服务接口，这将大大增强系统的可用性。     

2005年全国开放式分布与并行计算学术会议征文通知

由中国计算机学会开放系统专业委员会主办、上海大学计算机学院承办、上海计算机学会协办的“2005年全国开放式分布与并行计算学术会议”将于2005年10月27～29日在上海召开,有关信息如下:征文范围(论文范围包括但不限于下列方面)开放式分布与并行计算模型及体系结构;下一代开放式网络、数据通信、网络与信息安全、业务管理技术;开放式海量数据存储与Internet索引技术,分布与并行数据库及数据/Web挖掘技术;开放式机群计算、网格计算、Web服务、P2P网络及中间件技术;开放式移动计算、自组网与移动代理技术;分布式人工智能、多代理与决策支持…     

基于CISOM的协作信息系统模型

结合移动代理技术以及分布式信息系统的特点,提出一种基于移动代理的协作信息中间件(CISOM)模型。阐述CISOM的设计思想、系统结构,依靠移动代理的迁移和通信,实现协作实体间的信息交互。对系统在代理、网络传输、资源存取方面的安全性进行了分析。     

用中间件扩充分布式客户/服务器系统的应用层

提出了将中间件技术引入分布式银行客户／服务器系统的思路，讨论了在保持原有应用层接口不变的前提下，通过构建基于中间件的银行代理业务平台以扩充应用层的方法，并提出了实现中间件的关键技术。     

移动公共agent请求总线结构(CARBA)

移动网络技术成为九十年代研究的热点，为了能在移动网络中开展分布式业务，技术界在中间件技术引入到移动网络中，本文讨论了传统移动中间件－硬移动中间件的特征，协议，然后提出了软移动中间件的概念，并实现了兼有硬移动，软移动特征的移动CARBA，并在最后给出实验与总结。     

一种基于移动Agent的分布式并行计算模型

针对传统的分布式并行计算方案所存在的缺点,提出了一种基于移动Agent技术的分布式并行计算模型。在简单介绍移动Agent技术后,给出了基于移动Agent的分布式并行计算模型,并详细叙述了该模型的具体工作过程和实现方案。模型设计完成后,用此模型来解决计算量很大的数值计算问题。首先利用数学工具分析设计出该问题的适合于分布式并行计算的方案,然后依照模型实现实验程序。实验测试表明根据该模型实现的分布式并行计算程序具有较高的加速比和并行效率,并有效地提高了分布式并行计算的稳定性、灵活性、可扩展性和移动性。     

一种基于移动Agent的分布式并行计算模型

针对传统的分布式并行计算方案所存在的缺点,提出了一种基于移动Agent技术的分布式并行计算模型.在简单介绍移动Agent技术后,给出了基于移动Agent的分布式并行计算模型,并详细叙述了该模型的具体工作过程和实现方案.模型没计完成后,用此模型来解决计算量很大的数值计算问题.首先利用数学工具分析设计出该问题的适合于分布式并行计算的方案,然后依照模型实现实验程序.实验测试表明根据该模型实现的分布式并行计算程序具有较高的加速比和并行效率,并有效地提高了分布式并行计算的稳定性、灵活性、可扩展性和移动性.     

一种基于Jini技术的移动Agent模型

移动Agent被普遍认为是一种有潜力的网络分布式计算技术,但至今仍没得到广泛的应用,主要是因为移动A-gent中尚存在一些主要问题,如环境灵活性、通信、代码迁移、安全等。针对这些问题,提出了一种基于Jini技术的移动Agent模型。通过将Jini中的查找、发现、租约、远程事件、对象存储等概念和服务加入到移动Agent中,创建了一个包含两种网络中间件(代理基站和代理站点)的动态分布式移动Agent模型,该模型提供了一种新的查找、通信、安全和容错方案以提高移动代理的健壮性、安全性和代理间的交互性。同时对该模型中关键技术的实现机制作了分析。     

基于移动代理的并行计算动态负载平衡

为解决网络计算平台异构性问题,目前的趋势是分布式技术和并行技术的结合。动态负载平衡是使用机群进行网络并行计算的关键,而获取节点的负载信息是实现动态负载平衡的前提。给出了一种利用移动代理技术获取节点负载信息的方法,该法不仅可实现上述平衡,且可大大减少网络并行计算中的通讯开销。     

网格环境下基于移动Agent的分布式入侵检测系统研究

提出了一个网格环境下基于移动Agent的分布式入侵检测系统模型,将移动代理技术引入到网格环境中实现分布式入侵检测,该模型可以确保网格环境中分布式入侵检测技术的完整性并提高入侵检测能力。     

TDCE:基于Tspaces的分布并行计算系统

Tspaces是一种新型的网络中间件。它为网络环境中各进程提供一种强大的共享存储机制来处理相互之间通信和同步。在Tspaces的基础上，构造了一个用于群机环境的并行计算系统TDCE。TDCE支持SPMD模式的并行程序，实验结果表明TDCE能以较小的系统配置和管理开销构建分布式计算平台，为并行程序的开发运行提供有效的支持，给出了系统MPI的对比测试结果并作了分析。     

Distributed computing model for processing remotely sensed images based on grid computing

With advances in remote-sensing technology, the large volumes of data cannot be analyzed efficiently and rapidly, especially with arrival of high-resolution images. The development of image-processing technology is an urgent and complex problem for computer and geo-science experts. It involves, not only knowledge of remote sensing, but also of computing and networking. Remotely sensed images need to be processed rapidly and effectively in a distributed and parallel processing environment. Grid computing is a new form of distributed computing, providing an advanced computing and sharing model to solve large and computationally intensive problems. According to the basic principle of grid computing, we construct a distributed processing system for processing remotely sensed images. This paper focuses on the implementation of such a distributed computing and processing model based on the theory of grid computing. Firstly, problems in the field of remotely sensed image processing are analyzed. Then, the distributed (and parallel) computing model design, based on grid computing, is applied. Finally, implementation methods with middleware technology are discussed in detail. From a test analysis of our system, TARIES.NET, the whole image-processing system is evaluated, and the results show the feasibility of the model design and the efficiency of the remotely sensed image distributed and parallel processing system.     

基于分布式中间件的电力监控系统设计与实现

基于对象的分布式计算技术是当今计算机软件开发的所采用的一种重要技术.与传统开发技术相比,分布式对象技术具有更好的开放性和扩展性.基于对象的中间件是分布式对象技术的良好应用.结合能量管理系统的需要,在分布式对象互操作思想的基础上,对电力监控系统中所采用的分布式中间件技术进行了设计与分析,对电力监控系统中的中间件技术的组织模式、系统流程及实现模式进行了设计,应用cORBA中间件技术对其进行了实现,并在某智能配电自动化有限公司得到了相应的应用.     

基于Hadoop的广域网分布式主题爬虫系统框架

广域网分布式爬虫与局域网爬虫相比有诸多的优势,而现有基于Hadoop分布式爬虫的设计主要是面向局域网环境的。为解决Hadoop分布式计算平台不适合部署于广域网的问题,设计了一个基于Hadoop的广域网分布式爬虫系统框架。爬虫系统利用消息中间件实现分布式可靠通信,数据存储采用可伸缩的Hadoop分布式文件系统HDFS,网页解析利用MapReduce并行处理,并基于模板匹配实现框架可定制。系统的性能仿真显示该框架具有支撑大规模爬虫并发工作的能力。     

基于ProActive的分布式并行Web Spider设计

单机Web Spider的数据采集速度较慢,采用MPI技术或直接用Java开发分布式Web Spider代价较高。该文利用ProActive中间件提供的主动对象技术、网络并行计算技术、自动部署机制设计实现了P-Spider分布式并行Web Spider。实验结果表明,该P-Spider采集速率是单机多线程Web Spider的2.2倍。     

Zorilla: a peer‐to‐peer middleware for real‐world distributed systems

The inherent complex nature of current distributed computing architectures hinders the widespread adoption of these systems for mainstream use. In general, users have access to a highly heterogeneous set of compute resources, which may include clusters, grids, desktop grids, clouds, and other compute platforms. This heterogeneity is especially problematic when running parallel and distributed applications. Software is needed which easily combines as many resources as possible into one coherent computing platform. In this paper, we introduce Zorilla: peer‐to‐peer (P2P) middleware that creates a single distributed environment from any available set of compute resources. Zorilla imposes minimal requirements on the resource used, is platform independent, and does not rely on central components. In addition to providing functionality on bare resources, Zorilla can exploit locally available middleware. Zorilla explicitly supports distributed and parallel applications, and allows resources from multiple sites to cooperate in a single computation. Zorilla makes extensive use of both virtualization and P2P techniques. We will demonstrate how virtualization and P2P combine into a simple design, while enhancing functionality and ease of use. Together, these techniques bring our goal a step closer: transparent, easy use of resources, even on very heterogeneous distributed systems. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

可扩展的桌面问题求解环境计算加速中间件

为利用多种高性能计算资源的计算能力,设计一种可扩展的桌面问题求解环境计算加速中间件,采用应用层、中间层和计算层 3层结构,以降低系统设计的复杂度,支持多种并行后端、分布式扩展以及并行后端的即插即用。用该加速中间件进行Matlab中的LU分解实验,结果证明了其有效性。     

A multi‐grained distributed implementation of the parallel Block Conjugate Gradient algorithm

The Block Conjugate Gradient algorithm (Block‐CG) was developed to solve sparse linear systems of equations that have multiple right‐hand sides. We have adapted it for use in heterogeneous, geographically distributed, parallel architectures. Once the main operations of the Block‐CG (Tasks) have been collected into smaller groups (subjobs), each subjob is matched by the middleware MJMS (MPI Jobs Management System) with a suitable resource selected among those which are available. Moreover, within each subjob, concurrency is introduced at two different levels and with two different granularities: the coarse‐grained parallelism to perform independent tasks and the fine‐grained parallelism within the execution of a task. We refer to this algorithm as to multi‐grained distributed implementation of the parallel Block‐CG. We compare the performance of a parallel implementation with the one of the distributed implementation running on a variety of Grid computing environments. The middleware MJMS—developed by some of the authors and built on top of Globus Toolkit and Condor‐G—was used for co‐allocation, synchronization, scheduling and resource selection. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

Actors: A unifying model for parallel and distributed computing

Parallel computing and distributed computing have traditionally evolved as two separate research disciplines. Parallel computing has addressed problems of communication-intensive computation on tightly-coupled processors while distributed computing has been concerned with coordination, availability, timeliness, etc., of more loosely coupled computations. Current trends, such as parallel computing on networks of conventional processors and Internet computing, suggest the advantages of unifying these two disciplines. Actors provide a flexible model of computation which supports both parallel and distributed computing. One may evaluate the utility of a programming paradigm in terms of four criteria: expressiveness, portability, efficiency, and performance predictability. We discuss how the Actor model and programming methods based on it support these goals. In particular, we provide an overview of the state of the art in Actor languages and their implementation. Finally, we place this work in the context of recent developments in middleware, the Java language, and agents.