语义Web和语义网格及数据资源整合的探讨

目前,许多电子政务系统面临着一个共同的问题,这就是所谓的＂信息孤岛＂问题,解决该问题的关键是如何将现有数据资源进行有效的整合。而语义网格理论的提出,为这一难题的解决提供了一个新的思路。应用语义网格理论,针对出租汽车管理信息化的应用需求,构造语义网格模型Tx-Grid,并且讨论一种利用本体整合分布式异构数据库资源的机制,有效地解决这一问题。     

融合遗传算法和蚁群算法动态网格任务调度算法研究

网格计算是当今计算机科学领域最新兴起的一项有很高学术价值和应用价值的研究课题。未来互联网的发展方向是将网络中众多闲置的计算资源、存储资源以及科学仪器等可用资源充分合理的加以利用。如何高效地使用网格资源,即网格调度问题也随之成为研究的重点,虽然在传统的分布式并行计算中有很多成熟的任务调度算法,但由于网格的新特性,使得必须研究新的算法来解决一些新出现的问题,如调度问题的NP安全性,调度算法的高效性,资源的异构性以及资源分配决策的并行性和分布性等。     

网格环境下一种可扩展的资源发现机制

在分布、异构的网格环境下，如何快速、准确地查找用户所需要的资源是影响网格计算性能的重要因素。本文针对集中式资源发现方法存在的可扩展性弱的不足，将P2P方法应用到网格资源发现领域，提出了一种扩展性好的分布式资源发现方法。该方法使用二叉树来管理数据，网格中每个节点都负责管理一部分资源信息。实验结果表明，本文提
出的方法能有效解决集中式资源发现方法可扩展性不好、资源信息服务器负载过重、容易造成单点失效等问题。     

网格技术综述

随着高性能计算应用需求的迅猛发展,在单一的计算机上或单一的计算机群系统上已不能解决一些超大规模应用问题,这就需要将地理上分布、系统异构的各种高性能计算机系统,通过高速互连网络连接并集成起来,网格计算技术就是解决高性能计算应用的技术。文章研究了当前国内外网格技术研究的情况、网格技术的广泛应用及未来网格技术的发展。     

网格计算中作业管理系统的分析及设计

随着高性能应用需求的迅猛发展，单台高性能计算机已经不能胜任一些超大规模应用问题的解决。这就需要将地理上分布、系统异构的多种计算资源通过高速网络连接起来，共同解决大型应用问题，作业管理是随着集群技术和网格技术的应用发展而发展起来的一项技术。针对网格计算中的作业管理系统，该文主要分析了作业管理系统的设计、实现及关键技术，以及作业管理系统中的各种组件的工作原理，并在此基础上提出并设计出针对网格计算的作业调度器的框架。     

语义网格环境中异构数据资源整合研究

目前,各大高校信息资源采用不同的实现平台、不同的数据结构和实现方式,并且数据库在地理上是分布的更是异构的,给用户选择利用高校信息资源带来很大的不便,因此,如何消除各高校之间的"信息孤岛"现象,提供一个有效的机制,已成为当前信息化进程中急需解决的问题,运用语义网格理论,构造语义网格模型CI-Grid,可以实现一种利用本体整合分布式异构数据库资源的机制,能有效地解决这一问题,并有较高的应用前景.     

一个网格经济学模型和信用机制

网格的目标是实现对地理上广泛分布的大量异构资源进行共享.然而,由于网格具有的异构性、分布性和动态性,网格环境中的资源管理是个复杂的问题.将经济学原理,例如一些经济学模型和市场机制引入网格之中构建网格经济学资源管理模型,能够很好地配合网格的离散特性.该文将经济学原理引入网格环境之中,提出了一个“信用机制”,使用户能够根据服务提供者的“信用”来优化选择,同时使网格更为高效和有序.     

基于知识网格的分布式数据挖掘

科学和工商业应用需要分析分布在各异构站点的海量数据。这就需要合适的分布式并行系统来存储和管理数据。网格为分布式数据挖掘和知识发现提供了有效的计算支持。文中在讨论知识网格体系结构的基础上,利用可视化网格应用环境VEGA实现了基于网格的分布式数据挖掘过程。     

网格计算环境下资源管理的研究

网格计算是下一代互联网的应用模式,资源管理是网格技术研究的核心任务之一,包含资源发现、任务调度和负载均衡.由于网格中的资源具有分布性、自治性、异构性和动态性,对网格资源进行高效的管理是一个具有挑战性的问题.通过对各种资源管理模型的对比,提出把移动Agent和计算经济机制引入网格资源管理,可以很好地进行资源的发布、资源发现和资源的调度.     

基于知识网格的分布式数据挖掘

科学和工商业应用需要分析分布在各异构站点的海量数据。这就需要合适的分布式并行系统来存储和管理数据。网格为分布式数据挖掘和知识发现提供了有效的计算支持。文中在讨论知识网格体系结构的基础上，利用可视化网格应用环境VEGA实现了基于网格的分布式数据挖掘过程。     

校园计算网格环境中资源监测与资源发现研究

建设校园计算网格首先要解决资源监测与资源发现问题。资源监测为其他的网格中间件提供必要的与资源有关的性能数据,是资源发现和任务分配的基础。资源发现将网格中不被用户所知道的资源与请求使用资源的用户联系起来。资源发现功能的强弱直接决定了网格的使用效率和友好程度。本文结合校园计算网格本身的特点,给出了建设校园计算网格应实现的功能,着重探讨了资源监测与发现基本理论和相关技术,提出了资源监测与发现的方法,最后设计并实现了校园计算网格资源监测与发现服务。     

CycloidGrid: A proximity-aware P2P-based resource discovery architecture in volunteer computing systems

Volunteer computing which benefits from idle cycles of volunteer resources over the Internet can integrate the power of hundreds to thousands of resources to achieve high computing power. In such an environment the resources are heterogeneous in terms of CPU speed, RAM, disk capacity, and network bandwidth. So finding a suitable resource to run a particular job becomes difficult. Resource discovery architecture is a key factor for overall performance of peer-to-peer based volunteer computing systems. The main contribution of this paper is to develop a proximity-aware resource discovery architecture for peer-to-peer based volunteer computing systems. The proposed resource discovery algorithm consists of two stages. In the first stage, it selects resources based on the requested quality of service and current load of peers. In the second stage, a resource with higher priority to communication delay is selected among the discovered resources. Communication delay between two peers is computed by a network model based on queuing theory, taking into account the background traffic of the Internet. Simulation results show that the proposed resource discovery algorithm improves the response time of user’s requests by a factor of 4.04 under a moderate load.     

计算网格的资源分发和发现机制

1 引言计算网格的资源管理系统是为实现计算网格系统资源共享所应提供的最主要的服务之一。计算网格资源管理系统的基本功能是接受来自计算网格范围内的机器的资源请求,并且把特定的资源分配给资源请求者,并且合理地调度相应的资源,使请求资源的作业得以运行。资源分发、资源发现和资源的调度构成了计算网格资源管理系统的最主要的内容。资源分发和资源发现提供方法,通过该方法,在计算网格内部的机器能够形成一个可用的资源和其状态的一个视图。资源     

基于网格计算池模型的作业调度策略研究

在现阶段,网格的计算池模型是一种较实用的网格实现方式,其资源的查找和分配机制也相对简单。文章根据计算池模型的特点,参照织女星网格的体系结构,将基于最短路由转发的资源发现机制与任务调度算法相结合,提出了一种新的网格任务调度策略,并给出了简化模型清晰地描述了任务在此策略下全部的执行过程。     

P2P／Web Service与网格资源发现服务研究

资源发现是网格计算技术一个重要的研究领域.本文根据经典的五层沙漏网格架构模型,结合P2P、Web Service技术,提出了一个网格资源发现模型.使用P2P网络计算模式,充分利用网络边缘的终端设备发现共享资源,可以大大提高发现速度,降低服务器的负载.同时,使用了Web Service来发布网格结点提供的服务.本文中提出了该模型使用的通讯协议簇、模型的实现方法.本文具体的底层发现服务使用perl实现;使用Frontier-RPC发布服务和访问均已经实现.     

一种基于移动Agent的网格资源发现模型

网格计算的核心问题是网格环境中的资源管理，而这些资源是在地理上分布的，并且由不同组织所拥有且具有不同的使用访问策略，要对复杂的网格资源进行管理，首先应能提供一种高效、合理的方法来发现资源，以满足用户的需求；本文结合移动Agent技术提出了一种新的网格资源发现模型。     

A model for communication between resource discovery and load balancing units in computing environments

Resource overloading causes one of the main challenges in computing environments. In this case, a new resource should be discovered to transfer the extra load. However, this results in drastic performance degradation. Thus, it is of high importance to discover the appropriate resource at first. So far, several resource discovery mechanisms have been introduced to overcome this challenge, a majority of which neglect the fact that this important decision should be made in cooperation with other units existing in a computing environment. One of the units is load balancing. In this paper, we propose a model for communication between resource discovery and load balancing units in a computing environment. Based on the model, resource discovery and load balancing decisions are made cooperatively considering the behavior of running processes and resources capacities. These considerations make decisions more precise. In addition, the model presents the loosest type of coupling between resource discovery and load balancing units, i.e., message coupling. This feature provides a better scalability in size for the model. Comparative results show that the proposed model increases scalability in size by 7 to 15 %, cuts message transmission rate by 15 % and improves hit rate by 51 %.     

一种带回馈机制的新型网格资源发现算法的研究

网格资源发现算法是网格资源发现机制的核心,传统的分布式资源发现算法通常只关注正向搜索的成功率,反向的响应报文仅仅用来向资源申请者报告搜索成功与否.本文提出了一种带回馈机制的新型网格资源发现算法,该算法充分利用响应报文与请求报文可能经不同路径返回的特点,在正向搜索失败时,启动反向搜索机制,在一个往返时间里进行二次搜索.模拟实验表明该算法可以较好地提高资源发现成功率,同时并未明显增加整个系统的开销.     

面向虚拟组织资源发现的语义模糊匹配

资源发现是虚拟组织提供资源共享和协同工作的前提。本文首先提出一种支持资源动态匹配的资源发现结构;然后针对传统资源匹配技术的不足,在资源元数据本体描述的基础上,结合概念的语言特征和语义特征,提出一种语义模糊匹配算法。通过语义相似度的计算,进而对语义关联进行分类,实现了一定程度的资源模糊匹配,为资源发现提供了新的解决方法。     

一种基于模糊聚类的资源发现策略

Chord是一款较为成功的P2P资源发现算法，但在网格环境中由于网格资源固有的特性，影响了其发现效率。针对网格资源的复杂多样性以及很难精确分析其相似程度，提出利用模糊聚类的方法对资源进行属性划分，将资源分成多个资源相似集合，结合Chord路由算法，相似资源存放在较近的Peer上组织成2维Chord结构。实验结果表明，与原Chord路由算法相比，该策略能有效降低查寻时间，资源发现效率明显提高。