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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
信息服务网格资源代理的实现策略   总被引:3,自引:1,他引:3  
服务网格中的资源代理,根据用户提交的服务请求动态地生成虚拟的网格服务,自动查询所需的简单服务并在相应的服务节点上创建服务实例,对服务实例进行实时监控,实现了对任务的调度和容错。收集、合成各简单服务返回的结果后,以友好简洁的界面反馈给用户,使用户无缝、透明地访问分布的异构环境下的网格服务资源。服务资源的信息注册在UDDI注册机构中,以WSDL的形式驻留在服务器上。代理与服务节点之间通过SOAP消息进行信息交换,实现了分布异构环境下的互操作性。  相似文献   

2.
可见光通信(VLC)/WiFi异构网络实现了室内的高速通信与无线覆盖,资源管理算法是实现异构网络高效传输的关键。针对传统资源分配管理算法在大规模VLC/WiFi异构网络环境下存在系统公平性低、用户体验感差等问题,提出一种动态加权轮询(DWRR)算法。将用户资源需求量、平均请求速率及与最近接入点的距离这3个因素进行加权作为用户的初始优先级。在每轮调度结束后,对时延较大的用户做出补偿,提高时延较大用户的优先级。考虑VLC和WiFi覆盖范围的差异及用户对资源的竞争程度,定义不同区域内的用户资源优先级,使VLC覆盖范围内优先级高的用户利用VLC资源,剩余用户与VLC覆盖范围外的用户联合分配WiFi资源。仿真结果表明,与最大载干比调度、比例公平算法相比,DWRR算法保证了用户间的公平性,同时提升了系统吞吐量和用户体验。  相似文献   

3.
根据网格资源信任评价的主观性特点,引入一种网格环境下的资源信任审计模型。对资源信任评价值进行异常判定并对异常评价值进行追踪,查找异常原因。在此基础上,给出审计反馈和审计算法。该模型降低用户不公正评价带来的影响,使资源信任评价更准确地反映其服务质量,以便用户做出正确选择。实验结果表明,该模型的引入可提高资源的利用率,保证调度的成功率,缩短任务的平均完成时间,进而提高系统的稳定性。  相似文献   

4.
《现代信息技术》2004,(3):75-75
对许多用户来说.分布和异构的计算环境就像是深不可测的黑洞.耗费了用户很多资源。BEA日前最新推出的Tuxedo 8.1为用户带来了简单化的变革它从异构的计算资源中创建一个“虚拟主机”.在分布式应用环境下提供可管理相互关联的资源.它提供了一个基础框架来帮助客户建立、运行和管理三层Client/Server模式的应用.使客户无需从零做起,就可以缩短应用开发时间.提高应用开发效率。  相似文献   

5.
所有者为中心的网格文件共享研究   总被引:5,自引:1,他引:5  
为满足网格环境下的文件访问和共享需求,提出一种所有者为中心的网格文件共享机制,这种机制的核心思想是资源所有权的分割,通过把资源所有权分割为物理所有权和逻辑所有权,资源管理任务被安全地分担到多个资源所有者;全局用户标识、紧密绑定和一致性授权使所有者可以对逻辑资源的访问和授权传递实现完全自主的控制,基于这种机制,实现了网格文件系统原型VegaFS,VegaFS的用户可以不受管理域信息特性的限制,一致性地访问分布在不同管理域的文件资源。  相似文献   

6.
网格环境下的数据库研究是一个比较新的研究领域。针对高度异构的网格环境,研究了网格数据库访问与查询的设计与实现,使用户可以更方便、更高效地使用网格中的数据库资源。  相似文献   

7.
基于WWW的计算资源发布   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出一种基于WWW环境上进行计算资源发布的设想,它可以使用户透明地“借用”Internet上众多WWW节点的计算资源,获得比单机强大得多的计算能力。并建立了一个支持计算资源发布的WWW节点  相似文献   

8.
基于WWWW的计算资源发布   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出一种基于WWW环境上进行计算资源发布的设想,它可以使用户透明地“借用”Internet上众多WWW节点的计算资源,获得比单机强大得多的计算能力。并建立了一个支持计算资源发布的WWW节点。  相似文献   

9.
多屏显示技术及其在图像处理系统中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
阐述了Windows98环境下多屏显示技术的原理及其实现方法,并将该技术应用在图像处理系统中充利用用户的显示资源,扩大观察视野,改善了用户的操作环境。  相似文献   

10.
随着移动计算技术的发展,人们可以在移动环境中方便地在线获取阅读资源,但如何在海量资源中检索出符合用户兴趣的内容,成为亟需解决的问题。为此,提出一种面向移动阅读平台的资源推荐算法。根据用户的知识结构和用户之间的交互记录进行建模,计算用户相似度以获取相似用户,利用最近邻集合结合协同过滤算法进行资源推荐。在系统平台上进行测试,该算法的绝对误差平均值为0.636,低于同类推荐系统的平均水平,表明推荐算法是有效的。  相似文献   

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