网格数据库管理模型与策略

越来越多的网格应用需要管理大容量和广域分布的数据。开放网格服务体系结构中的网格服务提供了动态创建、管理和在网格服务中交换的一致接口。本文探讨了以OGSA网格服务管理网格数据库的模型，网格数据库服务提供支持数据访问的控制和发现、执行数据管理的操作，实现数据资源的虚拟化，通过网格实现现有数据库的访问与集成。同时讨论了相关的优化策略。     

Griddaen数据网格系统的设计与关键技术实现

科学计算领域中的科学数据呈现爆炸式增长，未来的科学计算将以数据为中心，数据网格计算技术成为解决复杂海量科学数据的访问和管理的一种有效技术。设计和实现的Gfiddaen数据网格系统，可以管理多个分布异构的存储资源的数据，为用户提供统一的数据访问。重点介绍了数据网格系统体系结构，以及系统的设计原则和目标，并讨论了系统主要关键技术的实现。     

基于网格服务的数据发布系统

网格的核心任务是管理分布在Internet广域环境中的各种类型的软硬件资源，为基于Internet的分布式应用提供一个统一的、虚拟的共享资源的计算平台。如何将数据库资源并入现有的网格架构，满足更加广泛的网格应用的数据访问需求，已经成为一项亟待解决的课题。文章提出了一套网格环境中的数据发布系统的设计方案，以网格服务的形式封装对数据库的访问，实现跨越异构网络环境、异构操作系统环境和异构数据库平台的统一访问模式，从而将数据库资源加入到网格环境中。     

扩展OGSA-DAI的数据集成框架及原型

提出了在OGSA-DAI数据服务模型的基础上以服务组合方式进行扩展的数据集成框架，利用OGSA-DAI扩展机制实现了支持3种集成操作的该框架原型。讨论了框架在应用中可能遇到的问题以及下一步的工作，将OGSA-DAI与科学数据网格数据访问服务（SDG-DAS）做了简要对比。     

基于OGSA-DAI的异构数据集成研究

为降低异构数据库的集成通信开销和解决数据源的模式差异问题,通过对开放式网格服务体系结构-数据访问与集成(OGSA-DAI)中间件在数据集成中的优势进行了讨论,分析了OGSA-DAI的组件构成和各种工作流集成实现策略,采用了OGSA-DAI的最新集成分布式查询处理资源,基于网格服务架构(OGSA)的工具包来实现异构数据源的集成。通过具体实例介绍了OGSA-DAI工作流程执行和数据集成的实现过程。     

虚拟天文台中星表数据访问网格服务的设计与实现*

设计和实现了天文星表数据访问网格服务,基于网格服务实现对分布异构天文星表的一致访问,并且对数据访问结果进行处理和VOTable格式封装。基于网格服务的标准性和抽象性,能够为天文数据提供一种灵活、动态和一致的共享机制。     

网格数据访问中间件的设计与实现

网格服务的一个重要目标是实现数据资源的共享,然而网格环境的复杂性阻碍了对数据的有效访问。利用中间件屏蔽底层的复杂性,实现对网格环境下跨平台,异构数据资源的统一访问是当前研究的重点。该文结合中科院科学数据网格项目的特点,阐述了在开放网格服务架构下用中间件来实现网格中数据的统一访问的原理,并给出了实现的方法。     

基于J2EE技术的网格数据服务

全球网格论坛（GGF）的数据访问和集成工作组（DAIS-WG）正在制定网格数据库服务规范（GDSS）。网格数据库服务规范定义了用网格数据服务（GDS）来访问和集成存储在多种存储系统的数据,这些数据库包括关系数据库、XML数据库和文件系统。开放式网格服务体系结构——数据访问与集成（OGSA-DAI）项目组已经在这方面开发了原型系统,不过目前适用于企业应用的网格数据服务还没有真正出现,而目前J2EE技术已成为分布式企业级开发的事实标准。所以探讨J2EE技术在网格数据库服务中的应用,研究基于EJB（Enterprise Object Bean）体系的网格数据库服务规范来实现企业层数据访问服务成为一种新的研究手段。     

基于OGSA—DAI的数据集成模型研究

随着网格技术应用研究的发展，网格计算环境下数据库访问和集成现成为研究热点。以OGSA—DAI和异构数据库集成技术为基础，概述了数据集成的关键技术，提出了基于OGSA—DAI的数据集成模型，重点讨论了模型的体系结构、数据集成的步骤和实现方法，并以开发的基于此模型的虚拟数据库作为应用实例，验证了所提出模型的有效性。     

基于网格的遥感图象处理原型系统设计和实现

网格被誉为是下一代的INTERNET。文章以遥感图象处理为主线,提出了基于网格的遥感图象处理原型系统的设计方案,有效地集成了分散的遥感图象处理算法和处理能力。最后结合OTSU算法在该原型系统中发布、调用等实际运行过程来详细分析几个关键技术的实现。     

高性能遥感图像处理与空间信息网格建模

将空间信息网格技术（SIG）应用于遥感图像处理中，就是利用网格计算的特点，来解决遥感图像数据以及处理算法资源的共享、海量遥感图像数据的实时快速处理等问题。文章以此为主线，在分析高性能遥感图像处理问题的基础上，探讨了在网格环境下构造高性能遥感图像处理系统的可行性及相关关键技术的实现，提出了基于开放网格服务体系结构的系统模型，并实现了原型系统。实验表明，SIG用于遥感图像处理是可行的，并取得了一定的成果。     

桌面网格环境下遥感数据动态存储模式研究

基于网格体系结构节点资源能够被共享并被协同使用的概念,设计在分布式节点上实现数据存储和传递的网格数据存储系统.该系统允许网格用户在本地将数据上传到网格,网格管理节点负责对参与共享存储资源的节点进行管理,并将预定大小的数据分配到相应节点存储,同时响应网格用户的请求,使用基于Hash表的路由信息,找到对应请求网格数据的最佳路径,并激活网格线程,实现网格数据在节点间的完整传递.基于Alchemi网格中间件和.NET框架对遥感数据而进行的开发和应用表明,桌面网格动态存储是一个可行的网格计算应用.     

基于数据网格环境的连接操作算法

数据网格是一种分布式数据管理体系结构，能够为分布在网格中的资源提供协同的管理机制．数据库管理系统在数据网格中发挥着重要作用，在各种数据库操作中，连接操作是一种最常用也是最耗时的操作，到目前为止，尚未有文献提出数据网格环境下的连接操作算法．主要对数据网格环境下海量数据的连接操作算法进行了研究，针对网格中各结点之间网络带宽异构的特点，采取关系缩减算法、行分块传输技术和流水线并行机制来减少查询的响应时间．理论分析和实验结果证明，算法在减少网络通信开销、增加I／0和CPU并行、降低响应时间方面具有较好的性能．     

网格环境下基于XML的异构数据集成系统

分析地震、地质行业的数据资源特点,在数据网格中间件OGSA-DAI基础上提出一种基于XML的分布异构数据访问与集成框架,实现数据的透明访问和联合查询。系统以XML作为公共数据模型,使用三层模式集成机制,以XQuery同时作为XML模式之间的映射语言及全局查询语言,简化全局视图的构造和系统的查询处理。     

基于网格的企业数据集成

基于网格的企业数据集成是一种新的集成模式,是实现企业网格应用的基础。在OGSA的体系结构下,建立企业数据集成拓扑结构和系统模型,研究节点互访过程,数据转换模型,探讨了其中的关键问题。实现在自治高效的管理环境中可伸缩性的数据集成,用户透明地使用企业数据资源。     

校园数据网格环境框架研究

随着因特网和信息系统的快速发展,信息资源迅速膨胀,使得信息集成技术成为目前的研究热点.为了解决目前对校园信息资源缺乏有效管理手段的问题,提出了一个基于数据网格技术的校园数据网格环境框架.该框架利用OGSA-DAI技术,构建了一个层次化的信息集成模型,从而实现了校园信息资源的全面共享和高效整合,解决了信息资源的异构集成、位置透明访问、统一访问接口等问题,并对通过多层次的安全体系,来保证整个校园数据网格的安全.     

网格环境下的数据库访问和集成

为了集成网格环境中的数据库资源,促进网格应用支持现有数据库的访问,提出一种基于服务的数据库访问和集成系统(GridDBAdmin)。GridDBAdmin为用户提供了虚拟的全局逻辑数据库视图,支持用户使用现有的SQL语言同时访问多个数据库。系统由元数据服务和网格虚拟数据库服务构成。其中元数据服务负责发现含有用户所需数据的数据库,网格虚拟数据库服务提供全局逻辑视图,通过分布式查询机制将用户的SQL请求分解到具体的数据库中并进行结果合并。对基于Globus和OGSA-DAI工具包开发的原型系统进行了测试,得到了较好的结果。     

一种基于数据网格技术的MODIS空间数据服务模型研究

介绍了MODIS数据共享与资源服务现状,研究了一种基于3层结构的MODIS数据服务模型,详细介绍了数据服务模型的管理和分发机制。为了确保数据服务模型的可扩展性和平台无关性,设计了基于XML的可扩展性数据访问语言和数据目录服务。最后给出了在空间信息网格试验床上的示范验证,并对实验结果进行分析。     

基于网格的远程数据复制二级缓存机制

在网格计算环境中,分布协同工作的邻近主机需要多次拷贝远程文件,存在着重复操作的问题。针对这一问题该文提出了远程数据复制过程中的二级缓存的策略,并对可能出现的读写一致性问题给出了解决的方案。从而减少了分布协同工作时各主机多次拷贝远程文件和并行计算环境中多进程读取输入文件的通信开销,提高了一次通信的有效性。     

遥感大数据研究现状与发展趋势

目的 遥感数据空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率以及辐射分辨率不断提高,数据类型也不断增加,从航天、航空、临近空间等遥感平台所获取的遥感数据量急剧增加,遥感数据已经具有明显的大数据特征。本文旨在从系统应用的角度分析遥感大数据处理中涉及的关键技术与问题,为相关研究人员提供有价值的参考。方法 在参考大量文献的基础上,首先阐明遥感大数据的特点。其次,从GPU硬件加速、集群、网格、云计算、云格、复杂高性能计算等角度介绍了遥感大数据处理系统。再次,从分布式集群化存储技术等,分析了遥感大数据处理的关键技术。最后,从遥感大数据的多类不确定性、信息融合、机器学习、分析平台等出发,说明了目前研究存在的问题;从遥感大数据多类不确定性建模,面向遥感大数据的机器学习方法等角度说明了遥感大数据发展的趋势。结果 本文详细梳理了遥感大数据的特点、典型的处理系统、核心技术,力图总结出在实际应用与学术研究中该领域需要解决的关键问题以及未来的发展趋势。结论 大数据技术为遥感数据挖掘与知识获取带来了机遇与挑战,面向大数据的机器学习、数据统一分析框架、面向大数据的信息深度融合等问题的突破,将促进遥感知识挖掘的进一步发展。