一种基于聚类的虚拟计算环境资源聚合方法

作为面向互联网资源共享的虚拟计算环境的实例,iVCE(Internet based virtual computing environment) for Memory致力于解决广域分布的内存资源的共享与综合利用问题.由于内存资源的特殊性,传统的资源管理方法很难适用.以iVCE for Memory作为背景,提出一种基于聚类的虚拟计算环境资源聚合方法,有效降低了资源聚合的问题规模;借鉴物理学中的力场和势能理论,建立了实现资源聚合的基本模型和力场-势能模型以及相应的分布式算法;通过基于真实网络拓扑的模拟,对两种模型和算法分别进行了评估和验证.     

一种适于异构环境的任务调度算法

针对异构环境独立任务调度问题提出两个调度原则,并基于Min-min算法提出优先级最小最早完成时间算法(Priority min-min,PMM).该算法将任务在各处理机上执行时间的标准误差作为任务的优先级.选取最早完成时间较小的k个任务,优先调度其中优先级最高的一个.在实验基础上分析了参数$k$对PMM算法性能的影响. PMM算法克服了min-min算法单纯追求局部最优的局限性,更适合于异构环境.实验数据表明PMM算法能有效地降低调度跨度,其性能比min-min算法有明显提高.     

基于框架的虚拟计算环境关键技术研究

通过分析目前几种虚拟计算环境的现状、特点及适用范围,针对中小规模、异构零散的的计算需求,提出一种基于框架技术的虚拟计算环境的实现方法,并结合框架技术设计了分层服务模型.基于复杂多样的、性能差距明显的计算资源的调度问题,提出了一种基于对等模式的随机自适应调度算法.该算法提供对关联任务的调度,适合异构的、资源规模较大的环境,尤其是计算资源差异明显的异构计算环境.实现了基于框架技术的虚拟计算原型系统,并通过实验测试对比算法的调度性能,最后将计算环境应用于实际的地震资料处理中.     

节能及信任驱动的虚拟机资源调度

针对节能机制和信任驱动的资源调度机制相分离的特点,提出了一种应用到云计算数据中心中的节能及信任驱动的虚拟机资源调度TD energy-aware-Opt算法。该算法利用任务和虚拟机资源之间的信任机制进行任务和虚拟机资源之间的匹配,并通过最小化迁移算法对虚拟机进行实时迁移,以达到保证用户任务性能和数据中心节能的目的。对该算法进行大规模和多角度的仿真实验,结果表明:该算法与传统的基于信任驱动的最小完成时间TD min-min算法、基于信任驱动的最大完成时间TD max-min算法相比,能节省大量电能并且具有较优的平均信任效益、总信任效益和较低的服务等级协议违反率。     

网格计算中工作流调度的非合作博弈优化*

在异构网络计算问题中,网格计算方法通过引入资源共享机制,可解决复杂的计算任务。然而在网格环境中,需要对网络可获得的资源进行合理调度和协调,才可以获得良好的网络工作流,以及合适的网络性能和网络响应时间。为了提高网格计算方法的任务调度和资源分配的能力和性能,提出了一种基于非合作博弈方式的博弈模型。该模型通过设定使用户的资源分配所需时间和代价降低的解来增加代理的利润,激励资源代理使用一种优化调度算法,使资源调度的时间和代价都最小。仿真结果表明了该模型的可行性和适用性,并且基于该模型的遗传算法是最好的资源调度算法。     

基于资源角色分类的密集计算网格作业管理

对密集计算网格的资源进行角色分类，采用了基于作业优先级和资源优先级的作业调度算法，设计和实现了网格作业管理模块，为用户提供了一个有效的网格资源的使用方法，实现了对网格资源的优化使用，为网格用户提供了更好的网格资源服务共享。     

虚拟计算环境中的DHT拓扑构建技术研究综述

基于互联网的虚拟计算环境(iVCE)是一种新型网络计算平台.互联网资源的成长性、自治性和多样性等自然特性给iVCE中的资源共享带来巨大的挑战.DHT覆盖网(简称DHT)具有可扩展、延迟低、可靠性高等优点,是iVCE实现资源有效共享的重要途径之一.拓扑构建是DHT的基础性关键技术,实现了DHT的动态维护与消息路由等基本功能.本文首先概述传统DHT的拓扑构建技术,主要包括各种典型DHT的动态维护机制与消息路由算法、支持复杂查询的DHT索引构建技术,以及支持管理域匹配的DHT分组构建技术等;进而针对互联网资源的特点,综述在iVCE中DHT拓扑构建技术的最新研究进展.本文在最后对DHT拓扑构建技术的未来发展方向进行探讨.     

基于信誉度效益最优的网格调度算法研究

基于经济模型的网格调度算法是目前网格环境中非常重要的算法,而信誉度是经济模型的一个概念.文中将信誉度问题引入到网格资源分配中,通过信誉度与效益相结合,提出了基于信誉度的网格资源分配算法.将信誉度融入到网格资源调度中,用户可以选择信誉度高的资源,提高了资源的信誉度,同时使得网格资源的质量有所提高.通过实验对算法进行了验证.实验结果表明,在费用和时间限制相同的情况下,该算法在使网格资源获得效益上优于时间最优化算法和代价最优化算法,并且提高了资源调度的效率.     

基于多维QoS和云计算的资源负载均衡调度研究

为了实现云环境下虚拟资源的高效调度并满足用户QoS需求,提出了一种基于多维QoS能实现负载平衡的云资源调度方法;首先,建立了云资源调度的多维QoS数学模型,然后提出了一种基于蚁群算法实现云环境虚拟资源调度的算法,对信息素的初始化、虚拟机的选择以及信息素的更新等均进行了改进,并在算法中引入遗传变异因子以提高算法的收敛能力;实验结果表明:该算法能有效解决云环境下虚拟资源调度问题,减少负载均衡离差,较其它方法具有较大优越性,满足了云环境下资源调度的需求。     

基于移动边缘计算的GI/GI/1排队建模与调度算法EI北大核心CSCD

针对车联网环境下路侧边缘计算节点部署不均衡、服务密度小、实时调度计算压力大等问题,提出一种基于智能车移动边缘计算(Mobile edge computing,MEC)的任务排队建模与调度算法,提供弹性计算服务,将具备感知、计算、控制功能的智能车作为移动边缘计算服务器,设计了车联网环境下的MEC体系架构.首先基于虚拟化技术对智能车进行虚拟化抽象,利用排队论对虚拟车任务构建了GI/GI/1排队模型.然后基于云平台Voronoi分配算法对虚拟车任务进行分配绑定,进而实现了智能车的优化调度与分布式弹性服务,解决了边缘计算任务分配不均衡等问题.最后通过城市交通路网中的车辆污染排放的实时计算实验,验证了该方法的有效性.     

On the universality of peptide computing

We present a simulation of Turing machines by peptide–antibody interactions. In contrast to an earlier simulation, this new technique simulates the computation steps automatically by the interaction between peptides and antibodies and does not rely on a “look-and-do” approach, in which the Turing machine program would be interpreted by an extraneous computing agent. We determine the resource requirements of the simulation. Towards a precise definition for peptide computing we construct a new theoretical model. We examine how the simulations presented in this paper fits this model. We also give conditions on the peptide computing model so that it can be simulated by a Turing machine.

云计算研究

云计算模式是在基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）、分布式计算、并行计算和网格计算等概念演进并产生的结果。云计算模式是一种全新的计算应用模式,将会成为人们获取服务的主导方式。本文首先介绍云计算在业界中的概念,接着分析云计算和相关计算,最后关于云计算发展的前景进行展望。     

普适计算体系结构的研究

普适计算使人在信息空间与物理空间相融合的环境下，利用任意设备，通过任意网络，在任意时间透明地获得一定质量的网络服务，根据目前国际上普适计算研究的现状和发展趋势，提出了一个普适计算体系结构的参考模型，并简要讨论了该参考模型的四个关键研究内容一移动计算、互操作计算、情感计算和上下文感知计算．     

普及计算及其应用模型

1.普及计算的基本概念 1.什么是普及计算? 我们当前所处的时代是计算机技术仍然复杂到让大部分人们难以学习的地步的时代。虽然目前计算机已经进入了许多人的家庭,但是真正能够发挥计算机全部能力的用户是很少的。计算机业界有许多的技术和专有名词,而且它们还随着时间的流逝不断发展变化。再者,过去所有的传统思路都是以计算机为中心,当计算机系统发生变化时,人们的思想也必须     

绿色计算的重定义与若干探讨

计算机系统的环境可分为人文环境和自然环境两个部分.随着全球计算机系统大量而广泛的使用,对环境日益产生了一些负面影响.绿色计算(green computing)是一种以环境为中心的计算模式,通过努力消除计算机系统的环境不友好方面,使得计算机系统、人、社会与自然环境更加和谐,实现节能、环保和节约的目标.通过与绿色化学的比较研究,作者采取了一种更加统一和抽象的方式定义绿色计算的概念,并探讨了其主要研究内容,从而明确了绿色计算的界限和范围,理顺了相关领域的研究任务和关系.然后,提出了绿色汁算的一些基本思路和一般性方法,为下一步研究各种条件下绿色计算的具体模型、方法与工具打下了必要的基础.     

一种分布式环境下的新型高性能计算平台

分析了采用志愿机模式的网络计算平台的特点，针对其不足．提出了一种分布式环境下的新型高性能计算平台NH-PCP（A Novel High Performance Computing Platform in Distributed Environment）．该平台具有可扩展性和容错能力，采用对象串行化技术能够使应用程序跨平台运行．NHPCP具有友好的用户界面，提供一套简单易用的API（Application Programming Interface）函数调用，任何大计算量的、可以分解成独立计算子任务的应用都可以方便地利用该平台运算．基于该平台具体实现了两个典型的并行应用实例，通过对实验结果的分析，总结了适合于本计算平台的并行应用的特点．     

一种对象化并行计算框架

分布式计算、并行计算、内存计算是目前提高计算性能的关键技术和热点研究领域。在大数据环境下,针对数据型统计分析系统性能劣化明显、不能满足用户使用需求的问题,提出了一种轻量级高性能对象化并行计算架构,研制了该架构的对象服务组件、对象管理服务组件和客户端代理组件,并将该架构和组件在国家电网资产质量监督管理系统中进行了验证应用,其效果表明该框架能大幅提升大数据处理效率。     

分布式空间信息的对等协同计算机制研究*

海量空间信息的处理需要分布式协同工作的GIS平台支持。为解决空间数据源的异构和分布式网络中的计算能力共享问题,设计了分布式空间信息的协同计算模型,分析了分布式空间信息协同计算具备的基本特征;从空间数据分布存储模型、空间数据分布式计算协同和分布式空间数据并行索引等方面讨论分布式空间信息的协同计算技术体系,并提出现阶段可行的实现机制。分布式对等协同计算机制避免了集中式执行引擎带来的网络拥塞和单点失效问题,提高了海量空间信息资源和计算资源协作的可靠性和可用性。     

云计算与网格计算的比较

介绍了当前计算方法的发展趋势,对当前主流的云计算和网格计算两种计算方法从定义、特点方面进行了详细的阐述,并对两种技术进行深入的分析比较,最终对其异同之处进行了概括总结。     

物联网的边界计算模型：雾计算

在物联网和云计算带来技术变革和带动产业发展的过程中,由于网络接入设备激增,而网络带宽有限的情况下,思科公司推出了雾计算的概念。首先探讨雾计算的特征和应用模式,然后分析雾计算的＂雾节点＂与云计算的＂云节点＂以及物联网的＂物节点＂的互操作方法,并总结了雾计算的用例,最后给出了前景展望。