一种基于异构机群环境下的移动Agent系统分布式容错机制

容错机制就是评价移动Agent系统服务质量的重要标准,同时,它也是移动Agent技术优势得以体现的重要手段.本文提出一种基于异构机群环境下的移动Agent系统分布式容错机制,并分析了当前的种种Agent系统容错机制,以期进一步完善MAS容错策略.     

一种基于移动计算环境的因果日志卷回恢复算法

由于移动节点的不可靠和无线网络连接的脆弱性,研究移动计算系统容错机制具有重要意义.对可以跨区移动、随时可以与网络断开的自治性很强的移动节点来说,异步的卷回恢复是一种重要的容错手段.现有的移动计算环境下的卷回恢复算法都无法完全实现一致的异步卷回恢复.基于因果消息日志,提出一种新的移动计算环境的卷回恢复算法:通过先行图来记录节点间的消息依赖关系,将异步检查点、基于发送方的暂存消息日志和先行图全部在移动支持站上存储和处理,为移动节点提供一种透明的容错服务,完全消除依赖关系在移动节点之间造成的影响.用形式化的方法证明了系统的一致性.仿真结果表明,在卷回开销达到最低的同时,也显著降低了无错运行时的通信和存储开销.     

移动计算环境下支持移动节点迁移的故障检测算法

与有线的固定环境相比,移动环境中的无线网络连接更加脆弱,移动主机可靠性更差,为提高移动计算系统的容错性能,研究并提出一个移动计算环境下支持移动节点迁移的故障检测算法.在基于互测比较和概率诊断的区内故障感知算法基础上,针对移动节点自由迁移导致的区内故障感知算法中移动主机(MH)漏检或故障恢复不彻底问题,引入条件检查和故障信息发布机制,提出支持移动节点迁移的移动计算环境下的故障检测算法.仿真实验表明:算法满足故障检测要求,能够适应动态的移动计算网络环境.     

移动代理的故障模型分析

容错是移动代理系统实现的重要条件。该文提出移动代理的故障模型分类方法LAPSe。介绍了基于暂存复制和基于空间复制分类方法,据此分类方法比较了部分现有移动代理容错模型,结论是:其中基于空间复制类的代理系统容错性能最好。讨论了移动代理的容错研究需要解决的关键问题。     

超级计算环境容错机制

中国科学院超级计算环境是整合了包括总中心、分中心和所级中心计算资源的3层架构超级计算环境.为提升超级计算环境的可靠性,提供稳定、可靠的计算服务,其容错机制的研究成为超级计算环境的一个研究重点.在对容错基本思想及各类计算机容错技术进行充分调研的基础上,提出一种适用于超级计算环境的容错框架,依据该框架给出了不同层次的容错方案,并对不同层次的容错开销进行了分析和比较,验证了不同层次容错方案对应用程序所带来的影响.     

移动代理的容错研究

检查点是基于移动代理的分布系统容错的重要手段,讨论了检查点技术应用的两个关键问题,即何时以及如何建立检查点;利用马尔可夫模型计算检查点建立的最优时间和一个检查点建立算法。     

移动Agent的一种支持安全与容错的迁移机制

移动Agent计算模式将成为未来网络计算的主流模式。移动Agent的迁移机制是其技术核心之一,受到了广泛的关注。为了提高移动Agent迁移的可靠性和安全性,提出一种支持安全与容错的迁移机制。该机制利用结构化迁移机制寻址,并引入分布式事务、可靠认证与加密等机制,使得移动Agent在迁移过程中能有效保护主机与移动Agent的安全性,并提供容错支持。     

容错的移动代理框架及执行

容错是移动代理系统实现的重要条件。介绍了基于暂存复制和基于空间复制分类方法。对移动代理的容错研究需要解决的关键问题:只一次原则,提出了基于事务处理领导者选举的容错方法。     

移动Agent的一种支持安全与容错的迁移机制

移动Agent计算模式将成为未来网络计算的主流模式。移动Agent的迁移机制是其技术核心之一，受到了广泛的关注。为了提高移动Agent迁移的可靠性和安全性．提出一种支持安全与容错的迂移机制。该机制利用结构化迁移机制寻址，并引入分布式事务、可靠认证与加密等机制．使得移动Agent在迁移过程中能有效保护主机与移动Agenr的安全性，并提供容错支持。     

MPI容错问题的研究及实现

集群式计算机由于其良好的性能价格比已经成为高性能计算的主要发展方向,可靠性是这一类平台的主要问题.基于消息传递的MPI是广泛应用于集群系统的并行程序开发环境,实现MPI的容错对避免异常情况下应用程序从头执行造成的计算浪费具有重大意义.文中讨论了MPI标准中的容错以及回卷恢复这一容错技术,并以自强2000-SUHPCS为平台设计了针对MPICH并行消息传递库的容错系统.     

基于移动环境感知的多融合服务计算模型研究

多融合服务组合在服务计算的集成化、动态性方面实现了较为完整的统一,可以使移动应用的领域计算更加充分。在移动设备和无线的网络异构环境下,研究和开发基于多融合环境感知的应用是一个巨大的挑战。本文将这种感知使用动态服务组合的空间环境计算进行架构,给出了相应的服务计算模型,并在此基础上对这个模型进行了功能扩展、 、动态智能控制的响应性能、空间完成相应行为的移动模拟终端负载压力方面的综合评估。在此基础上,形成一套通用的基于移动服务组合的功能级移动计算模型。     

基于智能网络与虚拟化计算的移动办公系统信息安全的研究与应用简

本文基于政府行业3G网络和云计算环境移动办公系统的应用实例,重点讨论了构建以网络通信、区域边界、云计算环境、安全管控中心为基础的信息安全平台,为移动办公系统提供一个安全稳定的可信可控可管的移动应用环境的可行性,     

基于云计算的数据安全风险及防范策略探讨

云计算依托计算机网络系统,目前已经成为人们生活的重要部分,随着网络化、虚拟化生活的加速发展,诸如Google、Microsoft、Apple、Amazon、IBM等互联网IT和手机、网络运营商巨头开始重新定位企业发展的战略核心.云计算作为IT商业计算模型,它将计算任务分布在各种类型的广域网络和局域网络组成计算机网络系统,使用户能够借助网络按需获取计算力、存储空间和信息服务.云计算的用户通过PC、手机以及其他终端连接到网络使用云资源;随着云计算的广泛应用,云计算的环境安全环境、数据安全成为突出问题,如何保障云计算的安全成为当前急需解决的问题.本文介绍了云计算相关概念,以及对云计算数据安全风险进行分析,并提出了防范策略.     

移动云计算中基于延时传输的多目标工作流调度

云计算和移动互联网的不断融合,促进了移动云计算的产生与发展.在移动云计算环境下,用户可将工作流的任务迁移到云端执行,这样不但能够提升移动设备的计算能力,而且可以减少电池能源消耗.但是不合理的任务迁移会引起大量的数据传输,这不仅损害工作流的服务质量,而且会增加移动设备的能耗.基于此,本文提出了基于延时传输机制的多目标工作流调度算法MOWS-DTM.该算法基于遗传算法,结合工作流的调度过程,在编码策略中考虑了工作流任务的调度位置和执行排序.由于用户在不断移动的过程中,移动设备的无线网络信号也在不断变化.当传输一定大小的数据时,网络信号越强则需要的时间越少,从而移动设备的能耗也越少.而且工作流结构中存在许多非关键任务,延长非关键任务的执行时间并不会对工作流的完工时间造成影响.因此,本文在工作流调度过程中融入了延时传输机制DTM,该机制能够同时有效地优化移动设备的能耗和工作流的完工时间.仿真结果表明,相比MOHEFT算法和RANDOM算法,MOWS-DTM算法在多目标性能上更优.     

一种基于移动环境的混合乐观实时事务处理策略

随着移动计算技术的快速发展，移动环境下涉及到实时事务处理的应用需求正逐渐增长．由于移动环境下固有特性：高的网络延迟、频繁的断接性和移动性等，采用传统的事务处理技术，在移动环境下很难满足事务的截止期要求．提出了一种基于高优先级两段锁的混合乐观实时事务并发控制协议(HORTCC—SHP2PL)．该协议在移动实时事务处理中将乐观并发控制和高优先级两段锁结舍起来，利用两阶段提交协议实现移动实时事务的全局提交．为了进一步减少移动实时事务重启的数目．在并发控制协议中引入了相似性的概念．仿真实验显示．与分布式高优先级两段锁(HP2PL)比较，HORTCC—SHP2PL明显地减少了实时事务错过截止期的比率，提高了事务的并发度，能更好的满足移动实时事务截止期的要求．     

异步检查点容错PVM

以工作站簇为代表的计算环境是当前分布式系统和并行计算的研究重点之一,ＰＶＭ所提供的消息传递机制支持了高效的异构网络计算。但标准ＰＶＭ缺乏对系统容错的支持,这可以通过使用检查点的回滚恢复方式予以弥补。该文对如何在用户级实现ＰＶＭ全局容错,分析其设计思想和实现技术。主要思想是使用进行消息记录的异步检查点算法,并利用ＰＶＭ守护进程和全局调度进程进行控制,所有操作对应用程序都是透明的。利用该系统还可以进一步实现ＰＶＭ的透明进程迁移和负载均衡。     

Matrix based proactive resource provisioning in mobile cloud environment

Mobile cloud computing is a dynamic, virtually scalable and network based computing environment where mobile device acts as a thin client and applications run on remote cloud servers. Mobile cloud computing resources required by different users depend on their respective personalized applications. Therefore, efficient resource provisioning in mobile clouds is an important aspect that needs special attention in order to make the mobile cloud computing a highly optimized entity. This paper proposes an adaptive model for efficient resource provisioning in mobile clouds by predicting and storing resource usages in a two dimensional matrix termed as resource provisioning matrix. These resource provisioning matrices are further used by an independent authority to predict future required resources using artificial neural network. Independent authority also checks and verifies resource usage bill computed by cloud service provider using resource provisioning matrices. It provides cost computation reliability for mobile customers in mobile cloud environment. Proposed model is implemented on Hadoop using three different applications. Results indicate that proposed model provides better mobile cloud resources utilization as well as maintains quality of service for mobile customer. Proposed model increases battery life of mobile device and decreases data usage cost for mobile customer.     

MobiPADS: a reflective middleware for context-aware mobile computing

Traditionally, middleware technologies, such as CORBA, Java RMI, and Microsoft's DCOM, have provided a set of distributed computing services that essentially abstract the underlying network services to a monolithic "black box." In a mobile operating environment, the fundamental assumption of middleware abstracting a unified distributed service for all types of applications operating over a static network infrastructure is no longer valid. In particular, mobile applications are not able to leverage the benefits of adaptive computing to optimize its computation based on current contextual situations. In this paper, we introduce the Mobile Platform for Actively Deployable Service (MobiPADS) system. MobiPADS is designed to support context-aware processing by providing an executing platform to enable active service deployment and reconfiguration of the service composition in response to environments of varying contexts. Unlike most mobile middleware, MobiPADS supports dynamic adaptation at both the middleware and application layers to provide flexible configuration of resources to optimize the operations of mobile applications. Within the MobiPADS system, services (known as mobilets) are configured as chained service objects to provide augmented services to the underlying mobile applications so as to alleviate the adverse conditions of a wireless environment.     

Efficient Distributed Skyline Queries for Mobile Applications

In this paper, we consider skyline queries in a mobile and distributed environment, where data objects are distributed in some sites (database servers) which are interconnected through a high-speed wired network, and queries are issued by mobile units (laptop, cell phone, etc.) which access the data objects of database servers by wireless channels. The inherent properties of mobile computing environment such as mobility, limited wireless bandwidth, frequent disconnection, make skyline queries more complicated. We show how to efficiently perform distributed skyline queries in a mobile environment and propose a skyline query processing approach, called efficient distributed skyline based on mobile computing (EDS-MC). In EDS-MC, a distributed skyline query is decomposed into five processing phases and each phase is elaborately designed in order to reduce the network communication, network delay and query response time. We conduct extensive experiments in a simulated mobile database system, and the experimental results demonstrate the superiority of EDS-MC over other skyline query processing techniques on mobile computing.