高能物理网格中动态自适应副本选择算法

提出一种在高能物理网格环境下适用的客户端动态自适应文件副本选择算法。该算法基于历史传输信息进行选择预测,并可根据实际情况进行合理配置。理论证明和真实环境下的运行结果表明,该算法能够很好地满足高能物理网格的需求。     

面向高能物理计算的网格文件系统

针对网格环境下高能物理计算的需求,基于现有的网格中间件,提出并设计了一个网格文件系统HEP-GridFS,目的是将异构的、动态变化的、大规模的网格存储资源虚拟成单一的、稳定的文件系统视图,并根据用户实际需求提供不同的服务质量。描述了它的体系结构以及关键技术,主要包括名字服务、存储资源管理、数据复制、用户访问接口、工作流程等。     

多网格平台上的高能物理数据共享

当前,高能物理网格计算平台主要依赖于单一的网格中间件与操作系统.而实际上,越来越多的异构资源需要被整合进来.因此,如何在多个平台上(包括不同的网格中间件与操作系统)共享高能物理网格数据是一个基本的研究课题.本文在不改动原有平台的基础上,提出并实现一个网格数据共享系统.基于该系统用户可以透明的在多个平台上管理和共享海量数据.本文主要描述这个系统的体系结构、实现方法、性能优化以及使用场景.     

高能物理事例级数据管理与传输系统的研究

高能物理实验不断的进步与发展产生了PB乃至EB级的数据,这些数据的采集、存储、传输与共享、分析与管理都面临着极大的问题与挑战。为了应对这些挑战,设计和实现了面向事例的数据管理系统,有效解决事例数据处理效率低以及分站点资源利用率低的问题。设计了一个基于Nosql数据库的事例索引系统,通过事例数据特征抽取,选取物理学家最感兴趣的属性作为索引,存储在数据库中,并采用倒排索引技术,提高事例数据检索的效率。针对事例数据进行缓存优化,减少数据转化和存储开销。提出数据跨域传输方案,充分利用网络带宽,降低分站点处理数据的延迟。系统进行了相关验证,实验结果表明,事例级的索引技术能够显著提高事例数据的检索效率,数据传输系统的网络带宽也可以利用到百分之九十以上。     

网格计算及其关键技术研究

网格计算作为一种新型的分布计算技术，具备了大规模的资源共事、高性能计算等特点。区别于传统的分布计算，是解决复杂度越来越高的应用的重要方法。文章简速了网格计算（Grid Computing）的定义、特点和基本结构。分析了当前研究的关键技术及存在的问题。     

网格体系结构及关键技术分析

网格计算是以大规模的资源协作共享、创新的应用以度高性能计算为特点，诞生的一个全新领域。本文对网格的特点和体系结构进行了介绍，并详细分析了网格计算的关键技术。     

网格环境下的数据库系统

网格计算是一种重要的新技术,网格上的大量数据需要使用数据库系统来管理。在介绍了与网格环境下数据库系统相关的研究工作之后,讨论了网格数据库的研究内容,包括网格数据库管理系统、网格数据库集成和网格应用的新需求。建议数据库研究人员对网格数据库作更多的研究,致力于从网格应用中发现并解决网格数据库面临的新问题。     

基于网格计算的关键技术研究

在网格计算环境下，如何解决其中的关键技术是实现一个高效快速网格的重要因素。文中对现有的网格结构进行了分析，指出了五层沙漏结构的特点，以及OGSA模型的一些优点，在此基础上比较了它们的异同；任务的协同是网格计算的核心，要解决好此问题，主要涉及到5个关键技术，文中对此进行了详细地分析；同时3种资源管理模型——层次模型、抽象所有者模型和经济／市场模型也是一个不可或缺的方面．文中对此也作了总结；最后，指出进一步研究的重点和方向。     

网格体系结构及关键技术分析

网格计算是以大规模的资源协作共享、创新的应用以及高性能计算为特点,诞生的一个全新领域。本文对网格的特点和体系结构进行了介绍,并详细分析了网格计算的关键技术。     

网格平台下基于GT5的数据管理组件RLS的研究

在GT4的基础之上,GT5对包括数据管理组件中的RLS（副本定位服务）组件在内的大部分组件进行了更新,对bug进行了修复,并增添了许多新功能与部署策略。对网格环境下的副本及其管理进行了简单介绍,并就GT5下的RLS组件的组成结构、工作原理与调度部署策略进行了详细研究。     

节能降耗系统平台及关键技术研究 *

针对目前工矿企业节能降耗所遇到的问题 ,提出企业节能应该首先实现能源管理信息化 ,由注重单体设备节能向系统优化节能转变。基于此理念 ,构建了基于分布式体系架构的节能降耗系统平台 ,对企业生产环节和关键设备的能源消耗实行全面监测、管理和控制 ,实现节能的制度化和长效化。     

基于数据网格技术的可共享e-Learning平台的设计

e-Learning已成为最受欢迎的教学方式之一.SCORM作为最流行的e-Learning标准已被不同的e-Learning平台采用.只要符合SCORM标准的课件就可以被其它e-Learning平台共享.但是大多数的e-Learning平台不能直接在Intemet上共享课件.基于这个问题,采用称为数据网格的网格计算技术,设计了一个可共享的e-Learning平台,可以整合不同的SCORM平台形成一个大型的分布式e-Learning环境.     

Agent在网格资源管理中的应用研究

由于网格资源的自治、分布、异构和动态变化等特性,如何有效地管理和调度资源是网格计算领域中的一个关键问题,至今仍未得到满意的解决。提出了一种基于Agent的网格资源管理模型,为各类Agent设计了动态模糊知识库,并研究了基于动态模糊知识的模糊Q学习算法。算法较好地满足了网格资源管理中的智能适应性、扩展性及调度优化的需要。通过模拟实验验证了所研究模型和算法的有效性和效率。     

一种宏观网络数据挖掘网格系统

研究宏观网络安全数据挖掘系统的目的是保护大型网络中关键网络基础设施的可用性、机密性和完整性。为此,首先提出了一种宏观网络数据挖掘的系统框架;然后分析了宏观网络挖掘子系统和态势分析子系统; 最后利用网格计算技术实现了该平台, 并给出了其运行环境。该系统具有可扩展性, 能有效进行宏观网络的数据挖掘和实时势态感知。     

基于智能网格节点的计算包特征提取分析

介绍了网格的概念,通过对数据网格发展历程的分析阐明了对数据网格智能化发展方向的一些观点。分析了节点处计算包的特征形成,给出了计算包的特征提取算法,并将贝叶斯风险决策模型运用到失效计算包的剔除中。论述了计算包的特征分析对数据网格系统智能化的现实意义,并指出了实现数据网格智能化要注意的若干问题,最后对智能化数据网格系统的应用前景做了进一步的展望。     

Joint optimisation of application QoS and energy conservation in grid environment

Mobile and wireless devices with limited energy are now of interest for the grid community. Reducing the related energy consumption is very important for wireless devices. Compared to conventional grid systems, energy aware grids need to support application quality of service (QoS) with limited energy. There is an inherent conflict in the design goals for high grid application QoS and low energy consumption. To address this challenging problem, this article considers joint optimisation of application QoS and energy conservation in grid environment. Joint optimisation of application QoS and energy conservation is targeted to maximise the system utility without exceeding the deadline and the total energy available, which can be provided by an exhaustible source such as a battery. This article formulates joint optimisation of application QoS and energy conservation as constrained maximisation problem; the constraints include energy budget and application QoS requirements. This article also presents a QoS and energy aware scheduling algorithm (QESA) which balances application QoS and energy conservation to improve system performance. In the simulation, the performance evaluation of QESA is conducted.     

SDPG: Spatial data processing grid

Spatial applications will gain high complexity as the volume of spatial data in-creases rapidly. A suitable data processing and computing infrastructure for spatial applications needs to be established. Over the past decade, grid has become a powerful computing environment for data intensive and computing intensive applications. Integrating grid computing with spatial data processing technology, the authors designed a spatial data processing grid (called SDPG) to address the related problems. Requirements of spatial applications are examined and the architec-ture of SDPG is described in this paper. Key technologies for implementing SDPG are discussed with emuhasis.     

基于SDN的高能物理数据交换虚拟专用网研究

提出一种基于软件定义网络架构的大批量高能物理科学数据交换虚拟专用网思想,构建跨地域的高能物理实验合作单位之间SDN架构网络,设计数据传输智能路径选择算法,利用充足的IPv6链路资源服务于高能物理科学数据传输,解决大批量高能物理科学数据传输需求对现有网络带宽不足的压力,保障高能物理科学数据在合作单位之间高速、稳定、安全地传输。