面向云服务的高性能计算柔性服务平台

随着云计算的深入应用,为用户提供高质量的远程高性能云服务成为当前研究的热点。文章提出了面向云服务的高性能计算柔性服务平台,该平台通过虚拟化技术、图形化和面向对象的技术等,设计和实现了全新的高性能计算环境,具有工具整合程度高、用户界面友好等特点,可为远程云服务提供必要支持。     

基于云的计算机取证系统研究

云计算是目前最流行的互联网计算模式,它具有弹性计算、资源虚拟化、按需服务等特点。在云计算的环境中,云计算中心直接提供由基础设施、平台、应用等组成的各种服务,用户不再拥有自己的基础设施、软件和数据,而是共享整个云基础架构。这种方式直接影响了云计算环境的安全性和可用性,给云计算带来了巨大的隐患。在分析和研究云计算环境下的安全缺陷和安全威胁的前提下,提出了一种基于云的计算机取证系统的设计方案———利用计算机取证技术解决云计算环境的安全问题,同时利用云计算技术和超算技术满足传统取证对高性能计算的需求。     

基于NGPD的PaaS平台研究与实现*

云计算是一种将计算和存储任务分配到由大量计算机构成的云中的计算模式。云计算提供三种类型的服务：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。虽然PaaS在云系统中起到了关键的作用,但是目前的PaaS平台存在着服务协同性低、资源匮乏、用户界面不友好等问题。本文设计并实现了基于准则调控和策略驱动的自治式服务协同模型（NGPD）的PaaS平台,其利用自治计算元素实现了自治式服务协同,这是尝试解决现有PaaS平台支持提供云平台型服务不足的探索性研究,为云用户提供了更加高效和经济的平台开发环境。     

一种面向高性能数值模拟软件的自动化测试平台

高性能数值模拟软件的快速研制是确保高性能数值模拟应用与高性能计算机协调发展的关键,是当前高性能计算应用领域亟待解决的瓶颈问题。软件测试是软件研制过程中不可或缺的重要环节,是影响软件研制效率的重要因素。研制适应于高性能数值模拟软件的自动化测试工具和环境对于软件的快速研发具有重要意义。当前广泛使用的商业、开源自动化测试平台无法很好地满足高性能数值模拟软件测试的需求,因此,设计实现了一种面向高性能数值模拟软件的自动化测试平台。该平台可以适应各类数值模拟软件的系统测试、验收测试需求,具有良好的跨平台性,简单易用,用户可同时通过多种方式方便快捷地访问测试结果,从而快速定位测试中发现的程序错误,为高性能数值模拟软件测试提供技术支撑。目前该平台已为实际的数值模拟软件研发提供测试验证服务,对中国工程物理研究院高性能数值模拟软件中心的19个软件,1 108个验收测试算例进行自动化测试,提供长时间的稳定测试服务,展现了该平台的普适性和稳定性。     

基于高性能计算的开源云平台性能评估

云计算是一种提供各种IT服务的互联网资源利用的新模式,已经广泛地应用在包括高性能计算的各种领域。然而,虚拟化带来了一些性能开销;同时,不同的云平台实施虚拟化技术的不同,使得在这些云平台上应用高性能计算服务的性能也千差万别。通过HPC Challenge (HPCC) Benchmark和NAS Parallel Benchmark(NPB)分别对CPU、内存、网络、扩展性和高性能计算真实负载进行评估,比较并分析了诸如Nimbus、OpenNebula和OpenStack实施高性能计算的性能,实验显示OpenStack对计算密集型的高性能应用负载表现出较好的性能,因此,OpenStack是实施高性能计算的开源云平台的一个好的选择。     

面向云计算环境的OpenFOAM网格生成服务

网格生成是计算流体力学仿真分析基础.由于网格生成的计算量大,适合利用服务器的高性能计算能力在服务器端运行,以云服务方式为用户提供高效的网格生成服务.提出了 一种面向云计算的网格生成服务模型,基于该模型能够对传统的单机版网格生成模块进行服务化封装,实现网格生成的云服务.采用该模型对OpenFOAM的网格生成模块进行服务化...     

基于微软云计算平台的海量数据挖掘系统

云计算为海量和复杂数据对象的数据挖掘提供了基础设施,为网络环境下面向大众的数据挖掘服务带来了机遇,基于云计算平台已经成为数据挖掘研究的一个重要方向.微软云计算平台是目前推出的较成熟的云计算平台,能够很快的部署云应用程序,该文提出了一种基于微软云计算平台的海量数据挖掘系统.     

面向科学计算的网格环境

为了充分整合分布的高性能计算资源,本文提出一种面向科学计算的网格环境,旨在形成一个可统一管理和运行维护的虚拟的超级计算机资源,面向用户提供统一、易用、可靠的科学计算服务。面向科学计算的网格环境通过轻量级网格中间件SCE汇聚资源,支持作业的全局调度、数据的统一管理视图,面向用户提供命令行和网格门户两种使用方式,并提供编程接口供专业社区和学科平台二次开发使用,满足不同层次的用户需求。目前,面向科学计算的网格环境已经在中国科学院超级计算环境(ScGrid)中得到应用和用户认可。     

云计算环境下面向领域的数据挖掘服务平台研究

为促进数据挖掘开发及其商业应用,采用云计算技术、领域工程和数据挖掘等技术,结合领域驱动设计和云计算框架,提出了一种面向领域的数据挖掘云平台框架,并阐述了云计算环境下面向领域的数据挖掘服务的机理.定义了面向领域的数据挖掘云平台服务开发模式,这对面向领域的数据挖掘、云计算环境下的数据挖掘服务模式以及数据挖掘服务的开发和应用都有一定的参考价值.     

云服务环境下的密钥管理问题和挑战

为了在云环境下安全地交互各种云数据服务,存储这些服务生成或处理的敏感性数据,云服务提供商应提供多种类型的安全加密机制。相比于传统IT环境,由于云用户和云服务供应商之间的所有权不同,各种云计算服务模式(基础设施即服务、平台即服务、软件即服务)在加密服务中产生了大量密钥,使得密钥的管理和使用变得更为复杂。明确了云环境中的密钥类型、可能的状态、基本的管理功能及通用安全要求,讨论了3种典型云服务模式中密钥管理安全功能的架构方案,并从密钥管理服务互操作性需求方面给出了密钥管理互操作相关应用系统的架构和功能设想。     

SAaaS: a cloud computing service model using semantic‐based agent

Cloud computing, a common business model, provides cloud resources on demand to consumers over the Internet. However, because cloud computing lacks a uniform method of representing knowledge, which can offer customers a comprehensive solution for managing and developing cloud applications, cloud computing has low reuse potential. This work proposes a Semantic Agent as a Service (SAaaS), which was developed using Unified Modeling Language modelling. The SAaaS architecture is based on research into Cloud Computing, Semantic Web and Multi‐Agent Systems. The architecture can be combined with existing cloud service models, such as Software as a Service, Platform as a Service and Infrastructure as a Service, to design intelligent cloud computing applications. To demonstrate the efficacy of SAaaS, a Semantic‐based Project Resources Sharing Platform, an intelligent cloud computing application based on the SAaaS framework, is implemented to provide project resources on demand, consistent with the needs of project members.     

Rafhyc: an Architecture for Constructing Resilient Services on Federated Hybrid Clouds

Federated hybrid clouds is a model of service access and delivery to community cloud infrastructures. This model opens an opportunity window to allow the integration of the enhanced science (eScience) with the Cloud paradigm. The eScience is computationally intensive science that is carried out in highly distributed computing infrastructures. Nowadays, the eScience big issue on Cloud Computing is how to leverage on-demand computing in scientific research. This requires innovation at multiple levels, from architectural design to software platforms. This paper characterizes the requirements of a federated hybrid cloud model of Infrastructure as a Service (IaaS) to provide eScience. Additionally, an architecture is defined for constructing Platform as a Service (PaaS) and Software as a Service (SaaS) in a resilient manner over federated resources. This architecture is named Rafhyc (for Resilient Architecture of Federated HYbrid Clouds). This paper also describes a prototype implementation of the Rafhyc architecture, which integrates an interoperable community middleware, named DIRAC, with federated hybrid clouds. In this way DIRAC is providing SaaS for scientific computing purposes, demonstrating that Rafhyc architecture can bring together eScience and federated hybrid clouds.     

基于云计算的船舶航运信息服务平台的应用

该文提供一种基于云计算的船舶航运信息服务系统,利用J2EE、C#和SQL Server2005进行开发,围绕船舶和水运物流为主线,形成一个交互式电子商务信息交易平台,将长江水运优势和地方经济发展有机结合起来,引导水运、经济、产业的良性互动。     

国内云计算研究现状与未来

云计算一直是学术界和企业界研究的热点,文章基于三大中文数据库提供的数据,从云计算研究现状以及基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)三方面研究现状对国内云计算的具体研究状况作出了统计、比较与分析,并对未来的发展做了具体的展望。希望通过一系列的研究与总结,对国内云计算的发展研究起到积极的推动作用。     

云计算任务冗余调度优化模型

为了解决现有云计算平台的高度动态性和异构性带来的可靠性低的问题,提出了一种基于冗余调度的可靠云计算模型。针对云计算按需付费的特点,基于该可靠模型,建立了基于服务费用约束的冗余调度优化模型,以保证在该费用约束下获得最大的云计算服务可靠性。最后,用遗传算法解决该最优冗余分配问题。     

云计算和物联网在智慧校园系统构建中的应用

智慧校园是信息技术发展过程中出现的新理念,是云计算、物联网以及其它技术相融合的具体实践、是学校培养人才、提高管理与优化服务的创新。云计算是利用虚拟化技术对各种资源进行深度集成整合,提供超级计算和存储能力,它具有三种服务形式：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）。物联网技术是传感网、因特网与移动通信网三网高效融合的产物,核心是物联感知系统,它划分为感知层、网络层和应用层。基于云计算和物联网技术的智慧校园架构由统一门户系统、服务支持平台、数据信息融合平台、网络融合基础平台以及信息标准体系和安全维护体系构成。     

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．     

ARMCO: Advanced topics in resource management for ubiquitous cloud computing: An adaptive approach

Cloud Computing can be seen as one of the latest major evolution in computing offering unlimited possibility to use ICT in various domains: business, smart cities, medicine, environmental computing, mobile systems, design and implementation of cyber-infrastructures. The recent expansion of Cloud Systems has led to adapting resource management solutions for large number of wide distributed and heterogeneous datacenters. The adaptive methods used in this context are oriented on: self-stabilizing, self-organizing and autonomic systems; dynamic, adaptive and machine learning based distributed algorithms; fault tolerance, reliability, availability of distributed systems. The pay-per-use economic model of Cloud Computing comes with a new challenge: maximizing the profit for service providers, minimizing the total cost for customers and being friendly with the environment.This special issue presents advances in virtual machine assignment and placement, multi-objective and multi-constraints job scheduling, resource management in federated Clouds and in heterogeneous environments, dynamic topology for data distribution, workflow performance improvement, energy efficiency techniques and assurance of Service Level Agreements.     

应用走向云端的性能测试挑战

由于云计算应用和传统应用的特性区别,使用传统的测试方法和工具对云端应用进行性能测试有很多限制和不足。提出云端应用模式的性能测试模式需要创新．并介绍了几种新的测试方法。     

基于云计算的灾害数据处理方案的研究与设计

为实现灾害数据的高效处理以及研究机构资源的有效整合,设计了基于云计算技术的灾害数据处理解决方案,为方案的实现提出了基于资源池的资源抽象方式和健康检查与负载均衡协作机制以及为控制流程提出的三方连接认证方式,并成功部署实现了泥石流灾害数据模拟逻辑的云平台运算。工程结果表明,在灾害数据处理过程中,云计算技术体现出了众多的优越性,既能实现分布式并行计算的效率,又避免了分布式部署的复杂过程,不仅提高了灾害模拟的运算效率和灾害处置的反应速度,还将科研机构空闲的计算机资源得以有效整合利用,同时也对云计算技术的具体实践和运用进行了探索。