基于Internet的商品交易系统设计与实现

给出了一个基于Internet的商品交易系统的软件结构、设计方法和实现技术。该系统采用了基于浏览器/Web服务器/应用服务器/数据库的多层结构模型,以黑板结构实现应用服务器多进程之间的协同,可作为复杂应用系统的开发模板。     

中间件在政府网站中的应用

Internet的发展使“浏览器/服务器”结构的开发模式应运而生,基于Internet中间件,即应用服务器的部署,为网络系统规划了一个整体的应用框架。     

三层结构的网络游戏服务器设计及其性能分析

鉴于现有的网络游戏服务器端一个线程对应一个客户端的情况,提出了一个扩展的多路复用模式的服务器模型,基于该思想设计了一种游戏应用服务器。在此基础上对该模型的应用服务器进行了性能分析。游戏应用服务器运行测试表明这种服务器模型具有可用性和高效性。     

用Avalon框架开发应用服务器

框架是软件工程中先进的软件复用技术。用框架技术开发功能强大、可扩展、复杂的软件产品是软件技术发展的趋势。应用服务器基于互联网的分布式异构系统，具有技术要求较高，功能强大,复杂等特点,开发处于高风险状态。Avalon是一个适合多种行业的服务框架，应用它可以很容易地开发复杂和高效率的应用服务器。文章介绍了用Avalon框架来开发高校信息系统应用服务器的方法。     

实现PC集成与连接的Sun Netra服务器

美国Sun公司最近推出了一系列通用的企业连网服务器Netra,可适应全球连网、PC集成以及老机型的连接。这种实现PC集成及连接性的Netre产品系列,尤其是针对PC局域网服务器市场而开发的。Sun公司依靠多年的经验与技术实力开发了一系列的SPARC工作站与服务器,而Netra服务器系列则是对Sun产品系列的进一步完善。 PC局域网的发展趋势是从IPX/SPX协议发展到TCP/IP,由打印/文件服务器发展到应用服务器,如群集服务器、E-mail服务器、Internet网关服务器以及数据库服务器等。Ne-tra服务器产品系列则正好顺应了这一发展趋势。要将局域网扩展为广域网,TCP/IP协议将得到广泛应用。Sun公司自从13年前成立的那一天起就遵循TCP/IP标准,这一直是Sun公司的网络实力之所在。应用服务器的发展趋势进一步增强     

分布式PowerBuilder设计

本文以开发实例的形式,介绍了在分布式计算方法和三级系统结构下,PowerBuilder分布式应用的主要组成,即主要由数据库服务器、应用服务器（远程对象、服务器接口）和客户端程序（远程对象代理、客户端接口、用户界面）组成。实现了几乎所有的商业逻辑都在应用服务器中实现,前台程序只是通过应用服务器提供的接口来实现其功能的特性。     

关于省局与市局网络视频会商系统的建设

对辽宁省气象台与市台之间网络视频会议系统应用服务器的开发中,通过采用线程池模型技术的开发方法,解决了采用传统开发的服务器在多连接的过程中响应速度慢的问题,从而提高服务器的运行效率.解决了传输速度慢的问题.     

基于OSA的分布式应用服务器的管理模型设计

开放的业务平台是下一代核心网的关键技术,其中应用服务器又是提供开放业务的主要实现实体。ISC提出了两种应用服务器交互的框架,该文主要探讨的即是在此基础上提出的基于OSA的分布式应用服务器的实现框架比与其进行了比较。     

浅谈应用服务器的架构与应用

本文介绍了应用服务器出现的原因，同时通过和传统的客户／服务器架构进行比较，可以让读者熟悉应用服务器架构的特点和优势。文章的最后简要地描述了基于应用服务器的开发。     

一种基于MOBICENTS的多媒体会议系统

提出了一种以软交换为核心完全遵循下一代网络分层结构特点的多媒体会议系统模型,实现了控制、业务与承载相分离。会议应用由业务层的应用服务器、Web服务器和媒体服务器实现,呼叫控制功能由软交换完成,业务媒体流由IP网络承载。实现的原型系统由基于Tomcat开发的Web服务器、基于MOBICENTS开发的会议服务器、支持MSCML（Media Server Control Markup Language）协议的媒体服务器及软交换组成。经测试说明了系统架构设计的合理性和稳定性。     

基于时空分区聚簇的海量时空数据性能优化方法研究

时空一体化的海量数据管理及相应的时序分析能力是新一代GIS软件体系的重要研究目标之一。当前，基于无缝海量大表的空间及时态空间数据的存取效率亟待提高。为了对海量时空数据进行有效管理和提高时空检索效率，以扩充关系型时空模型为基础，对大型对象一关系型数据库平台所提供的数据分区与聚簇方法进行了时空维的扩展，提出了基于时空分区聚簇（spatio-temporal partition clustering，STPC）的海量时空数据性能优化方法。基于2GB～60GB的单表所进行的检索效率对比测试结果表明，STPC机制较普通的数据组织方式时空检索效率平均提高了10．1％。     

基于稀疏表示全局字典学习的图像分类方法

针对传统的稀疏表示字典学习图像分类方法在大规模分布式环境下效率低下的问题,设计一种基于稀疏表示全局字典的图像学习方法。将传统的字典学习步骤分布到并行节点上,使用凸优化方法在节点上学习局部字典并实时更新全局字典,从而提高字典学习效率和大规模数据的分类效率。最后在MapReduce平台上进行并行化实验,结果显示该方法在不影响分类精度的情况下对大规模分布式数据的分类有明显的加速,可以更高效地运用于各种大规模图像分类任务中。     

Massive Storage Systems

To accommodate the explosively increasing amount of data in many areas such as scientific computing and e-Business, physical storage devices and control components have been separated from traditional computing systems to become a scalable, intelligent storage subsystem that, when appropriately designed, should provide transparent storage interface, effective data allocation, flexible and efficient storage management, and other impressive features. The design goals and desirable features of such a storage subsystem include high performance, high scalability, high availability, high reliability and high security. Extensive research has been conducted in this field by researchers all over the world, yet many issues still remain open and challenging. This paper studies five different online massive storage systems and one offline storage system that we have developed with the research grant support from China. The storage pool with multiple network-attached RAIDs avoids expensive store-and-forward data copying between the server and storage system, improving data transfer rate by a factor of 2-3 over a traditional disk array. Two types of high performance distributed storage systems for local-area network storage are introduced in the paper. One of them is the Virtual Interface Storage Architecture (VISA) where VI as a communication protocol replaces the TCP/IP protocol in the system. VISA's performance is shown to achieve better than that of IP SAN by designing and implementing the vSCSI (Vl-attached SCSI) protocol to support SCSI commands in the VI network. The other is a fault-tolerant parallel virtual file system that is designed and implemented to provide high I/O performance and high reliability. A global distributed storage system for wide-area network storage is discussed in detail in the paper, where a Storage Service Provider is added to provide storage service and plays the role of user agent for the storage system. Object based Storage Systems not only store data but also adopt the attributes and methods of objects that encapsulate the data. The adaptive policy triggering mechanism (APTM), which borrows proven machine learning techniques to improve the scalability of object storage systems, is the embodiment of the idea about smart storage device and facilitates the self-management of massive storage systems. A typical offline massive storage system is used to backup data or store documents, for which the tape virtualization technology is discussed. Finally, a domain-based storage management framework for different types of storage systems is presented in the paper.     

云计算数据中心可扩展服务器节能优化研究

摘要：云计算数据中心越来越庞大,硬件规模也日益增大,而且还会有大量的计算资源、存储资源会出现在云端,促使出现了一大批十万级、百万级、乃至千万级服务器的数据中心,且服务器还可以增量扩展与增量部署,高能耗问题已经日益凸显,严重制约到云计算数据中心的可持续性发展。本文提出了一种新型的云计算数据中心可扩展服务器节能优化策略——效能优化策略,能够基于全局角度来降低能源消耗,优化服务器选择过程,并且还可促使不同服务器之间实现负载均衡。仿真实验结果表明：基于能耗大小来看,本文提出的效能优化策略要比DVFS策略、无迁移策略所对应的能耗分别节约15.23%、24.33%;基于迁移数来看,本文提出的效能优化策略要比DVFS策略所对应的迁移次数减少2425次,总之,本文提出的效能优化策略总体而言要明显比DVFS策略、无迁移策略更优越。     

一种基于授权机制的分布式文件系统小文件访问优化策略

针对分布式文件系统应用于海量小文件访问模式时, 元数据请求过多导致系统性能下降的问题, 提出了客户端元数据缓存授权机制的解决方案. 客户端从服务器读取元数据时, 申请相应类型的授权, 服务器分析请求并决定是否授予此客户端所访问的元数据的授权. 若客户端成功获取授权, 则将其与本地缓存的元数据相关联, 作为缓冲有效性的凭证. 当再次访问本地缓存的元数据时, 若有相关授权, 则可以直接从本地获取元数据, 无需向服务器发送缓存数据的有效性验证RPC. 仿真实验表明, 文中的方法有效的降低了客户端发送元数据请求RPC的数量, 节省了宝贵的网络带宽资源, 降低了元数据服务器的负载.     

基于关系数据库的海量地学真三维体数据组织

在地学领域,体数据的海量性已经成为制约真三维GIS发展的瓶颈之一。由于受到目前数据库访问技术的限制,传统海量体数据的组织还主要依靠文件系统,从而导致安全性和共享性差、并发访问异常、数据冗余以及无法统一管理等诸多问题。针对以上缺陷,提出一种类八叉树空间划分思想,在此基础之上,给出了基于关系数据库的海量地学真三维体数据组织方法,并实现了相关的空间查找、多分辨率和海量数据内外存交换策略。实践证明,该方法在性能上可以满足海量数据的组织及三维可视化等实际应用的需要。鉴于关系数据库是目前实用性、普及性最高的数据库,因此该方法具有较高的推广性和实用价值。     

基于Cell多核的光线投射并行算法

如何充分利用多核异构系统的性能优势为实际应用服务正在成为新的研究热点。以图形算法为例,通过对光线投射体绘制算法的过程进行功能分解,并采用按行分块的静态分配策略,对光线投射体绘制算法研究实现了在Cell B.E.多核异构系统上的并行算法设计和开发,并使用SIMD等方法进行了性能优化。性能评测显示其具有较好的加速比和可扩展性,优化后性能提升明显。     

基于Hash改进的k-means算法并行化设计

为了解决k-means算法在Hadoop平台下处理海量高维数据时聚类效果差,以及已有的改进算法不利于并行化等问题,提出了一种基于Hash改进的并行化方案。将海量高维的数据映射到一个压缩的标识空间,进而挖掘其聚类关系,选取初始聚类中心,避免了传统k-means算法对随机选取初始聚类中心的敏感性,减少了k-means算法的迭代次数。又结合MapReduce框架将算法整体并行化,并通过Partition、Combine等机制加强了并行化程度和执行效率。实验表明,该算法不仅提高了聚类的准确率和稳定性,同时具有良好的处理速度。     

基于SAOR的Massive MIMO系统信号检测算法

大规模多输入多输出(Massive multiple input multiple output, Massive MIMO)系统采用最小均方误差(Minimum mean square error, MMSE)接收检测方法时存在矩阵求逆复杂度高的问题，已有较多降低复杂度的研究。在降低检测算法复杂度的同时，如何提高算法收敛速度和检测性能一直是人们关注的焦点。本文将对称加速超松弛(Symmetric accelerated over-relaxation， SAOR)迭代算法应用于Massive MIMO系统信号检测中，避免了复杂的矩阵求逆计算，实现了复杂度较最小均方误差算法降低了一个数量级。仿真结果表明，基于SAOR的检测方法通过较少的迭代次数就能逼近最小均方误差（Minimum mean square error, MMSE）算法的检测性能，为Massive MIMO系统中接收信号的快速检测提供了较好的实现方法。     

基于Spirent的Web应用性能评测

分析现有在线事务处理(OLTP)类应用评测方法,提出一种基于Spirent的Web应用性能评测方法。采用平均事务响应时间、待测系统资源利用率和每秒事务数作为主要测试指标,将Web服务器和数据库服务器作为一个整体应用,综合评测OLTP类Web应用的软硬件性能,并快速定位Web应用系统的性能瓶颈。测试结果表明,该方法能将Web应用的系统性能提高40多倍,响应时间降低10多倍。