地学e-Science发展的回顾与展望

自 e-Science 提出之后的近 20 年间,地学 e-Science 在计算、网络和存储等信息技术的推动下,业已形成了基于数据、模型、计算、可视化分析和协同工作的地学研究框架,已经成为推动地学研究方法变革的驱动器。本文梳理和归纳了地学 e-Science 的发展过程和一些典型应用,总结了地学e-Science 的发展趋势,提出了简化的基于 3M 平台（Monitoring（监测平台）、Modeling（模型平台）、Manipulating（操作平台））的地学 e-Science 架构。从地学 e-Science 发展趋势上看,建立基于数据产生、采集、传输、管理的联合观测系统,形成完善的监测平台是地学 e-Science 的基础。建立数据分析、制备、同化和模型构建、集成与模拟的模型平台是地学 e-Science 的核心。建立基于高性能计算、可视化分析和协同工作环境的操作平台是地学 e-Science 研究的基本环境。     

HSWAP:适用于高性能计算环境的数值模拟工作流管理平台

针对高性能计算（HPC）环境中的"建模、计算、分析、优化"一体化应用构建的问题，设计了支持数值模拟软件封装和数值模拟工作流交互设计的数值模拟工作流管理平台——HSWAP。首先，基于对数值模拟活动的运行特征共性建模构建组件模型；然后，利用工作流表达数值模拟活动间的控制、数据依赖关系，建立形式化的数值模拟工作流模型，所形成的工作流模型可在平台中自动解析并适配高性能计算资源，从而实现批量关联数值模拟任务的自动生成与调度，为领域用户屏蔽高性能计算资源的使用细节。平台提供Web Portal服务，支持图形数值模拟程序的交互界面推送。目前该平台已在超算中心实际生产环境得到部署应用，可在2人月内完成包含10个以下数值模拟软件、20个以内计算任务节点的数值模拟工作流的集成。     

基于高性能计算环境的计算应用社区

中小企业是支撑我国经济发展的重要支柱，而高性能计算在推动科技创新中具有重要作用，二者的结合具有重要意义，然而高性能计算技术门槛较高，一定程度上阻碍了中小企业对此技术的有效应用.基于高性能计算环境，建设便捷易用的高性能计算应用社区，目的是探索基于高性能环境的中小企业数值模拟与计算服务社区服务机制，降低中小企业使用高性能技术的门槛，并建立了一套面向中小企业需求的服务规范.     

基于元数据的地理模型与GIS的集成

从提高地理信息系统的地理应用分析功能,有效集成现有发展的各类模型和加强地学研究信息共享的角度出发,以元数据为桥梁,提出构建基于模型元数据的开放集成环境的思路。参考ISO有关规范,从9个方面规范并描述了地理应用模型标准文档应该提供的元数据信息。探讨了基于地理模型元数据进行集成的模式和模型元数据在集成中的机理与方法,并给出了相应的原型系统。所提出的基于元数据建立开放的集成环境,改变了集成系统中需要对GIS或者模型二者之一或者都进行改造的思路,具有一定的理论意义和实践指导价值。     

医疗应用集成中基于语义的信息交换与集成

异构系统的应用集成和信息集成瓶颈已经成为企业信息化进程的严重障碍.为实现有效的企业应用与信息集成,我们以医疗行业为应用背景,建立了应用集成的语义模型,该模型包括资源语义模型、计算语义模型以及二者之间的绑定三部分基于此模型,提出了一个平台结构的应用集成方案,将应用系统发布为面向平台的服务,并在平台中建立对服务和领域资源的语义描述,实现服务请求和服务提供的基于语义的映射.这种方式使得应用系统可以以一种统一的方式通过平台与其他系统进行信息的交互,增强了系统的独立性、灵活性和可维护性.     

高性能计算服务环境应用编程接口

高性能计算服务环境主要面向用户、科研团队提供高性能计算服务.随着环境接入的超算中心以及应用社区和业务平台越来越多,超算中心以及社区和业务平台的用户希望能够使用原有账号登录高性能计算环境使用资源.高性能计算服务环境目前提供的应用编程接口仅支持通过LDAP认证的网格账号.为使得应用社区和业务平台用户使用自己原有的登录方式认证通过后就可访问高性能计算服务环境,我们重新设计开发了高性能计算服务环境应用编程接口.本文着重介绍新版应用编程接口的结构与部署实现,并通过用例来说明如何调用新版接口.新版接口为社区和业务平台接入高性能计算环境提供了更方便且安全地支撑.     

综合集成决策模拟系统中模型的设计与实现

该文基于“定性定量综合集成（Meta Synthesis)”的思想，论述了综合集成模拟环境体系，分析了在环境中的工作方式。为满足决策系统中按需仿真的需要，针对基于广域网应用环境下的模型管理服务体系特点，提出了模型注册机制的概念，并分析了模型注册机制的功能和作用，对模型注册的结构进行了设计，实现了模型注册机制在综合集成决策模拟环境的应用。     

基于GIS的水流信息可视化表达

介绍了如何在地理信息系统中应用基于VB编程环境结合图形学算法以及单独使用MapObjects组件的2种方法实现水流信息可视化。并比较了两间的优缺点。通过分析，提出专业模型和GIS平台耦合集成的可视化模式是水流模拟的最佳方案。     

基于集群的代谢网络计算平台研究

在生物代谢网络研究中,为提供面向多用户的高性能计算服务,开发了基于Linux计算机集群的代谢网络模拟Web计算平台.该平台以集群为密集计算后台,以重建心肌细胞能量代谢网络为算例,采用集中式任务调度模型、加权结合轮询法的负载平衡技术以及消息传递接口并行编程模型,实现了对多用户并发任务的处理.通过实例应用和调度监控,验证了该平台在代谢网络模拟中的可用性,以及集群服务器并行处理多任务的有效性.     

面向定量遥感研究的遥感模型集成平台设计与实现

介绍了遥感模型集成平台的设计思路,关键技术的实现方法。对定量遥感研究中使用的遥感模型进行集成,使用统一的框架将模型封装并发布,通过集成平台来实现多个模型的统一调用,借助集成平台内置的二次开发语言来实现模型变量的赋值,循环,判断等逻辑操作,将多个模型之间的输入输出自动关联,实现单一模型无法实现的复杂模拟,以辅助开展定量遥感研究工作。最后,在设计开发的集成平台上,开展了一组模拟实验以验证集成平台的正确性。     

Building Model as a Service to support geosciences

Modeling is a fundamental methodology for simulating the past, understanding the present and predicting the future of the geospatial systems and phenomena. However, modeling in the geospatial science poses several challenges, including complex model setup, repetition in model setup, requirement for large, scalable computing resources, and management of a large amount of model output. To address these challenges, we propose Model as a Service (MaaS) by leveraging the latest advancement of cloud computing. MaaS enables various geoscience models to be published as services, and these services can be accessed through a simple web interface. MaaS automates the processes of configuring machines, setting up and running models, and managing model outputs. The computing resources are automatically provisioned by MaaS in a cloud environment. A proof-of-concept MaaS prototype is presented using a global climate change model (ModelE). Experimental results show that the MaaS prototype significantly simplifies model setup, accelerates model simulation and enhances model output by providing a web-based, on-demand, scalable modeling environment.     

Probabilistic versus possibilistic risk assessment models for optimal service level agreements in grid computing

We present a probabilistic and a possibilistic model for assessing the risk of a service level agreement for a computing task in a cluster/grid environment. These models can also be applied to cloud computing. Using the predictive probabilistic approach we develop a framework for resource management in grid computing, and by introducing an upper limit for the number of failures we approximate the probability that a particular computing task is successful. In the predictive possibility model we estimate the possibility distribution of the future number of node failures by a fuzzy nonparametric regression technique. Then the resource provider can use the probabilistic or the possibilistic model to get alternative risk assessments.     

Evaluation of P2P and cloud computing as platform for exhaustive key search on block ciphers

Over the years, parallel computing models have been proposed to solve large-scale application problems. P2P and cloud computing are well-known distributed computing models and have the advantage of running and implementing the parallel computing. Applying the advantages of both models can enhance the benefits of parallel computing. In this paper, we analyze the efficiency of key search algorithm by combining P2P and cloud computing. For our experiment, we apply the key search algorithm in the field of cryptography. The length of the key, which is stable criterion of cryptographic algorithm, is judged according to the amount of exhaustive key search. And the key space required for the whole investigation is easy to divide and is very appropriate for parallel calculation of P2P environment. In addition, cloud computing can provide the fitting environment to meet the various user requirements using virtualization technology. We conduct the following two performance experiments with P2P and cloud computing. First, we propose the method to guarantee the performance in P2P environment based on virtualization. Next, we simulate the performance of the suggested encryption method in the aforementioned system environment. Results reveal effectiveness and validity of the proposed system environment, which can also provide both scalability and flexibility.     

普适计算环境下的动态访问控制模型

普适计算环境下,主体、客体的状态和上下文信息对授权结果具有决定性影响。针对已有授权模型由于主体、客体状态和上下文信息的缺失而导致模型不适合普适计算环境的问题,提出了一种基于主体、客体的状态和环境上下文信息对主体进行动态授权的访问控制模型,论述了模型的构成元素、体系结构和授权算法。与已有模型相比新模型采用统一的模式描述上下文信息对授权的影响,既保证了模型的简单性,又增强了模型的表达能力,更适合于普适计算环境。     

聚合通信模型的测试与分析

聚合通信的性能影响着大规模并行数值计算软件的整体效率,它是基于点对点消息传递实现的。可以通过选择点对点通信模型来描述聚合通信。一个恰当的模型可以为聚合通信算法提供精确的定量分析,有助于算法的设计与研究。论文通过对若干聚合通信典型算法的测试与分析,尝试比较与定量分析两种点对点通信模型对聚合通信的描述精度。     

Provide Virtual Distributed Environments for Grid computing on demand

Grid users always expect to meet some challenges to employ Grid resources, such as customized computing environment and QoS support. In this paper, we propose a new methodology for Grid computing – to use virtual machines as computing resources and provide Virtual Distributed Environments (VDE) for Grid users. It is declared that employing virtual environment for Grid computing can bring various advantages, for instance, computing environment customization, QoS guarantee and easy management. A light weight Grid middleware, Grid Virtualization Engine, is developed accordingly to provide functions of building virtual environment for Grids. We also present a typical use case, on-demand build a virtual e-Science infrastructure to justify the methodology.     

普适计算的信任计算模型

信任和安全有紧密的联系,当前的安全技术都隐含地与信任相关.普适计算环境是一个开放的环境,相互合作的主体具有自发性和不可预知性.在互相不知道的主体之间进行交互,必须有足够级的信任.普适计算比传统计算更强调信任的作用.本文在分析普适计算的信任特征后给出了适合该环境的信任计算模型.证明了普适计算环境中的信任关系是偏序关系,根据信任Hasse图,我们给出了信任评估机制.最后分析表明该模型满足Lamsal的普适计算信任建模要求.     

Consistent Modelling of Users, Devices and Sensors in a Ubiquitous Computing Environment

This paper describes the use of an accretion-resolution user modelling representation to model people, places and objects. We explain the motivation for the key properties of the representation, especially those of particular importance for ubiquitous computing: firstly, for flexibility in interpreting the typically noisy and potentially conflicting evidence about users’ locations; secondly, to support users in scrutinising their user model, the processes that determine its contents and the way that it is used in the ubiquitous computing environment. A novel and important aspect of this work is our extension of the representation beyond modelling just users, using it also to represent the other elements such as devices, sensors, rooms and buildings. We illustrate our approach in terms of models we have been building for a system which enables users to gain personalised information about the sensors and services in a ubiquitous computing environment. We report experiments on the scalability and the management of inconsistency in modelling of location, based on accretion-resolution