基于Globus Toolkit4的网格服务的实现

网格是1990年代发展起来的一项新技术。网格技术应用的关键是要在各个网格节点上实现网格服务。Globus联盟开发的Globus Toolkit工具包能够用来编写基于网格的应用程序。主要介绍了Globus Toolkit4的概念、体系结构及其与OGSA、WSRF、Web Services的层次关系。最后通过实例说明了利用GT4开发和实现网格服务的完整过程。     

基于GT4的网格并行应用研究

网格技术可以充分利用广域网中异构的、广泛分布的、时刻变化的动态资源,以达到完全共享和各种资源之间良好的协同工作。通常这样的整合在没有较高的硬件计算性能的前提下,也能利用数量较多、成本较低的单机来实现超级计算机对巨量数据的迅捷计算。利用网格组件将办公室的单机资源充分整合,同时以绘制Mandelbrot集这个可以易并行的实例对网格计算和单机计算的速度进行对比。实验证明,网格计算在解决计算密集型问题比单机更有优势。     

在GT4中部署C语言实现的服务

介绍了服务网格的一些理念,详细描述了网格中间件——GT4的服务工作流程,并进一步分析了服务部署过程。这里介绍的服务部署过程利用了一系列的Java工具,但网格服务在开发中会用到MPI这类支持C语言但不支持Java的特殊技术,本文重点解决如何方便地通过Swig工具部署一个用C实现的服务。     

Globus Toolkit 3.0服务创建机制的分析

通过对GT3 Core源程序分析,探讨Core中服务创建机制,分析了Core中服务的创建的实现过程,对辅助服务的实现进行较深入的分析。     

基于Globus的网格信息归档服务

分析当前网格监控信息服务的不足,针对基于历史状态数据的应用需求,提出一种面向Globus的信息归档服务。在MDS聚合框架的基础上,设计2种状态信息获取方法,给出监控信息的数据存储结构。测试结果表明,该服务可以简化基于网格监控信息的系统开发。     

基于Globus Toolkit 4的网格多资源Web服务实现

采用Globus作为事实上的网格基础平台,基于Globus进行网格服务开发是当前开发网格应用系统的主要手段.它提供了网格系统的基础服务,可以构建复杂的网格应用系统.针对GlobusToolkit4中网格服务的实现问题,介绍了单资源服务、多资源服务的实现模型,并以一个简单的网格计算为例,详细地说明了网格多资源Web服务的实现过程,最后成功地在单资源网格服务的基础上实现了网格多资源服务.     

Globus网格体系结构及其服务的实现

阐述了网格计算、虚拟组织的概念，对Glohus网格体系结构(构造层、连接层、资源层、汇集层和应用层)进行了剖析，并提出了网格服务实现的简单构想。     

应用Globus Toolkit实现网格服务

Globus对信息安全、资源管理、信息服务、数据管理以及应用开发环境等网格计算的关键理论和技术进行了广泛的研究,开发出能在多种平台上运行的网格计算工具包Globus Toolkit.此工具包能够用来帮助规划和组建大型的网格实验和应用平台,开发适合大型网格系统运行的应用程序.本文分析网格计算软件Globus Toolkit 3（GT3）的体系结构以及安装方法,然后以一个简单的网格计算为例在基于网格计算软件GT3的网格平台上实现网格服务.     

基于Globus平台的网格服务实现

广义上来讲,网格就是一个集成的计算和资源环境,或者说是一个计算资源池[1]。本文首先介绍了网格技术的发展,以及当前普遍使用的网格环境Globus及其框架,然后介绍了实现网格环境的工具GlobusToolkit以及执行的两个主要标准:OGSA(OpenGridServicesArchitecture)和OGSI(OpenGridServicesInfrastructure)。最后,通过实例说明了网格服务的具体实现过程。     

基于Globus的网服务技术研究

随着网格研究的深入和发展,网格服务成为一个研究热点。文章研究了OGSA开放网格服务体系结构,分析探讨了在OGSA和Globus支撑平台下实现网格服务的一些关键技术,并给出了一个网格服务的具体实现过程。     

并行计算环境与数值并行算法研究

本文介绍并行计算环境的一些最新进展，探讨我国当前数值并行算法研究的技术路线，特别强调高水平的基础研究与解决科学工程计算中重大挑战问题的结合。     

并行计算模型在异构计算环境中的研究

近年来异构并行计算在高性能科学计算和通用应用领域受到广泛研究。本文结合多种代表性并行计算模型，给出异构环境中的HBSP模型和程序开销计算方法。采用基于消息长度的线性模型使通信开销的计算更精确，解除原有BSP模型对h-rela-tion的限制，使程序和算法在异构环境中的设计更加灵活。当构成BSP计算机的各处理机速度相同且原有BSP算法达到最优（即各处理机上所分配的计算量与通信量完全均衡）时，HBSP模型等同于原有模型。     

高性能计算网格资源平台的一种实现方法

高性能计算机系统通常带有自身的管理系统(例如PBS).Globus为计算网格的资源提供了一个标准接口GRAM.设计一个计算网格资源平台,需要实现GRAM与计算资源本地管理系统的连接.随着Globus从GT2、GT3到GT4,相应的GRAM也有很大变化.提出一种新的实现高性能计算网格资源平台的方案,能够很容易适应GRAM的这种变化.同时实现了从GT2到GT3的变化.     

一个数据并行型计算的网格资源的管理模型

在由多计算机集群构成的数据网格环境下，挖掘网格计算节点的空余资源来支持数据并行型计算（Data Parallel Computing，DPC），提出了一个基于分类、统计机制的数据网格管理模型。根据不同时间的网格资源的空余、各类DPC以及逻辑计算机机群，研究了支持DPC的网格资源管理模型。实验表明，该模型有效地解决了网格环境下数据并行型计算所需的空余资源优化使用问题。     

异构型并行分布计算系统PVM的结构分析

本文描述了异构型并行分布计算系统ＰＶＭ的组成和特征，详细分析了它的软件结构、工作流程和消息通信机制，并提出了它存在的不足之处。     

基于Scilab的分布式并行计算方法的研究

文章利用Scilab构建分布并行计算的支撑环境,为实现分布并行计算提供了新方法。设计了Netbutterfly Grid Computing System（NGCS）,讨论了NGCS的体系结构,任务分布、系统通信和容错机制等关键问题。最后给出网格计算环境下基于Scilab的一个分布并行计算实例,实验的结果是令人满意的。     

基于网格的3D Monte Carlo 算法及协同计算研究

MonteCarlo算法在高分子研究领域占有相当重要的地位。本文在网格环境下实现了三维格点MonteCarlo算法在高分子链领域中的一个应用实例的并行化,研究了网格环境下的3D的MC算法协同计算,并且实现了该算法的协同演示。     

基于集群的海洋遥感图像融合并行计算策略

集群体系下的大规模并行计算,是高性能计算的基础。遥感图像处理效率的提高,有赖于并行计算技术的应用。在分析已有网格计算环境下分布式任务分配方法的基础上,针对海上遥感图像目标物数量相对较少的特点,首先利用四叉树结构理念对目标区域进行划分,同时采用动态负载均衡的任务分配策略与并行计算思想,提出对目标区域图像进行融合处理的集群体系任务分配算法处理模型。通过对比验证,表明该集群体系下算法模型能有效地提高图像融合的速度。     

实现并行计算的群集系统

由于工作站性能快速增强和ＬＡＮ带宽提高，群集系统逐渐成为并行计算领域中的重要分支。本文描述了群集系统的特征并讨论了其实现中的一些关键技术，如互连网络，ＰＶＭ和ＭＰＩ，最后肯定了群集系统的发展前景。