新一代分布式计算平台Jini及其应用

随着网络技术的发展，分布式计算越来越显示出巨大的优势。只有具备跨平台、动态、健壮、安全、方便灵活等特性的分布式平台才是用户所急需的。文中讨论了一种全新的基于Java技术的分布式计算平台Jini，主要介绍了其与传统的分布式系统相比所具有的优势，以及其基本原理和关键概念，Jini系统的三个组成部分：基础设施、编程模式和协议，和提供的服务和服务过程。最后讨论了Jini技术在数字家庭网络中的应用。     

Jini分布式计算体系结构探讨

Jini是建立在Java和RMI基础之上的分布式计算技术,支持网络设备即插即用,能将计算设备和软件组件动态组成一个分布式计算系统,将网络转变成一个易组织、易管理的柔性环境,使用户能够在网络上共享服务和网络资源,较好解决了传统的分布式计算技术难以处理的一些问题。Jini内容众多,体系结构复杂,通过对Jini计算环境和体系结构的深入和系统分析,理清了Jini的主要组成要素之间的关系,为Jini在信息家电等领域的广泛和深入应用打下较好的基础。     

统一网络新技术——Jini

Jini作为一门新兴技术,致力于实现"统一网络",以彻底打破传统网络连接的障碍.介绍了Jini的概念、特点、重点阐述了Jini各主要术语及用途,分析了Jini系统的结构,各部件的功能和关系.     

Jini技术及其代理机制浅析

Jini是一种基于java的动态分布式计算技术,它提供基于服务的网络解决方案,最终实现“网络的即插即用”。由于通过引进各种代理机制将使系统的设计、运行在很大程度上简化,因而在介绍了Jini的技术基础外着重分析了几种常见的代理机制。     

基于Jini技术的移动Agent的设计与实现

Jini技术是Sun公司提出的一项技术，具有强移植性、容易管理、且可随时使用网络各种服务的特点，将Jini技术应用到移动Agent中，能够解决其中一些问题．针对移动Agent中尚存的一些主要问题？例如环境灵活性。代码迁移，通信等，提出了一种基于Jini技术的移动Agent解决方案，并分析了其中的关键技术及实现．     

物联网智能家居发展分析

近年来,随着我国互联网技术及物联网技术的飞速发展,各种高科技产品逐渐融入到我们的日常生活中,智能家居也因物联网的飞速发展进而备受关注。目前物联网智能家居系统在设备控制和环境监控等多个方面得到了运用,已经逐渐成为社会信息化发展的重要组成拼图。智能家居被定义为:以住宅为平台,兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化,集系统、结构、服务、管理为一体的高效、安全、舒适便捷环保的居住环境。该文着重介绍并分析了智能家居在物联网中的企业特点,为物联网智能家居产业的发展提供参考。     

统一网络新技术—Jini

Jini作为一析技术，致于实现“统一网络”，以彻底打破传统网络连接 的障碍。介绍了Jini的概念、特点、重点阐述了Jini各主要术语及胜任，分析了Jini系统的结构，各部件的功能和关系。     

在Jini中发现查找服务的方法与服务运行

首先全面介绍了Jini体系结构中的基础设施组件，对基础设施组件中的核心部分查找服务的发现做了深入的研究，指出了发现查找服务的多种途径；同时对服务在Jini中的运行机制进行了剖析。     

基于服务能力的VANET协同服务发现中间件

针对如何有效利用多个资源提供者为请求资源的车辆提供服务的问题,引入车辆服务能力的概念,面向城市车辆自组织网络(VANET)环境,提出了一种车联网协同服务发现中间件体系结构.该中间件可以根据车辆的内部资源和自身的物理属性,综合衡量其提供服务的能力.同时,设计了协同服务发现算法,将服务任务根据提供服务车辆的服务能力进行合理分配.计算可提供服务车辆的服务能力和协同服务车辆阈值,确定服务提供者列表.按照列表内各车辆的服务能力,将请求的服务任务进行分配,并将服务请求车辆与服务提供者进行服务绑定.仿真结果表明,与相同城市环境下的VITP算法相比,所提算法可降低服务绑定时间,并提高服务绑定成功率.     

基于URL的Web集群分配策略

Web任务的分配影响Web服务器集群系统的整体性能。常用的分配方法是对用户的URL请求,根据服务器数量进行轮询分配。这种策略影响缓存的命中率和服务器性能的发挥。在分析了Web站点中文件的组织方式及用户对Web请求特征的基础上,提出了基于URL分配树的LT分配策略,根据URL地址构建URL分配树,对用户的请求进行响应。同时考虑任务的处理代价,各服务节点服务能力和当前负载状况,对服务节点进行负载均衡的任务分配。本文从缓存队列剩余、请求任务溢出情况和轮询分配策略进行了比较,实验表明本文的分配策略能根据服务节点的服务能力、负载状况进行合理地分配,实现了负载的真正均衡,提高了系统整体吞吐量。     

基于Android系统的室内移动控制终端设计

随着物联网技术的快速发展,家用设备网络的潮流将不可逆转,智能家居时代即将到来.针对目前一般家庭内部的应用环境,对智能家居系统进行分析和研究,设计了基于Android系统的移动终端,实现家居安防、家电控制、环境监测、门禁管理、可视对讲等功能.     

一种优化COMET请求调度策略的应用研究

为提高服务器的应用性能和服务质量,针对目前较成熟的COMET技术框架都将重点放在如何改进服务器性能的问题,提出了一种优化COMET请求调度策略和应用架构。在应用中按请求的用户级别、信息类型等计算出请求优先级。根据优先级分配合适的推送技术,并通过在师生实时交流辅导系统中的应用,验证了优化COMET请求调度策略能够有效提高服务器的应用性能和实现服务器资源的合理分配。     

X10及PLCBUS在智能家居网络中的应用与分析

从电力线载波类、无线射频类、总线类三种按传输介质分类的协议,分析智能家居网络技术,重点阐述分析了电力线载波类的x10协议、PLCBUS协议以及两协议在智能家居网络中的应用,认为基于电力线载波技术组成智能家居控制网络具有广阔的发展前景。     

中间件技术在智能家庭网络中的应用

中间件技术屏蔽了家庭网络分布式环境的复杂性和异构性,简化了家庭网络应用程序的开发,并提高了其健壮性、可扩展性和可用性,适合家庭网络分布、异构及开放的体系结构。给出了家庭网络中间件的概念,介绍了Upnp、Jini、Havi和Osgi等几种常见的家庭网络中间件,并对它们进行了分析比较。最后着重对Jini技术进行了分析,并介绍了Jini技术在家庭网络中的应用实例。     

面向复杂异构网络环境的服务聚合系统

提出并实现了服务聚合系统(service mashup,SMU),结合服务聚合技术在复杂异构网络环境下提出服务聚合方法,以解决当前复杂异构的网络环境下服务信息聚合过程中的信息交互、集成和处理等方面的问题,满足日益增长的多层次和多角色的用户服务应用的需求.该系统实现了一套复杂异构网络环境下的服务搜索发现、解析以及聚合机制,允许用户使用关键字搜索发现服务,通过可视化开发工具聚合服务形成个性化应用.系统测试与实验结果表明:当用户并发请求数量在200～300之间时服务吞吐率达到峰值,异步请求服务加载时间在ms级别完成,达到了用户快速体验服务应用的目的.     

几种智能家居无线组网技术的分析和比较

本文介绍了智能家居的特点,提出无线组网技术的优越性,对目前几种常见的无线组网技术进行分析和比较,指出利用ZigBee技术构建智能家居网络是具有发展前途的一种选择。     

基于信息资源地址的Web集群分配策略

Web任务的分配影响Web服务器集群系统的整体性能。常用的分配方法是对用户的信息资源地址(URL)请求,根据服务器数量进行轮询分配。这种策略影响缓存的命中率和服务器性能的发挥。在分析了Web站点中文件的组织方式及用户对Web请求特征的基础上,提出了基于URL分配树的LT分配策略。根据URL地址构建URL分配树,对用户的请求进行响应;同时考虑任务的处理代价,各服务节点服务能力和当前负载状况,对服务节点进行负载均衡的任务分配。从缓存队列剩余、请求任务溢出情况和轮询分配策略进行了比较,实验表明分配策略能根据服务节点的服务能力、负载状况进行合理地分配,实现了负载的真正均衡,提高了系统整体吞吐量。     

基于Android和嵌入式Web技术的智能家居系统设计

借助ARM微处理器硬件平台,结合Web Service技术和Android系统平台,提出了一种基于B/S和C/S架构的智能家居系统.该系统的嵌入式Web服务器是基于Linux平台,保证了系统的健壮性及安全性.同时可以根据需要拓展服务功能,将智能手机作为智能家居系统的一部分,借助移动通信网络实现用户手机到家居环境的互联互通,可以随时随地控制和管理家居环境状态,让用户享受可靠的智能家居服务.系统相对传统的智能家居通用性强、组网方便、操作更加简单,远程控制能力增强,且市场应用价值高,易于推广.     

可扩展数据管理系统中的网络请求服务机制

请求服务机制涉及请求的传输和处理,是分布式数据管理系统中各组件交互并完成任务的重要前提.本文以可扩展数据管理系统为背景,抽象系统中的网络服务模型,介绍系统中的网络请求服务机制.从数据库的主要实现出发,分析不同类型的请求在传输以及处理上的不同要求.以OceanBase为例,统计各机制在一个可扩展数据管理系统中的服务比重,并进行相关的分析.     

基于频谱资源共享的动态分配算法

针对虚拟网络(virtual network,VN)请求的动态性和时变性,并充分考虑网络动态性导致物理资源出现碎片化或负载不均的情况,提出了基于频谱资源共享的动态分配算法(dynamic allocation algorithm based on spectrum resource sharing,DAA-SRS),该算法结合虚拟请求的生命周期,进行子信道分配和重分配,使不同虚拟网络以一种机会共享的方式占用相同的物理资源.针对无线虚拟网络资源请求接受率、物理网络收益等性能指标进行仿真分析,仿真结果显示,该算法可显著提高虚拟网络请求的接受率.