网格监控系统IntraGridMon的设计和实现

IntraGrid是一种松散耦合的网格计算机体系结构,其主要目标是将局域网范围内的计算资源共享,尤其是将高性能的大规模机群互联以解决超大规模的网格应用问题,使其更加有效.为了有效地利用计算资源及其运行应用程序的需要,大量的监控数据被收集.讨论了监控资源的异构性和动态性、海量监控数据的处理以及监控数据的可视化等问题.在IntraGrid环境下,设计了一种监控系统--IntraGridlMon,并对其进行了性能评价.结果表明,该网格监控系统是有效、可行的.     

基于Web的网格监控系统研究

网格监控是网格管理和网格优化的核心．本文提出了基于Web的网格监控系统——GMSWeb．该系统采用浏览器／服务器（B／S）模式来构建网格监控系统,通过友好的浏览器界面实现网格资源网格环境中分布式、大规模、动态、异构的计算及存储资源的各种参数的监视和控制．GMSWeb底层采用生产者／消费者模式和SOA架构实现了对网格环境下各类资源的订阅发布,显示层对中国教育网格平台CGSP中资源、网格服务、网格用户、网格作业、网络状态等信息的可视化监控．     

支持网格监控服务自动部署的系统

提出一种GADMS(Grid Automatic Deployment Monitoring System),这是一个网格环境下支持网格监控服务自动部署的网格资源监控系统,它基于分层结构收集不同地域的多个集群的状态信息.GADMS根据新加入集群的配置信息,通过shell脚本的方式,自动完成监控该集群所需的系统组件的部署.GADMS将监控结果存储到MySQL和RRD数据库中,通过Web方式显示监控结果,并允许用户查询当前状态和任意时刻的历史信息,为管理与优化系统性能提供服务.GADMS还能与ChinaGrid支撑平台、Ganglia等很好地融合,充分利用网格环境中的已有资源,提高资源利用率.     

基于企业网格的ETL技术的应用研究

随着网格技术的迅速发展,特别是网格产品的商业化,如何对网格中资源信息数据及时、高效地监控、管理成为网格用户的迫切需求.针对目前企业级网格系统高效处理资源信息数据的要求,提出了将ETL(Extract、Transformer、loader)技术应用到网格系统的解决方案.在该方案中,把ETL技术应用到服务接口中,然后将其架构在网格系统上;通过启动服务接口对数据进行抽取、转化、加载,实现资源信息数据的集成处理,最终向网格用户提供有效的资源信息数据.     

网格技术的现状及其发展

“网格”是一个新出现的概念，网格通过新的组织方式将广域网上的各种计算资源、信息资源、设备资源等集成起来，以统一的方式向用户提供服务，改变了人们传统的计算方式和计算手希，为人们提供更强大、更方便、更高级的问题求解手段。描述了网格的概念、网格的需求、以及网格的特点等几个方面，目的是树立读者关于网格的基本概念，建立宏观的整体的认识，抓住网格最主要的特征。     

基于gridport的计算服务网格门户的设计与实现

为了充分利用部署在网格系统中的计算服务，增加用户使用网格资源的透明度，设计了基于Gridport的计算服务网格门户（CSGP）。应用Globus的Pre-WS GRAM技术和Gridport网格门户开发工具包实现了作业提交、作业运行状态查询和网格资源监控等功能。实验测试表明CSGP能够为用户提供良好的计算服务接口，并改善计算任务的执行效率。     

网格资源性能监控

在网格环境下资源动态变化,网格需要实时、准确、动态的性能信息,负载管理系统从动态变化的资源池中选择合适的资源是非常重要的.网格资源性能监控可以在动态网格环境下为调度决策系统提供调度依据,使网格资源的利用更加合理,改进应用程序的执行性能.通过分析当前流行的网格监控工具,以可扩展性、浸入性、信息有效性、数据格式、可添加性、通信、安全以及监测度量等性能指标为参考,对网格资源监控工具进行了比较并讨论了目前系统中的某些局限性和下一步的工作.     

基于资源监控的网格调度系统

研究ChinaGrid生物信息学网格中,根据资源负载变化进行动态作业调度的方案.针对中国网格公共支撑平台(CGSP)的执行管理模块在调度作业时,没有将计算节点的动态性作为调度优化的考虑因素,在ChinaGrid生物信息学网格中实现了一个基于资源监控的作业调度系统(SSRM).SSRM利用CGSV来实时获取资源的动态信息,并报告给ChinaGrid生物信息学网格的调度模块进行调度方案的优化.实验表明,与资源监控相结合的网格调度系统可以明显地缩短一组作业的完成时间.     

世界各国网格建设展望

传统因特网实现了计算机硬件的连通，Web实现了网页的连通，而网格则实现了互连网上所有资源的全面连通，包括计算资源、存储资源、软件资源、信息资源、知识资源等。网格是把整个因特网整合成一台巨大的超级计算机，充分吸收各种计算资源，并将它们转化成一种有效的、可靠的、标准的、经济的计算能力，实现计算资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享和协同。     

利用应用程序特征识别降低网格监控负载的研究

针对网络监控负载随着监控任务的增加而增加,从而影响集群有效管理、利用及监控系统性能的问题,展开了利用应用程序特征识别降低网格监控负载的研究.采用主成分分析法分析程序执行过程中的监测数据,得到应用程序的主成分因子,再经由4种密集型基准程序构造的比对特征集合匹配,识别应用程序的主要特性,以此达到降低监控负载的目的.在原型系统上的应用程序特征识别及监控负载评估实验表明,对于混合类型应用程序或某种密集型应用程序,监控负载可以减少20%～60%,对于巨大的采集数据,可以做到有效精炼.     

基于层次序列OLAP-Cache在大规模监测数据查询优化中的应用

利用OLAP进行大规模监测数据查询时存在效率低和实时性差的问题,传统解决方法主要利用缩小数据集市数据的方法,虽然在一定程度上提高了查询效率,但是会出现丢失数据的现象。提出在基于聚类方法基础之上进行层次序列OLAP查询优化,并针对大规模海洋监测数据的特点提出OLAPCache多级查询方法。在该算法中,首先分析OLAP序列立方体的查询效率问题;其次以等价类的层次关系为基础,确定等价的上下界和聚类值;然后利用改进的各级查询层次的运算策略来判断OLAP查询的语义特性,提高其Cache性能;最后结合OLAP查询集的闭包中存在最小蕴含关系的特点,对OLAP查询的蕴含关系进行分组查找。通过大规模监测的海洋数据对该算法进行仿真验证,仿真表明,该算法有效地避免了对大规模海量数据的递归查询,具有较好的执行效率。     

基于云平台的智能健康监测系统及应用

设计了一种基于云平台的智能健康监测系统,实现人体体征参数的检测、监护和健康干预,为慢性病防治和不良生活习惯纠正提供了积极有效的解决途径。系统以"智能感知终端+数据处理中转站+健康云平台+多模态应用终端"为架构,基于云计算和传感器技术,设计了数据处理前端(含健康监测传感器集群阵列、数据处理中转站)、云平台数据分析存储单元和客户应用终端三个部分。通过监测血压、血氧、体温、心电、血常规、尿常规等体征参数,运用云平台成熟的数据传输技术、强大的数据计算能力以及实时动态更新的云端数据分析算法,完成数据的分析计算、异地存储、同步显示、多元分发和远程推送功能。该系统监测参数多、精度高,可实现数据的远程传输、处理和展示,有助于建立健康监测新模式。     

Aggregation Tree Statistical Computing Based on Functional Encryption

The medical monitoring system is widely used. In the medical monitoring system, each user only possesses one piece of data logging that participates in statistical computing. Specifically in such a situation, a feasible solution is to scatter its statistical computing workload to corresponding statistical nodes. Moreover, there are still two problems that should be resolved. One is how the server takes advantage of intermediate results obtained through statistical node aggregation to perform statistical computing. Statistical variable decomposition technique points out the direction for statistical projects. The other problem is how to design an efficient topological structure for statistical computing. In this paper, tree topology was adopted to implement data aggregation to improve aggregation efficiency. And two experiments were done for time consumption of statistical computing which focuses on encrypted data aggregation and encrypted data computing. The first experiment indicates that encrypted data aggregation efficiency of the scheme proposed in this paper is better than that of Drosatos' scheme, and the second indicates that improving computing power of the server or computational efficiency of the functional encryption scheme can shorten the computation time.     

基于云-边协同技术的突发性滑坡灾害监测预警体系研究

作为自然灾害影响最为严重的国家之一,滑坡预警体系的建立和完善对于我国防灾减灾具有重要意义。目前成熟的滑坡预警体系以云端服务器为中心,完成数据集成、预警计算及信息发布等任务。然而,由于网络传输延迟、服务器运算时延的影响,从数据采集到客户端信息接收的过程中,存在较长的时耗过程,使预警体系存在一定程度的预警时延。同时,目前预警体系受制于数据传输条件,在灾后断电断网的场景下,现场监测网络无法与云端服务器建立连接,监测预警工作难以有效进行。为此,基于云-边协同技术,本文对滑坡灾害监测预警体系进行了深入研究,并开发了云端监测预警平台和边缘预警计算终端。通过真实滑坡监测数据模拟验证了云端与边缘预警计算终端协同工作时滑坡监测预警体系的有效性。该研究为对提高滑坡预警体系稳定性,尤其是极端网络条件下实现滑坡灾害有效预警具有积极作用。     

基于Hadoop的校园云存储系统的研究

针对海量数据的存储问题,传统方法一般是通过购置更多数量的服务器来提升计算和存储能力,存在硬件成本高,存储效率低等缺点。通过对Hadoop框架和MapReduce编程模型等云计算核心技术的分析和研究,提出了一种基于Hadoop框架的海量数据存储模型,并在此模型的基础上,设计并实现了基于Hadoop的校园云存储系统。经过实验验证,该系统有效地解决了在校园办公、教学和科研过程中遇到的海量数据存储管理问题,具有开发成本低、处理速度较快、运行稳定、易于扩展等特点。     

基于云平台的生物电阻抗分析检测系统的设计

提出了一种基于云平台的生物电阻抗分析检测系统,对人体体成分的检测、监护和干预提供了积极有效的解决途径。系统以"智能采集终端+数据处理中继+综合性健康云服务平台+多模态应用终端"为架构,基于云计算和智能硬件技术,设计了包括生物电阻抗采集前端、MSP430数据处理收发中心、数据处理交互单元、云平台数据处理存储阵列和应用客户端5个部分。通过检测身高、体重和阻抗参数,运用云计算技术由服务器集群在云端动态修正和更新算法,完成数据结果的分析计算,在应用客户端请求数据时实现数据分发推送,并通过显示模块展现给使用者。与当前主流生物电阻抗分析检测系统的对比结果表明,该系统检测参数多,可实现数据的远程传输、处理和展示,有助于建立人体体成分检测监控新模式。     

高能物理计算网格应用系统

针对在高能物理计算中存在的海量数据存储和计算问题,讨论了高能物理计算网格应用系统的体系结构,并重点讨论了运用元数据模型,通过元数据方式对数据的集成和整合,为用户提供了高能物理异构数据资源统一访问机制,以适应高能物理计算环境下数据密集型应用对数据共享和处理的需要,提高数据共享的利用率,节约了计算和存储硬件资源,加速了高能物理研究的进程.     

面向分布式共享的海洋监测时空数据表达与传输模式研究

针对海洋时空监测数据分布式共享中的网络传输性能瓶颈问题，提出了一种基于共享式编码与实时压缩的时空数据表达与传输模式，建立了面向服务的海洋时空数据分布式共享框架，采用GML、KML、GeoJSON实现了海洋监测数据的编码式表达，采用压缩算法实现了数据实时高效传输。基于阿里云计算平台，设计和部署了面向海洋应用的分布式GIS系统作为实验平台，实验结果表明，采用GeoJSON和Deflate 6/GZIP建立海洋监测时空数据表达与传输模式，在分布式共享与集成系统中表现出较好的适用性和较突出的性能优势。     

新一代信息技术在食品安全保障中的应用

针对我国食品安全事件时有发生,食品安全监管存在监管主体不统一、各类信息“孤岛化”和缺乏全过程监管等现状,提出充分利用大数据、物联网和云计算等新一代信息技术的优点,保障食品安全。 通过国内外文献的广泛调研和深入分析,发现运用大数据技术能将食品安全监管涉及原料供应、食品加工、运输和销售全过程的海量数据聚合在一起,形成有效、实时的大数据,有效进行食品风险管理和食品供应链管理。 利用物联网技术,可以实现食品安全全程追溯管理,实现食品安全源头可溯、去向可查、责任可究、全程监控的监管目标。 云计算可以针对食品安全监管全过程的大数据高效分析,且无时间、地点限制,云计算还可以改善信息不对称的问题,解决信息“孤岛化”问题。 新一代信息技术在食品安全监管应用中的不断融合 和全面推广,不仅能够进行事后的被动追溯,还能够实现事前、事中的主动管理和全天候监控,有效减少食品安全事故的发生,为我国的食品安全提供有力保障。     

基于TB+树云服务性能监控数据索引算法研究

云计算为充分发挥计算性能提供了解决方案,为了能更好支持云计算,对其进行监控成为了一个重要的问题。随着监控数据的增加,快速、准确地访问监控数据成为监控处理的约束。通过构建合适的索引,可以较好地改善大数据量查询的效率。本文给出了一个拥有大数据量的虚拟服务监控系统的存储模型,并给出了基于该模型之上的TB 树(Time B -Tree)二级索引模型。该索引提供了时间点和时间段的两种数据访问方式,经过实验验证,该索引方案获得了较好的访问性能。