一种基于网格服务的分布式远程协同仿真系统研究

随着面向服务的体系结构(SOA)成为网格研究领域的基本共识,越来越多的应用领域开始涉足网格中来;其中分布式远程协同就是其中的代表. 从全新的视角对分布式协同的重要技术之一--工作流进行了分析,提出工作流网格资源化的概念;定义工作流模型资源为网格资源,并遵照网格资源描述的规范描述工作流模型资源,做到从网格基础设施资源层支持协同工作流. 同时以该工作流模型为原型,以面向服务的体系结构为基本框架,构建网格环境中协同工作流服务框架,从而实现基于工作流的面向服务的分布式远程协同仿真系统.     

网格环境下基于QoS的工作流协商模型设计

在网格环境中引入服务技术的典型应用工作流技术,为解决虚拟组织之间的协同工作提供一种全新的框架.如何在网格环境下满足工作流应用对服务质量支持的需要是网格技术与服务技术的关键问题.文中基于现有的工作流框架,按照WSDL标准定义消息类型并建立状态转换图机制,提出在网格环境下基于服务质量建立一个工作流协商模型,并设计该模型的体系结构及4个典型模块.在此模型基础上,实现对用户要求进行评估、并把评估结果返回给用户,从而使得工作流的执行可以紧密围绕用户的要求进行,提高服务选择的准确率,有效的避免服务失效的现象.     

网格工作流中协同机制的研究与实现

对计算机支持的协同工作(CSCW)和工作流进行了深入探讨.在分析网格工作流特点的基础上,提出了网格协同工作流参考模型,并详细分析了基于协同上下文概念的网格协同工作流的协同机制及其实现方法.最后,给出了此协同机制在银行贷款系统中的应用实例.     

网格工作流资源层次模型与访问机制

针对网格协同计算的新需求,网格工作流建模既要考虑过程建模,也要考虑资源和服务建模.提出了面向服务的网格层次资源模型:物理资源、服务资源和虚资源,并在此基础上给出了网格应用执行过程中的资源访问机制,使实现过程模型中网格工作流和网格资源的分离并动态映射,增强了网格工作流执行的灵活性和动态适应性,同时也便于对跨地域的网格资源进行管理,提高网格服务的可重用性.     

网格工作流及其关键技术研究综述

网格技术意在驱动互联网上所有资源的全面共享与协同工作.网格工作流技术是近年来兴起的又一研究热点.简述了网格发展,提出网格系统层次模型,并分析总结其中的关键技术.接着,分析网格工作流的起因.概述其概念,并提出其区别于传统工作流的特点.最后,综述网格工作流的研究现状,分析并提出其中的关键技术及发展方向,力图为网格工作流在描述、实现和应用方面的技术创新提供基础和依据.     

一个面向数据密集型应用程序的网格工作流调度方案

采用网格工作流调度和数据感知调度相结合的方法,提出一个面向数据密集型应用的网格工作流调度方案.在CSF4网格元调度程序中以调度插件的形式实现了该方案,并且保证两个调度插件之间能够协同工作.实验结果表明,该方案能有效解决数据密集型网格工作流作业的调度问题,并且进一步完善了CSF4多调度插件协同工作机制.     

移动Agent在分布式工作流管理系统中的应用

分布式网络环境的异构性阻碍了工作流管理系统中任务进程间的协调与互操作，为有效实现了工作流在分布计算环境中的协同工作，本文在分析分布式工作流管理系统特点及CORBA，Agent技术的基础上，提出一种基于CORBA通信平台、多Agent协同工作的工作管理系统，主要涉及分布工作流系统的执行结构，CORBA服务框架，多Agent协作系统组成与通信、以及移动Agent的运行和通信机制，通过移动Agent在CORBA中的引入增加了系统智能性，自主性，从而便于协同处理开放分布式环境下工作流应用开发，优化企业资源和推进业务流程重组。     

基于Web Service的面向服务的工作流管理系统

对当前企业信息资源的异构、分布、松散耦合等特点进行分析基础上,提出了基于Web Service的面向服务的跨企业分布式工作流模型,并且从实际应用出发,对该模型结构的工作流系统框架及其特点进行了详细描述。工作流和Web Service相结合,可以方便地实现工作流软件的服务化,使得用户间、企业间的交流和资源共享变得更为简单方便。同时减轻了系统集成的难度和复杂度,满足了企业间在当前环境下信息资源的可集成性。     

一种基于网格的工作流系统

基于网格的工作流系统采用混合式的体系结构,在工作流引擎上集中管理,在任务处理上进行分布执行.工作流引擎通过解析树实现对过程模型中活动的处理,并给出遍历算法.工作流图形化建模工具支持模型向XML文件的转换,并支持XPDL标准.系统基于开放源码的Globus Toolkit 3.9.1实现,对于过程模型定义工具和工作流引擎,通过Web服务封装技术,把已有工作流系统的相关COM组件实现为网格服务,并把支持工作流的网格资源发布到协同设计环境中.对于工作流过程模型中的XML表示,采用C#实现为Web服务.多个Web服务结合在一起,实现网格环境下的工作流的布置.     

面向生物信息学计算的网格工作流系统

针对生物信息学网格计算需求,提出了一种网格工作流管理系统模型,系统以Web方式为用户提供服务,通过与软件模块的交互实现良好的可定制的人机交互界面,使得不熟悉网格计算和工作流系统的人也可以快捷直观地操作使用.该系统能够自动地对工作流任务进行调度,然后通过网格中间件进行执行,并对任务进行监控和管理.论述了该系统的框架和实现原理,通过一个生物信息学计算实例说明工作流的定义、描述和使用流程;并且,通过与中国教育科研网格公共支撑平台CGSP工作流系统的对比,说明了该系统在可视化、便捷性上更符合生物信息学计算需求的特点.     

网格技术及基于网格服务的工作流系统模型

对网格技术和工作流技术进行了概括性介绍,然后简要介绍了开放网格服务体系结构(OGSA)和网格服务的概念及特点.根据对工作流应用领域的深入了解,总结出网格技术在工作流领域中的主要应用需求,在此基础上提出了基于网格服务的工作流的构想和基本模型.     

网格与web服务结合应用研究

将Web服务技术引入网格研究领域,有助于解决网格研究所面临的应用集成、资源共享、系统互操作和标准化等问题.本文在网格协议体系结构和开放网格服务架构(Open Grid Services Architecture,OGSA)的基础之上,将探讨网格系统与web服务的结合.首先讨论了网格功能模型,基于OGSA框架提出了Web服务的网格层次体系结构,并将Web服务工作流引入到网格任务描述中,给出一种Web服务与网格技术相融合的机制.     

基于关系数据模型的工作流引擎设计与实现

为了提高办公效率,迅速构建基于流程的应用,提出了符合工作流参考模型的工作流引擎框架结构.以关系数据库为依托,进行工作流的过程建模和模型表达,研究并实现了工作流引擎的关键技术.结合在土地利用规划业务过程中的应用,开发出了工作流引擎服务器以及具有动态配置功能的工作流客户端应用框架.实践表明,该工作流引擎明显缩短了应用系统的开发周期,降低了系统维护的复杂性.     

面向服务的学习评价网格安全体系

安全问题是网格系统中一个极具挑战性的问题。为了解决面向e-L earn ing的学习评价网格(LAG rid)中的安全问题,该文提出了一种面向服务的网格安全体系。该体系基于对称密钥基础设施,实现了单次登录方式的系统用户认证和基于角色的访问控制,以及一种安全令牌发行服务,并在此基础上进一步实现了网格节点认证和基于W eb服务安全规范的消息加密和签名。这种安全体系已被成功用于构建LAG rid系统,实现了一种安全、透明的基于W eb的用户环境,支持广域资源共享和跨组织的大规模协同工作。     

网格工作流调度关键技术综述

网格工作流将工作流管理和网格计算结合起来提供了一种更有前景的分布式协作的工作流系统的解决方案。网格工作流调度是网格工作流管理中的一个关键问题,它直接影响网格工作流的执行成功与否和效率的高低。详细总结了网格工作流调度中的关键技术：（1）工作流设计;（2）调度体系结构;（3）调度决策机制;（4）计划模式;（5）调度策略;（6）性能评估,并对各关键技术进行了分析和探讨,其次阐述了几个典型网格工作流调度系统,且指出了网格工作流规范与调度算法存在的问题及其发展方向。     

基于BPEL的网格工作流系统

设计并实现了一个基于业务流程执行语言(business process execution language,BPEL)的网格工作流管理系统.针对满足网格环境中的特殊需求,如状态的交互、动态服务绑定、高吞吐量和可扩展性、界面友好的工作流定义工具等,分别提出了BPEL与Web服务资源框架(Web service resource framework,WSRF)整合方法、BPEL的简单集群架构和面向应用组件的工作流定义等.最后,给出了在中国教育科研网格公共支撑平台(ChinaGrid supporting platform,CGSP)中网格工作流系统的原型实现.实验结果表明,原型系统支持负载均衡是正确、可行和有效的.     

石油网格数据挖掘新技术研究

针对石油勘探开发中很多TB级和PB级的数据集在许多情况下分布在一个组织的不同地点或不同组织的多个数据源被集团内所有用户共享的特点,用网格数据挖掘数据集成技术和网格数据挖掘本体技术,作为石油勘探开发行业业务工作流程的信息处理基础设施,以满足石油工业对高性能计算技术的持续需求。提出了Web service与网格技术融合、网格与数据集成技术结合和本体与Web service合成,给出了基于Globus Toolkit 4、开放式网格服务体系结构和Web服务的技术实现方案。研究表明：网格计算中的任务管理、任务调度和资源管理等服务可以为分布式数据挖掘提供极大的便利。