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基于虚拟化技术的云仿真资源迁移技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对云仿真平台对云仿真资源容错能力的需求,实现了一种基于虚拟化技术的云仿真资源迁移技术,使得仿真用户可以通过云仿真平台获得符合其个性化需求的、连贯的、高质量的仿真服务。分别研究了云仿真资源的迁移模型和过程,以及迁移过程的时空一致性,实现了不需要对仿真成员进行的改造或增加其他的辅助部件,就可使得仿真任务执行出错时,在迁移机制作用下仍然能够继续准确运行。最后结合具体应用给出了该迁移技术的应用效果和性能测试,说明了该迁移技术的可行性和有效性。 相似文献
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针对网络化模拟训练真实感不强,训练效率低等问题,提出了一种IaaS (Infrastructure as a Service)模式的“云训练”.阐述了“云训练”的体系结构和运行模式,研究了“云训练”的3项核心技术.通过GPU虚拟化技术解决云环境中终端用户3D图形图像处理能力弱的问题.根据模拟训练特点,建立用户需求模型,将模糊理论引入资源调度技术中,实现虚拟资源的动态调度;结合检查点回滚、虚拟机备份和虚拟机迁移技术,实现系统高效动态容错,保证了系统的稳定性与可靠性.实验证明,“云训练”系统改善了传统模拟训练系统中资源的按需共享能力,提升了资源利用率,保证了模拟训练效果. 相似文献
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平行系统的人工环境构建技术 总被引:1,自引:0,他引:1
人工环境是平行系统的重要组成,特别是人工社会、智能模型、计算实验的基础支持。通过数据、模型描述和表示真实环境,通过传感和信息网络和动态演化逼近真实环境,通过高性能并行计算和接口标准为人工社会、计算实验和平行执行提供动态、准确、可信的环境信息和计算支持,是人工环境最本质的技术内涵。以数据和模型为中心,以并行计算技术和设施为支撑,通过传感器网络和信息网络进行动态演化,是构建人工环境的基础、有效方法。通过分析,指出人工环境构建的关键技术包括多表示/多分辨率技术、基于模型的动态环境技术、多源数据驱动的演化技术、高性能并行计算技术,同时提出了相应的技术思路和方案。 相似文献
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基于面向服务的通用任务规划仿真集成方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用基于Service oriented architecture(SOA)的集成框架实现了仿真环境中无人机系统的通用任务规划模块功能的集成.给出了具有系统之系统特点的多无人机综合仿真环境UAVSSE体系结构设计和多层次集成方法.将任务规划功能模决抽象为任务规划服务,基于Web Services技术实现通用的任务规划服务封装.利用注册、发现和绑定机制,任务规划功能能够动态地集成进仿真运行,并能为多架无人机和多个地面系统的仿真提供任务规划服务.通过综合仿真环境中的原型系统验证了相关技术,结果表明基于面向服务方法的任务规划集成能够为多UAV仿真环境提供有效的任务规划功能集成,弥补了HLA在构建动态"系统之系统"仿真中的不足,并能为未来的仿真系统和真实UAV一体化运行提供借鉴. 相似文献
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真实-虚拟-构造仿真(live-virtual-constructive,LVC)实验中存在大量异构的仿真资源对象。针对传统对象模型已无法满足信息化战争对武器装备体系快速响应的实验任务需求问题,开展基于对象元模型的LVC实验资源服务化方法研究。给出基于对象元模型的资源描述方法,在对象交互、消息传递、远程方法调用3类资源服务化基本形式基础上,设计虚拟化状态对象(virtualization infrastructure object,VIO)远程方法调用模块,虚拟化状态对象-虚拟化对象模型(virtualization infrastructure object-virtualization object model,VIO-VOM)组件发布/订阅模块,VIOVOM聚合、组合、继承、回调机制,以及本地类虚拟化对象模型,消息类虚拟化对象模型。该方法可为实现LVC实验复杂资源的快速调度、监控、分发、部署、运行控制、数据采集等运行管理服务提供方法支撑。 相似文献
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真实-虚拟-构造仿真为装备体系试验提供了有效技术手段。针对试验中大量异构仿真资源对象间的交互难以满足试验任务实时性需求问题,开展仿真资源实时调度模型研究。分析模型的功能组成,将调度模型划分为远程方法通信实现、远程方法云服务、优化调度策略3个子模型,分析各子模型的功能及其之间的关系,给出模型运行的步骤以及实现原理,并构建标准实验环境,验证模型算法。实验表明,在模型时延要求小于1 ms的标准测试环境下,云服务环境最多可承载大约30个节点同时提出订阅需求,并且调度成功率均大于98.5%,丢包率为0,符合模型性能要求。 相似文献
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面向绿色云计算数据中心的动态数据聚集算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析目前云数据中心设备能耗和数据访问规律的基础上,创建了云计算数据模型,研究了云计算系统任务调度和数据部署层面的节能机制,提出一种面向绿色云计算数据中心的动态数据聚集算法。算法分为数据聚集与节点聚集两个层次,在兼顾系统服务质量的同时,按照节点和数据在不同时段的使用情况有效聚集数据,实现原本随机部署的数据与节点的有序化聚集和重新部署,从而使计算存储节点能够轮流运转,部署于云数据中心各区域的温控设备可以更加精确地实施定点环境温度控制。算法达到既充分利用资源,满足用户的服务需求,同时降低系统的整体能耗的目标。通过仿真实验进行了实验验证和性能分析,结果表明算法能够保障云数据中心的服务质量,提高设备稳定性,达到了“绿色”节能目标。 相似文献
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为提升网络安全态势预测的准确性,提出基于网络模拟的态势预测方法。该方法依靠网络模拟技术,详细推演网络安全行为的未来状态,并通过对状态数据进行分析与归纳,实现对网络安全态势的预测。为提升预测的时效性,研究核心节点路由静态存储以及动态连续计算等快速网络模拟技术。通过具有1720个节点的网络拓扑进行了实验验证:依靠快速网络模拟技术,整个态势预测所需的时间减少了51.7%,实现能提前获知未来的安全态势值;对所获得的安全态势曲线与实际安全行为进行对照分析,验证了安全态势预测的准确性。 相似文献
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基于并行云变异蛙跳算法的梯级水库优化调度研究 总被引:1,自引:1,他引:1
本文针对混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)早熟收敛的问题,将云模型算法融合于SFLA算法中,形成一种云变异蛙跳算法(normal cloud mutation SFLA,NCM-SFLA),弥补混合蛙跳算法后期容易陷入局部最优的不足.同时利用算法易于并行的特点,在多核环境下基于.NET4的并行拓展库(parallel extensions)进行算法的并行优化.将其应用于梯级水库优化调度中,实例计算表明,与多维动态规划算法(MDP)相比,NCM-SFLA方法具有更好的全局寻优能力和较快的收敛速度,在现有的计算条件下该并行算法能有效缩短程序运行时间,求解梯级水库优化调度问题是合理、有效的. 相似文献