信息网格环境下的综合信任度评价模型

网格环境下的实体动态变化使得在实体的可靠运行与资源合理使用方面存在安全隐患,为了解决在动态网格环境下的安全问题,该文针对网格环境的动态特性,提出了一种评价动态实体信任度的模型。在给出了信任机制的几个主要概念的基础上,利用直接信任度、间接信任度、综合信任度构建了综合信任度评价模型(STDEM),并具体量化了各种信任度的评价参数,为网格系统中节点的可信性提供了一种评价方案。通过仿真实验对STDEM模型的相关参数进行了分析,并将综合信任度评价模型应用到了具体的数据网格系统中,验证了模型的有效性。     

基于并行离散事件模拟的大规模P2P系统行为预测

P2P应用在当今的互联网中占有了越来越重要的地位.由于这类系统往往由数千至数百万台计算机组成,没有一个大规模分布式系统模拟器是很难预测其行为的.文中尝试通过建立一个并行模拟器AegeanSim来预测大规模P2P系统的行为,该模拟器提供这类系统在高性能服务器集群上的的并行离散事件模拟.我们将P2P应用程序执行抽象成一个具体的事件模型,然后在一个集群上并行这些事件,从而不但扩展了模拟规模而且大大提高了模拟效率.文中还提出了一种提高性能的单步同步方法,并为研究人员设计了一个事件回调接口,使得在保持模拟器独立性的同时很容易地执行应用程序逻辑.用AegeanSim预测了一个典型的P2P系统:BitTorrent.比较了模拟的BT行为和目前BT相关的研究,证实了它的效率、可扩展性和准确性.文中还尝试预测BT系统受到各种人为攻击后的行为,得到一些合理的结果:(1)因为苛刻的攻击时间要求,Tracker隔离很难起作用;(2)限制BT的带宽可能是控制它的一种有效的方法.     

可自管理的分布式应用管理覆盖网络

现有的分布式应用管理工具使用集中式算法部署与维护,其扩展性差,且不能很好地应对网络分割错误。为解决这个问题,该文使用epidemic算法,设计了具有自我管理能力的分布式应用管理覆盖网络(SMON)。SMON的对等节点构成一个随机结构覆盖网络,节点通过相互随机探测,能够在一组预定机器上自动部署新的节点,并恢复运行错误的节点。通过使用认证代理技术,节点能够安全地登录到远程机器以完成部署或恢复任务。在Planet-Lab平台上的测试显示,在大规模分布式环境下,SMON具有良好的性能和可扩展性。     

Design and Implementation of a Storage Virtualization System Based on SCSI Target Simulator in SAN

The ideal storage virtualization system is compatible with all operating systems in storage are anetworks (SANs). However, current storage systems on clustered hosts and multiple operating systems are not practical. This paper presents a storage virtualization system based on a SCSI target simulator in a SAN to solve these problems. This storage virtualization system runs in the target hosts of the SAN, dynamically stores the physical information, and uses the mapping table method to modify the SCSI command addresses. The system uses the bitmap technique to manage the free space. The storage virtualization system provides various functions, such as logical volume resizing, data mirroring, and snapshots, and is compatible with clustered hosts and multiple operating systems, such as Windows NT and RedHat.     

Resources Allocation Schemas for Web Information Monitoring

The web is an extremely dynamic world where information is updated even every second. A web information monitoring system fetches information from the web continuously and finds changes by comparing two versions of the same page. The updating of a specific web page is modeled as a Poisson process with parameter to indicate the change frequency. As the amount of computing resources is limited, it is necessary to find some policies for reducing the overall change-detection time. Different allocation schemas are evaluated experimentally to find out which one is the most suitable for the web information monitoring problem. The experimental data shows the runtime characteristics of the overall system performance and the relationship to the total amount of resources.     

处理人工智能应用的高性能计算机的架构和评测

人工智能(artificial intelligence,AI)的3块基石是大数据、高性能计算、深度学习算法,大数据被称为"算料",高性能计算被称为"算力",深度学习算法被称为"算法".人工智能主要的研究领域就是算料、算力和算法.算力基础设施作为处理人工智能应用的基石,一直被各个国家给予高度重视.由于人工智能应用的飞速...     

Analysis of Factors Affecting Execution Performance of OpenMP Programs

OpenMP is able to develop multithreaded programs with lower cost as a promising way to quickly parallelize a great number of serial programs. However, there are many difficulties when developing OpenMP multithreaded programs. Most importantly, the performance of OpenMP programs cannot be guaranteed, which has greatly affected the application of OpenMP. This paper examines several factors that affect the execution performance of OpenMP programs, including loop transformation, scheduling strategy, the number of threads, and nested parallelism. The results show that one of the key reasons for performance degradation is load imbalance, which can be corrected by reasonable use of these key factors to improve the execution performance of OpenMP programs.     

通用海量数据库性能测试系统的设计与实现

为客观反映数据库实际运行性能,设计一种可配置数据库性能测试标准,它能够针对具体应用数据库系统,建立相应的控制模型、数据模型和事务处理模型。控制模型描述数据库的运行模式,数据模型描述用户访问数据库的数据集合,事务处理模型描述用户访问数据库的行为模式。控制模型通过事务处理模型和数据模型组装动态SQL(standardquery language)语句,然后产生多个并发进程模拟大量实际用户访问数据库,以测试数据库的运行状况和性能。分析与实际测试结果表明,该系统能够根据实际应用系统配置数据库性能测试标准,较之目前国际上通用的固定模型测试标准如TPC-C等,更能够客观反映数据库实际运行性能。     

电力系统潮流并行算法的研究进展

随着高性价比可扩展集群并行系统的逐步成熟和应用 ,大规模电力系统潮流并行计算和分布式仿真成为可能。该文首先简要介绍了电力系统的潮流计算模型及基本算法 ,分析了算法中存在的困难。然后分析了 4类较重要的电力系统潮流并行算法 :分块法、多重因子化法、稀疏矢量法和逆矩阵法 ,同时讨论了这 4种潮流并行算法的基本原理和实用效果 ,比较了各种并行算法的优点和局限性 ,并指出基于集群系统的粗粒度区域分解潮流并行算法最具发展潜力。     

基于虚拟机的多个安全级别的日志生成方法

该文的研究目的是提高日志在计算机系统中安全,为数据追踪和分析提供数据的修改情况的可靠依据。与数据类似,日志也有不同的安全级别(SL)。当不同权限的访问者做日志分析、审计等工作时,需要不同SL的日志,可以用多个虚拟机(VM)得到多个SL的数据文件日志。为此,根据数据文件受保护程度,把它们隔离存放在多个SL的工作VM内。当数据文件被访问时,用虚拟机监视器截取每个访问操作,并在日志VM内生成相应的日志。由于工作VM的SL不同,对应的日志VM的SL不同,所得到的日志的SL也各不相同。当VM之间共享文件或者由工作VM向日志VM传递数据时,访问控制模块按规则控制数据的流向。在带有sHype的虚拟机监视器xen的基础上所做实验表明:用多个VM生成多级安全日志的方法对数据文件访问性能的影响比较低。