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软件学报 2006年第11期杂志 文档列表

软件学报杂志网格计算专刊

网格计算专刊前言2221-2223

摘要：网格是高性能计算和信息服务的战略性基础设施，它将地理上分布、异构的各种资源通过高速网络连接并集成起来，共同完成重大的科学问题研究．它不仅能够为信息资源的获取、分布、传输和有效利用带来革命性和结构性的巨大变化，而且将根本改变我们的研究方式、教育方式以及生产和生活方式．从1998年国家科技部的国家高技术研究发展计划（863）启动中国的“高性能计算环境”项目开始至今，网格计算已在中国经历了8个年头,尤其是在国家“十五”计划期间，国家各部委先后启动了包括国家科技部的国家高技术研究发展计划（863）“中国国家网格（CNCrid）”、教育部211公共服务体系建设项目“中国教育科研网格计划（China Grid）”、国家自然科学基金委的重大专项“以网络为基础的科学活动环境研究”、国家重点基础研究发展规划（973）中的“语义网格的基础理论、模型、方法及关键技术”和“虚拟计算环境聚合与协同机理研究”等在内的部级网格研究、开发和建设项目．这些研究项目在网格的各个方面都取得了有代表性的成果．

网格环境中模式复用的异构数据库访问和集成方法2224-2233

摘要：如何为网格环境的资源使用者提供异构数据库资源的全局统一视图和一致访问接口，是网格技术及其应用的关键问题和研究热点．由于大学数字博物馆网格（university digital museumgrid，简称UDMGrid）需要整合和共享分布在8个城市12个大学数字博物馆的异构数据库资源，因此提出了一种网格环境下模式复用的异构数据库访问和集成法（database access and integration in UDMGrid，简称UDMGrid-DAI）．该方法首先提出了一种模式复用的虚拟数据库构建策略，定义了异构数据库资源的全局统一视图；在此基础上给出了数据库资源注册方式和虚拟数据库查询映射方法，为资源使用者提供了访问数据库的一致访问接口；最后，在UDMGrid的异构数据库资源环境下，实验了从数据库资源注册到使用的全过程，验证了UDMGrid-DAI方法的正确性和实用性。

一种内存网格的数据预取算法2234-2244

摘要：内存网格（RAM（random access memory）grid）是一种面向广域网上内存资源共享的新型网格系统．它的主要目标是在物理内存不足的情况下，提高内存密集型应用或IO密集型应用的系统性能．内存网格的应用效果取决于网络通信开销．在减少或隐藏网络通信开销的情况下，其性能可以进一步提高．通过对内存网格的分析，设计了一种基于“推”数据的内存网格预取机制．借助数据挖掘领域中序列模式挖掘的方法，提出了相应的预取算法．通过基于真实运行状态的模拟，对预取算法进行了评估和验证．

网格环境中信任-激励相容的资源分配机制2245-2254

摘要：在网格环境中，多数节点希望能够更多地使用其他节点的资源，而不愿共享本地的资源．每个理性的用户在追求自身利益最大化的同时，严重影响了协作整体的运行效率．在实际应用中，要吸引资源的拥有者加入资源协作，就必须保证其利益和安全．讨论了资源激励机制和分配机制之间的依赖与制约关系，从经济、信任角度提出自适应的信任一激励相容的资源分配机制．在网格环境中，资源供需的变化会引发价格的浮动，基于经济学的一般均衡理论，给出了资源提供者的动态价格调整策略．提供者可根据当前资源的供需和负载状况，制定自适应的信任一激励相容的分配策略ATIM（adaptive trust-incentive compatible resource allocation），遵循多贡献多分配的原则，激励节点共享出有价值的资源，最大化资源的聚合效用．在CROWN（China research and development environment over wider-area network）平台中评估了ATIM机制的效率和性能．

信息网格中基于本体的Web服务动态集成和重构2255-2263

摘要：基于语法的Web服务资源组织和管理策略不能满足信息网格中服务请求多样性和信息关联的需要．提出了一种基于本体的Web服务动态集成和重构策略（Web service dynamic integrating and constructing，简称WS-DIC）．该策略以本体及其推理能力为核心，复用信息网格中已有服务，生成优化重构路径集合完成服务集成，满足请求多样性和信息关联的需要．通过对该策略的抽象和形式化描述，讨论了动态重构和集成规则，并设计了动态重构和集成算法．模拟实验表明，与传统的全文检索和数据库查询方式相比，该策略可以按照用户请求，通过服务重构集成，满足请求多样性并准确、全面地获取关联信息．

基于QoS的网格资源管理2264-2276

摘要：资源管理是网格计算研究领域中的一项重要研究点，目前的研究工作大多致力于解决异构性问题，对于在交付无缝QoS（quality of service）前提下提高资源分配性能方面还缺乏深入的研究．而且，目前对网格QoS的研究集中于将多媒体网络QoS的相关成果融入网格体系架构中以提供对网格QoS的支持，而缺少对网格QoS的特性进行系统化的研究与归纳．为此，提出了网格QoS的层次结构模型，并对其中承上启下的虚拟组织层Qos参数进行了新的分类和测量；然后，利用SNAP（service negotiation and acquisition protocol）协议对基于网格QoS层次结构模型的网格Oos参数的映射转换过程进行了分析；最后，设计了网格资源管理仿真系统，并运用相关的网格OoS的研究改进了现有的Min-Min算法．仿真实验结果表明，基于QoS的网格资源管理可以在满足用户QoS需求下，有效地提高网格资源的利用率和服务请求的成功率．

一种基于模糊聚类的网格DAG任务图调度算法2277-2288

摘要：针对网格环境中，任务调度的目标系统具有规模庞大、分布异构和动态性等特点，提出一种基于模糊聚类的网格异构任务调度算法．以往的很多调度算法需要在调度的每一步遍历整个目标系统，虽然能够获得较小的makespan，但是无疑增加了整个调度的Runtime．定义了一组刻画处理单元综合性能的特征，利用模糊聚类方法对目标系统（处理单元网络）进行预处理，实现了对处理单元网络的合理划分，使得在任务调度时能够较准确地优先选择综合性能较好的处理单元聚类，从而缩小搜索空间，大量减少任务调度时选择处理单元的时间耗费，此外，就绪任务优先级的构造既隐含考虑了关键路径上节点的执行情况对整个程序执行的影响，又考虑了异构资源对任务执行的影响．实验及性能分析比较的结果表明，定义的处理器特征能够实现对处理器网络的合理划分，而且随着目标系统规模的增大，所提出的算法优越性越来越明显。

基于数据网格的书法字k近邻查询2289-2301

摘要：提出一种在数据网格环境下的书法字七近邻查询方法．当用户在查询结点提交一个查询书法字和七时，首先以一个较小的查询半径，在数据结点进行基于混合距离尺度的书法字过滤，然后将过滤后的候选书法字以“打包”传输的方式发送到执行结点，在执行结点并行地对这些候选书法字进行距离（求精）运算，最终将结果书法字返回到查询结点．当返回的书法字个数小于k时，扩大半径值，继续循环，直到得到k个最近邻书法字为止．理论分析和实验表明，该方法在减少网络通信开销、增加I／O和CPU并行、降低响应时间方面具有较好的性能．

支持多领域动态数据集成的数据库网格系统2302-2313

摘要：随着公有数据库资源的丰富，广泛分布的用户希望能够按需地、透明地访问和使用这些丰富的数据资源．DS_Grid（database grid）是一个采用SOA（service-oriented architecture）思想、支持多应用领域数据共享的数据库网格系统，系统采用一种P2P（peer-to-peer）多Chord（MultiChord）网格体系结构，实现数据资源的分布存储、查询处理和动态数据集成；基于文本相似性，可分领域地注册数据资源，实现资源的快速发现；根据领域本体知识和推理规则，实现基于语义的智能查询；采用多根节点多点维护的数据资源副本管理机制，提高系统可靠性；基于关键字过滤的数据集成策略，减少通信代价；采用分布式聚类技术，实现大数据量信息的概要显示，通过实验验证了DS_Grid中所采用的关键技术的可行性和有效性。

一种基于Cache的网格任务反馈调度方法2314-2323

摘要：网格调度的目标提高网格资源的利用率、改善网格应用的性能，它是网格中需着力解决的问题之一，目前，围绕着网格中的任务调度算法，国内外已做了大量的研究工作先后提出了各种调度算法．但是，这些调度算法不能很好地适应网格环境下的自治性、动态性、分布性等特征．针对目前网格调度机制存在的问题，提出了一种动态的网格调度技术——基于Cache的反馈调度方法（cache based feedback scheduling，简称CBFS）．该调度方法依据Cache中所存放的最近访问过的资源信息，如最近一次请求提交时间、任务完成时间等信息进行反馈调度，将任务提交给负载较小或性能较优的资源来完成．实验结果表明，CBFS方法不但可以有效减少不必要的延迟，而且在任务响应时间的平滑性、任务的吞吐率及任务在调度器等待调度的时间方面比随机调度等传统算法要好．

一种QoS有保障的Web服务分布式发现模型2324-2334

摘要：如何动态地选择、绑定并调用最适合用户需求的Web服务备受研究领域的关注．提出了一种QoS有保障的Web服务分布式发现模型，具体研究基于QoS约束的服务发现问题，以及如何提高服务发现系统的可用性问题．研究Web服务的三维QoS模型并设计基于QoS约束的服务选择算法．提出集成服务选择算法的UDDI（universaldescription，discovery，andintegration）兼容扩展模型，并运用可扩展Kautz图和BloomFilters理论，提出分布式UDDI的实现机制．该模型的原型系统在国家地质调查网格中得到应用，测试结果显示：扩展UDDI模型具有很高的查准率、响应率以及较好的负载均衡能力，而模型的分布式实现机制在保障查询性能的前提下．提高了发现系统的有效性和可用性．

面向服务的网格软件测试环境2335-2340

摘要：作为保证网格服务质量的重要技术手段，网格软件测试已成为网格研究的热点内容．作为开放的体系结构，SOA（service oriented architecture）为网格技术研究提供了有效的方法和手段．分析研究了面向服务的网格软件测试关键技术，重点从网格服务测试、网格性能测试和网格软件测试管理3个方面探讨了网格软件测试环境的构建。

服务质量感知的网格工作流调度2341-2351

摘要：在网格工作流中引入服务质量，可以使网格中的资源更好地围绕用户的要求进行组织和分配，服务质量为工作流执行过程中选择成员服务提供了依据．工作流服务质量的估算和服务质量感知的工作流调度是实现服务质量感知的网格工作流的两个关键问题．基于一种网格工作流模型讨论了网格工作流的服务质量参数体系，提出了工作流服务质量的估算算法和网格工作流调度数学模型，并提出了基于遗传算法的调度方法．仿真实验表明，该调度算法具有较好的收敛性．

树型网格计算环境下的独立任务调度2352-2361

摘要：任务调度是实现高性能网格计算的一个基本问题，然而，设计和实现高效的调度算法是非常具有挑战性的．讨论了在网格资源计算能力和网络通信速度异构的树型计算网格环境下，独立任务的调度问题．与实现最小化任务总的执行时间不同（该问题已被证明是NP难题），为该任务调度问题建立了整数线性规划模型，并从该线性规划模型中得到最优任务分配方案——各计算节点最优任务分配数．然后，基于最优任务分配方案，构造了两种动态的需求驱动的任务分配启发式算法：OPCHATA（optimization-basedpriority-computation heuristic algorithm for taskallocation）和OPBHATA（optimization-based priority-bandwidth heuristic algorithm for task allocation）、实验结果表明：在异构的树型计算网格环境下实现大量独立任务调度时，该算法的性能明显优于其他算法．

一种基于QoS的自适应网格失效检测器2362-2372

摘要：失效检测器是构建可靠的网格计算环境所必需的基础组件之一．由于网格中存在大量对失效检测有着不同QoS需求的分布式应用，对于一个网格失效检测器来说，为保持其有效性和可扩展性，应该既能够准确提供应用程序所需的失效检测QoS，又能够避免为满足不同QoS而设计多套失效检测器所产生的多余负载．基于QoS基本评价指标（TD^U,TMR^L,TM^U），采用PULL模式主动检测策略实现了一种新的失效检测器——GA-FD（adaptive failuredetector for grid），可以同时支持多个应用程序定量描述的QoS需求，不需要关于消息行为和时钟同步的任何假设．同时，证明了GA-FD在部分同步模型下可实现一个◇P类的失效检测器，并给出了相应的实验及数据．

一种基于序贯博弈的网格资源分配策略2373-2383

摘要：网格环境中资源的负载预测是实现资源优化分配的关键任务之一，而网格资源的动态性和异构性使得准确判断资源的负载状态十分困难，针对已有的分配策略对资源负载评估的不足，提出了一种基于序贯博弈的优化用户时间的网格资源分配策略．该策略将正比例资源共享的网格环境中多用户竞争同一计算资源的问题形式化为一个多人序贯博弈，通过寻求该序贯博弈中各个阶段博弈的纳什均衡解来预测资源负载；然后利用此负载信息生成所有用户的最优出价组合和资源的优化价格；最后根据各用户出价，按比例分配资源的计算能力逼过对网格模拟器GridSim的实验研究，结果表明，该策略能够得到合理的用户出价，降低资源占用时间，从而弥补了Bredin提出的优化策略中未考虑资源未来负载变化的缺陷，实现了资源的优化分配．其结论说明运用序贯博弈方法预测资源负载是可行的，且能更好地适应网格环境下异构资源的动态性．

智能网格入侵检测系统2384-2394

摘要：结合智能检测技术，并采用先进的分布式体系结构是当前入侵检测研究的一个主要方向．通过对网格与智能检测技术的深入研究，提出了一种智能网格入侵检测系统（intelfigent grid intrusion detection system，简称GIDS）．该系统部署于网格环境并采用基于神经网络的检测技术；为了实现各数据分析引擎的负载平衡，采用基于资源可用度的调度算法决定任务的分配；为了减少告警数量，采用基于乘性递增线性递减（multiplicative increase linear decrease，简称MILD）的动态窗口调整算法进行警报合成．该入侵检测系统不仅能够充分利用网格上的资源进行入侵行为的发现，而且实现了资源使用的负载均衡，在网络流量大的情况下能够获得较高的检测效率．最后介绍了相应的实验结果分析，表明了该系统的优越性．

国家自然科学基金委员会信息科学部计算机科学处2006年资助项目一览表2395-2402