陈国春[1]2007年在《基于移动Agent的网格资源监控和发现的研究》文中研究指明网格是伴随着互联网技术迅速发展起来的，最初是专门针对复杂科学计算应用的一种新型计算模式，这种计算模式把整个网络整合成一台巨大的超级计算机。网格中的资源规模巨大，更新频繁，如何实时准确地监控网格中的资源情况就成了网格技术中的一个重要问题。网格监控是网格技术中的一个核心问题，是实现高效、快捷地利用网格资源的前提和基础。本文首先对网格的基本概念、研究现状和发展趋势进行了简单的陈述，然后，在对目前比较主要的几个监控模型进行了分析和研究的基础上，文中提出了基于移动Agent的网格资源监控模型，详细介绍了模型的设计理念，体系结构，和各个组件及组件之间的关系并且进行了详细的分析。该模型利用移动Agent技术来解决网格资源监控问题，充分适应了网格环境的特点，既保证了网格监控的准确性和高效性，又具有良好的可扩展性。因此，基于移动Agent的网格资源发现与监控模型具有较高的研究价值和很好的商业前景。最后本文提出了基于蚁群算法的移动Agent在网格中的资源发现方法，利用蚁群算法的并行性，全局优化性和离散性等特点，初步研究了将蚁群算法应用到网格资源查找，为今后的研究提出了新的思路。
黄河[2]2003年在《基于移动Agent的网格资源发现与监控模型的研究》文中研究说明网格资源的发现与监控是网格中的一个核心问题。在网格计算环境中存在各种动态的资源，它们在地理位置上是分布的，在运行平台上是异构的，又可以动态地加入或离开不同的虚拟组织(Virtual Organization)。因此，如何有效的发现网格资源，监控网格资源状态，使网格应用程序能够准确的使用各种资源就成为必须要解决的问题。本文首先介绍了网格的基本概念、研究现状和发展趋势，对目前最主要的网格计算项目Globus和移动Agent技术进行了分析和研究。然后，本文提出了基于移动Agent的网格资源发现和监控模型，并且详细介绍了模型的设计思想，总体框架，各个模块的系统结构和安全策略。最后，将本模型和Globus的发现与监控服务进行了全面的分析与比较，给出了总体的评价。基于移动Agent的网格资源发现与监控模型不同于普通的网络监控和网络管理。它创新性的采用移动Agent技术来解决网格资源监控问题，充分适应了网格环境的特点，既保证了网格监控的准确性和高效性，又具有良好的可扩展性。总之，基于移动Agent的网格资源发现与监控模型具有较高的研究价值和很好的商业前景。
李霞[3]2006年在《基于移动Agent的网格资源负载均衡研究》文中进行了进一步梳理在20世纪80年代,计算机的性能极大的提高得益于不断出现更快更有效的处理器。随着计算机技术的发展,人们发现集群方式可以提供更高的性能。集群有两种工作模式,一种是将多个CPU通过专用设备连接协同工作的紧耦合方式,一种是使用普通网络将多台PC机连接起来的松耦合方式,后者往往能提供更高的性价比,集群带动了网格的发展。网格是继万维网之后出现的一种新型网络计算平台,目的是为用户提供一种全面共享各种资源的基础设施。网格中的资源与传统的分布式系统的资源相比具有分布性、动态性、异构性等特征,这使得资源的管理和分配变得相当复杂。 本文针对目前的网格负载状况,在分析网格资源的特点基础上,对网格的资源管理模型进行深入研究和探讨。要想在网格环境中获得较高的性能,就必须保证所有的计算机都能够得到合适的负载量,避免有些计算机超负荷运行的同时另一些计算机处于空闲状态,这就引出了负载均衡问题。由于网格是一个异构的、易变的环境,网格的资源负载信息对于网格资源的使用具有及其重要的作用,负载均衡对于整个网格的性能影响是非常大的,探索合理的负载均衡算法具有非常重要的意义。移动Agent是一类特殊的软件Agent,它可以让程序在网格上从一台主机自主地移动到另一台主机,代表用户完成指定的任务。我们将移动Agent技术引入到网格中来,提出了一个基于移动Agent的网格资源体系结构,构造了基于移动Agent的负载均衡网格资源监控模型,解决异构环境下的负载均衡数据收集的问题。为了解决网格中存在的负载不均现象,定义了负载域概念,同时提出一种负载均衡的算法,改进了网格的性能,同时为网格的研究和发展提供了方向。
李功丽[4]2008年在《基于移动Agent的网格资源调度研究》文中研究表明网格技术能够将分散在网络上的各种资源进行有机的整合,形成一个统一的整体,为用户提供强大的计算能力和信息服务,被认为是继Internet之后一次重大的科技进步。网格中的资源与传统的分布式系统资源相比具有分布性、动态性和异构性的特征,这使得网格环境下的资源管理与分配变得相当复杂。移动Agent是一类特殊的软件Agent,它可以让程序在网络上从一台主机自主地移动到另一台主机,代表用户完成指定的任务。我们将移动Agent技术引入到网格中,设计了一个基于移动Agent的网格资源体系结构,构造了基于移动Agent的网格层次资源监控模型,解决异构环境下的资源数据收集问题。本文从网格资源的特点出发,探索一种更加合理的网格资源调度模型和更加有效的调度策略。在分析了传统的调度模型的基础上,提出了基于Agent的改进的层次调度模型。调度模型分为全局调度层和局部调度层,不同的层次使用不同的调度策略,从而使整个调度模型更加灵活有效。好的资源调度算法能有效地协调和分配网格资源,并优化网格系统的性能。本文根据网格环境下任务的时间相关性特点,对传统蚁群算法进行了改进,设计了一种快速网格任务调度算法。该算法不仅解决了网格调度中多目标优化问题,而且依据任务调度历史信息可以进行快速资源匹配。使用网格模拟器GridSim对FACO算法进行了仿真模拟。仿真结果表明FACO算法具有较高的求解速度,并且可以缩短任务的执行时间。
吴文兴[5]2005年在《在网格环境下基于Agent的资源管理的研究》文中提出提出了在网格环境下基于移动Agent的资源管理模型,详细介绍了模型的总体框架、各个模块的系统结构和安全策略,并将本模型和Globus的服务进行了分析与比较,给出了总体的评价。
陈佳[6]2008年在《网络资源管理关键技术研究》文中研究说明网格是利用互联网技术把分散在不同地理位置上的多种资源，包括计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等全面连通与统一分配、管理及协调起来，通过逻辑关系组成一台“虚拟超级计算机”。由于网格环境中资源的分布性、异构性、动态性以及自治性等特性，使得网格资源的有效管理较之传统的分布式网络更加复杂。因此，网格资源管理成为网格的重要研究方向。本文在对网格资源管理的现状进行了系统、全面地分析与总结的基础上，深入细致地研究了网格资源管理的四个关键技术，主要工作分为如下四个方面：(1)提出了一种基于移动Agent的网格资源管理模型。针对网格资源存在的分布性、异构性、动态性以及自治性等特点，充分发挥移动Agent的自治性、智能性等优势，有机的将两者结合起来，为网格资源管理提供了一种新的管理模型和一种有效的管理方法。(2)提出了一种基于语义的层次化网格资源组织模型。针对现有网格资源组织模型存在的扩展性较差、占用带宽多等问题，在基于移动Agent的网格资源管理模型中，引入语义树的资源组织方式，将网格资源按照资源的语义相关性进行聚类，再将聚类结果按照树状结构进行组织，这种资源组织模型占用带宽少，提高了资源搜索效率，为网格资源发现奠定了良好的组织基础，通过仿真实验验证了本模型的有效性。(3)提出了一种基于本体的网格资源发现策略。针对现有资源发现方法中存在的可靠性差、效率低下等问题，在基于移动Agent的网格资源管理模型中，提出基于本体的资源发现策略。该策略摈弃传统网格资源发现机制中的对称的请求与资源描述方式，采用非对称方式来描述请求和资源，并依据提出的一组规则，在SemanticObiects平台下生成网格中的资源本体、请求本体以及策略本体。采用此本体规范参与网格组织的资源与用户请求的描述，从而使得网格资源管理系统能够从语义上对资源与用户请求进行描述，从而优化资源与用户请求之间的匹配。该策略有效的解决了资源发现中可靠性差的问题，同时在很大程度上提高了系统的资源发现效率。(4)提出了一种基于改进的并行遗传算法的网格资源调度策略。针对现有资源调度存在单点失效、通信开销较大以及调度算法效率相对低下等问题，在基于移动Agent的网格资源管理模型中，结合遗传算法的基本理论，充分利用遗传算法固有的分布式与并行性特征，来解决网格资源调度中具有的很强的分布式特征以及网格作业分配中的并发特性。并且遗传算法具有较强的健壮性，对初始化条件要求不高，运行过程中无须干预等特点，使得遗传算法在复杂的网格环境下更容易控制。因此遗传算法适合于解决网格计算环境下的资源调度问题。进一步地，使用改进的并行遗传算法来提高资源调度效率。
方娟, 张书杰, 邸瑞华, 黄河[7]2004年在《基于移动Agent的网格资源监控模型的研究》文中研究指明分析和讨论了基于移动代理的网格资源监控模型,在此模型中有许多优点,例如网络通信流量的减少等。将网格技术和移动代理技术结合起来,为网格技术的发展提供了新的思路。
孟香香[8]2008年在《基于移动Agent的网格资源发现与监控模型研究》文中研究指明目前在网格领域需要解决的问题很多,其中网格中的资源发现和监控是至关重要的。由于被监测资源具有多样性、数量巨大、动态性等特点,使得网格资源的发现与监控仍面临许多难点。移动Agent的主动性、移动性等特点使得移动Agent技术在解决这些问题方面具有强大的优势。本文提出了一种基于移动Agent的网格资源发现与监控模型GridMonitor系统,并将LDAP(Lightweight Directory Access Protocol,轻量目录访问协议)技术引入其中,对该结构的各个组件及组件之间的关系进行了详细的分析。针对网格资源的多层虚拟组织和查询服务的可分性,本文设计了一种分层查询式的方法来查找网格中的可用资源。这种方法就是节点首先在本层虚拟组织(包括子虚拟组织)中查询资源,如果资源不够,那么AgentLeader就会向上一层节点派发QueryAgent查询。本文基于模型实际运行中可能出现的事件定序问题,运用定序算法使网格中的节点查询有序进行。本文通过在模拟工具MicroGrid中的模拟试验,实现了网格虚拟环境和网格资源节点的模拟,并在此基础上测试了GridMonitor系统,结果表明本模型能够有效地减少网格资源发现和监控过程中的通讯代价,并为今后网格资源的发现与监控打下了良好的基础。
方娟[9]2005年在《基于移动代理的网格资源监控技术的研究》文中指出网格是伴随着互联网技术迅速发展起来的,最初是专门针对复杂科学计算应用的一种新型计算模式,这种计算模式把整个网络整合成一台巨大的超级计算机。目前对网格技术的各个方面的研究都正在发展之中。网格的核心优势在于它能发现、分配并协商使用网络可以达到的范围内的各种能力——它们可以是计算机提供的计算服务、软件提供的应用服务、网络提供的带宽或者是存储系统提供的存储空间。网格的资源管理就是定位某种能力、协调对它的使用、使用该能力并监控它的状态。网格环境下资源管理和本地系统中资源管理的主要区别在于网格环境所管理的资源跨越多个管理域,这种分布造成了相似的资源在进行配置和管理时所产生的异构性问题。因此,网格资源管理的大部分早期工作主要集中于解决异构性问题,如制定标准的资源管理协议以及标准的资源和任务需求描述机制。本文主要开展了网格资源监控方面的研究。网格监控是用来度量和显示网格组件在某一时刻的状态。在应用端所有组件都必须监控,包括软件(如应用程序、服务、中间件和操作系统)、终端主机的硬件(如CPU、磁盘、内存和网络接口)和网络(如路由器、交换机或端到端的路径)。监控可以用在很多方面,包括状态检查、故障检测、性能协调和调试等。对监控数据的使用有故障处理和错误检测、性能分析和调整、指导调度决策、收集数据以提高下次运行性能、计算执行自适应、调试、审计和入侵检测等方面。本论文中对网格资源的监控提出并设计了一种新的方法,其中引入了移动Agent 技术和LDAP 技术,这两种技术的引入使网格的监控充分发挥了移动Agent 和LDAP 的优势。由于移动Agent 本身的特点,它可以克服网络延迟,而网格环境中需要对用户的请求做出实时响应,移动Agent 是由中央处理器派遣到系统局部,直接执行控制器的指令,从而消除网络延迟所带来的隐患。另外移动Agent 具有感知运行环境和对其变化做出自主反应的能力,多个Agent 可以拥有在网络上各主机之间合理分布的能力,以维持解决特定问题的最优配置。总之,移动Agent 在网格环境中充分发挥它的优点,解决了网格环境中一些可能出现的问题。LDAP 提供了一个访问控制的安全模型,根据身份信息对提出的访问请求进行控制。安全机制中一个重要的内容就是备份和恢复,在LDAP 中提供了主从备份服务器的机制,它方便和经济地实现了备份和恢复的功能。本文另外还深入研究了网格节点的模拟工具MicroGrid,并设计和实现了虚拟网格环境和多个网格节点,为今后网格技术的研究和实验打下了良好的基础。遗传算法是当今影响最广泛的进化计算方法之一。遗传算法模拟了达尔文的自然
安雷[10]2008年在《基于WSRF的网格资源监控与发现研究》文中指出网格中如何实时准确地监控与发现网格中资源的状态和配置情况是网格的一个关键技术。目前的网格资源监控与发现系统难以适应网格的分布性、可缩放性、异构性等特点。本文首先对网格及网格资源监控与发现系统的特点做了详细的介绍,分析了当前国内外在该领域的研究现状;然后在对移动Agent技术研究分析的基础上,设计了一种基于移动Agent技术的网格资源监控与发现系统模型。此模型充分适应了网格环境的特点,既保证了网格监控与发现系统的准确性和高效性,又具有良好的可扩展性。随后改进了基于蚁群算法的移动Agent在网格中的资源发现方法,初步研究了将蚁群算法应用到网格资源查找,为今后的研究提出了新的思路。
参考文献：
[1]. 基于移动Agent的网格资源监控和发现的研究[D]. 陈国春. 安徽大学. 2007
[2]. 基于移动Agent的网格资源发现与监控模型的研究[D]. 黄河. 北京工业大学. 2003
[3]. 基于移动Agent的网格资源负载均衡研究[D]. 李霞. 华中师范大学. 2006
[4]. 基于移动Agent的网格资源调度研究[D]. 李功丽. 华中师范大学. 2008
[5]. 在网格环境下基于Agent的资源管理的研究[J]. 吴文兴. 现代计算机(专业版). 2005
[6]. 网络资源管理关键技术研究[D]. 陈佳. 电子科技大学. 2008
[7]. 基于移动Agent的网格资源监控模型的研究[J]. 方娟, 张书杰, 邸瑞华, 黄河. 计算机应用研究. 2004
[8]. 基于移动Agent的网格资源发现与监控模型研究[D]. 孟香香. 青岛大学. 2008
[9]. 基于移动代理的网格资源监控技术的研究[D]. 方娟. 北京工业大学. 2005
[10]. 基于WSRF的网格资源监控与发现研究[D]. 安雷. 华北电力大学（河北）. 2008