网格计算及其关键技术综述_罗作民

大数据的五大关键技术

大数据的五大关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。一、大数据接入 1、大数据接入已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、大数据存储技术 Hdfs、Hbase、Hive、S3、Kudu、MongoDB、Neo4J 、Redis、Alluxio(Tachyon)、Lucene、Solr、ElasticSearch 三、数据分析挖掘 1、大数据分析与挖掘离线分析、准实时分析、实时分析、图片识别、语音识别、机器学习

2、大数据分析与挖掘技术 MapReduce、Hive、Pig、Spark、Flink、Impala、Kylin、Tez、Akka、Storm、S4、Mahout、MLlib 四、大数据共享交换 1、大数据共享交换数据接入、数据清洗、转换、脱敏、脱密、数据资产管理、数据导出 2、大数据共享交换技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Dubbo、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp、RestFul、Web Service 五、大数据展现 1、大数据展现图化展示（散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、矩形树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘），文字展示； 2、大数据展现技术 Echarts、Tableau 国家规划大数据产业发展战略，各行各业需要大数据技术支撑指数级的数据增量服务，越来越多的企业逐渐转型于大数据，大数据方面市场需求呈爆发式增长。为了应对大数据人才的缺乏，加米谷大数据培训中心制定了全流程的大数据课程，主要包括Linux、java、CentOS、mysql、HDFS、Hadoop、Hbase、Hive、Kafka、Spark、Storm等。除了在理论方面深入讲解外，还有对应代码实战，全流程学完之后会有实战大数据项目，整体把控学习效果，教学目的旨在提高学员实战能力，真实提升自身大数据能力。

有限元网格划分的基本原则

有限元网格划分的基本原则划分网格是建立有限元模型的一个重要环节，它要求考虑的问题较多，需要的工作量较大，所划分的网格形式对计算精度和计算规模将产生直接影响。为建立正确、合理的有限元模型，这里介绍划分网格时应考虑的一些基本原则。 1 网格数量网格数量的多少将影响计算结果的精度和计算规模的大小。一般来讲，网格数量增加，计算精度会有所提高，但同时计算规模也会增加，所以在确定网格数量时应权衡两个因数综合考虑。图1中的曲线1表示结构中的位移随网格数量收敛的一般曲线，曲线2代表计算时间随网格数量的变化。可以看出，网格较少时增加网格数量可以使计算精度明显提高，而计算时间不会有大的增加。当网格数量增加到一定程度后，再继续增加网格时精度提高甚微，而计算时间却有大幅度增加。所以应注意增加网格的经济性。实际应用时可以比较两种网格划分的计算结果，如果两次计算结果相差较大，可以继续增加网格，相反则停止计算。图1 位移精度和计算时间随网格数量的变化在决定网格数量时应考虑分析数据的类型。在静力分析时，如果仅仅是计算结构的变形，网格数量可以少一些。如果需要计算应力，则在精度要求相同的情况下应取相对较多的网格。同样在响应计算中，计算应力响应所取的网格数应比计算位移响应多。在计算结构固有动力特性时，若仅仅是计算少数低阶模态，可以选择较少的网格，如果计算的模态阶次较高，则应选择较多的网格。在热分析中，结构内部的温度梯度不大，不需要大量的内部单元，这时可划分较少的网格。 2 网格疏密网格疏密是指在结构不同部位采用大小不同的网格，这是为了适应计算数据的分布特点。在计算数据变化梯度较大的部位(如应力集中处)，为了较好地反映数据变化规律，需要采用比较密集的网格。而在计算数据变化梯度较小的部位，为减小模型规模，则应划分相对稀疏的网格。这样，整个结构便表现出疏密不同的网格划分形式。图2是中心带圆孔方板的四分之一模型，其网格反映了疏密不同的划分原则。小圆孔附近存在应力集中，采用了比较密的网格。板的四周应力梯度较小，网格分得较稀。其中图b中网格疏密相差更大，它比图a中的网格少48个，但计算出的孔缘最大应力相差1%，而计算时间却减小了36%。由此可见，采用疏密不同的网格划分，既可以保持相当的计算精度，又可使网格数量减

大数据关键技术

大数据关键技术大数据技术，就就是从各种类型得数据中快速获得有价值信息得技术。大数据领域已经涌现出了大量新得技术，它们成为大数据采集、存储、处理与呈现得有力武器. 大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据就是指通过RFIＤ射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得得各种类型得结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化得海量数据，就是大数据知识服务模型得根本.重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化得海量数据得智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理与管理等。必须着重攻克针对大数据源得智能识别、感知、适配、传输、接入等技术．基础支撑层：提供大数据服务平台所需得虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据得数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析与决策操作得可视化接口技术,大数据得网络传输与压缩技术,大数据隐私保护技术等．二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据得辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取得数据可能具有多种结构与类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂得数据转化为单一得或者便于处理得构型,以达到快速分析处理得目得。2)清洗:对于大数据，并不全就是有价值得,有些数据并不就是我们所关心得内容,而另一些数据则就是完全错误得干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据. 三、大数据存储及管理技术大数据存储与管理要用存储器把采集到得数据存储起来,建立相应得数据库,并进行管理与调用。重点解决复杂结构化、半结构化与非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据得可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠得分布式文件系统（DFS）、能效优化得存储、计算融入存储、大数据得去冗余及高效低成本得大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据得数据融合技术,数据组织技术,研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术. 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指得就是NoSＱ

云计算综述报告

云计算综述报告姓名：学号：专业：班级：指导教师：

摘要云计算(Cloud computing)已经成为了IT界的热门技术，甚至被视为将根本改变生活方式和商业模式的革命技术。借助云计算，网络服务提供者可以在瞬息之间，处理数以千万计甚至亿计的信息，实现和超级计算机同样的效能。云计算可以被视为网络计算和虚拟化的融合：即利用网格分布式计算处理能力，将IT资源构筑成一个资源池，再加上成熟的服务器虚拟化、存储虚拟化技术，是用户可以实时的监控和调配资源。本文主要首先介绍云计算的概念和国内外的发展状况，然后介绍云计算的原理、核心技术，现状，最后是关于云计算的挑战及其展望。关键词：云计算虚拟化云存储分布式计算 1 云计算的概念计算机的应用模式大体经历了以大型机为主体的集中式架构、以PC机为主体的客户/服务器分布式计算架构、以虚拟化技术为核心面向服务的体系结构（SOA）及基于Web2.0应用特征的新型架构。计算机的应用模式、技术架构及实现特征的演变史云计算发展的时代背景。云计算由英文Cloud computing直接翻译而来。这样通俗的得技术术语，却难以找到业界统一的定义。云概念这个术语的诞生和使用纯属偶然，在互联网技术发展的早期阶段，技术人员都习惯性的将互联网画成一朵“云”来代表，因为这样一来，人们就可以简化网络内部的技术细节和复杂机制来方便讨论新技术。云计算的定义众多，目前广为认同的一点是，云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是一种资源交付和使用模式，指通过网络获得应用所需的资源（硬件、软件、平台）。云计算将计算从客户终端集中到“云端”，作为应用通过互联网提供给用户，计算通过分布式计算等技术由多台计算机共同完成。用户只关心应用的功能，而不关心应用的实现方式，应用的实现和维护由其提供商完成，用户根据自己的需要选择相应的应用。云计算不是一个工具、平台或者架构，而是一种计算的方式。

网格划分模版

生成的网格所能达到的基本指标 1概述 1.1控制网格质量的必要性在CFD计算中数值误差,也即数值解与微分方程精确解之间的偏差，主要是由截断误差及网格划分不够细密所造成的。而当离散格式的截断误差确定以后,网格的疏密及其分布特性就成了决定离散误差的关键因素。一般在CFD计算中，第一步就是生成计算网格，流场的主要信息都存储在计算网格的节点或者界面上，网格生成质量的高低直接影响着数值分析结果的精度与稳定性。特别是近壁处及通量梯度较大的区域的网格分布最为关键。粗糙的网格会导致数值模拟精度的降低，甚至不能得到收敛解；而过细的网格一方面会耗费过多的计算资源，另一方面也可能导致离散误差的增加，选择适宜的精密网格对于提高计算精度非常关键。因此生成高质量的、适宜的精密网格是获得高精度数值模拟结果的必要条件，在进行CFD计算中必须控制网格的数量及质量。 1.2对计算网格的基本要求网格分为结构化和非结构化两大类，由于结构化网格在计算精度、计算时间等方面存在相对优势，目前在CFD计算中广泛采用的仍是结构型网格。因此为确保计算结果的正确性及模拟的精度，本课题组要求尽量使用结构化网格，除非在极个别的情况下(如几何结构过于复杂，很难生成结构化网格)才允许使用非结构化网格。对生成的六面体结构化网格的质量有以下几方面的要求：首先计算网格中不允许存在负体积，这是保障计算网格正确性的基本要求。网格单元的总体分布应尽量与主流方向保持一致。有叶片的区域，应采用绕叶片的O型网格来处理边界层内的流动，另外，O型网格对网格加密很有利。在所有计算区域的边界处的计算网格线应最大程度的与边界正交，角度最小应大于45°。计算单元的纵横比不能过大，一般应控制在[1,100]之间，不应高于100。(Aspect Ratio，[1，∞]，越接近于1表明网格质量越高)

插值法综述《计算方法》学习报告.讲义

插值法综述一、插值法及其国内外研究进展 1.插值法简介插值法是一种古老的数学方法，它来自生产实践，早在一千多年前，我国科学家在研究历法上就应用了线性插值与二次插值，但它的基本理论却是在微积分产生之后才逐渐完善的，其应用也日益增多，特别是在计算机广泛使用之后，由于航空、机械加工、自动控制等实际问题的需要，使插值法在实践和理论上都显得更为重要，并得到了空前的发展。 2.国内外研究进展 ● 插值法在预测地基沉降的应用 ● 插值法在不排水不可压缩条件下两相介质的两重网格算法的应用 ● 拉格朗日插值法在地震动的模拟研究中的应用 ● 插值法在结构抗震可靠性分析中的应用 ● 插值法在应力集中应变分布规律实验分析中的应用 3.代表性文献 ● 不等时距GM(1%2c1)模型预测地基沉降研究秦亚琼武汉理工大学学报 (交通科学与工程版) 2008.2 ● 不排水不可压缩条件下两相介质的两重网格算法牛志伟岩土力学 2008.3 ● 基于拉格朗日插值法的地震动的模拟白可山西建筑 2010.10 ● 响应表面法用于结构抗震可靠性分析张文元世界地震工程 1997 ● 小议应力集中应变分布规律的实验方法查珑珑淮海工学院学报（自然科学版）2004.6 二、插值法的原理【原理】设有n+1个互不相同的节点（i x ，i y ）（i=0，1，2，...n ）则存在唯一的多项式： 2012()...(1)n n n L x a a x a x a x =++++

使得()(0,1,2,...)(2)n j j L x y j n == 证明：构造方程组 20102000201121112012......(3)...n n n n n n n n n n a a x a x a x y a a x a x a x y a a x a x a x y ?++++=?++++=??? ?++++=? 令：0 01 1111n n n n n x x x x A x x ??? ?? ?=???????? 01 n a a X a ??????=??????01n y y Y y ??????=?? ???? 方程组的矩阵形式如下：(4)AX Y = 由于1 10 ()0n n i j i j A x x -===-≠∏∏所以方程组（4）有唯一解。从而2012()...n n n L x a a x a x a x =++++唯一存在。三、常用插值法 3.1 Lagrange 插值法 3.1.1 Lagrange 插值法的一般提法给定))(,(i i x f x ),,1,0(n i =，多项式 ∑∏ ∑=≠= =???? ? ??--==n i n i j j j i j i n i i i n x x x x y x l y x 000)()(? 称为)(x f 关于n x x x ,,,10 的n 次Lagrange 插值多项式。 3.1.2 Lagrange 插值多项式的构造已知n+1个节点(,)(0,1, ,j j x y j n =其中j x 互不相同，不妨设

高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算概念与区别

高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别《程序员》2009-02 P34 “见证高性能计算21年” 高性能计算（High Performance Computing）HPC是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer）。分布式计算是利用互联网上的计算机的中央处理器的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。网格计算也是一种分布式计算。网格计算的思路是聚合分布资源，支持虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。网格计算则是聚合分散的资源，支持大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算的资源相对集中，主要以数据中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。云计算是以相对集中的资源，运行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；

目录高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别 (1) 高性能计算 (3) 百科名片 (3) 概念 (3) 服务领域 (3) 网格 (5) 百科名片 (5) 网格的产生 (5) 网格技术的特征及其体系结构 (5) 高性能计算机的发展与应用 (17) 我国高性能计算机应用前景及发展中的问题 (17) 高性能计算机与大众生活息息相关 (17) 高性能计算机发展任重道远 (18) 分布式计算、网格计算和云计算 (21) 分布式计算 (21) 网格计算 (21) 云计算 (22) 网格计算和云计算的概念和区别 (24) 目标不同 (24) 分配资源方式的不同 (25) 殊途同归 (26) 钱德沛教授：云计算和网格计算差别何在？ (27) 云计算与网格计算的概念 (27) 网格计算的特点是什么呢？ (27) 云计算与网格计算区别何在 (28)

Peer-to-Peer 计算综述

献给对P2P网络感兴趣的朋友们： Peer-to-Peer 计算综述罗杰文 luojw@https://www.360docs.net/doc/5618099717.html, 中科院计算技术研究所 2005-4-25

1绪言 (3) 1.1研究的意义 (3) 1.2国内外P2P技术研究现状 (5) 1.3对研究内容有重大影响的几个方面 (12) 1.3.1度数和直径的折衷关系（TRADEOFF）对发现算法的影响 (13) 1.3.2 S MALL WORLD理论对P2P发现技术的影响 (14) 1.3.3语义查询和DHT的矛盾 (14) 1.4 P2P发现技术研究的成果与不足 (15) 2复杂P2P网络拓扑模型 (15) 2.1 I NTERNET拓扑模型 (15) 2.1.1随机网络与拓扑模型 (16) 2.1.2随机网络参数 (16) 2.1.3拓扑模型 (17) 2.2 S MALL W ORLD网络 (20) 3非结构化P2P搜索算法 (21) 3.1 B LIND SEARCH (21) 3.2 I NFORMED S EARCH M ETHODS (22) 3.2.1 C ACHE M ETHOD (22) 3.2.2 M OBILE A GENT BASED M ETHOD (23) 4主要P2P软件模型研究 (23) 4.1 N APSTER (23) 4.2 G NUTELLA (24) 4.3 K A Z AA (26)

1绪言 1.1研究的意义最近几年，对等计算( Peer-to-Peer，简称P2P) 迅速成为计算机界关注的热门话题之一，财富杂志更将P2P列为影响Internet未来的四项科技之一。根据被引用比较多的Clay Shirky的定义，P2P技术是在Internet现有资源组织和查找形式之外研究新的资源组织与发现方法，P2P技术最大的意义在于不依赖中心结点而依靠网络边缘结点自组织对等协作的资源发现（Discovery，Lookup）形式。顾名思义，对等网络打破了传统的Client/Server模式，对等网络中的每个结点的地位都是对等的。每个结点既充当服务器，为其他结点提供服务，同时也享用其他结点提供的服务。P2P技术的特点体现在以下几个方面。非中心化（Decentralization）：网络中的资源和服务分散在所有结点上，信息的传输和服务的实现都直接在结点之间进行，可以无需中间环节和服务器的介入，避免了可能的瓶颈。可扩展性：在P2P网络中，随着用户的加入，不仅服务的需求增加了，系统整体的资源和服务能力也在同步地扩充，始终能较容易地满足用户的需要。整个体系是全分布的，不存在瓶颈。理论上其可扩展性几乎可以认为是无限的。健壮性：P2P架构天生具有耐攻击、高容错的优点。由于服务是分散在各个结点之间进行的，部分结点或网络遭到破坏对其它部分的影响很小。P2P网络一般在部分结点失效时能够自动调整整体拓扑，保持其它结点的连通性。P2P网络通常都是以自组织的方式建立起来的，并允许结点自由地加入和离开。P2P网络还能够根据网络带宽、结点数、负载等变化不断地做自适应式的调整。高性能/价格比：性能优势是P2P被广泛关注的一个重要原因。随着硬件技术的发展，个人计算机的计算和存储能力以及网络带宽等性能依照摩尔定理高速增长。采用P2P架构可以有效地利用互联网中散布的大量普通结点，将计算任务或存储资料分布到所有结点上。利用其中闲置的计算能力或存储空间，达到高性能计算和海量存储的目的。通过利用网络中的大量空闲资源，可以用更低的成本提供更高的计算和存储能力。

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战

大数据安防中的三种关键技术及五大挑战 1.大数据在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。要应用安防大数据，首先要了解安防大数据有何特点。安防大数据涉及的类型比较多，主要包含结构化、半结构化和非结构化的数据信息。其中结构化数据主要包括报警记录、系统日志、运维数据、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如人口库、六合一系统信息等；半结构化数据如人脸建模数据、指纹记录等；而非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控、报警、视频摘要等录像信息和卡口、人脸等图片信息。区别于其他行业大数据特点，安防大数据以非结构化的视频和图片为主，如何对非结构化的数据进行分析、提取、挖掘及处理，对安防行业提出了更多挑战。大数据对于安防视频图像数据，传统的处理方式主要靠事后人工查阅来完成，效率极低。面对海量的安防数据，如果继续采用传统方式，不仅效率低下，而且不能达到实战应用目的，偏离了安防系统建设目的。为充分利用安防系统价值，提升对安防大数据的应用能力，大华股份(002236,股吧)从多层次、全方位考虑产品和方案规划，不断提升对于安防有效信息的快速挖掘能力。要提升安防大数据的处理效率，首先要从智能分析做起，快速过滤无效信息。大华智能分析从多维度、多产品形态来实现。如对于事件检测、行为分析、异常情况报警等，大华前端、存储以及平台系统产品都能够快速实现智能检测，并通知系统对事件进行快速响应，这些产品从某种层面上将安防有效数据的分析分散化，大大加快了整个系统的大数据处理应用速度。此外，大华还推出了基于云存储系统的大数据应用系统，如视频编解码系统、车辆研判系统、以图搜图系统、视频浓缩摘要系统、人脸识别系统以及车型识别系统等等。大数据安防应用的几种关键技术 1）大数据融合技术经过十几年的发展，国内安防系统建设基本形成了是以平安城市、智能交通系统为主体，其他行业系统有效完善的发展态势。而“重建设、轻应用”的现况给安防应用提出了更高要求，如何解决这些问题成为当务之急。为实现数据融合、数据共享，首先要解决存储“分散”问题，大华云存储系统不仅能够实现数据的有效融合与共享，解决系统在硬件设备故障条件下视频数据的正常存储和数据恢复问题，为安防大数据应用分析提供可靠基础。 2）大数据处理技术安防大数据以半结构化和非结构化数据居多，要实现对安防大数据的分析和信息挖掘，首先要解决数据结构化问题。所谓的数据结构化就是通过某种方式将半结构化和非结构化数据转换为结构化数据。大华通过采用先进的云计算系统对安防非结构化数据进行结构化处

网格划分的几种基本处理方法

网格划分的几种基本处理方法贴体坐标法：贴体坐标是利用曲线坐标，并使其坐标线与燃烧室外形或复杂计算区域边界重合，这样所有边界点能够用网格点来表示，不需要任何插值。一旦贴体坐标生成通过变换，偏微分方程求解可以不在任意形状的物理平面上，而在矩形或矩形的组合（空间问题求解域为长方体或它们的组合）转换平面上进行。这样计算与燃烧室外形无关，也与在物理平面上网格间隔无关。而是把边界条件复杂的问题转换成一个边界条件简单的问题；这样不仅可避免因燃烧室外形与坐标网格线不一致带来计算误差，而且还可节省计算时间和内存，使流场计算较准确，同时方便求解，较好地解决了复杂形状流动区域的计算，在工程上比较广泛应用。区域法：虽然贴体坐标系可以使坐标线与燃烧室外形相重合，从而解决复杂流动区域计算问题。但有时实际流场是一个复杂的多通道区域，很难用一种网格来模拟，生成单域贴体网格，即使生成了也不能保证网格质量，影响流场数值求解的效果。因此，目前常采用区域法或分区网格，其基本思想是，根据外形特点把复杂的物理域或复杂拓扑结构的网格，分成若干个区域，分别对每个子区域生成拓扑结构简单的网格。由这些子区域组合而成的网格，或结构块网格。对区域进行分区时，若相邻两个子域分离边界是协调对接，称为对接网格；若相邻两子域有相互重叠部分，则此分区网格称为重叠网格。根据实际数值模拟计算的需要，把整个区域（燃烧室）分成几个不同的子区域，并分别生成网格。这样不仅可提高计算精度，而且还可节省计算机内存，提高收敛精度。但是计算时，必须考虑各区域连接边界处耦合以及变量信息及时、准确地传递问题。处理各个区域连接有多种方法，其中一个办法是在求解各变量时各区域可以单独求解若干次而对压力校正方程．设压力校正值在最初迭代时为零，为了保证流量连续各个区域应同时求解，然后对各个速度和压力进行校正。或者采用在两个区域交界处有一个重叠区，两个区域都对重叠区进行计算，重叠区一边区域内的值，要供重叠区另一边区域求解时用。或通过在重叠内建立两个区域坐标对应关系，实现数据在重叠区内及时传递。如果两个区采用网格疏密分布不相同，要求重叠区二边流量相等。区域法能合理解决网格生成问题，已被大量用来计算复杂形状区域流动。区域分解法：对于复杂几何形状的实际燃烧装置，为了保证数值求解流场质量，目前常采用区域分解法。该法基本要点是：根据燃烧室形状特点和流场计算需要，把计算区域分成一个主区域和若干个子区域，对各个区域（块）分别建立网格，并对各个区域分别进行数值求解。区域分解原则是尽量使每个子区域边界简便以便于网格建立，各个子区域大小也尽可能相同，使计算负载平衡有利于平行计算。各区域的网格间距数学模型以及计算方法都可以不同，通常在变量变化梯度大的区域，可以布置较细网格，并采用高阶紊流模型和描述复杂反应的紊流燃烧模型，以便更合理模拟实际流场。对于变量变化不太大区域，可采用较疏的网格和较简单的数学模型，这样可节省计算时间。各子区域的解在相邻子区域边界处通过耦合条件来实现光滑，相邻子区域连接重叠网格或对接网格来实现，在各子区域交界处通过插值法提供各子域求解变量的信息传递，满足各子域流场计算要求通量和动量守恒条件以便实现在交界面处各子域流场解的匹配和耦合，从而取得全流场解。非结构网格法：上述各方法所生成的网格均属于结构化网格，其共同特点是网格中各节点排列有序，每个节点与邻点之间关系是固定的，在计算区域内网格线和平面保持连续。特别是其中分区结构网格生成方法已积累了较多经验，计算技术也较成熟，目前被广泛用来构造复杂外形区域

浅谈网格计算相关技术与应用(一)

浅谈网格计算相关技术与应用(一) 论文关键词]数据库浮点运算虚拟化资源共享论文摘要]论述网格计算的发展概况，在科学领域的应用范围，网格服务的特点以及在未来网络下场中的发展潜力。一、网格计算的由来与发展网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，是将地理上分布的计算资源（包括数据库、贵重仪器等各种资源）充分运用起来，协同解决复杂的大规模问题，特别是解决仅靠本地资源无法解决的复杂问题，是专门针对复杂科学计算的新型计算模式。这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算机是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强，另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。近几年，随着计算机计算能力的迅速增长，互联网络的普及和高速网络成本的大幅降低以及传统计算方式和计算机的使用方式的改变，网格计算已经逐渐成为超级计算发展的一个重要趋势。网格计算是一个崭新而重要的研究领域，它以大粒度资源共享、高性能计算和创新性应用为主要特征，必将成为21世纪经济发展的重要推动力。二十世纪九十年代以来，世界各个国家，尤其是发达国家，建立了很多超级计算应用中心和工程研究中心，美国还制定了新一轮规划的先进计算框架（ACIP），发展面向21世纪的先进计算技术。我国在科技部的领导和主持下，经过专家组及相关单位的努力，作为我国高性能计算和信息服务战略性基础设施的国家高性能计算环境发展很快。在已经建成的５个国家级高性能计算中心的基础上，又于中南、西北等地建立了新的国家高性能计算中心，科技部加强了网络节点的建设，形成了以科学院为主体的计算网格。教育部也启动了网格计算工程，第一批１２个网点正在建设之中，国家基金委也列出专项基金资助网格计算。网格是借鉴电力网的概念出来的，网格的最终目的是希望用户在使用网格的计算能力时，就如同现在使用电力一样方便简单。二、网格计算的应用（一）分布式超级计算网格计算可以把分布式的超级计算机集中起来，协同解决复杂大规模的问题。是大量的闲置计算机资源得到有效的组织，提高了资源的利用效率，节省了大量的重复投资，使用户的需求能够得到及时满足。（二）高吞吐率计算机网络技术能够十分有效地提高计算的吞吐率，它利用CPU周期窃取技术，将大量闲置计算机的计算资源集中起来，提供给对时间不太敏感的问题，作为计算资源的重要来源。（三）数据密集型计算数据密集型计算的问题求解通常同时产生很大的通讯和计算需求，需要网格能力才可以解决。网格已经在药物分子设计、计算力学、计算材料、电子学、生物学、核物理反映、航空航天等众多领域得到广泛应用。（四）给予更广泛信息共享的人与人交互网格的出现更急突破了人与人之间地理界线的限制，使得科技工作者之间的交流更加的方便，从某种程度上说，可以实现人与人之间的智慧共享。（五）更广泛的资源贸易随着大型机性能的提高和微机的更加普及，其资源的闲置问题越来越突出，网络技术可以有效地组织这些闲置资源，使得有大量的计算需求用户能够获得这些资源，而资源提供者的应

网格计算论文

网格之数据管理中文摘要：网格是把地理位置上分散的资源集成起来的一种基础设施。网格上的资源包括计算机、集群、计算机池、仪器、设备、传感器、存储设施、数据、软件等实体，另外，这些实体工作时需要的相关软件和数据也属于网格资源。数据是网格中的一种重要资源，具有可复制、可移动、可压缩、可加密等特性。网格上许多数据的数据量非常大，且通常为分布式存储，需要专门的管理机制来管理网格上的数据，如数据传输、数据存储、副本管理等。关键词：数据管理；数据资源；缓存；数据传输；副本； 1网格概述网格是把地理位置上分散的资源集成起来的一种基础设施。通过这种基础设施，用户不需要了解这个基础设施上资源的具体细节就可以使用自己需要的资源。分布式资源和通信网络是网格的物理基础，网格上的资源包括计算机、集群、计算机池、仪器、设备、传感器、存储设施、数据、软件等实体，另外，这些实体工作时需要的相关软件和数据也属于网格资源。《网格：一种未来计算基础设施蓝图》[1]一书中把网格描述为：“网格是构筑在互联网上的一组新兴技术，它将高速互联网、计算机、大型数据库、传感器、远程设备等融为一体，为科技人员和普通老百姓提供更多的资源、功能和服务。 2网格中的数据管理众多的科学和工程应用计算都需要处理大量的数据，需要处理的数据量级可达1012 B 或1015 B 数量级。像天气预报的计算、飞机模型的计算、流场计算等领域都是把连续变量离散化，用差商来代替微商进行计算的。计算问题的精度要求越高，变量离散的区间越小，计算的数据量也就越大。这类问题的求解一般都需要访问和存储大量的数据。应用领域中不仅一个程序需要访问大量的数据，不同的程序之间也需要传输大量的数据。常见的数据分析应用程序和可视化显示的应用程序需要访问在地理位置上分布的大量数据，其数据量达到了109 B 甚至1012 B 数量级。虽然数据也是一种资源，但它有自己不同于其他资源的特点。 ①其他资源的用途由资源提供者或资源本身的构造来决定，但数据资源在访问控制权限许可的情况下，其用途由数据请求者决定，应用可以对数据可视化，也可以对数据加密，还可以进行过滤和统计等其他处理。 ②数据资源具有可无限复制的特点。合法用户发送一个请求，一份数据就可以被复制成请求指定的多个备份，这个操作只需要得到管理机构的许可，几乎不需要什么代价。 ③数据可以创建副本。当一个用户请求该数据时，网格管理机构需要在原始数据以及它的多个备份中间选择一个合适的数据副本提供给用户使用。 ④数据资源可以被缓存，其他资源则不可以。用户被授权使用一个数据资源时，可以在本地或距离使用点近的范围中缓存该资源，当以后需要再次使用该资源时，只要访问本地缓存的该资源就可以了。

网格计算的应用及发展前景

[摘要]文章论述了网格计算的发展概况、在科学领域的应用范围、网格服务的特点以及在未来网络市场中的发展潜力。[关键词]数据库；浮点运算；虚拟化；资源共享现代社会由于大规模的科学和工程计算的需求，迫使计算机必须不断地提高其运算速度和存储容量。计算机的发展历史表明，为了达到更好的处理性能，除了必须提高系统的硬件的速度外，系统的结构也必须不断改进，特别是当元器件的速度达到极限时，后者将变成焦点问题。于是，超级并行机已经成为复杂科学计算领域的主宰。但以超级计算机为中心的计算模式存在明显的不足，而且目前正在经受挑战。超级计算机虽然是一台处理能力强大的“巨无霸”，但它的造价极其昂贵，通常只有一些国家级的部门，如航天、军事、气象等部门才有能力配置这样的设备。而随着人们在日常工作遇到的商业计算越来越复杂，人们迫切需要数据处理能力更强大的计算机，而超级计算机的价格显然阻止了它进入普通人的工作领域。于是，人们开始寻找一种造价低廉而数据处理能力超强的计算模式，最终科学家们经过努力找到了答案——Grid Computing（网格计算）。网格（grid）是一个集成的计算与资源环境，或者说是一个计算资源池。网格也是一种先进的计算基础设施（Advanced Computational Infrastructure，简称ACI），用于研究与工程应用相结合的项目，学科领域涉及超级计算技术、网络技术、数据库技术、中间件技术、并行算法和各种计算科学研究与应用技术，是一个综合性的跨学科高技术研究课题。网格计算（Grid Computing）是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，是将地理上分布的计算资源（包括数据库、贵重仪器等各种资源）充分利用起来，协同解决复杂的大规模问题,特别是解决仅靠本地资源无法解决的复杂问题，是专门针对复杂科学计算的新型计算模式。这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强；另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。近年来，随着计算机计算能力的迅速增长，互联网络的普及和高速网络成本的大幅度降低以及传统计算方式和计算机的使用方式的改变，网格计算已经逐渐成为超级计算发展的一个重要趋势。网格计算是一个崭新而重要的研究领域，它以大粒度资源共享，高性能计算和创新性应用为主要特征，必将成为21世纪经济发展的重要推动力。二十世纪九十年代以来，世界各个国家，尤其是发达国家，建立了很多超级计算应用中心（NCSA）和工程研究中心，美国还制定了新一轮规划的先进计算框架计划(ACIP),发展面向21世纪的先进计算技术. 我国在科技部的领导和主持下，经过306主题专家组及相关单位的努力，作为我国高性能计算和信息服务的战略性基础设施的国家高性能计算环境发展很快。在已建成的5个国家级高性能计算中心基础上，又于中南、西北等地建立了新的国家高性能计算中心，科技部并加强了网格节点的建设，形成以科学院为主体的计算网格。教育部也启动了网格计算工程，第一批12个网点正在建设中，国家基金委也列出专向基金资助网格计算。[!--empirenews.page--]网格是借鉴电力网（electric power grid）的概念出来的，网格的最终目的是希望用户在使用网格的计算能力时，就如同现在使用电力一样方便简单。在科学计算领域，网格计算可以在以下几个方面得到广泛应用：1.分布式超级计算。网格计算可以把分布式的超级计算机集中起来，协同解决复杂的大规模的问题。使大量闲置的计算机资源得到有效的组织，提高了资源的利用效率，节省了大量的重复投资，使用户的需求能够得到及时满足。2.高吞吐率计算。网格技术能够十分有效地提高计算的吞吐率，它利用CPU的周期窃取技术，将大量空闲的计算机的计算资源集中起来，提供给对时间不太敏感的问题，作为计算资源的重要来源。3.数据密集型计算。数据密集型的问题的求解往往同时产生很大的通讯和计算需求，需要网格能力才可以解决。网格可以药物分子设计、计算力学、计算材料、电子学、生物学、核物理反应、航空航天等众多的领域得到

《从网格计算到云计算》

金海：大家好，我是金海，华中科技大学计算机学院的。今天想和大家分享的是从网格计算到云计算——虚拟化的探索与实践。我的演讲主要分为几个方面： 1、网格计算和云计算 2、计算系统虚拟化基础理论与方法研究973项目简介 3、桌面虚拟化技术实践 4、最后进行一个小的总结什么是网格计算呢？动态多机构虚拟组织中的资源共享和协同问题求解。下面我先说一下网格计算的本质： 1、资源异构 2、多机构 3、虚拟组织 4、以科学计算为主 5、采用高性能计算机 6、问题求解环境紧耦合说到云计算大家比较喜欢，现在没有非常权威的专家说，云计算是什么样的定义，虚拟的资源把它变成一种服务，这就叫做云计算，从这个定义本身来看，你可以看出，云计算它的本质是什么呢？我们比较一下网络计算，我们就给出云计算这几个本质。第一，云计算并不强调资源，首先在构建领域资源的时候，它是由机构来进行构件，就是它自己的一个云计算平台。云计算是以现在从这几年比较热的虚拟经济。WAS上面各种包括视频共享网站，等等各种它都有很多的商业应用。对云计算来说，并不强调某一个云计算中心我需要非常强大的超级计算机，座谈早上李院士在报告当中就说得非常清楚，云计算是以普通的服务器械集群，作为它的一个基本共享单元。通过大量的分散在各个地方的这种服务器集群，来完成它

的服务。所以从我们在整个计算机体系结构这个角度来看，有分故事系统的一种集中的管理。它需要把这些资源分布在各个地方。另外，它是采用是普通服务器集群，分在各个不同地方，因此是一种松耦合环境下的处理，就是在松耦合环境下做海量处理的处理方式，变成一种环境，这是云计算的一个本质。说到虚拟化这是云计算的一个基础的基础，大家谈云计算跟网络计算，在技术层面上有甚么最基础的差异，虚拟化怎么来定义，因为很早就有虚拟化，虚拟化本身就是把底层物理设和上层的操作化，或者上层的软件进行分离的一种去耦合技术，各个层面做各个层面的工作，大家不要捆绑在一起，它希望能够把它进行去耦合，目的就是为了实现信息资源的利用效率和灵活性的最大化。大家也知道，在云计算出来之前，我们大量集群的时候，它的利用率其实是非常低的，其原因就在于各个机器都采用单一的集群，比如E—mail服务器，每个服务器它的峰值是不一样的，因此会带来整个系统利用率非常不均衡，平均利用率会非常低。我们采用虚拟化技术以后，就可以把这些资源整合在一台机器上，或者相邻的一些机器上，来提高它的利用效率和灵活性的最大化，这就是虚拟化的基础。说起虚拟化，本来昨天还想公布，我们CSDN这本杂志，网上评的云计算十大事件，我们就没有公布。后来追诉虚拟化历史是可以追溯到1959年，ifip这个组织大家很多人都不知道，这几年这个组织影响力比较小，对ifip这个组织部知道，其实ifip这是非常老的组织，是1959年在奥地利的维也纳成立的一个叫国际信息化联合组织，这个组织它有一个非常大的会议，就是是全世界计算机大会，成立于2000年的时候这个大会是在中国举行，当时国家主席江泽民亲自到场。当时1959年成立ifip的时候，有一篇文章就是再讲。这片文章就是后来虚拟化的基础，一也是操作系统的一个基础，当时是因为资源不够，所以采用共识的方法用一个CPU的资源，当时虚拟化是这种目的，但是现在虚拟化是因为我们资源太多了，这么多的资源怎么样有效的利用这个虚拟化资源，这是虚拟化最早的一个历史。

离散网格上曲率计算的综述_2016

可视化技术课程报告 ——离散网格上的曲率计算姓名王娜学号201531491 院系信息科学与技术学院专业软件工程年级2015级

离散网格上的曲率计算摘要：离散曲面形状分析主要研究对各种离散形式曲面的进行曲率估算，设计更准确更有效率的曲率估算方法。本文主要综述了离散网格上曲率的多种估算方法，展望了这些问题的发展趋势。关键字：离散曲面；网格曲面；曲率 1.离散曲面发展背景随着三维数据采样技术和硬件设备的不断改善，以及图形工业对任意拓扑结构的光滑曲面造型的迫切需求，（这里的“任意拓扑”具有两个方面的含义：一是网格的亏格和相应曲面的拓扑结构的任意的；二是由网格的顶点和边法的特点所构成的图形是任意的。）使得离散曲面日益成为计算机图形学和几何设计邻域的宠儿。因此对离散曲面的估算微分量的研究逐渐成为一个新型课题。将离散曲面估算得到的高斯曲率应用于离散曲面形状分析工具的设计，更加有效的提取其形状和特征区域，利于特征区域边界计算，区域分割。近年来，更是将离散曲面分析应用到实际生活，在医学领域，通过对大脑皮层的扫描，建立数字化模型，分析曲面形状，来获取大脑发育信息，甚至病变区域位等。成为病变检测和获取脑部发育信息的有力途径。 2.网格曲面上离散曲率的计算三角网格模型在计算机图形学、计算机辅助几何设计中的使用日益广泛，但是在三角网格上任意点处得到精确的法向量和曲率十分困难，主要原因是离散三角网格曲面并不是用传统微分几何中熟知的参数方程和隐式方程来定义，而是由离散点云以及点与点之间的拓扑关系定义的，这样，传统微分几何中一阶微分和二阶微分的计算不能简单地应用于离散三角网格曲面上。一般来说，曲面的一阶微分量是指曲面的切平面方向和法向量，二阶微分量是指曲面的曲率等有关量。随着三维扫描技术的发展和逆向工程的兴起，三角网格曲面日益成为三维图形的一种通用表示方法，在计算机图形学，计算机辅助几

云计算和网格计算有什么本质区别

云计算和网格计算有什么本质区别 https://www.360docs.net/doc/5618099717.html,/z/q157731426.htm?w=%CD%F8%B8%F1%BC%C6%CB%E3%BC%BC%CA %F5&spi=1&sr=1&w8=%E7%BD%91%E6%A0%BC%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%8A%80%E6%9 C%AF&qf=10&rn=360 [标签：云计算,本质区别,区别] 我对云了解的比较深入，对网格计算不太了解，但是初步观察发现相似之处很多，求解两者本质区别限量版回答:4 人气:108 解决时间:2009-10-03 20:35 满意答案耐心看吧您可能非常关注云计算和网格计算的比较。本文介绍了云计算服务类型，云计算和网格计算的相似与不同。同时本文探讨了云计算优于网格计算的地方，两者面临的共同问题以及一些安全方面的问题。本文以Amazon Web Services 为例。实现云计算需要三个部分：瘦客户机（或者能够在胖瘦之间切换的客户机）、网格计算和效用计算。网格计算将独立的计算机连接成一个大的基础设施，充分利用闲置的资源。效用计算就是支付在共享服务器上使用的服务，就好象支付公共事业一样（比如电力、天然气等）。通过网格计算，可以把计算资源作为能够开启关闭的公用事业来提供。云计算更进一步，可以随需提供计算资源。这样在使用公用定价时就可以避免过度供给。在满足数百万用户的需求时也消除了过度供给的需要。基础设施即服务消费者通过Internet 可以从完善的计算机基础设施获得服务。这类服务称为基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS）。基于Internet 的服务（如存储和数据库）是IaaS 的一部分。Internet 上其他类型的服务包括平台即服务（Platform as a Service，PaaS）和软件即服务（Software as a Service，SaaS）。PaaS 提供了用户可以访问的完整或部分的应用程序开发，SaaS 则提供了完整的可直接使用的应用程序，比如通过Internet 管理企业资源。作为Infrastructure as a Service (IaaS) 在实际应用中的一个例子，The New York Times 使用成百上千台Amazon EC2 实例在36 小时内处理TB 级的文档数据。如果没有EC2，The New York Times 处理这些数据将要花费数天或者数月的时间。 IaaS 分为两种用法：公共的和私有的。Amazon EC2 在基础设施云中使用公共服务器池。更加私有化的服务会使用企业内部数据中心的一组公用或私有服务器池。如果在企业数据中心环境中开发软件，那么这两种类型都能使用，而且使用EC2 临时扩展资源的成本也很低—比方说测试。结合使用两者可以更快地开发应用程序和服务，缩短开发和测试周期。 Amazon Web 服务