对典型分布式计算技术的分析和比较
并行计算与分布式计算区别与联系
并⾏计算与分布式计算区别与联系并⾏计算、分布式计算以及⽹格计算和云计算都是属于⾼性能计算（HPC）的范畴，主要⽬的在于对⼤数据的分析与处理，但它们却存在很多差异。
我们需要了解两者的原理、特点和运⽤的场合，对云计算的了解⼤有裨益。
之所以将两种计算技术放在⼀起，是因为这两种计算具有共同的特点，都是运⽤并⾏来获得更⾼性能计算，把⼤任务分为N个⼩任务。
但两者还是有区别的，关于两者的区别在后⾯有介绍。
并⾏计算1、并⾏计算概念并⾏计算（Parallel Computing）⼜称平⾏计算是指⼀种能够让多条指令同时进⾏的计算模式，可分为时间并⾏和空间并⾏。
时间并⾏即利⽤多条流⽔线同时作业，空间并⾏是指使⽤多个处理器执⾏并发计算，以降低解决复杂问题所需要的时间。
并⾏计算同时使⽤多种计算资源解决计算问题的过程。
为执⾏并⾏计算，计算资源应包括⼀台配有多处理机（并⾏处理）的计算机、⼀个与⽹络相连的计算机专有编号，或者两者结合使⽤。
并⾏计算主要⽬的在于两个⽅⾯： (1) 加速求解问题的速度。
(2) 提⾼求解问题的规模。
2、并⾏计算的原理并⾏计算能快速解决⼤型且复杂的计算问题。
此外还能利⽤⾮本地资源，节约成本 ― 使⽤多个“廉价”计算资源取代⼤型计算机，同时克服单个计算机上存在的存储器限制。
为提⾼计算效率，并⾏计算处理问题⼀般分为以下三步： （1）将⼯作分离成离散独⽴部分，有助于同时解决； （2）同时并及时地执⾏多个程序指令； （3）将处理完的结果返回主机经⼀定处理后显⽰输出。
从上图可以看出，串⾏计算必须按步骤⼀步⼀步计算才能出来最终结果。
⽽并⾏计算则要将问题分成N多个⼦任务，每个⼦任务并⾏执⾏计算。
⽽每个⼦任务是⾮独⽴的，每个⼦任务的计算结果决定最终的结果。
这个和分布式计算不同。
3、并⾏计算需满⾜的基本条件（1）并⾏计算机。
并⾏计算机⾄少包含两台或两台以上处理机，这此处理机通过互联⽹络相互连接，相互通信。
（2）应⽤问题必须具有并⾏度。
分布式计算的优势和技术实现
分布式计算的优势和技术实现在当今数字化社会中，随着数据积累速度的增加和计算任务规模的扩大，传统的单机计算系统已经不能满足大规模数据处理的需求。
为此，分布式计算作为一种新的数据计算方式得到了广泛的应用。
本文将就分布式计算的优势和技术实现进行探讨。
一、分布式计算的优势1.高可靠性分布式计算采用的是多台计算机互相协作的方式，每台计算机都有自己的数据备份，当一台计算机出现故障时，其他计算机可以自动接管其任务，从而保证计算任务的稳定进行。
2.高性能分布式计算充分利用了多台计算机的计算能力，每台计算机都可以分担一部分计算任务，同时也可以进行并行计算，大大提升了计算效率和处理速度。
3.低成本分布式计算可以利用现有的计算机设备进行组合，无需大量的投资和修改现有计算机设备，可以较低成本地实现大规模计算任务。
4.易于扩展分布式计算系统采用的是分布式计算架构，可以随着业务需求的增加，灵活地进行扩展和升级，从而满足不同行业和企业的业务需求。
二、分布式计算技术的实现1.计算任务分配分布式计算系统需要将任务分配给每个节点进行计算，其中最重要的就是任务的分配和调度，通常可以采用负载均衡算法、任务队列等技术来解决。
2.数据同步和备份在分布式计算过程中，各个节点之间需要频繁地进行数据同步与备份，以保障数据的完整性和准确性。
可以采用分布式锁、分布式事务等机制来保证数据的一致性。
3.分布式存储分布式计算需要对大量的数据进行处理和存储，为此需要进行分布式存储的设计和实现。
目前流行的分布式存储方案包括HDFS、Ceph等。
4.分布式计算编程框架分布式计算编程框架可以使得分布式计算变得更容易，比如Hadoop、Spark等分布式计算框架都提供了编写分布式任务的过程、数据调度等基础组件，从而简化了分布式计算的编程难度。
三、分布式计算与现实的应用1.大数据处理对于大规模的数据处理，传统的单机计算方式已经不能满足需求，而分布式计算可以快速进行数据处理，大大提高了计算效率。
大数据的分布式计算和分析
大数据的分布式计算和分析近年来，随着互联网技术的飞速发展，大量的数据被不断产生和累积。
这些数据的规模越来越大、复杂性越来越高，传统的数据处理技术已经无法胜任。
这时，大数据的分布式计算和分析技术就应运而生。
一、大数据的概念大数据是指那些传统数据库工具难以进行处理的大规模、高速、多样化的数据信息。
它与传统数据处理的一个重要区别是，它的数据量非常大，以至于需要使用特殊的技术来处理。
据统计，目前全球每天产生的数据量已经达到数千亿GB，呈现出指数级的增长趋势。
同时，数据的种类也越来越多，其中不仅包括结构化的数据，还包括非结构化和半结构化的数据，如文本、音频、视频等。
二、大数据的分布式计算和分析技术随着大数据量的不断增加，传统的集中式计算机架构已经无法胜任，因此分布式计算和分析技术应运而生。
分布式计算是指将计算分散到多个计算机节点上，通过网络互联实现计算资源的共享和协同工作。
而分布式数据分析是利用分布式计算的方式对数据进行分析，从而实现数据的挖掘、分析和处理。
分布式计算和分析技术的特点是能够充分利用集群中多个计算机节点的计算资源，提高数据处理的效率和速度。
三、大数据的分布式计算和分析技术的优缺点优点：1.高效：分布式计算和分析技术可以利用多个计算机节点的处理能力并行处理数据，从而提高数据处理的效率。
2.可扩展性：随着数据规模的不断增大，可以通过增加计算机节点来扩展集群的计算能力，满足数据处理的需要。
3.数据分布式存储：利用分布式技术将数据存储到多个不同的计算机节点上，从而提高数据的可靠性和安全性。
缺点：1.冗余：分布式计算和分析技术需要分配多个计算机节点来工作，需要消耗更多的资源和能源。
2.复杂性：分布式计算和分析技术需要配置多个计算机节点，需要更加复杂的管理和维护。
3.计算负载均衡：分布式计算和分析技术需要分配多个计算机节点来处理计算任务，需要对计算负载进行平衡，避免某些节点负载过重。
四、大数据的应用大数据的分布式计算和分析技术在很多领域都有广泛的应用，如金融、电商、医疗、能源、物流、科技等。
分布式计算与并行计算技术的研究与应用
分布式计算与并行计算技术的研究与应用随着科技的不断发展，计算能力的需求也越来越大。
为了满足日益增长的计算需求，分布式计算与并行计算技术逐渐崭露头角，并被广泛应用于各个领域。
本文将介绍分布式计算与并行计算技术的研究与应用，重点探讨其原理、优势以及在各个领域中的具体应用。
分布式计算是指将多台计算机组成一个计算集群，协同完成任务。
与传统的单机计算相比，分布式计算可以充分利用集群中的计算资源，提高计算速度和处理能力。
它通过将一个大规模的计算问题划分为多个小的子问题，并将这些子问题分发到不同的计算节点上，通过并行处理来加快整个计算过程。
同时，分布式计算还具备高可靠性和容错性的特点，即使单个节点发生故障，也不会影响整个计算任务的完成。
与此相似，就像分布式计算一样，并行计算也是利用多个计算资源协同工作来解决大规模计算问题的技术。
然而，并行计算更加注重如何同时进行多个独立的计算操作，以最大限度地提高计算效率。
并行计算可以分为两种类型：任务并行和数据并行。
任务并行是指将一个大型计算任务分解为多个子任务，然后并行地执行这些子任务。
数据并行是指将数据分为多个部分，在不同的计算节点上并行处理这些数据，最后将结果进行合并。
分布式计算与并行计算的技术发展不仅在学术界有着广泛的研究，而且在许多实际应用场景中得到了广泛应用。
其中，云计算是分布式计算领域的一项重要应用。
云计算通过将计算资源和服务通过网络提供给用户，以满足其计算和存储需求。
分布式计算和并行计算的技术成为云计算实现的核心基础。
云计算的优势包括弹性伸缩、高可用性、资源共享和成本效益。
分布式计算和并行计算技术在科学计算领域也有广泛应用。
例如，在天文学中，分布式计算可以用来处理和分析大量的天文数据。
通过将天文数据分发到多个计算节点上进行并行处理，可以大大加快数据分析的速度。
在物理学和化学领域，分子模拟是一个计算密集型任务。
分布式计算和并行计算技术可以使研究人员同时模拟多个分子，从而提高计算效率。
分布式计算的优势与挑战
分布式计算的优势与挑战分布式计算是一种通过将计算任务分配到多台计算机上进行处理的方法，它在现代计算领域中扮演着重要的角色。
分布式计算的出现解决了传统计算方法中单机性能瓶颈的问题，并带来了许多优势。
然而，分布式计算也面临着一些挑战。
本文将探讨分布式计算的优势与挑战，并分析其对计算领域的影响。
一、优势1. 提高计算性能：分布式计算将计算任务分配到多台计算机上，每台计算机都可以独立完成一部分任务，因此可以并行处理多个任务，大大提高了计算性能。
通过合理分配任务，可以充分利用计算资源，缩短计算时间。
2. 支持大规模数据处理：随着数据的快速增长，传统的单台计算机往往无法满足大规模数据处理的需求。
而分布式计算可以将数据分割成小块，分配到多台计算机上进行处理，从而实现对海量数据的高效处理和分析。
3. 提高可靠性和容错性：传统单台计算机存在故障风险，一旦出现问题，整个计算过程可能被中断。
而分布式计算通过在多台计算机之间共享任务和数据，提高了计算的可靠性和容错性。
即使某一台计算机发生故障，其他计算机仍可继续进行计算，避免了单点故障。
4. 灵活的可扩展性：分布式计算架构具有良好的可扩展性，可以根据需求增加或减少计算节点。
在处理大规模任务时，可以通过增加计算机节点来提高计算性能，而在任务较轻时，可以减少计算机节点以节省资源。
这种灵活的可扩展性使得分布式计算适用于各种不同规模的计算任务。
二、挑战1. 数据一致性：在分布式计算中，不同计算节点之间需要进行数据交换和共享。
然而，由于网络延迟和传输错误等原因，可能导致数据不一致。
保持数据一致性是分布式计算面临的一个重要挑战。
2. 通信开销：分布式计算需要通过网络进行节点之间的通信和数据交换。
网络通信的开销不可忽视，可能导致性能下降和延迟增加。
如何有效减少通信开销，提高通信效率，是分布式计算中需要解决的问题。
3. 负载均衡：在分布式计算中，必须合理分配任务和数据到各个计算节点上。
挖掘并行技术总结：共享内存与分布式计算的优劣分析
挖掘并行技术总结：共享内存与分布式计算的优劣分析挖掘并行技术总结：共享内存与分布式计算的优劣分析在现代计算机应用中，由于数据量庞大，复杂的运算，单线程计算的效率已经无法满足需求。
因此，采用并行计算等技术能够有效地提高计算效率和减少计算时间。
在并行计算领域中，共享内存和分布式计算是两种常见的技术，它们都有自己的优点和缺点，在使用时需要根据不同的需求进行选择。
本文将对这两种技术进行详细的优劣分析。
一、共享内存技术共享内存技术是指多个线程可以访问同一个物理内存空间，在同一时间内可以同时对其进行读写操作。
由于共享内存技术操作简单、通信效率高以及程序易于调试等优点，因此被广泛应用于计算密集型任务和高性能计算领域。
优点：1、通信效率高。
共享内存技术的通信效率高于分布式计算技术，这是因为在共享内存技术下，线程之间可以直接访问共享内存，而在分布式计算技术下，线程之间需要通过网络通信进行数据传输。
2、易于编程与调试。
由于共享内存技术具有操作简单的特点，因此程序员可以很容易地编写和调试代码。
同时由于共享内存技术在同一时间内只允许一个线程对内存进行读写操作，因此程序员可以更好地控制程序的执行过程。
3、适用于计算密集型任务。
共享内存技术可以使多个线程同时访问计算机的处理器，因此适用于计算密集型任务，能够提高计算效率。
缺点：1、容易出现数据竞争的问题。
由于多个线程同时访问同一块内存区域，因此容易出现数据竞争的问题。
如果不加以处理的话，这个问题会导致程序的运行结果不可预测，严重时可能会导致程序崩溃。
2、不适合处理I/O密集型任务。
由于共享内存技术只能够访问内存中的数据，而无法对外设进行操作，因此不适合处理I/O密集型任务。
I/O密集型任务需要频繁地访问外部存储，而在共享内存技术中这种作是不可取的。
3、不便于扩展。
共享内存技术需要在同一台计算机中进行，因此不便于进行扩展。
如果想要用更多的计算资源来处理数据，那么只能采用多台计算机协作的方式。
对几种典型分布式计算技术的比较
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对几 种典 型 分布 式计 算 技术 的比较
胡 付 敏 ．硎
（． 西 现代 职业 技 术 学 院 继 续 教 育 学 院 ， 西 南 昌 ３ ０ １ ；． 西现 代 职 业 技 术学 院 公 共 教学 部 ， 西 南 昌 ３０ １ ） １江 江 ３０２２ 江 江 ３０ ２
摘 要 ： 布 式计 算 是 一 门计 算机 学科 ， 分 它主 要 是 研 究 如何 把 一 个 需要 巨大计 算 能 力 才 能 解 决 的 问题 分成 许 多 小的 部 分 ． 后 把 这 些 然 部 分分 配给 许 多不 同 的计 算 机 进 行 处理 ， 最后 把 这 些计 算 结 果 综 合 起 来 得 到 最 终 的 结 果 。本 文还 对 分 布 式 计 算技 术 的 工作 原 理 和 几 种典 型的 分 布 式计 算 技 术 ， ｑ 间件技 术 、 如 － 网格技 术 、 动 Ａ ｅ ｔ 术 、２ 移 ｇｎ 技 Ｐ Ｐ技 术 以及 ｗ ｅ ｅｖ ｅ 术 进行 了分 析 和 比 较 ． 绍 了 ｂＳｒｉ 技 ｃ 介 存储 整 合 在 分 布 式计 算 技 术 中的 应 用 ， 出 了其 存 在 的 一 些 问题 。 指
计算机体系结构并行计算与分布式计算的比较与应用
计算机体系结构并行计算与分布式计算的比较与应用计算机体系结构的发展已经推动了计算能力的迅速提升，使得计算资源的使用能够更加高效地满足各种应用需求。
在计算领域中，大规模计算任务的处理、大数据的存储与分析等问题逐渐成为了亟待解决的难题。
并行计算与分布式计算作为两种常见的计算模式，被广泛应用于不同的应用场景中。
本文将对并行计算与分布式计算进行比较，并探讨它们在实际应用中的具体应用场景。
一、并行计算与分布式计算的概念与特点并行计算是指通过同时执行多个独立的计算任务，以提高整体计算效率和性能的一种计算方式。
并行计算主要依靠计算机体系结构中的并行处理器和并行计算软件来实现任务的并行执行。
与之相比，分布式计算是将一个大规模的计算任务分解为多个子任务，由多个计算节点协同处理以达到加快计算速度或提高计算能力的方式。
分布式计算主要依赖于计算机网络和分布式计算框架来实现任务的协同处理。
并行计算的特点在于其计算节点之间的通信相对较少，任务之间具有一定的独立性，适用于那些需要高计算能力但任务之间关联度较低的应用场景。
分布式计算的特点则在于其计算节点之间需要频繁地进行通信和数据交换，任务之间关联度较高，适用于那些需要大规模数据处理和涉及复杂任务依赖关系的应用场景。
二、并行计算与分布式计算的比较1. 性能与可扩展性：并行计算系统能够提供相对较高的计算性能，特别是在处理大规模计算任务时，其性能优势更加明显。
分布式计算系统则具有更好的可扩展性，即通过增加计算节点可以线性地提高计算能力。
2. 任务调度与通信开销：并行计算系统中，由于任务之间的独立性较高，任务调度相对简单，通信开销较低。
分布式计算系统中，由于任务之间的关联度较高，任务调度较为复杂，频繁的通信和数据交换也会导致较高的通信开销。
3. 可靠性与容错性：并行计算系统在节点发生故障时通常会导致整个任务的中断或失败，容错性相对较低。
而分布式计算系统由于任务的分散性，即使某些节点发生故障，其他节点仍然可以继续处理任务，具有较好的可靠性和容错性。
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对典型分布式计算技术的分析和比较1不同的人对于分布式计算的理解是不同的，我们可以用不同的方式定义分布式计算的具体含义。
其中一种较为普遍的定义就是，分布式计算就是利用网络把成千上万台计算机连接起来，组成一台虚拟的超级计算机，并利用它们的空闲时间和存储空间来完成单台计算机无法完成的超大规模计算事务的求解。
分布式计算的最早形态出现在80年代末的Intel公司。
随着Internet的迅速发展和普及，分布式计算的研究在90年代后达到了高潮。
Internet技术实现了计算机硬件的连通,Web则实现了网页的连通,而分布式计算技术的目标就是实现Internet上所有资源的全面连通。
它要把整个Internet整合成一台巨大的超级计算机,实现计算资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源的全面共享,为现代信息技术开创一个新的纪元。
分布式计算研究主要集中在分布式操作系统和分布式计算环境研究两个方面。
但随着Internet技术的飞速发展,分布式计算的研究热点也从以分布式操作系统为中心的传统模式转换到以网络计算平台为中心的实用分布式技术,并取得了较大的成功。
此外，在过去的20多年间也涌现出了大量的分布式计算技术，如中间件技术、网格技术、移动Agent技术、P2P 技术以及最近推出的WebService技术，它们在特定的范围内都得到了广泛的应用。
但是，现有的分布式计算技术都存在着一些没有解决的问题，从而也影响了分布式计算技术的使用和普及。
本文力争通过介绍分布式计算技术的工作原理，以及对几种典型的分布式计算技术的分析和比较，来发现它们共同面临的一些问题。
除此之外，还简要介绍了一下存储整合对解决分布式计算中出现的一些问题所起到的作用。
最后对分布式计算技术的发展方向进行了探讨。
下面就让我们来看一下分布式计算技术的工作原理。
2分布式计算技术的工作原理要想实现分布式计算，首先就要满足三方面的条件：第一、计算机之间需要能彼此通信;第二、需要有实施的“交通”规则(例如，决定谁第一个通过，第二个做什么，如果某事件失败会发生什么情况等);第三、计算机之间需要能够彼此寻找。
只有满足了这三点，分布式计算才有可能实现。
目前，一个分布式网络体系结构包括了安装了超轻量软件代理客户端系统，以及一台或多台专用分布计算管理服务器。
此外，还会不断有新的客户端申请加入分布式计算的行列。
当代理程序探测到客户端的CPU处于空闲时，就会通知管理服务器此客户端可以加入运算行列，然后就会请求发送应用程序包。
客户端接收到服务器发送的应用程序包之后，就会在机器的空闲时间里运行该程序，并且将结果返回给管理服务器。
应用程序会以屏保程序，或者直接在后台运行的方式执行，不会影响用户的正常操作。
当客户端需要运行本地应用程序的时候，CPU的控制权会立即返回给本地用户，而分布式计算的应用程序也会中止运行。
3几种分布式计算技术中间件技术中间件是基础软件，是分布式系统中介于应用层和网络层的一个功能层次,它能够屏蔽操作系统(或网络协议)的差异，实现分布式异构系统之间的互操作。
分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。
中间件位于客户机服务器的操作系统之上，管理计算资源和网络通信。
它扩展了C/S结构,形成了一个包括客户端、中间件和服务器的多层结构。
基于中间件分布式系统的体系结构如图1所示。
基于中间件的分布式计算技术以中间件为桥梁,通过把数据转移到计算之处的计算方式,把网络系统的所有组件集成为一个连贯的可操作的异构系统,从而达到网络“透明”的目的。
早期的中间件比较简单，仅具有消息通讯和事务管理功能。
但随着需求的多样化，也产生了许多不同类别的中间件产品，如：消息中间件(MOM：Message-OrientedMiddleware)、数据库中间件(DatabaseMiddleware)、远程过程调用中间件(RPC：RemoteProcessCall)、对象请求代理中间件(ORB：ObjectRequestBroker)和事务处理中间件(TPMonitor：TransactionProcessMonitor)。
网格技术网格计算是通过Internet把分散在各处的硬件、软件、信息资源连结成为一个巨大的整体,从而使得人们能够利用地理上分散于各处的资源,完成各种大规模的、复杂的计算和数据处理的任务。
网格计算建立的是一种新型的Internet 基础支撑结构,目标是将与Internet互联的计算机设施社会化。
网格计算的发展非常迅速,数据网格、服务网格、计算网格等各种网格系统在全球范围内得到广泛的研究和实施。
网格计算无疑是分布式计算技术通向计算时代的一个非常重要的里程碑。
网格的体系结构是有效进行网格计算的重要基础,到目前为止比较重要的网格体系结构有两个:一个是以Globus项目为代表的五层沙漏结构,它是一个以协议为中心的框架;另一个是与Web服务相融合的开放网格服务结构OGSA(OpenGridServicesArchitecture),它与Web服务一样都是以服务为中心。
但是,所有的网格系统都有这样一个基本的、公共的体系结构:资源层、中间件层和应用层。
(1)网格资源层：它是构成网格系统的硬件基础。
包括Internet 各种计算资源,这些计算资源通过网络设备连接起来。
(2)网格中间件层:它是一系列工具和协议软件。
其功能是屏蔽资源层中计算资源的分布、异构特性,向网格应用层提供透明、一致的使用接口。
(3)网格应用层:它是用户需求的具体体现。
在网格操作系统的支持下,提供系统能接受的语言、Web服务接口、二次开发环境和工具,并可配置支持工程应用、数据库访问的软件等。
移动Agent技术目前还没有一个关于移动Agent的确切定义，我们一般认为移动Agent是一类能在自己控制之下从一台计算机移动到另一台计算机的自治程序，它们能为分布式应用提供方便的、高效的执行框架。
移动Agent是一类特殊的软件Agent，可以看成是软件Agent技术与分布式计算技术相结合的产物，它除了具有软件Agent的基本特性——自治性、响应性、主动性和推理性外，还具有移动性，即它可以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。
由于移动Agent可以在异构的软、硬件网络环境中自由移动，因此这种新的计算模式能有效地降低分布式计算中的网络负载、提高通信效率、动态适应变化的网络环境，并具有很好的安全性和容错能力。
但目前，所有的移动Agent系统还都很不成熟，存在着各种各样的缺陷。
所以，我们可以把目前的众多Agent系统看成是实验室系统，它们离真正实用的产品还有很大的距离。
技术P2P系统由若干互联协作的计算机构成，是Internet上实施分布式计算的新模式。
它把C/S与B/S系统中的角色一体化,引导网络计算模式从集中式向分布式偏移,也就是说网络应用的核心从中央服务器向网络边缘的终端设备扩散,通过服务器与服务器、服务器与PC机、PC机与PC机、PC 机与WAP手机等两者之间的直接交换而达成计算机资源与信息共享。
此外一个P2P系统至少应具有如下特征之一：第一、系统依存于边缘化(非中央式服务器)设备的主动协作，每个成员直接从其他成员而不是从服务器的参与中受益;第二、系统中成员同时扮演服务器与客户端的角色;第三、系统应用的用户能够意识到彼此的存在，构成一个虚拟或实际的群体。
P2P技术已发展为一种重要的分布式计算技术，典型代表就是Napster。
技术WebService技术是对Web进行扩展,为相互间连接的软件提供服务。
WebService技术是一种分布式应用程序,它可以通过编程并使用标准的Internet协议,像HTTP和XML,将功能展示在互联网和企业网内部。
WebService结合了以组件为基础的开发模式以及Web的出色性能，一方面，WebService 和组件一样，具有黑匣子的功能，可以在不关心功能如何实现的情况下重用;同时，与传统的组件技术不同，WebService 可以把不同平台开发的不同类型的功能块集成在一起，提供相互之间的互操作。
我们也可以认为WebService技术是以Internet为载体,通过将紧密连接的、高效的n层计算技术与面向消息、松散联接的Web概念相结合来实现的。
Web服务是一种构建在简单对象访问协议(SOAP)之上的分布式应用程序,其实质是由XML通过HTTP协议来调度的远过程调用。
实现Web服务的体系结构如图2所示。
图2WebService技术我们说WebService技术是新一代的分布式计算和处理技术,主要是因为它在Internet上表现出来的高度扩展性。
原有的中间件平台技术都是基于C/S体系结构,这要求两端必须是同质的而且是紧密联接的基础体系,如果任何一端接口发生变化,另一端的程序必然会中断。
这种模型扩展性是较差的,特别是无法扩展到Internet,这是受限于计算机操作系统、对象模型和编程语言的差异性;而WebService技术是跨平台的,联接非常松散,采用的是性能稳定的、基于消息的异步技术,在改变任何一端接口的情况下,应用程序仍可以不受影响地工作。
它为集成分布式应用中的中间件及其它组件提供了一个公共的框架,无须再考虑每一个组件的具体实现方式。
几种技术的比较WebService技术的体系结构与基于中间件分布式系统的体系结构相比,发现它们是非常相似的,可以把体系结构中的Web程序看作中间件。
从结构上来看,Web服务只是从侧面对中间件平台技术进行革新,虽然所有服务之间的通信都以XML格式的消息为基础，但调用服务的基本途径主要还是RPC，而且具体实现并没有提供一种全新的编程模式。
网格技术与基于中间件的分布式计算技术相比较,它依然以“中间件”为技术核心,在实现形式上并没有太大的改变。
然而经过一系列的技术革新,网格系统中的技术内涵已经发生了深刻的变化。
其一,基于中间件的分布式计算技术的资源主要是指数据和软件,而网格计算的资源已经延伸到所有用于共享的实体,包括硬件、软件,甚至分布式文件系统、缓冲池等;其二,在Internet上,网格中间件层提供了与Web服务一样优秀的扩展功能,打破了传统分布式技术C/S模式的局限。
网格计算、WebService等技术在异构平台上构筑了一层通用的、与平台无关的信息和服务交换设施,从而屏蔽了Internet中千差万别的差异,使信息和服务畅通无阻地在计算机之间流动。
网格计算与WebService技术的共同载体是Internet。
但两者的不同之处在于,网格系统连接物理上分散的硬件资源,形成虚拟计算组织,从而使计算资源得到充分共享。
而Web服务则是以商务应用为背景,是基于网格系统之上的。
网格系统为Web服务提供一个与硬件无关的虚拟计算机;而Web服务是架构在虚拟计算机平台上,与环境、语言无关的应用集成平台。