分布式技术
分布式发电技术在电力系统中的重要作用
分布式发电技术在电力系统中的重要作用随着新能源技术的不断发展和应用，分布式发电技术在电力系统中的作用日益重要。
分布式发电技术，是一种通过利用分散的小型发电装置，将电力发电分散开来并通过多个装置进行协同配合的电力发电方式。
它与传统的中心化发电方式不同，具有灵活、高效、绿色等优势，越来越受到欢迎。
分布式发电技术有很多形式，包括太阳能、风能、燃料电池、微水电等。
很多国家已经积极推广分布式发电技术，例如德国、日本、美国等，这些国家已经建立起了完善的分布式发电系统和政策措施，推动了分布式发电技术的发展。
首先，分布式发电技术在电力系统中可以起到平衡电力负荷的作用。
随着经济和社会的不断发展，电力消费的峰值不断攀升，这就需要电力系统不断地进行扩建和升级。
而分布式发电技术可以通过在用户端生成电力，实现对电力需求的满足，从而缓解了中心化电力系统的压力。
其次，分布式发电技术可以提高电力系统的供电安全性。
分布式发电技术通过采用多个小型发电装置协同工作，运行较为灵活，不同于单一的中心化发电方式，一旦发生故障只会影响较小的区域，而不会引起大规模的停电事故。
另外，分布式发电技术还可以减少电网建设成本。
传统的中心化电力系统需要考虑由于距离远、输电损耗等因素带来的电网建设成本。
而分布式发电技术可以同时在不同地点进行电力生产，从而避免了长距离的输电和由输电带来的能量损失。
同时，分布式发电技术也可以减少碳排放。
分布式发电技术主要依赖于清洁能源，例如太阳能、风能等，这使得分布式发电技术相对于传统的中心化发电方式来讲，排放的废气和废水更少，能够更好的达到地球可持续发展的目标。
总之，随着新能源技术的不断发展和应用，分布式发电技术在电力系统中的作用越来越重要。
分布式发电技术通过平衡电力负荷、提高供电安全性、减少电网建设成本和节约能源等方面，展现出强大的应用前景。
为了推动这种技术的发展和应用，政府、企业和社会各界需要齐心协力，营造良好的政策环境和技术发展条件，推动分布式发电技术在电力系统中的广泛应用。
配电网智能分布式FA技术介绍
断路 器 乙
负① 负② 负③ 负④ 负⑤ 负⑥ 负⑦ 负⑧ 负⑨ 负⑩ 负⑪ 负⑫ 负⑬ 负⑭
B11 B12
B21
B31
B41
B51 B52
B61
B71 B72
保护信号 合闸信号 开关位置
变电站1
配电站1
配电站2
配电站3
配电站4
配电站5
配电站6
配电站7
变电站2
FA1
开关信号
电流信号 电压信号
开关信号
二缓动型分布式fa线路发生故障变电站出口断路器保护动作fa启动故障定位及隔离恢复供电变电站出口保护信号自身故障信号相邻站点故障信息故障上游隔离故障下游隔离变电站出口开关联络开关将处理过程及结果上报配电自动化主站缓动型分布式fa案例变电站1断路变电站2断路配电站6配电站7b11b12b21b31b41b51b52b61b71b72保护信号合闸信号开关位置fa1dtu1dtu2dtu3dtu4dtu5dtu6dtu7保护信号合闸信号开关位置fa2开关信号电流信号电压信号开关信号电流信号电压信号开关信号电流信号开关信号电流信号电压信号电压信号开关信号电流信号电压信号开关信号电流信号电压信号开关信号电流信号电压信号上海浦东核心区分布式fa典型网架拓扑技术条件要求分布式fa实现模式概述提纲速动型分布式fa对一次网架及设备要求1开关为断路器开关
母线1
配电主站
母线2
K1
FTU1
FTU6
K 10
D
K2
DTU2
K3
K4
DTU3
K5
K6
DTU4
K7
K8
DTU5
K9
环网柜1
环网柜2
环网柜3
环网柜4
分布式流处理技术综述
分布式流处理技术综述分布式流处理技术是一种将数据流分布在多台计算机上进行实时计算的技术。
相较于传统的批处理技术，分布式流处理技术可以实时响应数据，并根据数据变化进行动态调整。
分布式流处理技术通常包括以下几个方面：流媒体处理、持续计算、实时数据分析、多源数据处理等。
其中，流媒体处理较为常见，可以应用于视频直播、在线游戏等方面，是一个具有成熟应用的领域。
目前，分布式流处理技术主要包括Apache Flink、Apache Storm和Apache Spark Streaming。
这些技术具有高可靠性、高性能和高扩展性等优点，为企业提供了实时计算的良好平台。
其中，Apache Flink是一个相较成熟的分布式流处理技术，具备低延迟、高吞吐量、高精度、具有有向无环图的流数据处理系统，可实现流处理中的常规函数（如过滤、映射、联系、窗口、聚合等）。
同时，Apache Flink还支持容错、流水线操作等特性，可以应用于流媒体处理、实时展现等大型数据处理场景。
Apache Storm是一种支持容错的分布式流处理技术，可以处理复杂、高吞吐量的实时计算场景。
Apache Storm可以通过构建流数据图，实现高性能、低延迟的数据计算和分析。
同时，Apache Storm适合于处理大数据集和大规模实时数据流，可以广泛用于数据分析和精细化。
Apache Spark Streaming同样是一种分布式流处理技术，可使Apache Spark快速处理大规模实时流数据。
Apache Spark Streaming只需进行一次计算、就可同时处理实时流和批量数据。
并且，Apache Spark Streaming还针对不同类型的数据，提供了丰富的支持程序库，可以灵活应用于实时流处理和批处理任务。
总之，分布式流处理技术在大数据时代得到了广泛应用，为数据的高效处理、分析和应用提供了有力支持。
我们相信，随着技术的不断发展，分布式流处理技术将会越来越成熟，并且应用于更多更广泛的领域。
分布式计算技术在机器人控制中的应用(十)
分布式计算技术在机器人控制中的应用近年来，随着科技的不断发展，机器人已经成为现代生活中不可或缺的一部分。
然而，机器人的控制和操作仍面临着许多挑战。
分布式计算技术的应用为机器人控制带来了许多新的可能性和改进。
在本文中，我们将探讨分布式计算技术在机器人控制中的应用，并分析其对机器人性能和功能的影响。
首先，我们来了解一下分布式计算技术的基本原理以及在机器人控制中的应用。
分布式计算是一种在多个计算机或服务器之间分配和协调任务的技术。
它允许多台计算机同时处理和解决复杂的计算问题，从而提高整体计算性能和效率。
在机器人控制中，分布式计算技术可以将任务和计算负载分发到多个计算节点上进行处理，从而有效地提高机器人的运行速度和精确度。
其次，分布式计算技术在机器人控制中的应用可以体现在多个方面。
首先，它可以提高机器人的感知能力。
机器人需要通过传感器感知和理解周围环境，然后做出相应的动作。
传统上，这些计算任务需要在机器人本身的处理器上完成，但由于处理器性能的限制，机器人的感知能力受到限制。
而分布式计算技术可以将感知任务分发到多个计算节点上，同时进行处理，从而大大提高了机器人的感知能力和实时性。
另外，分布式计算技术还可以加强机器人的决策能力。
在机器人控制中，决策是至关重要的一环。
机器人需要根据感知到的信息做出合理的决策，如避开障碍物、选择最佳路径等等。
分布式计算技术可以将决策任务分发到多个计算节点上进行处理，利用多台计算机的并行处理能力，快速生成准确的决策结果。
这为机器人的自主性和智能化提供了有力的支持。
除了感知和决策能力的提升外，分布式计算技术还可以提高机器人的运动控制能力。
机器人的运动控制包括姿态控制、路径规划等方面。
分布式计算技术可以将运动控制任务分发到多个计算节点上，并实时协调和优化机器人的运动轨迹。
这将大大提高机器人的运动精确度和稳定性，使其能够完成更加复杂和精细的任务。
综上所述，分布式计算技术在机器人控制中的应用带来了许多优势和改进。
分布式计算技术在气象预测中的应用(六)
分布式计算技术在气象预测中的应用随着科技的进步和计算机技术的快速发展，分布式计算技术在各个领域得到广泛应用，其中之一便是气象预测。
气象预测作为一门研究天气现象和变化规律的学科，在我国具有重要的应用价值和战略意义。
而分布式计算技术的应用，为气象预测带来了巨大的改变和提升。
一、分布式计算技术简介首先，我们来简单了解一下分布式计算技术。
分布式计算是指通过多个独立的计算机系统，通过网络进行通信和协作，共同完成一个任务的计算模式。
相比传统的集中式计算模式，分布式计算具有更高的计算效率和可靠性。
二、分布式计算技术在气象预测中的优势那么，为什么分布式计算技术在气象预测中如此重要呢？原因如下：1. 提高计算速度：气象预测需要大量的数据处理和计算，传统的集中式计算模式可能无法满足需求。
而分布式计算技术可以将计算任务分解成多个子任务，并在多个计算节点上同时进行计算，从而大大提高了计算效率和速度。
2. 增加系统稳定性：分布式计算系统由多个节点组成，若其中某个节点发生故障或失效，其他节点仍能正常运行，从而保证系统的稳定性和可靠性。
这对于需要长时间运行的气象预测任务来说至关重要，能够减少因单点故障带来的影响和损失。
3. 提供更大的计算资源：气象预测对计算资源的需求较大，而传统集中式计算模式的计算资源存在限制。
而通过分布式计算技术，可以将多个计算节点的计算资源进行整合和利用，从而提供更大的计算能力和资源，使得气象预测的计算规模更大、更精确。
三、分布式计算技术在气象预测中的应用案例下面我们来看一些分布式计算技术在气象预测中的实际应用案例：1. 高精度预测模型研究：由于气象预测的复杂性和不确定性，传统的预测模型难以满足需求。
而通过分布式计算技术，研究人员可以将大规模的气象数据进行分布式处理和模型训练，从而提高气象预测的准确性和精度。
2. 气象数据处理与分析：气象预测需要大量的观测数据和模型计算结果进行处理和分析。
通过分布式计算技术，可以将这些数据进行并行处理和分布式存储，从而提高数据的处理速度和效率，并得到更全面、准确的分析结果。
分布式光伏施工技术要求
分布式光伏施工方法及技术要求（一）光伏板施工（1）施工工序测量放线→混凝土压块安装→光伏组件安装→汇流箱、逆变器等电气设备安装→设备接地→电缆敷设→光伏组件串接线连接→系统调试（2）测量放线1）根据太阳能电池板分格大样图，测出太阳能电池板平面分格；2）质量检验人员应及时对测量放线情况进行检查，并将其查验情况填入记录表。
（3）光伏组件的安装1）工艺流程光伏组件就位→安装螺栓→组件位置对齐→拧紧螺母→串接线连接→检查所有螺栓的拧紧度并作标记。
2）支架底梁安装①混凝土基础的安装，混凝土基础予埋件应竖直安装与砼良好的结合，混凝土基础予埋件应控制在公差允许的范围内，预埋件用电焊把槽钢底框焊接起来。
槽钢底框的对角线误差不大于±10mm，检验底梁（分前后横梁)和固定块。
如发现前后横梁因运输造成变形，应先将前后横梁校直。
②根据图纸区分前后横梁，以免将其混装。
③将前、后固定块分别安装在前后横梁上,将螺栓紧固。
④支架底梁安装。
将前、后横梁放置于钢支柱或基础上，连接底横梁,并用水平仪将底横梁调平调直，并将底梁与钢支柱（混凝土予埋件）固定。
①调整首末两根电池板固定杆的位置的并将其紧固其②将放线绳系于首末两根电池板固定杆的上下两端，并将其绷紧。
③以放线绳为基准分别调整其余电池板固定杆，使其在一个平面内。
④预紧固所有螺栓。
5）太阳能电池板安装①电池板的进场检验。
I、太阳能电池板应无变形、玻璃无损坏、划伤及裂纹。
II、测量太阳能电池板在阳光下的开路电压,电池板输出端与标识正负应吻合。
电池板正面玻璃无裂纹和损伤，背面无划伤毛刺等；安装之前在阳光下测量单块电池板的开路电压应符合电池板贴牌上规定电压值.②电池板安装I、电池板在运输和保管过程中,应轻搬轻放，不得有强烈的冲击和振动，不得横置重压，电池板重量较重的在安装过程中应两人协同安装.II、电池板的安装应自下而上逐块安装，螺杆的安装方向为自内向外,并紧固电池板螺栓.安装过程中必须轻拿轻放以免破坏表面的保护玻璃；电池板的连接螺栓应有弹簧垫圈和平垫圈，螺栓先进性予紧。
分布式应变传感技术
分布式应变传感技术分布式应变传感技术是指在结构物表面或内部部署多个应变传感器，利用网络通信技术将传感器的测量结果实时传输到中心控制系统，实现对结构物变形状态的全局监测和分析。
该技术具有高精度、高效率、低成本、易操作、安全可靠等优点，在工程领域具有广泛应用。
在分布式应变传感技术中，传感器的布置方式根据实际需要进行选择。
可以在结构物上或内部布置单个或多个传感器，如光栅传感器、光纤传感器、电阻应变计、电容应变计等。
这些传感器可以实现对结构物受力变形的实时测量，通过网络传输至中心控制系统并进行数据处理分析。
光栅传感器是一种常见的应变传感技术，其原理是利用激光干涉测量光栅贴片的长度变化，根据变化的光程差计算出结构物变形的应变分布。
光栅传感器具有测量精度高、易于布置、不受结构物材料和形状的影响等优点。
但是其成本较高，不适用于大面积布置。
分布式应变传感技术根据实际需要选择不同的传感器进行布置。
光栅传感器适用于对于较小面积的结构物进行高精度的应变测量；光纤传感技术则适用于对大面积多点进行应变分布监测；电阻应变计和电容应变计具有经济实用的特点，适用于基础数据的建立和日常监测。
这些技术的不断发展为大型工程建设提供了可靠的技术手段，为工程安全和施工效率的提高提供了有力保障。
分布式应变传感技术在工程领域中具有广泛应用。
其可以实现对桥梁、隧道、建筑、航空等结构物的变形监测与分析，可以预警结构物的安全问题，保障人民生命财产安全。
在桥梁工程中，分布式应变传感技术被广泛应用于测量桥梁的受力情况，追踪桥梁运营过程中的变形情况，以及对桥梁结构的健康状态进行全面监测。
通过传感器的布置，可以实现对桥梁各个部位的应变监测和分布分析。
当桥梁结构受到外力作用时，可以及时发现并处理可能导致桥梁失效的危险情况，保证桥梁安全运行。
在隧道工程中，分布式应变传感技术可以在隧道壁面和射流顶部等位置布置传感器进行变形和应力监测，以便根据数据对隧道结构进行评估和评价。
分布式系统的优缺点与应用方式
分布式系统的优缺点与应用方式在现代计算机科学中，分布式系统已成为一种广泛应用的技术架构。
在这种架构下，计算机系统被分解为多个节点，这些节点协同工作完成计算任务。
分布式系统在大数据处理、云计算和网络服务等领域都有着广泛的应用。
本文将从优缺点和应用方式两个角度对分布式系统进行探讨。
一、分布式系统的优缺点1.1 优点（1）高可用性在分布式系统中，每个节点都可以独立工作，系统出现故障或者节点宕机不会影响整个系统的工作。
分布式系统的故障容忍性非常高，即使出现了部分节点故障，其他节点依然可以保证工作进行。
（2）可伸缩性分布式系统可以根据应用需要扩展节点数量，来增加系统处理能力。
例如，对于一个需要处理海量数据的应用，只需增加更多节点，就可以提高数据处理速度。
（3）灵活性由于分布式系统将任务拆分至多个节点，因此任务可以并发执行，使得整个系统的计算能力提高了多倍。
同时，只需添加更多节点，就可以进一步提高系统的处理能力，满足应用的需求。
1.2 缺点（1）复杂性分布式系统需要管理多个节点，这对于系统开发、部署以及维护都是一项极其复杂的任务。
因为不同节点之间的通信必须好并出现了故障，就需要考虑数据一致性、负载均衡等问题。
（2）性能问题尽管分布式系统可以扩展节点，但是在一个节点上执行单个任务的性能往往比单机系统要低。
由于节点之间的通信不可避免会产生一定的时间成本，因此，分布式系统在执行任务时的响应时间会受到一定的影响。
同时，一些分布式系统需要根据各个节点间的负载均衡来算法选择，就需要对数据进行适当的处理，增加系统处理时间。
（3）安全问题由于分布式系统涉及到多个节点之间的数据传输和共享，因此一旦存在一个节点被攻击或出现安全问题，都会影响整个系统的安全性。
对于分布式系统而言，保持所有节点的安全性是一项非常重要的任务。
二、分布式系统的应用方式2.1 平台即服务（PaaS）在云计算领域，PaaS 是将云平台即服务应用于分布式系统的一种方式。
分布式方案(精选10篇)
分布式方案(精选10篇)（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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分布式计算技术的研究与应用
分布式计算技术的研究与应用随着互联网和大数据时代的到来，计算机的运算速度和存储容量已经无法满足人们日益增长的数据处理需求。
在这种背景下，分布式计算技术应运而生，成为了解决大规模数据处理问题的有效手段。
一、分布式计算技术概述分布式计算技术是一种利用多台计算机和网络技术进行协同工作的方法。
与传统的集中式计算模式不同，分布式计算将计算和数据分散到各个计算机节点上，充分利用计算机资源，提高数据处理效率和安全性。
该技术主要包括分布式存储系统、分布式数据库系统、分布式计算模型等。
二、分布式计算技术的应用分布式计算技术已经广泛应用于各行各业，尤其是在云计算、大数据、人工智能、区块链等领域的支持下，其应用范围更加广泛和深入。
下面来具体介绍几个比较有代表性的应用场景。
1. 云计算云计算是基于分布式计算技术的一种新型计算模式，它可以将计算、存储和服务等资源通过网络实时提供给用户，并按需支付。
云计算不仅能够满足个人、企业等用户的基本需求，还能在在政府、医疗、教育等领域发挥巨大作用。
2. 大数据处理在大数据时代，分布式计算技术成为了处理海量数据的关键技术。
通过将数据分散到各个计算机节点上，可以加速数据的处理速度，减轻集中式计算的压力。
大数据处理技术被广泛应用于金融、物流、电商等领域，大大提高了数据处理的效率和精度。
3. 人工智能人工智能技术已经成为各个领域的焦点，分布式计算技术也成为了人工智能技术发展的关键支撑。
人工智能需要大量的数据训练和模型优化，而分布式计算技术可以有效地解决这一问题，提高机器学习、图像识别、自然语言处理等算法的效率。
4. 区块链区块链技术是一种去中心化、不可篡改的分布式账本，也是分布式计算技术在金融、物联网等领域的应用之一。
通过分布式计算技术，区块链可以实现数据分散存储、节点共识、智能合约等功能，有效防止数据篡改和单点故障。
三、分布式计算技术的未来分布式计算技术作为一种创新性的计算范式，正不断地向前发展。
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1、分布式索引技术
分布式索引是基于分布式并行技术的索引架构，不同于并行数据库的shared-nothing
和shared-disk架构，数据文件与索引文件都存放在分布式文件系统之上。
B树索引
MapReduce 数据在入库的同时B树索引在内存中同步生成，B树中的叶子节点存储的
是数据文件路径与记录在文件中的偏移量，如图所示，在B树中的叶子节点达到设置上限后，索引将被序列化到分布式文件系统之上，在根据条件进行单表查询的时，job被提交到并行计算框架，master节点首先分析该表的索引文件根据索引文件所在的节点将task发送到相应的节点，每个节点在查询本地的索引文件之后将符合条件的数据文件路径+偏移量打包成task根据数据文件位置进行再次分发，在数据文件中的记录查询出来之后将结果返回，如
上图所示。
1、分布式并行计算技术
分布式并行计算架构（DPCA）
DPCA架构图
分布式并行计算的分布式并行架构（DPCA）是典型的主从结构，主Master与从Master 分别部署在HDFS的主从NameNode物理节点上，而Slave部署在DataNode物理节点上，主从Master使用Zookeeper同步，并共享系统日志，Master与Slave之间用心跳信息保持信息交换。
并行计算架构上作业执行过程图
并行计算架构的三中分发方式图
相对于MapReduce架构，DPCA具有实时性、计算的数据本地性以及数据平衡性。
MapReduce架构的job提交过程较为复杂，客户端将job 提交JobTracker有较长的延迟，JobTracker将job处理为MapReduce task后，通过TaskTracker的心跳信息将task任务返回给TaskTracker，此过程中也存在延迟。
MapReduce架构虽然也遵循数据本地性，但仍会有很大比例的数据处理不是本地的，相对于MapReduce架构，DPCA的job提交是实时性的，在提交job之前所需程序jar包已经分发到所有计算节点，在job提交之后，master在初始化处理之后即将task直接分发到所有slave节点上，如并行计算架构上作业执行过程图所示，在job提交后，master根据数据文件所在位置分配task，这样在每个计算节点上要处理的HDFS上的数据块就在本地，这样避免了数据的移动，极大地减少了网络IO 负载，缩短了计算时间，每个计算节点会根据Task中SQL解析器生成的执行计划对Task执行的结果进行分发，分发的方式有三种：分发所有中间数据到所有计算节点，分发所有中间数据到部分节点，根据数据所在位置分发，如并行计算架构的三中分发方式图所示。
并行计算架构能够周期性地对HDFS上的数据表进行维护，保持数据表在所有的DataNode节点上所存储的数据量的平衡，减少因数据负载的不平衡而导致的计算负载的不平衡。
小表与大表的join实例图
举一个典型的小表与大表join连接的实例，如图7所示，Master解析Job中的执行计划，判断小表的位置后，将Task0发送给了Slave0，指令Slave0发送小表到所有节点，而其他节点接收到的子任务是等待接受小表的数据，接收到数据后将小表与大表连接并将数据返回给Master，当所有数据返回完成则这个job完成。
1、分布式数据挖掘技术
分布式数据挖掘是数据挖掘技术与分布式计算的有机结合，主要用于分布式环境下的数据模式发现。
分布式数据挖掘（distributed Data Mining，DDM）作为一种成熟的数据挖掘技术已经被广泛应用到各个领域，是数据挖掘领域的热点之一。
“分布”的含义包括数据的分布和计算的分布两层含义。
在分布式计算环境中，用户、数据、计算硬件、数据挖掘软件均可能在地域上分散。
分布式数据挖掘旨在解决分散的同构和异构数据库的挖掘问题。
同时，数据的分布性带来处理的并行性，则可能解决海量数据的可伸缩性瓶颈。
分布式数据挖掘的问题有许多考虑因素，但是主要存在三个关注事项：发现信息、安全地访问信息和足够高效地传输数据以满足处理需要。
分布式数据源数据挖掘的第一个问题是发现。
除非您能够找到感兴趣的数据，否则您能够使用该数据源的可能性是非常低的。
发现机制各不相同，但是可将它们归入两个主要类别：
静态发现和动态发现。
静态发现是手动确定数据源系统，并预先配置处理系统以在其处理中使用所确定的源。
此方法最常见但是最不灵活。
如果较新的源变得可用，则无法保证合并新的源。
可能的情况是，除非某人注意到了新的源，否则新的源将不会被使用。
较灵活（但是更难于实现）的机制是动态发现适当的数据源。
动态发现是统一描述、发现和集成（Universal Description Discovery and Integration，UDDI）以及开放网格服务基础结构（Open Grid Service Infrastructure，OGSI）背后的基本思想。
数据源将其功能和内容注册到中央注册中心，在运行时可以查询中央注册中心以寻找与您的处理需要相匹配的数据源（例如，用于巡天搜索的天文数据库）。
在发现数据源以后，下一步是获得对该信息的访问权限。
获得访问权限涉及到两个安全问题中的第一个问题：对许可用户进行身份验证。
存在许多对远程用户进行身份验证的协议，例如来自受信任来源的证书或安全令牌。
但是对于分布式数据库，每个源可能使用单独的机制。
请考虑在获得对多个数据存储（其中所有数据存储都需要不同的身份验证技术）的访问权限时所存在的困难。
这是分布式处理模型的一个主要问题，并且是一个重要的研究和标准化领域。
一旦获得了对远程数据源的访问权限，下一个问题就是数据传输。
此步骤中的困难源自于相关数据源的大小——通常在TB 或PB 的范围内——使得通过远程连接检索数据变得不切实际。
在此情况下，您有两种可能的选择：批量检索数据以便在本地处理，或者在远程平台上执行处理。
第一种情况的示例是SETI_cnnew1@HOME 项目，其中数据包被分发到志愿者处理站点，在本地执行转换，然后传回中央服务器进行合并和分析。
第二种情况的示例是执行与特定DNA、RNA 或蛋白序列匹配的基因基本序列搜索(BLAST)。
最后，在完成处理之后，您需要合并源信息或处理结果以便分析。
正如前面指出的，可能需要从远程数据源检索数据或在本地合并处理结果。
合并信息要求以共同的方式对数据进行组织。
否则，将每个数据条目从一个源数据系统映射到另一个源数据系统将非常耗时。