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国家自然科学基金(90412017)
国家自然科学基金(90412017) 作品数:15 被引量:47 H指数:3 相关作者: 陈刚 刘爱贵 程耀东 许榕生 刘必雄 更多>> 相关机构: 中国科学院 福州大学 福建农林大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 中国科学院知识创新工程 国家高技术研究发展计划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 理学 更多>>
海量存储文件系统CastorFS的设计与实现 被引量:2 2006年 文章首先介绍CERN存储管理软件CASTOR的体系结构及其特点。然后,详细描述基于CASTOR设计和实现的本地海量存储文件系统CastorFS,包括基本技术线路、内核模块和应用层模块设计以及性能测试和优化等。实验数据说明,该文件系统具有高性能、良好的可扩展性、使用方便等特点,能很好地满足高能物理实验的计算需求。 陈志凌 程耀东 刘爱贵 陈刚关键词:海量存储 基于Web服务的广域网文件I/O研究 被引量:3 2007年 广域网异构性不断加剧,分布式存储系统间的互操作、资源整合、可扩展性等问题日益突出,形成了许多信息孤岛。该文提出了一个基于Web服务的广域网文件I/O,改进广域网存储系统存在的上述问题。给出了WSIO的架构和实现,对其性能作了研究,并在实验基础上进行了性能优化。 刘爱贵 程耀东 陈刚关键词:WEB服务 分布式存储系统 互操作 资源整合 高能物理网格数据管理关键技术研究 被引量:3 2007年 首先概要介绍高能物理网格的需求和发展,然后对其中数据管理的关键技术进行深入分析和探讨,包括名字服务、数据复制管理、数据传输、海量存储系统、用户访问接口等。最后,介绍一个用于高能物理网格数据管理的文件系统原型设计。 程耀东 刘爱贵 陈刚 于传松关键词:高能物理 网格计算 数据管理 高能物理网格中动态自适应副本选择算法 2008年 提出一种在高能物理网格环境下适用的客户端动态自适应文件副本选择算法。该算法基于历史传输信息进行选择预测,并可根据实际情况进行合理配置。理论证明和真实环境下的运行结果表明,该算法能够很好地满足高能物理网格的需求。 程耀东 马楠 于传松 陈刚关键词:高能物理 网格计算 副本选择 Quattor模板自动生成系统 2008年 Quattor软件启动节点机的PXE网卡远程安装节点机,根据节点机的环境和要安装的软件包、服务等来实现自动安装节点机,并通过用PAN语言编写以后缀名tpl结尾的模板文件来描述上述信息。针对一些Quattor系统管理员不熟悉模板编写的问题,该文设计Quattor模板自动生成系统,该系统能在远程使用支持HTTPS(SSL上的HTTP)协议的Web浏览器,通过Web界面使Quattor自动生成模板,可保证在安全性的前提下,提供简单深入的远程模板自动生成。 翁云剑 蒋卓明 樊滑翔 梁栋 孙功星关键词:自动生成系统 基于多agent与proxy技术的日志提取分析系统设计 被引量:2 2008年 提出了一个新的agent模型,并以该模型为基础,设计了一个基于multi-agent与proxy技术的日志提取分析系统模型;同时详细分析了该系统的总体结构模型、主要模块设计以及采用多种安全机制来保证日志信息完整性和一致性。 刘必雄 许榕生 杨泽明关键词:日志分析 聚类 面向高能物理计算的网格文件系统 被引量:2 2008年 针对网格环境下高能物理计算的需求,基于现有的网格中间件,提出并设计了一个网格文件系统HEP-GridFS,目的是将异构的、动态变化的、大规模的网格存储资源虚拟成单一的、稳定的文件系统视图,并根据用户实际需求提供不同的服务质量。描述了它的体系结构以及关键技术,主要包括名字服务、存储资源管理、数据复制、用户访问接口、工作流程等。 程耀东 汪璐 刘爱贵 陈刚关键词:高能物理 网格 网格文件系统 数据存储 基于集群的多源日志综合审计系统 被引量:9 2008年 随着网络规模的扩大,日志审计系统中单个日志服务器受到处理能力的限制,已经成为系统的瓶颈。采用具备高可用性和负载均衡的日志服务器集群系统来解决这个问题,提出一个基于集群的日志审计系统。分析了该系统的体系结构、总体结构模型,以及各个组成模块的功能,并给出一个综合负载统计的动态负载均衡策略。最后,用排队论的方法来分析集群系统的性能。 刘必雄 杨泽明 吴焕 许榕生关键词:日志审计 集群 负载均衡 排队论 计算资源整合的网格技术实现 被引量:1 2006年 阐述了网格计算技术的进展和DataGrid/EGEE系统的体系结构。结合高能物理的应用和高能所计算资源当前的实际情况,设计了一个网格计算系统,整合高能所几个分离的PC Farm计算系统,实现了计算资源的共享,以提高计算资源的使用效率。 孙功星 于传松关键词:网格 资源代理 海量存储 一种基于用户的LNS文件预测模型 被引量:5 2007年 许多系统把数据访问请求当作是独立的事件。实际上,数据请求并非完全随机,而是由用户或程序的行为驱动的,不同的用户或程序存在不同的访问模式。LS(Last Successor)模型简单,但非常有效,然而它的预测结果严重依赖于用户或程序的访问顺序。提出了ULNS(User-based Last N Successors)文件预测模型,利用用户信息来提高预测精确度,并综合LS模型来改进算法的可适用度。实验结果表明,该预测模型具有较好的整体性能。 刘爱贵 陈刚