分布式计算机网络

分布式计算机网络（精选12篇）

分布式计算机网络 篇1

1 引言

Internet/Intranet的迅速发展, 实现了资源共享和快速通信, 但网络的安全问题也变得日益突出。网络安全的最大威胁就是黑客的攻击。分布式拒绝服务攻击是一种目前黑客经常使用且难以防范的攻击手段。其英文全称是Distribute Denial of Service (DDoS) 。它的目的就是拒绝服务访问, 破坏组织的正常运行, 最终会使部分Internet连接和网络系统失效[1]。

从20世纪90年代到现在, 拒绝服务攻击外部请求, 或无法及时回应请求, 使得很多因特网服务提供商无法得到响应, 造成“拒绝服务”, 带来了巨大的麻烦和经济损失, 如2003年8月发生的著名的微软公司windowsupdate.cam更新网站的拒绝服服务攻击。2006年2月发生的一系列大规模攻击事件:在短短几天, 包括Yahoo, Amazon.Buy.com, CNN等国际知名网站先后遭受攻击, 导致这些网站长时间中断服务, 其经济损失高达几百万美元[2]。

2 分布式拒绝服务攻击的技术分析

基于传统的拒绝服务攻击 (Denial of Service, DoS) 攻击, 产生新一类攻击方式是分布式拒绝服务攻击 (Distributed Denial of Service, DDoS) 手段。其产生背景是, 随着计算机与网络技术的发展, 计算机的处理能力迅速增长, 内存大大增加, 同时也出现了千兆级别的网络, 这使得DoS攻击的困难程度加大[3]。这是因为以往单一的DoS攻击的特点是, 一般是采用一对一方式, 通过欺骗伪装及其它手段以使得提供服务资源的主机出现错误响应或资源耗尽从而使其停止提供服务或资源访问的一种攻击手段。当攻击目标CPU速度低、内存小或者网络带宽小等等情况下, 它的效果是明显的。被攻击的高性能主机对恶意攻击包的“消化能力”加强了不少, 例如攻击软件每秒钟可以发送3 000个攻击包, 但被攻击主机与网络带宽每秒钟可以处理10 000个攻击包, 这样一来攻击就不会产生什么效果。这时分布式的拒绝服务攻击手段DDoS就应运而生了。

DDoS采用了一种比较特别的3层客户机/服务器 (C/S) 体系结构, 从许多分布的主机同时攻击一个目标, 数量非常大以至于服务器无法为合法用户提供正常服务[2]。分布式拒绝服务攻击从本质上说与DOS攻击使用的技术方法类似, 但由于其在形式上具有分布式的特点, 因此更具有危害性。DDoS一般使用攻击工具进行, 常用的工具有:Trinoo, TFNT, FN2K等。一般DDoS攻击的流程包括以下几点。

(1) 黑客首先需要控制3种类型的计算机。

攻击者即黑客本人的主机, 黑客通过它发布实施DDoS的指令。控制机即直接受黑客控制的主机, 但一般不属黑客所有, 数目通常为3～4台, 并且在这些计算机上安装上特定的主控制软件 (称为master) 。这类主机将忠实地执行黑客发出的命令。肉鸡即它们是被黑客控制但一般并不为黑客所拥有的计算机群。这样的计算机数以百计, 它们是攻击的先头部队。黑客在这些计算机上安装了守护程序 (称为daemon) , 运行并产生DDoS攻击代码。

(2) DDoS操作过程。

攻击过程如图1所示, 在组织攻击之前, 黑客首先在互联网上找到并完全获得某些安全性脆弱的计算机的控制权限, 如ROOT权限, 并让这些受到侵害的主机充当黑客的Master和Daemon。接着, 黑客在这些称为Master的受控计算机上安装主控制软件;在称为Daemon的计算机上安装守护程序。Daemon主机的守护程序在指定端口上监听来自Master主机发送的攻击命令, 而Master主机接受从黑客计算机发送的指令[3]。最后, 黑客只需向Master主机发出命令就可以发动大规模的DDoS攻击。攻击发动时, Target主机会受到来自许多机器上大量等待响应的信息, 从而使得来自于正常用户的请求不能得到及时相应, 这时就出现了DDoS攻击 (图1) 。

3 应对拒绝服务攻击的技术与策略

应对拒绝服务攻击需要做好基础的防御措施, 从计算机系统和网络设备等方面运用技术手段来检测和预防攻击的发生, 但更重要的是要制定和实施完善的安全防御策略, 提高计算机和网络系统的整体安全性, 将安全风险降到最低[4]。

首先从技术角度, 当前没有很好的彻底解决DDoS攻击的方案。国外一些专家甚至断言, 除非改变TCP/IP内核, 否则没有办法解决DDoS攻击问题。但只要加强安全防范意识, 提高网络系统的安全性, 仍可以有效地防御DDoS攻击[4]。

3.1 设置防火墙

防火墙是抵御DDoS攻击的有力工具, 位于内部网络与外部网络之间, 具有网络监视、数据过滤、部署代理、NAT服务及审记等功能。随着防火墙技术的不断发展, 防火墙的分类和功能也在不断细化, 但总的来说, 可以分为包过滤防火墙, 应用级防火墙。包过滤防火墙又叫网络级防火墙, 因为它是工作在网络层。它一般是通过检查单个包的地址、协议、端口等信息来决定是否允许此数据包通过。它可以很好地解决Ping Flood这样的攻击。

3.2 调整主机的设置

将所有公开服务器与DMZ隔离;使用SRP (Secure Remote Password安全远程口令) 代替SSH;限制只有内部地址才能访问支持SRP的telnet和FTP守护程序。如果必须为公开访问运行常规的FTP (比如匿名FTP) , 可以的在另一个端口运行SRPFTP;设置可信任的路径;使用Trip write和相同作用的软件来帮助发觉对重要文件的修改。

3.3 路由器设置

应用包过滤的技术, 主要是过滤对外开放的端口。这些手段主要是防止假冒地址的攻击, 使得外部机器无法假冒内部机器的地址来对内部机器发动攻击。

4 结语

对分布式拒绝服务攻击 (DDoS) 的工作原理、各种手段进行了深入的分析, 并给出了检测及防御的一些措施。随着电子商业的发展, DDoS攻击将对我们的电子化社会产生更大的冲击。新的攻击方法必然还会出现, 危害可能更大, 需要我们进一步地研究。应对DDoS攻击将是一个系统化、长期的安全问题。

摘要：介绍了分布式攻击方式及基本原理, 分析了攻击工具。就整体防御策略, 从服务器、网络设备和安全设备等角度重点分析了如何防御攻击的措施, 并结合实际工作经验给出了应对方法。

关键词：分布式拒绝服务攻击,网络安全,入侵检测

参考文献

[1]Mc Clure, Secmbray Kurtz.网络安全机密与解决方案[M].北京:清华大学出版社, 2000.

[2]于冷, 陈波, 宋如顺.两种典型拒绝服务攻击手法的分析与对策[J].计算机应用研究, 2001 (6) :35～36.

[3]C L Schubaeta.Analysis of denial of service attack on TCP[M].Proc of IEEE:Symposium on Security and Privacy, 1997.

[4]Scambray J.黑客大曝光[M].2版.北京:清华大学出版社, 2002.

分布式计算机网络 篇2

【摘要】信息社会，当前的教育形态正在发生改变，高校计算机基础课程不再是简单的知识传授，同时得培养学生的计算思维。分布式认知认为：认知是对头脑中的内部表征和环境中的外部表征的信息加工过程。学习过程中可借助计算机的认知优势，做为人类认知的补充，提高认知效率，形成计算机思维。因此，在计算机基础课程的设计中以分布式认知为指导，学科知识教授与思维能力培养共同进行，相互促进，共同提高，以适应信息社会对学生掌握计算机基本技能的要求。

【关键字】计算机基础公共课;分布式认知;计算思维

一、引言

我们处在一个科技高速发展，信息爆炸增长的年代，计算机、网络正改变着我们的生产、生活方式，使用计算机的技能，已经成为每一个人在现代社会中发挥职能的必备技能。但高校计算机基础教学却处于一个非常尴尬的境地，现在的学生在中小学阶段就已经掌握了计算机的一些基础知识，大学还要不要教授计算机基础课程每年都在讨论。

二、高校计算机基础公共课现状

以绵阳师范学院为例，计算机基础公共课的教学内容主要集中在计算机工作原理、计算机网络原理，计算机信息安全，程序设计等内容。实验内容主要是针对实用性很强，并且国家一级计算机考试会考到的OFFICE软件来设计实验内容。经过计算机基础公共课教师长期教学实践发现，学校的计算机公共课程教学存在以下几个方面的问题：1、计算机知识在快速发展，还没等到学生毕业，在校学习的知识就已经折旧了。学生在校学习的OFFICE，还没有出校门就已经升级为OFFICE了。学生在校学习的C语言程序设计，出校门后发现编程已经用不上了。2、高校学生来自不同的地区，计算机水平参差不齐，传统的讲授方法不能兼顾每一位同学，有一定基础的同学对教学没有兴趣，没有基础的同学又跟不上进度。3、非计算机专业的学生的对于计算机理论、概念，及硬件设备之间的工作原理难以理解，他们希望学习使用计算机解决学习、生活中遇到的问题。这些问题不是绵阳师范学院独有的，相信其它高校也同样存在这样的问题。老师们都在说，大学不仅仅是在教授学生知识，更重要的是教会学生学习的方法。我们生活在信息时代，工作和学习开始和计算机密不可分，利用计算机解决问题已成为我们生活、工作的常态。，周以真教授提出了计算机思维的概念，她认为：计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解，系统设计，以及人类行为理解的涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动[1]。至此，计算机基础公共课改革开始从教授学生计算机原理朝着培养学生计算机思维转变。

三、分布式认知理论的观点

如何培养学生的计算机思维，从认知的角度去思考是一个方向。认知主义认为：学习是学习者内部认知的过程，而信息时代的基本认知方式，是人和智能设备的协同思考和协同思维，称之为分布式认知。关于分布式认知，国内外内涵界定并不固定，分布式认知既是一个新的认知理论，也是一个看待所有认知现象的认知范式或者认知视角，同时还是一种个体在处理复杂问题时所运用的认知方法或者认知策略[2]。(1)分布式认知认为：认知存在于个体/群体和制品(artifact)之中。所罗门(Salomon)提出了一个描述分布式认知的交互模式型，认为个体之间既相独立，又互相影响，认知是一个分布式环境中螺旋式上升的过程[3]。制品在人类的智力活动中能帮助人类认知任务，降低认知负荷，如工具、计算机、技术、方法、语言等都属于制品。也就是说，人类认知的优势与计算机认知的优势相互补充，就可以实现更高效率的认知。(2)分布式认知强调社会―――物质情境对认知活动的影响。JohnnyChuah、JiajieZhang和ToddJohnson等人认为：分布式认知是对头脑中的内部表征和环境中的外部表征的信息加工过程[4]。也就是说，人类的认知不能脱离真实的情境，需要通过人工制品模拟相应情境，从而构建正确的认知结果。(3)分布式认知强调交流、共享、各要素(人和制品等)相互依赖和制品在分布式认知中的重要作用。罗杰斯(Rogers)认为：分布式认知方法致力于说明人类活动中的智力过程如何超越个体的边界。分布式认知方法取代了那些用个体头脑内部的表征过程来研究人类活动的方式，它试图用相同的表征概念去研究特定活动中的人与人，人与技术设备之间的交互[5]。综上所述，分布式认知认为认知的形成不仅仅是人类个体的行为，它与人类所处的环境，使用的工具密切相关。其中，各种人工制品都可以做为辅助认知的工具，人脑认知和制品辅助相结合，形成一种新的思维模式，提高认知效率和解决问题的能力。

四、分布式认知对计算机基础教学的影响

根据分布式认知理论的观点，计算机是一个制品，是人类认知形式的延伸，学习过程中可借助计算机的认知优势，做为人类认知的补充，提高认知效率，形成计算机思维。这和，《高等学校计算机基础教学发展战略研究报告暨计算机基础课程教学基本要求》提出的计算机基础教学需要达到的四项能力要求：“对计算机的认知能力，应用计算机解决问题的能力，基于网络的学习能力、依托信息技术的共处能力。[6]”不谋而合。根据这一要求，结合和我校的实际情况，经过反复调研和论证，我校的计算机基础课程从下几个方面进行了调整。(1)教学内容理论课程部分，在保留计算机工作原理、计算机网络原理，计算机信息安全，程序设计等内容的同时，加入了计算机思维、算法基础。让学生学习什么是计算机思维，学习算法的基本概念(定义、分类、表达)，算法的设计方法(迭代法、递归法、随机法、启发式法等)，算法的分析(最坏情况分析、平均情况分析)，基本算法介绍(求和、求积、最大/最小、排序、查找、基本的图算法等)。实验课程部分的教学内容不再是单一的办公软件的学习，而是从实际出发，考虑学生会遇到的问题，并提供各种问题的`解决途径和方法。学科知识教授与思维能力培养共同进行，相互促进，共同提高。(2)教学模式计算机基础课是公共课，每个班的学生人数在70到100之间，人数众多，学生水平参差不齐。传统的授课方式让所有学生处在同一教学进度下，无法满足不同层次的学生学习需求。乔纳森认为，当学习者使用不同的人工制品来建构思维模型时，可以有效地外显化与协调自我的思维过程[7]。因此，在教学模式的设计上，我们借助了网络平台这个制品，把课程从单一的讲授形式变为线上课堂和线下课堂相结合的混合学习模。我们组织授课教师团队，把课程内容按知识点制作成了5―10分钟一个的教学视频，按照难易程度和教学顺序把它们放在学校的网络云平台上，每一类别的知识都有专门的教师负责教学视频的更新和学生问题的解答。课堂上教师采用了“3+3+3”的授课模式：前30分钟由教师统一讲解课程内容;中间30分钟师生针对学习过程中出现的问题进行讨论，如有同学对知识点还不熟悉可以在网络平台上找到相关视频进行观看、自学;后30分钟由学生分小组完成教师布置的相关题目，有能力的学生还可以选择完成教师给出的拓展题目。网络和教学视频把我们的学习空间拓展了，学生可以根据自身情况选择相应的学习进度，合作探究学习也让课堂氛围变得活跃，学生们协商、合作，自己找到解决问题的途径，培养了学生的自主学习能力和团队合作意识。(3)教学评价教学评价不再以考试成绩做为唯一标准，而是采用过程考核和期末考核相结合的评价机制，重点考核学生在学习过程中有没有形成利用计算机解决问题的思维模式。学生的最终成绩由期末考试成绩和平时成绩组成。期末考试成绩由学生参加理论考试的成绩为准。为了帮助学生掌握相应的知识点操作，我们引进了一套在线考试系统，要求每个单元的学习结束后，学生都得用这套系统进行练习，分数达到老师要求后才能进入下一环节的学习。利用这套系统帮助学生学习后，我校的计算机一级过级率有了显著的提高。但理论考试的成绩并不能代表学生的动手能力和创造能力，所以在评价中，我们非常注重学生在学习过程中的表现。学生的平时成绩由每一次小组作业完成情况决定，分数构成为：小组成员评价分数+小组互评分数+教师对小组评价分数。这样的评价方式有利用我们在教学过程中发现一些学习能力、实践能力非常强的学生，把他们纳入我们的学生科研团队中，通过教师的引导迅速的成长，为今后进入社会工作打下坚实的基础。

五、总结

中科院院士戴汝为认为：“人脑和计算机都是信息处理的工具，人脑通过经验积累与形象思维，擅长不精确的、定性的把握，而计算机则以极快的速度，擅长准确的、定量的计算，两者充分发挥各自的优势，又互相结合，既能达到集智慧之大成，又由于通过反馈的作用，来提高人的思维效率，从而增强人的智慧”[8]。计算机不再是一个简单的工具，也可以把它看做人脑的一个延伸，在解决问题时运用计算机帮助人类提高工作效率，并把这种方式形成思维定式。因此，高校计算机基础公共课不应该只单纯地讲授计算机原理，而是应以分布式认知理论为指导，借助计算机的优势，把其做为认知的辅助工具，提高认知效率。并且在课程设计中，知识教授与思维训练同时进行，培养学生计算机的认知能力，应用计算机解决问题的能力，基于网络的学习能力、依托信息技术的共处能力，以适应信息社会对人才的需求。

参考文献：

分布式电源的配电网潮流计算 篇3

关键词：分布式电源；配电网；潮流计算；前推回代；网损

中图分类号：TM744 文献标识码：A 文章编号：1674-1161（2015）01-0044-03

分布式发电系统（Distribute Generation，DG）因具有灵活、高效、可靠等优势而发展迅速。在电力系统稳定运行的情况下，大量DG的接入对配电网的稳定性、网络损耗及电压分布造成了较大影响。因此，需要采用改进传统潮流分析的方法来处理DG接入问题。

传统的配电网潮流算法主要有牛顿拉夫逊法、直接法和前推回代法3种。DGs种类的各异性使其不适用于传统潮流计算方法，加之与传统发电机组计算模型不一致，这使得含DGs的配电网潮流计算更加复杂。因此，建立各种DGs的潮流模型是求解含DGs配电网潮流的关键所在。前推回代法具有易编程、收敛性好、计算效率高、占用内存少、不需要求Jacobi矩阵等优点，在配电系统中应用广泛。但是该方法要求配电网除首端平衡节点以外的节点都为PQ节点。在此基础上，建立新的DG计算模型，提出一种改进的前推回代算法有效处理PV节点。通过反复仿真分析，确定该算法有效，可用于含DG配网的运行分析。

1 DG潮流计算模型

DG模型与传统发电机组模型不同，需要考虑不同DG的数学模型。通常情况下，DG功率在几千瓦至50 MW之间，DG发电特性不同，并网接口的形式也不同。现对几种常见的DG并网模型潮流模型进行分析。

1.1 微型燃气轮机

微型燃气轮机并网应用电力控制，其输出电压和有功功率为恒定值，因此在潮流计算中可作为PV节点进行处理。

1.2 光伏发电系统

光伏发电系统将光能转化成电能，通过逆变器将直流电能转换为交流电（与配网相位频率相符）并网，具有恒定的有功功率（P）和输出电流（I），潮流计算中作为PI节点处理。

2.2 计算步骤

根据上述分析，采用MATLAB2007a编制新的潮流程序，计算步骤如下：

1） 输入原始数据，列出PV型DG节点电抗矩阵X。

2） 设置各符合节点给定值。PV节点P，U为给定值；PI节点P，I为给定值；PQ节点P为给定值，电压设定为U=1.0∠0°。

3） 从线路末节点开始，以初值电压和功率为已知条件，计算出支路功率和首端功率。

4） 从根节点开始，以首端功率和首端电压为已知条件，计算各节点电压。

5） PV型节点与PQ（V）型节点无功功率计算。根据步骤4）获得各节点电压，PV型节点的无功功率按照式（8）、（9）进行调整，PQ（V）型节点按照式（2）进行调整。

6）收敛判断，所有非PV型节点满足max≤ε。

3 算例分析

IEEE 33节点配电系统如图1所示，其中0为平衡节点，基准功率10 MVA，电压10.5 kV，计算精度ε=10-4。

3.1 PV型DG并网对潮流的影响

在配网不同节点接入不同数量的PV型DG，并进行潮流分析，结果如表1所示。结果表明：随着DG节点数量的增加，迭代次数无明显增加，迭代时间稳定，表明该算法有很好的适应性。

3.2 DG接入不同位置后配网的节点电压

在测试中，分别在节点8，10，16处接入风力机组（PQ（V）节点型DG），计算系统不同节点的电压幅值。由表2数据可知，各节点电压趋势递增且PQ（V）型DG并网位置越靠近系统电源电，网络中测试节点的电压越低。因此，在配网运行中应考虑PQ（V）型DG接入位置对系统电压的影响。

3.3 不同DG并网对系统的影响

图2为种测试方案：方案1为未接入任何DG的配电系统；方案2在31节点处接入1个PQ（V）型DG；方案3在31节点处接入1个PI型DG；方案4在31节点处接入1个PV型DG；方案5为在网络中（节点14，20，31）分别接入1个PQ（V），PI，PV型DG。

分析图2曲线可知：在3种不同类型DG中，PV节点型提高电压和降低网损的效果较理想，其次分别为PI节点型和PQ（V）节点型；方案5中，DG混合并网运行减小系统网损和提高电压水平的效果最理想。

4 结论

在分析不同DG类型的基础上，确定符合的计算模型，提出改进前推回代算法在IEEE33节点网络中具有良好的收敛性。测试数据表明：DG的类型、并网接入位置对配网的电压和网络损耗都有一定影响。

参考文献

[1] 陈金富，卢炎生.分布式电源技术在我国的应用探讨[J].水电能源科学，2005，23（2）：61-63.

[2] 梁才浩，段献忠.分布式发电及其对电力系统的影响[J].电力系统自动化，2001，25（12）：53-56.

[3] 王志群，朱守真，周双喜，等.分布式发电对配电网电压分布的影响[J].电力系统自动化，2004，28（16）：56-60.

[4] 王守相，王成山，刘若沁.基于模糊区间算法的配电网潮流计算[J].电力系统自动化，2000，24（20）：19-22，40.

[5] 陈海焱，陈金富，段献忠.含分布式电源的配电网潮流计算[J].电力系统自动化，2006，30（l）：35-40.

[6] 李丹，陈皓勇.分布式电源混合并网的配电网潮流算法研究[J].华东电力，2011，39（1）：76-80.

[7] 王守相，王成山.现代配电系统分析[M].北京高等教育出版社，2007.

Abstract： The parallel operation of distributed generation （DG） has big influences on the safety and operation of distribution power network. The article raises improved forward and backward substitution method based on the analysis of the general DG model. With the consideration of poor ability of PV nodes treatment in the method， the reactive power correction is used； meanwhile it also analyzes the influences of DG interconnection to the system. With the process of verified feasibility in IEEE33 nodes system， the result comes out that the access of DG has influences on system voltage and power loss， the injection of a certain amount reactive power will reduce power loss.

Key words： distributed generation； power distribution； power flow calculation； forward and backward substitution； power loss

分布式计算机网络 篇4

关键词：云计算,并行计算,分布式计算,比较优势

0 引言

分布式计算 (Distributed Computing) 是源于并行计算 (Parllel computing) 的。这两个概念虽然不同, 但相互关联。面向云计算应用领域的这两项技术, 较之传统的并行计算和分布式计算, 有新的特点和实现原则, 因此, 成为云计算的关键技术。

1 并行计算

并行计算是云计算的基础。一般而言, 同时使用多种计算资源, 执行多个指令, 协同解决规模很大的计算问题的过程, 该计算模式称之为并行计算。并行计算可以分为时间并行和空间并行。由于时间并行是指在执行程序时多条指令重叠进行操作, 具有流水线作业的性质, 因此, 准确地讲, 它是一种准并行实现技术。空间并行最大的特点是使用多个处理器并发执行计算, 更具有实际应用价值, 因此, 成为当前研究的重点。

空间并行会出现四种情况, 其一是单指令流多数据流SIMD (Single Instruction Stream Multiple Data Stream) , 这种情况比较常见且易于理解;另外一种情况是多指令流多数据流MIMD (Multiple Instruction Stream Multiple Data Stream) 。以及单指令流单数据流 (SISD) 和多指令流多数据流 (MISD) 。较之SISD和MISD, MIMD相对复杂, 这种技术是利用多个控制器控制多个处理器, 同时对一组数据 (这一组数据又称数据向量) 中的每个单体分别执行相同的操作, 以此在空间上实现并行处理。由于使用多个控制器, 又是在不同时间段内控制多个处理器, 在计算机系统中, 并行从不同层次上实现, 因此, 自高而低有以下几类情况出现:

MIMD类机器的第一类情况是并行向量处理机 (PVP) , 其主要特点是系统中的CPU是专门定制的向量处理器 (VP) 。第二类情况是对称处理机 (SPM) , 其主要特点是统一由一个操作系统控制, 两个以上相同处理器共享一个主存储器, 即“对称多处理机系统”。该系统可以有效均衡负载。第三类情况是大规模并行处理机 (PMM) , 这种异步多指令流多数据流的大规模并行处理机由多个微处理器、局部存储器和网络接口搭建的节点组成。各节点间的互联通过定制的高速网络实现, 其特点是程序进程不一, 各进程地址空间独立, 可交互信息。第四类情况是工作站集群 (COW) , 它相当于没有本地磁盘的工作站集群。第五类情况是分布式共享处理机 (DSM) , 通过硬件、软件实现分散的全域地址空间。

并行计算的特征明显, 其工作程序是:首先将任务分离、分派, 然后执行多个程序指令。并行计算的显著优点是:多计算资源环境下解决问题耗时, 低于单个计算资源的耗时。

除了前面提及的时间并行和空间并行外, 还有一种 (空间+时间) 并行。这是一种时间重叠和资源重叠的综合运用, 或者说时间并行性和空间并行性同时应用。相比较而言, 这种并行技术效率和效益都是最优的。

2 分布式计算

2.1 分布式计算定义解析

作为计算机科学研究分布式系统的一个分支, 分布式计算因其较高的实用价值和良好的应用前景, 越来越受到人们的重视。分布式计算是利用高速互联网把分散的计算资源组合成共享资源集合, 以形成高性能计算、管理、服务的资源能力, 然后提供给用户。具体说, 一个需要进行大量计算的问题被分解开来, 形成许多任务, 分别由一台或多台计算机完成计算, 最后上传运算结果。在云计算环境下, 分布式可以用来指代在同一台服务器或计算机上运行多个进程, 只要是通过消息传递机制而非共享全局数据的形式来协调, 并用于共同完成某个特定任务的计算, 都被认为是分布式计算。

目前, 人们给出的分布式计算定义较多, 但基本内涵是不矛盾的。

中国科学技术信息研究所的定义是:分布式计算就是在两个或多个软件之间共享信息, 这些软件既可以在同一台计算机上运行, 也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。分布式计算较之其他计算方法的优点在于:稀缺资源可以共享;可以将程序放在最适合运行它的计算机上;通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。

黎连业等专家给出的定义是:所谓分布式计算, 是研究如何把一个需要巨大的计算能力才能解决的问题分解成许多小的部分, 然后把这些小的部分分配给许多计算机进行处理, 最后把这些计算结果综合起来得到最终结果。

2.2 分布式计算特征分析

从分布式计算的基本工作模式看, 中心服务器将一个大型计算任务分割成若干个或更多个任务单元, 利用网络分派给多台计算机分别去完成, 任务完成后再返回到中心服务器。这种工作模式决定了分布式计算的典型特征。首先, 系统是整体协调的, 同时, 也容许某一台独立计算机临时出现问题或故障, 每台执行分布式计算任务的计算机只是一个局部视角, 对整个系统而言, 其影响是很有限的;节点间的通信以消息传递为主, 数据传输量很小, 局部节点同样看不到全局, 各个节点都有自己的处理器和主存储器, 且该处理器只能访问自己的主存;系统结构是动态可变的, 它取决于网络结构、计算机数量、规模、网络延迟等;随着任务的执行和系统运转, 计算机类型和网络连接都可能产生变化, 甚至可能因为执行某个分布式程序而使得系统发生改变;由于网络可以跨越的范围非常广, 如果设计科学合理, 分布式计算的可扩展性是非常好的;分布式计算中, 尽管节点可以随时加入或退出, 节点配置也存在很大差异, 但设计良好的分布式计算机制可以保证系统的可靠性, 不会因为个别节点出现问题导致整个系统受到影响或制约。

关于分布式计算的特点黎连业等专家作了如下归纳:

结构模块性:分布式计算的资源单位形成相对独立的模块, 它们经互联网络连接成一个单一系统。模块在一定范围内的增减或替换不影响系统的整体性。

资源分散性 (Distributed) :资源分布于物理上分散的若干场点中。在对用户透明基础上实现资源共享, 使单个用户的可用资源成倍增长。

协同自治性 (Autonomous) :系统资源的操作是高度自治的, 既不存在全系统的主/从控制关系, 又能利用处理局部化的原则以减少各场点间的通信量。

工作并行性 (Parallels) :分布式系统中分散的资源单位可以相互协作, 共同解决同一个问题, 在分布式操作系统控制下, 实现按任务资源重复或按功能时间重叠等不同形式的并行性。

系统透明性 (Transparency) :系统对于用户是透明的, 用户可以像单机系统一样使用分布式系统。

整体强健性 (Robustness) :系统中的资源冗余和自治控制方式使系统具有动态重构能力, 即使系统受到局部性破坏也能继续工作。所以具有可靠性和容错性。

灵活的可扩充性:以模块作为系统扩充或资源更新的增加单位, 不必像集中式系统那样替换整个系统或更改系统中的很大部分。系统的配置容易改变。以适应不同应用对象的各种需求。

良好的实用性:计算机资源更加靠近用户, 特别是使分散的用户得到计算机的快速响应和直接服务, 从而把大型机的强功能、高速度与微信机的使用方便性、灵活性结合了起来。

2.3 分布式计算的比较优势

分布式计算之所以受到人们的青睐, 而且越来越受到重视, 主要是其优势明显。就系统而言, 采用分布式计算的工作方式, 以网络互联计算机, 相互配合完成共同目标, 其可用性显著提高。尤其是云计算环境下, 当计算机运行遇到问题或出现故障时, 可以通过冗余和重构的办法, 令系统性能下降以维持正常运行, 这样, 即使是有一台或若干台计算机出现故障, 其它计算机仍可以继续工作。从整体看, 系统的容错能力明显提高, 与并行计算相比, 这是分布式计算的特有优势, 许多用户对这一功能是非常认可的。

分布式计算中, 前一项任务尚无结果或结果未返回, 甚至结果是错误的, 对其它任务的处理都不会产生过多的影响, 有时几乎没有影响, 其原因是每个计算任务经常是多个参与者计算, 上传结果到服务器后对比验证以避免差错。这一点较之并行计算优势明显。

作为云计算环境下的分布式系统, 除了具有并行计算的处理能力, 具备并行计算的一应功能外, 由于采用了分布式控制, 可以避免各类阻止运行的“瓶颈”与同步等待, 还可以即时处理用户提出的随机要求, 在性能上较之单一的并行系统更高。

分布式系统在维护方面也有特别的优势, 比如分布式系统是模块化结构, 系统控制又采用的是分布式, 因此, 各个部件、各类组件是相对松耦合的, 对系统维护而言, 也容易体现出灵活性的比较优势。

相比较之下, 分布式系统的投资比单机系统不见得多, 但所获得的处理能力却是单机系统的几倍、几十倍, 甚至更大。性价比方面分布式系统明显占优。同时, 必须看到, 分布式计算可以有序地吸收志愿者、民间组织、网民等大量的分布式计算资源和能力, 这在云计算环境下是非常有前景的优势。

3 对分布式计算CAP理论和云计算BASE理论的认知

分布式系统的重要理论CAP理论强调:一个分布式系统不可能同时满足一致性 (Consistency) 、可用性 (Availability) 和分区容忍性 (Partition Tolerance) 这三个需求, 最多只能满足其中的两个。

关于一致性。分布式系统中的数据一般会存在不止一份, 当客户修改数据, 包括增、删等, 会“一动全动, 马上更新”, 也就是说, 对一份数据而言, 不同的客户端在不同的存储节点读取到的副本一定是一致的。

关于可用性。分布式系统的客户端如果有访问数据意愿可以得到即时响应, 当然有时也会出现响应延时, 但这是系统设定的、有下限的可控延时, 超限即为不可用。

关于分区容忍性。同一数据分别存储于不同城市或不同国家, 是互联网公司保证服务质量的必要手段, 子节点集合的故障应该不会影响整个系统响应。

设计分布式存储系统, 对上述三个特性, 只能择其二, 面面俱到, 全部顾及是难以实现的。于是, 基于CAP理论, 出现了BASE思想。这种源于电子商务实践总结形成的理论, 其核心思想是:即使达不到强一致性, 也会根据应用特点, 运用其它合适的方法实现最终一致性。

BASE是三个词组的缩写:Basically Available (基本可用) 、Soft-State (状态的/柔性的, 亦即状态可以有短时间的不同步) 、Eventual Consistency (最终一致性) 。CAP和BASE理论是当今互联网领域颇受关注且十分流行的分布式No SQL的理论基础。

关于分布式系统模型、分布式操作系统和文件系统, 以及分布式数据库等拟另文讨论。

参考文献

[1]黎连业, 王安, 李龙.云计算基础与实用技术[M].清华大学出版社, 2013.

[2]李天目, 韩进.云计算技术架构与实践[M].清华大学出版社, 2014.

[3]吴朱华.云计算核心技术剖析[M].人民邮电出版社, 2011.

[4]龚强.当代云计算发展研究现状[J].测绘与空间地理信息, 2013, 36 (5) :1-4, 8.

[5]龚强.云计算关键技术之弹性伸缩控制技术认知研究[J].信息技术, 2014 (1) :1-3.

分布式计算机网络 篇5

摘要：一种自来水厂分布式监控系统的设计。该系统的主、从站PLC之间采用MPI网络通信，具有运行可靠、性能价格比高的特点，适用于中小规模的分布式监控场合。

关键词：MPI网络 PLC 监控系统

目前，应用于各种领域和场合的计算机分布式监控系统种类繁多，设计方法和构成方式各不相同，但共同的目标都是朝着高效、可靠和通用方向发展。此外，所设计的监控系统应具有较高的性能价格比也是业内人士的共识。笔者根据多年的开发经验，设计了一种性能价格比较高的适用于中小型的分布式数据采集与监控，运行效果良好。

1 监控系统的构成

某自来水厂按功能分为两部分，一部分是水源地;另一部分是水厂区，二者距离 900m。水源地的任务是通过三台深井泵对水厂区的蓄水池进行供水;而水厂区的`任务是对水池的水进行消毒处理后，通过加压泵向市区管路进行恒压供水。

整个监控系统由位于水厂区的上位PC机、主站PLC和水源地的三个从站PLC构成(见图1)。上位PC机通过CP5611MPI卡与主站PLC完成整个系统的现场数据检测、数据处理及计量等工作。主站PLC完成两方面任务，一是水厂区现场数据的采集及市区恒压供水的控制;二是与水源地的三个从站进行通信，完成水源地现场数据的采集与深井泵的控制。

监控系统的主站和从站PLC都选用西门子S7系列产品。该产品在工程领域应用广泛，尤其是有较强的是有较强的组网能力。S7系列PLC通常有四种组网方式：点对点、MPI多点网络、PROFIBUS和工业以太网。其中PROFIBUS现场总线的应用目前较为普遍，它有较好的通用性，速度达12Mbps，距离达28.5km，相关应用著作也较多。而其它方式如工业以太网方式对硬件要求较高;点对点的速度太慢，都不适合本监控系统。相对而言，MPI网络速度可达187.5Mbps;通过一级中继器可达距离1km。根据水厂的具体情况，我们最后确定了以MPI方式组成网络，主站CPU为S7-300系列的CPU312IFM;从站为S7-200系列的CPU222.这样既满足了系统要求，又相对于PROFIBUS网络节省了三分之一的开销，更重要的是为中小规模场合的分布式监控系统的设计提供了一种较高性能价格比的设计方法。至于中继器的选择，由于PLC的物理层采用RS485接口，所以有很多相关的第三方产品支持。从中我们选用一种带防雷保护的中继器，使系统的安全运行得到了保障。

2 主部PLC控制原理

主站PLC有三个任务：

(1)水厂现场数据采集;

(2)供水管恒压力控制;

(3)水源地数据采集及深井泵远程控制。

以CPU312IMF为核心的主站控制电路如图

分布式计算机网络 篇6

关键词：计算系统；仿真；分布式；性能衰退

中图分类号：TP338 文献标识码：A 文章编号：1674-7712(2012)16-0036-02

一、引言

在过去20年里，计算系统的性能迅速提高，计算机的处理能力和存储能力上升了好几万倍，通讯速度提高了上千万倍。计算机已广泛应用于各行各业、各个领域，与此同时，计算系统也变得日益复杂，越来越多的操作和监控任务已经超过了人类能够负担的范围；大型计算系统的代码多达数千万行，导致其维护越来越困难，系统的复杂性已经成为性能保持稳定和继续提升的瓶颈[1]。而且计算系统在长时间的持续使用过程中，性能经常出现持续衰退甚至失效。

另一方面，人们对各类计算系统的可靠性要求却越来越高，如果计算系统在运行过程中性能出现衰退，不能在规定的时间内稳定可靠地工作，将会造成巨大的损失；如果计算系统本身是分布式的网络系统，则部分计算机的性能失效或衰退则会导致更大范围的故障，以及更大范围的用户的不满意，从而增加计算系统的总拥有成本；因此研究和发展计算系统的软件衰退诊断技术势在必行。

二、计算系统性能衰退仿真环境

（一）ApacheJmeter环境概述

对于一个可以稳定运行并提供长时间服务的计算系统，要研究其衰退过程和衰退规律，必须长时间的采集大量的数据，有时需要几个月甚至几年的时间。另一方面，计算系统在不同的配置环境和运行环境下，衰退规律也会经常发生改变。因此，对于一个实际的计算系统，要采集到一组恰好反应系统衰退规律的数据有一定的困难。本文采用系统仿真的方法，来模拟实际计算系统的性能衰退过程，这样可排除实际系统运行过程中的意外干扰，有助于分析仿真实验数据所反应的衰退规律，并基于此来制定合适的软件抗衰策略。

（二）基于Jmeter分布式测试结构的仿真环境的配置

作为一个纯Java的GUI应用，Jmeter对于CPU和内存的消耗是很惊人的，所以当需要模拟数以千计的并发用户时，使用单台机器模拟所有的并发用户就有些力不从心，容易引起服务器端Java内存溢出的错误，甚至导致承载Jmeter的客户端系统的崩溃。要解决这个问题，可以使用分布式测试，由多台机器运行所谓的Agent来分担Jmeter自身的压力，并借此来获取更大的并发用户数。

服务器端配置如下：操作系统为Linuxfedora5.0；通过配置Apache+Tomcat来提供Web服务，用Apache作为Web服务器，为网站的静态页面请求提供服务，使用Tomcat服务器作为一个Servelet/JSP插件，显示网站的动态页面。

三、系统性能衰退过程测试

（一）编写测试计划

（二）运行测试计划

四、结语

由于计算系统运行环境的多变性和数据采集周期的长期性等特征，本文采用了系统仿真实验的方法，通过配置Jmeter分布式测试结构，以Linux系统下的web服务为例，模拟了其性能衰退过程，达到了预期的效果。

参考文献：

[1]D.L.Parnas.SoftwareAging[C].In:Proceedingsof16thIntl.ConferenceonSoftwareEngineering,Sorrento,Italy,1994:279-287.

[2]http://jakarta.apache.org/jmeter/.

[3]http://jakarta.apache.org/jmeter/usermanual/index.html.

[4]马昕伟.linux服务器配置手册[M].北京:科学出版社,2005:31-156.

[5]VediKS,VaidyanathanK,Goseva·PopstojanovaK.ModelingandAnalysisofSoftwareAgingandRejuvenation[R].In:IEEEAnnualSimulationSymposium,April,2000．

[作者简介]韩波（1983.9-），男，河南省罗山县人，硕士，工作单位：淮阴师范学院外国语学院，主要研究方向为计算机应用。

分布式计算机网络结构分析与优化 篇7

网络已经成为了人们生活当中不可缺少的一部分, 在很多人看来, 要实现这一目标即提升计算机的性能, 当务之急就是要加大在技术方面的研究开发力度。实则不然, 在这之中我们必须清醒地意识到在该过程当中的相关管理问题的重要性。据有关专家学者分析, 虽然中国在技术改进研究方面已经取得了长足进步, 但是与世界发达国家相比仍然存在较大的差距, 究其原因在于管理方面存在着这样或是那样的问题, 从而限制了技术方面的快速发展。

1 分布式计算机网络结构的应用优势

1.1 良好的扩展性和重用性

这一点主要包含两个方面:一方面, 对于计算机自身而言, 这种结构可以将各个繁杂的系统有效联系起来, 突破了传统网络的弊端, 给用户带来更好的使用感, 有利于抓住市场的先机;另一方面, 这种结构在设计过程当中也是极为简便的, 由于其各部分之间的设计并不相互影响, 所以就可以在程序设立之初将任务分发给不同的员工, 这样也在某种程度上为公司节约了人力、物力和财力[1]。

1.2 较高的系统安全性

当前网络环境鱼龙混杂, 不少的技术黑客利用软件存在的漏洞进行恶意攻击, 这非常不利于用户客人信息的安全, 例如近几年发展愈演愈烈的“人肉搜索”等等。而此种网络结构便可以优化改善这一问题, 它可以将用户的操作过程很好地隔离隐藏, 换句话说, 也就是及时消除掉用户的上网痕迹, 使得攻击者无法利用逆推算的设计来非法获取到相关的信息资料, 为用户隐私套上了一层很好的防护衣。许多人可能会在某些时候由于自身失误将一些极其重要的数据清除掉而无能为力, 有了此种结构我们便可以不用再重新花费时间为找回丢失信息而苦恼。

1.3 较便捷的性能优化

原先计算机的服务器往往承担了很大的任务, 甚至有时还会由于繁重的工作而迫使自身的操作系统发生损坏, 进而导致系统瘫痪。除此之外, 传统的程序编排通常都是英文版的, 这就给我们这些母语非英语的国家在使用过程当中带来了麻烦, 此结构便刚好解决这个问题, 将其转调为适用自身的语言软件, 方便了程序的设计与开发。

2 分布式计算机网络结构的管理体系

现在我们就来一起了解本文分析的重点-管理体系的分析。要做好实际的管理工作, 首先就要来了解其遵循的规则标准。OSI网络管理体系是当前颇受欢迎的一种标准, 由于其能够从很大程度之上拓展原先管理方面的各项功能, 协调好管理对象之间的关系, 所以在市场上被广为使用。另一种SNMP网络管理体系运用了不同的执行理念, 主要功能便是实现最终的资源共享[2]。

当然, 之上介绍的这两种管理体系也是各有利弊, 而分布式的计算机网络结构便是对其进行“取其精华、去其糟粕”, 吸收借鉴其中的优秀部分, 改进不足之处。为了更好地实现对各个领域的管理, 该结构细化了管理模式, 具体来讲就是将整个系统分割成若干个部分, 并设置有相应的管理程序和操作人员对其进行监督管理工作。采用此种方法可以有效地整合资源, 提高计算机运行的效率[3]。

3 分布式计算机网络结构的优化措施

3.1 对各项设备进行统一管理

传统的网络处理系统都是将整个设备分割成小的结构来进行各自的工作, 而此种结构却恰恰相反, 它则是将各个部分有效地联系起来, 每当一个部分进行运行工作时, 其他的相关部分也变随之运行。这样各个部件之间既相互配合又分工合作, 在最大程度之上提高了计算机的运行效率, 同时也简化了对计算机的管理工作。

3.2 解决网络单点失效的弊端

之上也提到了该种结构的运行模式, 但是其也拥有一定的弊端。试想一下, 我们并不能够完全保证在计算机的运行当中可以不出现任何的差池, 一旦有一个部分出现问题, 那么与之相关联的部分也就极有可能会出现类似的问题, 这样问题就会被无限的放大, 导致整个系统的操作瘫痪。但此种结构针对这一问题又设计出了另一种方式, 它将所有设备与计算机的核心相关联, 如果一个部分出现了问题, 那么这就会立即反送给核心处理系统, 随之总系统工程便会隔离掉问题发生根源, 防止其他部分也随之停止工作[4]。

3.3 有效均衡数据流量

网络与流量是相互依存、相互转化的, 二者之间存在着密不可分的关系, 同时流量又与路由器相紧密联系。此种结构可以利用其自身拥有的独特性能, 合理地分配路由器承担的负荷, 将宽带运用更加优越, 最终有效地均衡流量数据。

4 结语

随着第三次工业革命的到来, 信息化时代悄然降临, 国家之间开始由军事方面的竞争转向为科学技术之间的博弈。我们都知道, 科学技术是第一生产力。只有提高国家的软实力, 特别是在有关于计算机方面的一系列功能优势, 才能够提升自身的综合竞争力, 使自己始终立于不败之地[5]。

通过以上的阐述, 相信我们大部分人对于此种网络结构也有了大致的了解, 无论是其拥有的优势, 还是其存在的一系列问题, 仍旧是今天我们需要研究的重点。在发展发布式计算机网络结构时, 对优越的部分依然要不断完善, 对于不足之处还要加大研究开发的力度。只有这样, 我们才能够实现网络的优质管理, 在最大程度上提高计算机性能, 进而提升国家的软实力。

摘要：分析分布式计算机网络结构的应用优势的基础上, 就分布式计算机网络结构的管理体系与优化措施进行深入探讨。

关键词：分布式网络结构,管理体系,优势分析,措施

参考文献

[1]王海涛, 宋丽华, 张学平, 等.面向无线自组网的交叠分簇网络结构及性能分析[J].计算机与数字工程, 2012, 40 (10) :81-84.

[2]田祎.分布式计算机网络结构的可靠性与运行模式分析[J].电脑知识与技术, 2014 (35) :90-91.

[3]张亚珍.分布式计算机网络结构的优化措施研究[J].科技展望, 2015 (21) :18-19.

[4]高俊, 熊淑云.分布处理计算机系统研究[J].现代工业经济和信息化, 2016 (3) :81-82.

分布式计算机网络结构分析与优化 篇8

计算机网络中各站点相互连接的方法和形式称为网络拓扑。拓扑图展现网络服务器、工作站的网络配置和相互间的连接关系, 目前使用的网络拓扑的结构主要有星型结构、总线结构、树型结构、网状结构、蜂窝状结构、分布式结构等。其中, 分布式计算机网络结构因其可靠性高、传输速率快、信息流程短等优点受到人们的青睐和广泛应用。同时, 分布式计算机网络结构存在很多的缺点和不足之处, 对分布式计算机网络结构优化是适应网络发展的要求, 确保网络安全高效完成任务的关键。

1 关于分布式计算机网络结构的分析

分布式结构的网络是将分布在不同地点的计算机通过线路互连起来的一种网络形式, 它是建立在计算机网路的基础上较之先进的系统, 在计算机功能上也有进一步的进展。分布式计算机系统在通信结构、网络操作系统与分布式操作系统的功能上不断进行优化, 使得计算机在应用领域的发展方向逐渐突显。计算机网络实现了资源信息的共享, 方便人们的交流, 而分布式计算机能够在网络操作、分布式操作以及通信结构方面进行优化, 从而提高其安全性和实用性。

分布式计算机网络结构的优点突出:第一是可靠性高, 分布式计算机网络结构采用分散控制, 某个局部出现故障, 对其他计算机没有影响, 不会影响全网的工作;第二是传输速率高, 使用最短路径算法, 网上延迟时间少, 相对传输速率高;第三是便于全网范围内的资源共享, 分布式计算机网络结构各个节点间均可以直接建立数据链路, 信息流程最短, 便于信息交流。

分布式计算机网络结构同时存在很多的缺点, 像连接线路用电缆长, 造价高;网络管理软件复杂, 不易操控;报文分组交换、路径选择、流向控制复杂, 所以在一般局域网中不采用这种结构。在实际操作中也容易出现问题, 而且一旦出现问题将造成不可估量的后果。例如:由于分布式计算机网络结构管理困难, 运行过程中也时常出现链路的“单点失效”, 一旦某企业应用的分布式网络结构的链路出现“单点失效”, 将会造成整个企业网络的瘫痪。

2 分析分布式计算机网络中的性能指标

计算机网络的性能指标是计算机实用性的标准指标, 优化计算机网络性能指标是计算机网络优化的关键。分布式计算机网络性能的优化主要包括单位时间内进入系统的速率的网络吞吐率、衡量计算机整个网络的负载均衡度的网络利用率以及网络可靠性。网络的可靠性要通过网络运行中经过链路的路径条数来确定, 但是具体确定分布式网络的可靠性, 需要对计算机网络的链路分析之后。

3 分布式计算机体系结构的优化

通过对分布式计算机网络结构的性能指标进行分析, 可以针对问题做具体的网络优化。优化计算机网络结构的主要目的是满足用户的需求, 更好的服务用户, 所以这是对分布式计算机网络结构进行优化的根本要求。另外, 要根据自身网络设备极性兼容性、可扩展性、适应性的考虑, 而且要求利于管理。下面从以下方面做具体介绍。

3.1 对设备进行统一管理降低管理难度

分布式计算机网络结构网络管理软件复杂, 实行有效的管理比较困难。所以, 将整个网路中的有关联的设备当成一个统一整体, 进行统一管理是实现有效管理的关键。按照这种统一管理的模式, 当这个设备和其他的点进行连接的时候, 可以通过唯一的一个IP进行连接和管理, 这样可以实现从数据、流量和软件升级等各个方面的优化。通过将设备进行统一管理, 才能做到逐一的实现各方面的优化, 减少管理难度, 这是分布式计算机网络结构的优化的关键。

3.2 优化“单点失效”的问题

分布式计算机网络结构在运行过程中容易出现“单点失效”的问题, 导致整体网络瘫痪, 造成严重后果。解决这一问题的普遍方法是实行链路聚合技术, 通过实现网络核心、边缘设备互联上的互联, 通过中心节集中不同的设备, 而实现整个网络的整体性能的提升。另外, 链路聚合技术也能实现网络设备上的替代, 降低发生故障时造成的影响。采用链路聚合技术能够多方位的为计算机性能提供保障和支持, 从根本上解决“单点失效”的问题, 实现分布式计算机网络结构的优化, 保障分布式计算机网络结构的优势。而且此结构每个模块都有自己独特的交换阵列, 能够在操作上实现相对的独立性, 这样在局部故障时对整体没有什么影响, 避免局部交换时单一故障点的出现。

3.3 合理均衡分配数据流量

对网络中数据流量的均衡分配可以实现分布式计算机结构的优化。分布式计算机网络结构中采用分布式交换架构, 所有计算机设备都是独立的, 而且能够均衡分配所有负荷, 能够最大限度的提高网络中路由的性能。分布是计算机网络结构的交换架构可以实现子网路故障时另一子网路的主动替换, 保障安全运行, 减少系统损害。另外, 交换机的适用可以提供服务给与其直接相联的主机和交换机, 实现网络更好的自身优化。

分析分布式计算机网络结构性能指标为网络结构的优化提供理论指导, 帮助更好的认识分布式计算机网络结构的特点和不足。对于各优化策略的效果可以通过仿真实验加以比较。对分布式计算机网络结构要不断的进行实时优化, 适应用户的需求, 保障其安全高效运行。

随着计算机的广泛运用, 广大用户的需求也不断提高, 分布式计算机网络结构的优越性越来越得到体现, 是计算机发展的主流方向。但是, 分布式计算机存在很多的问题和不足之处, 而且随着需求的改变新的问题也会产生, 所以, 分布式计算机网络结构要不断的进行实时优化, 提高此系统的性能, 更好的服务用户。

参考文献

[1]徐世河, 孔庆华, 陈志荣, 等.应用模糊综合评判法进行计算机网络结构的选型设计-兼论徐州工程机械集团公司计算机网络结构的选型设计[J].计算机工程与应用, 2012 (8) :1448-1449, 1526.

[2]田堃, 徐海樵.基于SNMP和基于主动网络的网络故障管理技术研究[J].计算机与数字工程, 2012 (11) :2-3.

[3]崔中杰, 胡昌振, 唐成华.网络安全设备故障管理中智能轮询策略的研究[J].计算机工程, 2012 (11) :3-4.

[4]何大勇, 查建中, 姜义东, 等.面向网络制造的网络结构设计方案研究[J].制造业自动化, 2000 (5) :21-22.

分布式计算机网络 篇9

1.1网络吞吐率分析。网络吞吐率指的是在一定的时间内, 网络信息没有失帧的情况下, 网络设备内往来的信息传播速率[1]。网络吞吐率可以用客户信道利用率η表示, 具体公式如下:

η (t) =Tp0/Tp   (注:Tp0:系统空载过程中数据环绕一周用时;Tp:平均传输时间。)

定义分布式网络遵循FIFO原则:先入先出队列。 (先入先出队列为传统的按序执行方法, 先进入的指令先完成并引退, 跟着才执行第二条指令。) 因此数据的传输与到达, 按照泊松离散机率分布排列。因此网络中的节点i, 往其它节点J发送数据包流量到达率为:

以上队列报文分组传送一次的平均时间:1

1.2网络利用率。网络吞吐量是针对单个节点的指标分析, 网络利用率是对整个计算机网络的指标分析。网络利用率是计算机网络的负载均衡度, 其链路利用率如下:

在所有链路利用率相等的时候, 网络的运转性能会达到较好的状态;因此σρ值越小, 网络的利用率就越高。

若计算机网络所有链路具有同等的重要程度, 那么计算机网络中的故障率就会大幅度下降。σe是决定网络可靠性的重要因素, σe也越小网络的可靠性就越高。在计算机网络链路不相同的情况下, 链路计算公式为:Pe※=max{Pei}

二、分布式计算机网络优化

根据以上的网络吞吐率、网络利用率、网络可靠性数据信息, 通过选用遗传算法展开网络结构优化。假设网络吞吐量为S、网络利用率σρ、网络可靠性σe, 则计算机网络结构数据集合为{-S, σρ, σe}。目标函数优化后的计算公式:min{-S, σρ, σe}

将计算机网络分为m个处理机, 对m个处理机展开遗传算子、适应值函数计算[2]。遗传算子算法如下: (1) 将所有算子种群进行数量计算。 (2) 展开算法寻优目标函数运算, 并且对种群个体的染色体, 按照适应度的大小展开排序。 (3) 将染色体展开一系列的混合变异操作。 (4) 将得出的种群适应度大小进行排序。最大适应度的种群个体为最恰当的结构。 (5) 将得到的最优结构展开分析, 若最大适应度不为最优结构, 则重新进入下一轮分析。

三、优化结果及分析

从计算机网络结构可以看出:计算机网络结构具有10个节点, 而且优化后的网络结构, 在清晰程度、复杂程度方面都优于优化前。而且优化后网络吞吐量、利用率, 都明显高于优化前的网络吞吐量、利用率。计算机网络的链路条数较多, 优化后导致网络可靠性产生一定程度的降低, 但整体网络性能具有很大提升, 遗传算法具有良好的网络优化效果。

结论

以上分布式计算机网络性能优化, 可以得出:网络吞吐率、利用率、可靠性为优化的重要指标。而遗传算法在分布式计算机网络优化中, 能够起到较好的优化效果, 网络性能具有较大提升。

摘要：本文主要探讨分布式计算机网络结构分析与优化, 通过分析分布式计算机网络结构性能指标、吞吐量、利用率、可靠性等多方面因素, 给出分布式计算机网络结构的优化方案。

关键词：分布式计算机网络,吞吐量,利用率,可靠性

参考文献

[1]牛志玲.分布式计算机网络结构优化的对策[J].电子技术与软件工程, 2014 (08) .

解析分布式计算的应用 篇10

1.1 网格计算

网格计算(grid Computing)是分布式计算的一种,利用各种异构松耦合资源构成虚拟的计算机集群组织,进行大规模的复杂计算,达到整个网格环境计算能力的最大化,作为嵌入在分布式基础设施中的一个虚拟的计算机集群,为解决大规模的计算问题提供一个模型。网格计算的焦点放在支持跨管理域计算的能力,这使它与传统的计算机集群或传统的分布式计算相区别。其设计目标是解决对于单一的超级计算机难以解决的问题,并同时保持解决多个较小问题的灵活性,因此网格计算提供了一个多用户环境。另一个目标是为了更好地利用可用计算力,满足大型的计算练习的断断续续的需求。网格计算技术可以将服务器、存储系统和网络联合在一起,组成一个大的系统,从而为用户提供功能强大的多系统资源来处理特定的任务。对于最终用户或应用程序来说,数据文件、应用程序和系统看起来就像是一个巨大的虚拟计算系统。

Tera Grid[1],OSG[2]等典型应用验证了网格资源的互操作性越强,协同性及处理大规模任务的资源利用率越高。因此,如何选择网络分工结构以及对资源的分配决策显得尤为重要。在网格环境下进行计算机资源分配的研究工作已有很多,文献[3]通过仿真说明了基于经济的资源分配、基于协议的资源分配以及基于志愿者的资源分配在网格环境中对资源利用率和性能的影响;文献[4]中提出的MARS框架在与传统网格调度算法相比在竞争时间及用户利用方面有了显著提高;文献[5]针对资源使用者合理跃迁问题提出一种进化算法并证明该算法在多用户动态环境中的可用性。

1.2 云计算

云计算应用广泛,其中相对成熟的是SAAS(软件即服务),这种类型的云计算通过浏览器把程序传给成千上万的用户。在用户眼中看来,这样会省去在服务器和软件授权上的开支;从供应商角度来看,这样只需要维持一个程序就足矣,并且能够减少成本。SAAS在人力资源管理程序和ERP中比较常用。Google Apps和Zoho Office也是类似的服务,与SAAS密切相关的云技术还有网络服务和平台即服务。还有实用计算(Utility Computing),MSP(管理服务提供商),商业服务平台等云计算的应用形式,从本质上都是一种互联网整合,便于用户能够更方便地比较和选择自己的服务供应商云计算拥有明显的特点:(1)低成本,这是最突出的特点;(2)虚拟机的支持,使得在网络环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理;(3)镜象部署的执行,这样就能够使得过去很难处理的异构的程序的执行互操作变得比较容易处理;(4)强调服务化,服务化有一些新的机制,特别是更适合商业运行的机制。

基于云计算的资源分配研究已经具有一定规模,文献[6]提出一种基于市场的资源分配战略,根据云终端的需求定义Qo S效用函数,并给出证明该方法可以达到均衡状态达到提高大规模数据中心的资源利用率的目标;文献[7]提出一种名为NECDA的新型云资源分配算法,建立基于M/M/1队列系统的m*n规模的云计算模型,通过可持续双向拍卖原则达到纳什均衡实现有效分配云资源和经济效益最大化。

1.3 志愿计算

志愿计算作为分布式计算的一种,其基本思想是从90年代中期的两个项目GIMPS和Distributed.net中提出的,项目的负责人之一的Anderson[8]也成为如今志愿计算的提出者,其核心思想就是资源提供者主动提供不连续空闲时间,以此来组成一个可共享的、持续稳定的计算资源。

现行志愿计算项目有很多,如搜索地外生命的SETI@home[9]拥有超过50万的志愿者,用于预测天气的Climateprediction.net[10]以及计算DNA折叠的Folding@home[11]都是当今重大的志愿计算应用实例。有关志愿计算的研究已经有很多,文献[8]中系统地介绍Berkeley建立的BOINC公有资源计算存储系统,是当前比较典型的一个志愿计算应用系统,文献[12,13]从实时运行和高性能任务分布调度方面说明BOINC的可用性和有效性。

1.4 其他分布式计算

除上述提到的3种应用广泛的分布式计算外,还有一些典型的分布式计算技术,如处于操作系统软件与用户的应用软件之间的中间件,属于可复用软件的范畴,在操作系统、网络和数据库之上,应用软件的下层,目的是为处于自己上层的应用软件提供运行与开发的环境,帮助用户灵活、高效地开发和集成复杂的应用软件;还有能携带执行代码、数据和运行状态,在复杂的网络中自治的、有目的迁移,并能响应外部事件。在迁移过程中能保持状态一致性的移动Agent技术,是分布式技术和Agent技术相结合的产物,它结合了分布式计算机技术和人工智能技术,它除了具有智能Agent的最基本特性:自主能力、社交能力、适应能力和一致主动性,还具有移动能力、可靠性和安全性;以及软件应用程序资源在各网络上均可的Web Service技术,使用的标准技术包括:通过WSDL文件公开描述其自身功能;通过XML消息(通常使用SOAP格式)与其他应用程序进行通信;使用标准网络协议,如HTTP等。

2 各种分布式计算的比较

在此只对最具代表性的网格计算、云计算和志愿计算3种分布式计算进行比较说明,由于都属于分布式计算,因此有相似之处,特别是计算的并行与合作的特点,区别有以下几点:

(1)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,从具体实现方式来说,网络拓扑结构相对固定,参与者需要完成一定任务才能够退出系统。相比之下,志愿计算的节点登入/登出系统十分随意,虽然提高的灵活性会发生任务没有完成便音信全无的情况,不过在没有完成任务的情况下会影响该节点的信誉,这样在下一次分配任务时,系统会减少对低信任度节点的任务分配量。

(2)网格计算的应用已经比较成熟,因此参与者的范围较广,其中不乏一些科研机构和高校,此类节点在网络中的计算能力不高,从系统整体效用来讲包含此类节点不是影响系统的高效性。相比之下,志愿计算不关心参与节点的类型,只是单纯地利用其闲置资源,便于整体规划,不过参与者的资源闲置时间是由用户设定的,不像网格环境中随时可用,这一特点也影响着志愿计算系统的效率。

(3)网格计算、云计算和志愿计算都支持异构资源,不过理念上却各有不同。网格主要是通过中间件来屏蔽异构系统,对用户透明,将具体实施过程交给中间件执行;云计算力保用户可以达到“按需分配”的程度,即使用服务如日常生活中用水用电一样,不过在异构方面采用镜像执行或提供服务机制处理该问题;志愿计算的异构性的影响并不大,实际上只要志愿者可以返回结果便可以,至于采用机型、系统等的不同没有特殊要求。

(4)云计算和网格计算、志愿计算相比,可以说是分布式技术的进一步应用,减少了参与者的工作,只需要选择希望使用的应用类型和付费类型即可,而其他两种计算需要对整个系统的运行做出一些设定;此外云计算将相对集中的资源用于执行相对分散的应用,而网格计算和志愿计算则是首先需要聚合相对分散的资源然后执行大型的应用。

(5)对于志愿计算来说,更多地体现出分布式计算的灵活性,即利用网络中的闲置资源将已经分割的任务交给各志愿者执行,然后进行整合并提交任务,其实现过程既不需要网格计算中大量的数据中心,也不需要云计算中众多的云终端,只需要假设服务器和host进行调度即可,与传统分布式计算的理念较为相似。

3 结语

分布式计算机网络 篇11

关键词： 模式 分布式计算 人力资源管理

引言

分布式计算是近年提出的一种新的计算方式。所谓分布式计算是一门计算科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。分布式计算比起其它算法具有以下几个优点：

1．稀有资源可以共享。

2．通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。

3．可以把程序放在最适合运行的计算机上。

人力资源管理采用分布式计算模式，有利用于提高工作效率，保证数据的准确性。充分发挥各部门的作用。

一、分布式事务管理

分布式事务管理是指一个事务可能涉及多个数据库操作，分布式事务管理的关键是必须有一种方法可以知道任务在任何地方所做的所有的动作，提交或回滚事务的决定必须产生统一的结果（全部提交或全部回滚）。

二、分布式计算模式的人力资源管理的网络结构

人力资源管理系统是融合了人力资源管理理念，将与人有关的相关数据以一种相容的、一致的、共享的和检取的方式集中存储在统一的数据库，进行统一管理，形成了集成的信息源。

分布式计算模式的人力资源管理系统就是根据分布式计算和分布式事务管理的原理， 各企业在各自独立的局域网内部署并运行人力资源管理系统，并定期将必要数据传递到上级企业或集团的数据库中。与分布式管理模式对应，把信息系统的网络结构分为三层：

第三层：三级企业。需处理的数据即是该公司自身产生的数据。根据其规模大小，可选择 MS ACCESS。三级企业的数据库服务器与应用服务器可在同一台服务器上运行。

第二层：二级企业。需处理本公司数据及其下属公司上报的数据。因公司规模较大，数据量亦较大，对数据处理的可靠性、稳定性、安全 性等要求亦随之而增加，故可选择 MS SQL SERVER 企业版数据库，以满足上述要求。二级企业由于数据处理比较频繁，建议数据库服务器与应用服务器分开运行。

第一层：集团总部。需处理的数据包括集团总部本身的数据及二级企业及直属子公司上报的数据。因集團总部实际是可直接或间接处理集 团所有员工的信息，故数据量很大，对数据库的可靠性、稳定性、并发处理能力、安全性等亦已达到了很高的程度，因此宜选择MS SQL SERVER 企业版数据库或同等规模的其他关系型数据库管理系统。集团总部因承担了海量的数据处理任务，故数据库服务器与应用服务器分开运行，并使用专门的内部网 Web 服务器，以实现网上信息查询与网上流程自助服务。

三、分布式计算模式在企业集团人力资源管理中的具体运用分析

在集团内部网上，各级企业的数据处理与传递方式为：

1、在局域网内部：各客户端可根据权限直接访问、修改相应信息； 所有修改结果及时反映到本地数据库中。

2、在广域网上：当下属企业数据处理完成后，及时将处理结果"上报"到其上级公司，存入其上级公司的数据库中，以备集中处理时用。根 据数据传输量的大小，三级企业到二级企业采用拨号服务器的方式进行连接，二级企业及直属企业与集团总部采用 VPN（虚拟专网）方式连接。移动用户也可以在异地通过 VPN 方式与总部连接。

结合上述所分析的xx公司的组织结构,xx公司需要在总部建立人力资源信息管理的数据库应用系统（服务器端）。该系统数据库在局域网的数据库服务器上，供数据库管理员、数据源点操作员、服务器管理员应用。服务器端安装程序包括设置服务、文件传输、系统维护管理。在所属各单位安装客户端，安装程序包括报表管理、数据复制、数据录入。各数据源点数据操作员利用这些程序对数据库服务器的数据进行操作。

总之，随着科学的发展，把这种廉价的、高效的、维护方便的计算方法应用到人力资源管理中去，有效地提高了人力资源管理系统的实用性。

作者单位：井冈山学院

(编辑 雨露)

参考文献：

[1] 黄梯云，李一军.管理信息系统.[J].北京：高等教育出版社，1996 45-47.

[2] 杨涛,刘锦德. Web Services技术综述--一种面向服务的分布式计算模式[J].计算机应用， 2004,8:36-37.

浅谈分布式软交换网络 篇12

DSN是针对电信业务和互联网业务的新一代可运营、可管理的分布式核心网体系和功能架构, 主要用于应对目前电信网和互联网在业务和运营上所面临的一些挑战, 吸取电信网可运营、可管理的特性和互联网在业务提供上的快速、灵活、低成本和可扩展等特点, 采用互联网技术 (如P2P等分布式技术) 来驱动网络架构的演进发展。

DSN一方面以P2P的方式实现传统电信核心网的各种功能;另一方面, 还为移动互联网的内容分发、流媒体等各种业务提供有异于传统电信核心网的增强网络能力, 如分布式存储能力、动态资源调度能力等。

在以新的互联网技术驱动电信网的发展, 并以电信网和互联网的融合为大的方向的范畴中, DSN的目标可以阐述为:利用分布式技术、虚拟化技术、平台的演进等构建IT化、高可扩展性、高可靠性、自组织的电信核心网。自组织指的在核心网节点的加入和退出过程中, 核心网数据、负载的分布可以自动完成, 而不需要人工配置。

在电信核心网演进方面, 相比于软交换和IMS等核心网系统, DSN的特点是彻底使用了IT化的平台和虚拟化的技术, 并尽量将每个节点的功能均质化。DSN将电信核心网平台 (含架构和设备) 后续演进目标定位为建立像Google的数据中心那样高性价比、高可靠、容量可弹性伸缩的“云化”的“绿色”电信核心网, 具体包含核心网架构演进 (也可称为架构的IT化) 和设备资源虚拟化两方面的内容。

2 DSN核心网———分布式软交换的思想

传统的电信核心网采用电信级硬件设备实现系统的高可靠性, 这也就需要付出高额的系统维护开销。核心网设备采用集中控制的架构, 依赖于大容量、高可靠性的电信设备来提供服务。随着电信网络建设和改造的深化, 这种集中式控制架构日趋复杂, 维护工作涉及面广, 设备的灵活性降低, 会极大影响到网络的扩展性及网络运营商的收益。

在新型的DSN核心网中, 网络节点能够适应网络的动态变化, 快速检测其他节点的存在和探测其他节点的能量级, 通过分布式算法来检测彼此的行为;在无需人工干预和其他预置的网络设施的情况下, 可以任何时刻任何地点快速展开并自动组网。这种新型网络呈现出分布式、自组织及多冗余特性使其具有很强的容灾性、健壮性和可扩展性。

2.1 DSN分布式软交换系统架构

在整个本地网可以划分为一个大区, 区域中配置一个超级节点维护功能 (Super Peer-Maintenance, SPM) , 负责本区域内网络的维护管理, 包括网络数据修改下发、节点变动信息管理、网络资源管理以及网络关键数据存储等, 但不负责用户业务处理。用户业务由每个交换单元SU负责, 每个交换单元具有会话控制模块、数据存储模块、P2P-SIP通信模块和协议适配模块构成。其中, 会话控制模块基本功能为建立、维持、终止应用层的端到端的会话;数据存储模块提供支持DHT (Dis tribute d Has h Table, 分布式哈希表) 索引, 用户数据存储, 副本一致性与数据恢复等功能;RELOAD模块实现提供P2P-SIP网络的节点间消息的路由、数据的存储与查找;协议适配模块实现不同接入协议与P2P-SIP协议之间的转化。

在接入网方面, 打破以往MGW与BSC一对一直连方式, 接入设备与多个SU进行逻辑连接, 一方面保证单台SU故障不会影响业务开展, 另一方面有利于实现SU之间的负载均衡。

2.2 DSN分布式软交换的优势

2.2.1 提高了核心网的网络利用率及抗冲击能力

传统的核心网组网, 每个MSC由于服务区地理位置不同、服务的用户行为也不同, 话务高峰通常出现在不同时间、不同地点。因此, 经常会造成在话务高峰某些MSC因负荷过高而限呼, 而某些MSC负荷却很低的情况。在DSN分布式软交换网络中, 实现话务在整个本地网内所有交换单元中的合理分配, 并能把某个区域突发的高峰话务分配给多个SU分担处理, 避免对整个网络造成冲击。对单个SU来说没有负荷高峰, 充分利用已有网络资源, 降低单个SU拥塞的风险, 提高网络利用率。

2.2.2 大大增强了核心网的稳定性及可扩展性

在传统核心网, 如果单台MSC宕机, 其所覆盖的服务区通信将全部中断, 虽然有相关通信保障及应急预案, 对正常通信业务的开展仍有着严重的影响。而DSN核心网中, 所有的交换单元相互之间平等独立, 单个SU退网其业务仍然可以由其他单元接管, 对整个网络没有明显的影响, 这是传统核心网所无法比拟的。另外, 由于SIP-P2P协议的自组织性, 如有新的交换单元入网, 只需其自行与网络中其他节点进行认证, 相关认证通过后即可加入本DSN网络, 提高了网络扩容的便利性。

2.2.3 有效节约能源, 减少设备投资

传统的电信核心网为了提高网络可靠性, 通常采用高可靠的硬件设备, 通过单板、站点等的冷备或者热备来实现, 但由此带来相当昂贵的资源、投资的浪费。由于DSN网络实现了资源的共享, 在同一服务器中不同的业务应用对物理资源的需求是不同的, 通过对物力资源进行合理分配, 实现资源利用方面的“消峰错谷”。在普通语音业务方面, 由于话务特有的“潮汐效应”, 平日交换机的负载在上午及傍晚话务量高峰时一般为20%~40%, 在午夜或凌晨话务量低谷只有5%甚至更低。分布式软交换网络可以统筹全网业务量的变化即时分配物理资源, 在业务闲时暂时休眠或关闭某些节点提高资源利用率, 业务忙时启动更多节点避免网络拥塞, 由此实现避免资源闲置和能源流失。

2.2.4 有助于集中化管理, 降低运维成本

核心网元的集中化设置和管理是降低运营成本的一个方向。DSN核心网中所有节点具有完全一致的局数据, 包括位置区数据、小区数据、RNC/BSC数据等。数据制作和后期维护都比较简单, 网管人员可以统一管理网络内的网元, 能够有效提高效率, 降低运维成本。

摘要：当前, 网络通信技术正朝着IP化、宽带化、移动化和多媒体化得方向发展, 推动行业走向融合。在电信网络和互联网融合的大趋势下, 电信网正在向NGN方向发展。分布式业务网络 (Distributed Service Network, DSN) 是中国移动提出的面向互联网并促进电信网和互联网相融合的一整套网络体系架构和解决方案。对于电信核心网来说, 分布式软交换网络是其今后演进的方向。

关键词：分布式,软交换网络

参考文献

[1]杨娅楠, 王喆.基于P2P—SIP IM系统的研究:信息通信, 2008.

[2]职文超.基于P2P-SIP的嵌入式VoIP系统的研究与设计:上海交通大学硕士学问论文, 2009.