云格环境下海量高分遥感影像资源与服务高效调配研究
浙江大学 曾志
具体研究内容包括以下几个方面： 1)在分析网格计算与云计算在高性能计算优势互补的基础上,提出一种网格计算与云计算融合策略解决大数据高分遥感高效处理的方法。然后依据WebService规范,研究了资源与服务的一体化描述机制,尤其是针对有状态资源的描述方法,便于资源与服务的组织与管理,实现高效访问。 2)利用P2P在分布式、可靠性和容错性方面的优势,研究了云格环境下的一种分组生成树的P2P网络动态资源与服务发现算法,实现高分辨率影像数据高效处理动态可计算资源的选择；从提升任务执行效率的角度,对发现的可计算资源进行逻辑表达后,进一步提出一种基于独立任务处理的动态资源映射算法,实现可计算资源虚拟空间的形成。 3)通过对云端资源的按需调配与网格计算经济模型进行分析与探讨,针对用户的任务请求提出了一种基于QoS约束下多目标效用最优资源与服务调配模型GL-RSPM. 4)在GL-RSPM上构建了一个关于灾害试验系统。设计了系统架构,并对系统进行了软硬件部署。试验系统实现了云格环境下资源与服务的注册服务、元服务管理服务、工作流与QoS设置业务、高分辨率遥感影像数据高效处理服务等。并结合本文中提到的相关算法进行了相关实验,实验表明平台中的算法正确,性能可靠。 研究表明,从资源与服务管理与调配的角度,本文提出的基于云格计算环境资源与服务一体化描述方法、P2P资源与服务发现算法及针对海量高分遥感影像高效调配模型,能够使用户与资源提供方之间实现效用最优。可为大数据密集型计算实现资源与服务的高效调配提供参考。
关键词—云格（网格计算+云计算） SOA 高分辨率遥感影像 P2P 高效调配 高性能计算
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