A Security Based Data Mining Approach in Data Grid
网格计算是分布式计算的下一个逻辑步骤。网格计算的主要目标是提供一种创新的方法来共享资源，如CPU使用、内存共享和软件共享。数据网格提供了对异构系统中语义相关数据资源的透明访问。该系统结合了数据采掘和网格计算技术，其中网格应用减少了同时向多个客户端发送结果的时间，并且计算网格上的数据采掘应用为用户提供快速和复杂的结果。本文采用基于网格的数据采掘技术，对基于概率挖掘的频繁序列算法进行自动分配。它发现频繁的序列，许多用户在同一时间与准确的结果。它还包括用于增强信任安全性的信任管理体系结构。
2010-03-22 cs.DB cs.DC
Blockchain-enabled Energy Trading and Battery-based Sharing in Microgrids
本文提出基于区块链的微电网能源共享算法，通过P2P模型与智能合约实现去中心化，使缺乏资金的消费者能利用储能设备获取能源，相比传统算法显著减少能源浪费与电网购买量。
2024-04-25 cs.DC
The Gridbus Toolkit for Service Oriented Grid and Utility Computing: An Overview and Status Report
网格旨在利用自治分布式实体合作产生的协同效应。网格合作产生的协同效应包括共享、交换、选择和聚合地理上分布的资源，如计算机、数据库、软件和科学仪器，以解决科学、工程和商业中的大规模问题。为了使这种合作可持续，参与者需要有经济激励。因此，“激励”机制应被视为网格体系结构的关键设计参数之一。在这篇文章中，我们提出了一个开源的网格工具包，称为Gridbus，其体系结构是从根本上驱动的网格经济的需求的概述和状态。网格总线技术为计算网格和数据网格提供服务，为新兴的电子科学和电子商务应用提供动力。
2004-04-13 cs.DC
Global Grids and Software Toolkits: A Study of Four Grid Middleware Technologies
网格是一种基础设施，它涉及多个组织拥有和管理的计算机、网络、数据库和科学仪器的集成和协作使用。网格应用程序通常涉及大量的数据和/或计算资源，需要跨组织边界的安全资源共享。这使得网格应用程序的管理和部署成为一项复杂的任务。网格中间件为用户提供了在异构网格环境中无缝计算和统一访问资源的能力。已经开发了几个软件工具包和系统，其中大多数是世界各地学术研究项目的成果。本章将重点介绍其中的四个中间件--UNICORE、Globus、Legion和Gridbus。它还介绍了我们的实现资源代理的UNICORE，因为这一功能是不支持它。比较这些系统的基础上的体系结构，实现模型和其他几个功能。
2004-07-01 cs.DC
Recent Advances in Mobile Grid and Cloud Computing
网格和云计算系统已被广泛用于解决科学和工程领域中的大型和复杂问题。这些系统包括通过高速网络连接的强大计算资源。由于移动计算和联网技术的最新进展，将诸如机器人、飞行器、传感器和智能电话的各种移动设备与网格和云计算系统集成已经变得可行。这种集成使下一代应用程序的设计和开发，通过在移动环境中的资源共享，也引入了一些挑战，由于动态和不可预测的网络。本文讨论了移动网格和云计算系统的设计和开发中的应用、研究挑战以及该领域的最新进展。
2018-10-16 cs.DC
Gridscape II: A Customisable and Pluggable Grid Monitoring Portal and its Integration with Google Maps
网格计算作为一种促进分布式异构资源共享、实现大规模环境下协作的有效手段而出现。然而，网格系统的性质，加上信息的过剩和碎片化，使得它难以监控资源，服务和计算，以便计划和决策。在本文中，我们提出了Gridscape II，一个可定制的门户组件，可以单独使用或插入到恭维现有的网格门户网站。Gridscape II管理从任意、异构和分布式源收集的信息，并在单个界面中无缝地将它们呈现在一起。它还利用Google Maps API来提供高度交互的用户界面。Gridscape II简单易用，为那些不希望从头开始投入大量资金开发自己的监控门户的用户提供了一个解决方案，也为那些希望易于定制和扩展以满足其特定需求的用户提供了解决方案。
2006-05-12 cs.DC
Gridscape: A Tool for the Creation of Interactive and Dynamic Grid Testbed Web Portals
网格计算的概念最近越来越流行，它是解决大规模数据存储和处理需求的现实解决方案。它使地理上分布在协作组织中的资源能够共享、选择和聚合。现在，越来越多的人开始接受网格计算，并因此看到了建立自己的网格和网格测试平台的必要性。随之而来的是需要有一些手段，使他们能够查看和监控这些测试平台中的资源的状态（例如。基于Web的网格门户）。通常，开发人员投入大量的时间和精力来开发定制监控软件。为了克服这一局限性，本文提出了Gridscape？一个能够快速创建交互式和动态测试平台门户的工具（无需任何编程工作）。Gridscape的主要目标是为那些需要能够创建网格测试平台门户但又不想创建网格测试平台门户的用户提供解决方案。不一定有时间或资源从头开始构建自己的系统。
2003-07-22 cs.DC
Classification and Characterization of Core Grid Protocols for Global Grid Computing
网格计算在过去的几年里吸引了许多研究人员，因此，许多新的协议已经出现，并且自十年前开始以来也在不断发展。网格协议在实现各种服务方面发挥着重要作用，这些服务促进了不同组织之间的协调资源共享。在本文中，我们提供了全面的覆盖不同的核心网格协议，可用于全球网格计算。我们建立分类的核心网格协议到i）网格网络通信和网格数据传输协议，ii）网格信息安全协议，iii）网格资源信息协议，iv）网格管理协议，和v）网格接口协议，根据这些协议处理的活动的种类。所有分类的协议也被组织到网格体系结构的沙漏模型的层，以了解这些协议之间的依赖关系。我们还介绍了每个协议的特点。为了更好地理解这些协议，我们还讨论了应用协议的例子，无论是Globus工具包或其他流行的网格中间件项目。我们相信，我们的网格协议的分类和特征，将使更好地了解核心网格协议，并将激励在全球网格计算领域的进一步研究。
2013-02-22 cs.DC
A Case for Cooperative and Incentive-Based Coupling of Distributed Clusters
在过去的五年中，对网格计算的研究兴趣显著增长。分布式资源管理是网格计算的关键问题之一。资源管理的核心是资源分配的有效性，因为它决定了系统的总体效用。当前网格环境中的超调度方法是不协调的，因为应用程序级调度器或代理独立于系统中的其他调度器做出调度决策。显然，由于可能发生的次优调度，这可能加剧分布式资源的负载共享和利用问题。为了克服这些局限性，我们提出了一种基于计算经济的分布式集群协调共享机制。由此产生的环境称为\emph{Grid-Federation}，允许在本地资源不足以满足其用户需求时透明地使用来自联合的资源。在协调资源分配中使用计算经济方法不仅促进了基于QoS的调度，而且提高了由资源提供的效用。
2006-05-15 cs.DC
SLA-Based Coordinated Superscheduling Scheme and Performance for Computational Grids
基于服务水平协议（SLA）的网格超级部署方法促进了资源的协调共享.网格服务器（如资源代理）促进了管理上和拓扑上分布的网格站点之间的超级部署。在这项工作中，我们提出了一个基于市场的SLA协调机制。我们基于我们的SLA模型在一个众所周知的\emph{contract net protocol}。我们的方法的主要优点是，它允许：~（i）资源所有者有更精细的控制程度的资源分配，这是以前不可能通过传统的机制;和（ii）超级供应商投标SLA合同的合同网，重点是在用户指定的最后期限内完成工作。在这项工作中，我们使用模拟来显示我们所提出的方法的有效性。
2006-05-15 cs.DC
Purging of untrustworthy recommendations from a grid
在网格计算中，信任具有重要的意义。有大量的研究提出了各种模型，在提供可信的资源共享机制。信任是一种信念或感知，许多研究人员试图将其与某种计算模型联系起来。对任何实体的信任可以是直接的或间接的。直接信任是对实体的第一印象或在一些直接互动中获得的影响。间接信任是信任可能是由于从网格中的特定域或该网格之外或该网格本身之外的任何其他域的各种商家获得的声誉或接收的推荐。不幸的是，恶意的间接信任导致了对网格宝贵资源的滥用。提出了网格环境下不可信推荐的识别和清除机制。通过得到的结果，我们展示了如何清除不可信的实体。
2012-01-10 cs.DC
New Approaches with Chord in Efficient P2P Grid Resource Discovery
网格计算是一种分布式计算，它允许通过Internet共享计算机资源。它不仅允许我们共享文件，还允许我们共享大部分软件和硬件资源。高效的资源发现机制是网格计算系统的基本要求，它支持应用程序的资源管理和调度。在众多的发现机制中，P2P（Peer-to-Peer）技术发展迅速，而P2P技术的高效查找应用是其成功的关键。Chord是一种P2P结构模型，被广泛用作网格环境下资源发现的路由协议。为了提高Chord协议在网格环境下的查找性能，研究者们提出了许多改进的方法。本文讨论了Chord结构P2P协议的最新研究成果，提出了一种基于最近访问节点（RVN）地址和模糊技术的网格资源定位方法，降低了消息复杂度和时间复杂度。
2014-01-09 cs.DC
Distributed and Big Data Storage Management in Grid Computing
大数据存储管理是网格计算环境中最具挑战性的问题之一，因为大量数据密集型应用经常涉及高度的数据访问局部性。网格应用程序通常处理大量数据。在传统的方法中，高性能计算包括用于数据存储和数据复制的专用服务器。在本文中，我们提出了一种新的机制，分布式和大数据存储和资源发现服务。提出了一种网格环境下的动态可扩展存储管理（DSSM）体系结构。这允许在网格计算中不仅共享计算周期，而且共享存储空间。可以从任何网格机器透明地访问存储，从而允许在网格用户和应用程序之间轻松地进行数据共享。允许创建虚拟空间的虚拟ID的概念已经被引入和使用。DSSM将所有面向网格的存储设备（节点）划分为多个地理上分布的域，以促进本地化并简化域内存储管理。采用基于网格服务的存储资源，随着需求的增长，将简单的模块化服务逐块堆叠起来。为此，我们提出了四个定义轴：DSSM架构和算法描述，存储资源和资源发现到网格服务，评估目的原型系统，动态，可扩展性和带宽，并讨论结果。在底层和上层的算法标准化的动态和可扩展的存储管理，以及更高的带宽已经设计。
2012-07-12 cs.DC cs.NI
Economic-based Distributed Resource Management and Scheduling for Grid Computing
计算网格作为下一代计算的基础设施，能够共享、选择和聚合地理上分布的资源，以解决科学、工程和商业中的大规模问题。由于网格中的资源是异构的，并且在地理上分布，具有不同的可用性以及针对不同用户在不同时间的各种使用和成本策略，并且优先级以及目标随时间而变化。在这样一个大型的分布式环境中，资源管理和应用程序调度是一项复杂的任务。本论文提出了一个分布式计算经济作为一个有效的隐喻资源管理和应用程序调度。提出了一种支持资源交易和基于服务质量的调度的体系结构框架。它使资源的供应和需求的监管，并提供了一个激励资源所有者参与网格和动机的用户之间的最后期限，预算和所需的服务质量水平进行权衡。论文通过开发用户服务质量需求驱动的调度策略和算法，展示了基于经济的系统用于对等分布式计算的能力。它证明了他们的有效性，通过执行调度实验在全球范围内的网格解决参数扫描应用程序。
2002-04-22 cs.DC
A Deadline and Budget Constrained Cost-Time Optimisation Algorithm for Scheduling Task Farming Applications on Global Grids
计算网格和对等（P2P）网络使地理上分布的资源能够共享、选择和聚合，以解决科学、工程和商业中的大规模问题。然而，用于调度应用的资源和服务的管理和组合成为复杂的任务。我们已经提出了一个计算经济的框架，用于调节资源的供应和需求，并根据用户的服务质量要求将它们分配给应用程序。该框架需要经济驱动的最后期限和预算约束（DBC）调度算法分配资源的应用程序的作业，这样的方式，用户的要求得到满足。在本文中，我们提出了一种新的调度算法，称为DBC成本-时间优化，它扩展了DBC成本优化算法，优化时间，保持计算成本最低。这种新的调度算法的优越性，在实现较低的作业完成时间，通过模拟全球范围内的网格和调度任务农业应用程序不同的截止日期和预算的情况下，使用这种新的和成本优化调度算法证明。
2002-03-14 cs.DC
Average-Case Analysis of Greedy Matching for D2D Resource Sharing
考虑到许多无线用户的邻近性以及它们在消耗本地资源方面的多样性（例如，数据计划、计算甚至能源），设备到设备（D2 D）资源共享是实现共享经济的一种有前途的方法。在由此产生的网络经济中，$n$用户将自己划分为需要在本地有效匹配的卖家和买家。本文采用了一种易于实现的分布式贪婪匹配算法，其并行复杂度仅为次线性$O(\log n)$，与最优但计算量大的集中式匹配算法相比具有很大的优势。但与最优匹配相比，它是否有效？大量的模拟表明，在大量的实际情况下，平均损失不超过$10\%$，远远好于最坏情况下的$50\%$损失界限的结果。然而，在文献中没有严格的平均情况分析来支持这种令人鼓舞的发现，这是支持在D2 D共享中实际使用贪婪匹配的基本步骤。本文是第一个提出严格的平均分析的某些代表性类的图与随机参数，提出了一个新的渐近方法。对于具有随机匹配权重的典型2D网格，我们严格证明了我们的贪心算法优于最优的$84.9\%$，而对于典型的Erdos-Renyi随机图，我们证明了当图既不稠密也不稀疏时$79\%$的下界。最后，我们使用实际数据表明，我们的随机图模型很好地近似了实际中遇到的D2 D共享网络。
2021-07-30 cs.DC
A Comparative Study of Replication Techniques in Grid Computing Systems
网格计算是一种并行和分布式系统，旨在为广域网中的数据和计算资源提供可靠的访问。这些资源分布在不同的地理位置，但组织起来提供综合服务。在当今的企业环境中，有效的数据管理是一个重要的问题。此外，性能也是使用这些环境的挑战之一。为了提高文件访问的性能和简化分布式系统之间的共享，使用复制技术。数据复制是分布式环境中使用的一种常见方法，其中基本数据存储在多个位置，以便用户可以从其所在区域的站点访问数据。在本文中，我们提出了一个调查的基本和新的复制技术，已提出的其他研究人员。在此基础上，我们对这些复制策略进行了全面的比较研究。最后，我们总结了这些复制技术的结果和要点。
2013-09-26 cs.DC
A Survey on Dynamic Job Scheduling in Grid Environment Based on Heuristic Algorithms
Nallamuthu Gounder Mahalingam College（纳拉穆图·冈德·马哈林加姆学院）
计算网格是分布式计算系统发展的新趋势。它们允许以有效的方式共享地理上分布的资源，扩展了我们所认为的分布式计算的边界。各种科学可以从使用网格来解决CPU密集型问题中受益，为整个社会创造潜在的利益。作业调度是并行和分布式计算的重要组成部分。它允许为特定作业选择正确的资源匹配，从而提高作业吞吐量和资源利用率。作业应该以自动的方式进行调度，以使系统更可靠、更易访问，并且对子系统故障不太敏感。本文综述了各种启发式算法，用于网格调度。
2014-02-21 cs.AI cs.DC
Security for Grid Services
网格计算关注的是分布式“虚拟组织”中各种资源的共享和协调使用。“这些环境的动态和多机构性质带来了具有挑战性的安全问题，需要新的技术方法。特别是，必须处理不同的本地机制，支持服务的动态创建，并支持信任域的动态创建。我们描述了这些问题是如何解决的两代Globus工具包。首先，我们回顾Globus工具包版本2（GT2）的方法，然后，我们描述了新的方法开发，以支持Globus工具包版本3（GT3）实现的开放网格服务体系结构，一项倡议，是重铸网格概念在面向服务的框架内基于Web服务。GT3的安全性实现使用Web服务安全机制进行凭证交换和其他目的，并引入了一个严格的最小特权模型，避免了对任何特权网络服务的需要。
2003-06-24 cs.CR cs.DC
Towards Formal Interaction-Based Models of Grid Computing Infrastructures
网格计算（GC）系统是一种大规模的虚拟机，建立在一个庞大的资源池（处理时间、存储、软件）之上，这些资源通常跨越多个分布式域。并发用户通过添加新任务与网格进行交互;希望网格以公平、可信的方式为任务分配资源。GC系统的这些独特特征使其规范和验证成为一个具有挑战性的问题。虽然以前的工作提出了正式的方法规范的GC系统，一个精确的帐户的互动模式，资源共享的基础还没有提出。在本文中，我们描述了正在进行的工作，旨在填补这一空白。我们的方法依赖于（高阶）进程演算：这些用于并发的核心语言提供了一个组合框架，在这个框架中，GC系统可以被精确地描述和潜在地推理。
2014-04-01 cs.DC cs.LO cs.PL
A Critical Note on Social Cloud
社交云的概念已经成为社交网络环境中的资源共享范例。毫无疑问，最先进的社交云系统展示了社交云作为其他计算模式（如云、网格、点对点和志愿者计算）的补充的潜力。然而，在本文中，我们对社交云文献进行了批判性调查，并得出结论，这些初步的努力未能提供社交云的一般框架，也未能显示社交云的独特性。这份简短的说明揭示了社交云的概念，资源定义，资源共享和分配机制，以及其应用和利益相关者的显着差异。这项研究是一种尝试，以表达需要一个通用的框架的社会云，它可以结合各种意见和资源共享设置中讨论的文献。
2021-01-29 cs.DC cs.SI
