云计算和网格计算的一些疑问

本文对比了网格计算和云计算的特点及应用场景。网格计算通过特定软件将任务分解为多个子任务,利用不同地理位置的闲置资源进行并行处理;云计算则提供了一个资源池,用户可以根据需求申请资源来部署应用。
看了一些关于网格计算和云计算的概念及区别 , 有一些问题还是不太清晰, 请各位点拨 。

1.    网格计算中的计算机是通过某个软件或硬件设备可以随意加入进来的吗 ?  还是一开始就规定不同地点的一些
       特定的计算机才能在某个特定功能的网格中 (比如地理网格) ?  

2.    网格计算和云计算都是通过互联网来进行互联操作的 ?  在连接方面(暂时不指调度)是否需要有特殊的硬件支持 ?

3.    网格计算及云计算最大的区别: 网格计算能跨物理机(网格中不同Server或PC等)并行作业,但需要用户事先
写好并行运行的算法, 通过调度系统分派到不同的 闲置的物理节点上进行,即一个任务可以由整个网格系统中的
所有闲置的节点机器进行并行处理(并行处理的子任务不相关) , 这样看来网格计算不太适合一般的终端用户使用 ??  

云计算是将所有在这个网络中的资源构成一个虚拟的资源池,用户需要从中申请一定量资源来部署其应用,而不会将
自己的任务提交给整个网络 (网格计算中是提交给整个网络中的闲置节点),那么用户需要部署应用,他申请并得到
资源的过程是一个什么规则呢 ??   他需要4G内存,2颗CPU ,  60G硬盘,他就在上面找,找到就给他 ?? 用户
部署的应用或需要的计算也不需要做特别的并行计算的算法, 因为它只是将任务分配到一个(只能是一个,不能跨物
理节点) 可以满足他需求的机器上去 ?   还是说也有并行的说法 ?   不同芯片的物理机被归类到不同的资源池, 即使
这样, 在同一类的资源池中 (比如都是x86 CPU), 终端用户的一个任务也不可能跨物理机进行作业 ?  







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网格计算 -------  

网格的目标,是想要尽可能地利用各种资源。它 通过特定的网格软件,将一个庞大的项目分解为无数个相互独立的、不太相关的子
任务,然后交由各个计算节点进行计算。即便某个节点出现问题,没有能够及时返回结果,也不影响整个项目的进程,甚至即便某
一个计算节点突然崩溃,其所承担的计算任务也能够被任务调度系统分配给其他的节点继续完成。应该说,从这一点来说,作业调
度是网格计算的核心价值。

网格的构建大多为完成某一个特定的任务需要,这也是会有生物网格、地理网格、国家教育网格等各种不同的网格项目出现的原因
。而云计算一般来说都是为了通用应用而设计的,没有专门的以某种应用命名的网格。

虽然网格能够实现跨物理机进行并行作业处理,但是需要用户先将并行算法写好,并且通过调度系统将作业分解到各个不同的物理
节点进行,这个过程相对比较复杂,这也是很多网格计算被建设用来完成特定需求的原因。





云计算 --------  


尽管云计算也像网格计算一样将所有的资源构筑成一个庞大的资源池,但是云计算向外提供的某个资源,是为了完成某个特定的任
务。比如说某个用户可能需要从资源池中申请一定量的资源来部署其应用,而不会将自己的任务提交给整个网格来完成。
云计算是通过虚拟化将物理机的资源进行切割,从这个角度来实现资源的随需分配和自动增长,并且其资源的自动分配和增减不能
超越物理节点本身的物理上限。尽管从控制端来看,云计算也将所有的IT资源看成是一个资源池,但是不同芯片的物理机会被归类
到不同的资源池中。

相关的应用,但是不能同时分配一颗x86 CPU和一颗其他的CPU以构成一个异构的环境。而且,如果节点中的物理机最高CPU数量是4
颗的话,那么即使由10台这样的节点构成一个40CPU的资源池,也不能为某一个应用分配8颗CPU的虚拟节点。

云计算分为IaaS、PaaS和SaaS三个不同种类,即架构即服务、平台即服务、软件即服务,更讲求按需付费和任何时间、任何地点的
获取能力


参考资料:      http://www.imadmin.com/it/technology/s_shenmeshiyunjisuan_w.html

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基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
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