63、从自动机网络到高级消息序列图:反向模型工程视角

从自动机网络到高级消息序列图:反向模型工程视角

1. 引言

设计分布式应用是一项复杂的任务。在建模的最后阶段,做出不同的架构决策后,设计师通常会得到一组通信顺序组件。而在软件开发的早期阶段,设计师会使用更抽象和可视化的表示,如场景。例如,消息序列图(MSCs)是一种有吸引力的可视化形式,用于捕获系统需求,特别适合描述分布式电信软件的场景。MSCs的几种变体出现在文献中,并在包括UML在内的许多软件工程方法中使用,它们以声明的方式为设计师提供了系统动态行为的全局视图。

然而,顺序组件定义的局部视图和场景描述的全局视图之间往往存在差距。一些场景无法由顺序机器实现,一些顺序机器的组合也无法用MSCs进行有限表示。因此,许多近期的工作致力于在自顶向下的设计方法中,从MSCs自动生成通信自动机(至少是骨架)。显然,反向构建桥梁也是一个有趣的问题,它能让设计师自由使用任何风格的规范,同时保持两种视图的一致性。这个问题的解决方案也可能是“方面建模”这一重要挑战的基础,在方面建模中,一个描述为一组场景的新特性可以安全地添加到现有的通信机器模型中。

2. 基本概念
2.1 自动机网络

自动机网络可形式化定义如下:
- (S \stackrel{\text{def}}{=} S_1 \times \cdots \times S_n)
- (\Sigma \stackrel{\text{def}}{=} \bigcup_{i \in I} \Sigma_i)
- (((s_i) {i \in I}, a, (s’_i) {i \in I}) \in \to) 当且仅当
- (\forall i \in {1,

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全与AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程与代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获与WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行与vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令与网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件与端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写与能效优化策略。
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