6、分布式数据挖掘与ProActive套件集成的语义监测

分布式数据挖掘与ProActive套件集成的语义监测

1. 分布式数据挖掘框架概述

在众多科学和商业应用领域，常常需要分析大量分布在众多站点的数据，或者源自众多远程数据源（如天空观测、传感器或移动设备）的数据。对于这类情况，去中心化的模型和系统有助于在大量计算节点上进行数据挖掘。

有一个用于公共资源计算的去中心化软件框架，它的实现以及在P2P数据挖掘算法中的应用表明，公共资源计算范式不仅能在传统科学应用领域发挥作用，在其他领域也同样有效。该框架为数据和计算大规模分布的场景提供了软件解决方案。后续的工作会将此架构应用于不同的数据挖掘应用，如集成学习算法和流式数据挖掘，同时也在设计应对计算节点故障的高效策略。

2. ProActive与SemMon集成背景

2.1 分布式计算与监测的重要性

随着分布式计算使用并行技术的重要性不断提升，对强大且可靠应用程序的快速开发需求也日益增长。在这种情况下，使用成熟的开发环境至关重要，ProActive Parallel Suite就是这样一个环境。它支持开发并行和并发应用程序，涉及异步通信、负载均衡和计算迁移等多种范式，并且与网格计算模型的研究相关。

在应用开发和生产阶段，对分布式应用程序的监测必不可少。Java运行时提供了Java Management Extensions（JMX）这一标准且成熟的解决方案，它能实现对虚拟机及其运行的应用程序的观察和管理，ProActive也使用JMX进行应用程序的控制和监测。

2.2 现有监测工具的局限性与SemMon的优势

现有的监测应用程序有很多好处，例如ProActive Suite中的IC2