36、从Legion到Avaki:网格计算的持续愿景

从Legion到Avaki:网格计算的持续愿景

1. 网格计算需求背景

在商业环境中,客户常常需要安全地访问分布式、异构的资源。以生命科学公司为例,两家位于不同城市的公司合并后,原公司各自购买了独立的 IT 基础设施,包括机器、操作系统、文件系统和工具等,用户群体也很少重叠。合并后,公司通过虚拟专用网络(VPN)连接,但流量仍通过公共网络传输。用户期望在合并后能尽快使用合并公司的资源,还可能希望使用公共数据库和合作伙伴公司管理的数据库。

这种情况不仅在生命科学领域,在金融、工程设计和自然科学等其他领域也很常见。任何解决此类场景的方案都必须满足多项甚至全部网格要求,具体如下:
| 需求 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 异构性 | 不同的 IT 基础设施导致需要支持异构性。 |
| 复杂性 | 远程访问资源和不同的访问策略带来了复杂性。 |
| 容错性 | 由于资源通过公共网络访问,需要具备容错能力。 |
| 安全性 | 用户期望合并后的 IT 基础设施能抵御外部威胁,并且在用户之间建立足够信任之前,也需要相互之间的安全保障。 |
| 二进制管理 | 访问远程计算资源需要进行二进制管理,并支持任何语言编写的应用程序。 |
| 可扩展性 | 访问私有、公共和合作伙伴数据库需要一个可扩展的系统,能够随着数据库数量和规模的增加而增长。 |
| 简单访问 | 用户希望以最简单的方式访问资源,理想情况下只需指定名称。 |
| 可重用性 | 用户期望能够重用这些解决方案,即基础设施应在一次性会话之外持续存在。 |

满足所有这些要求的软件解决方案就是网格基础设施。

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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