9、数据网格中的使用控制:架构与策略解析

数据网格中的使用控制:架构与策略解析

1 引言

数据网格是一种创新技术,它融合了文件系统、数据库系统和网格计算等计算机科学概念。它能提供服务,帮助用户发现、传输和处理存储在分布式存储库中的大型数据集,并创建和管理这些数据集的副本。数据网格具备两个基本功能:高性能可靠的数据传输机制和可扩展的副本发现与管理机制。

不同的网格应用程序可能有不同的安全需求。高能物理实验类应用可能对安全性要求不高,更注重速度;而化学或生物信息学领域的应用则可能有更严格的安全要求。随着越来越多的研究人员和虚拟组织(VO)的出现,他们可能会提出新的安全需求。为了满足这些多样化的安全需求,我们需要一个灵活的系统,而使用控制技术则是朝着这个方向迈出的重要一步。

2 数据网格抽象

分布式系统包含各种数据资源,这些资源在数据模型、存储介质、管理软件、描述模式以及访问协议和接口等方面可能存在差异。数据网格中有两种资源需要管理:网格数据(GD)和网格存储空间(GSS)。

  • 网格数据(GD) :任何可以定位、传输、复制和操作的数据。客户端服务可以通过数据网格管理系统(DGMS)独立于其物理位置访问分散的GD。DGMS是一个软件系统,通过多种抽象机制管理数据网格,使用户能够使用高级逻辑标识符引用物理存储系统中的特定数据资源。
  • 网格存储空间(GSS) :由多个VO共享的存储空间,由网格存储元素(SE)管理。SE是大容量存储系统的接口,提供统一的控制接口,使网格能够高效使用存储。

OGSA工作确定了数据资源的三级命名方案:
| 命名

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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