10、面向服务的生产网格中的遗留代码支持

面向服务的生产网格中的遗留代码支持

1. 引言

当前,像美国的TeraGrid和Open Science Grid,欧洲的EGEE Grid和英国国家网格服务(UK National Grid Service)等生产网格系统,正处于从面向资源向面向服务的网格中间件过渡的阶段。TeraGrid自2005年12月起就开始运行基于GT4的服务,并计划在2006年初全面投入基于GT4的生产运营;EGEE Grid也将在2006年第一季度把其底层基础设施从基于Globus的LCG转换为gLite。

将遗留应用程序移植到这些生产网格系统,对于推动网格计算在科学和工业领域的广泛应用至关重要。因为存在大量解决科学问题或支持关键业务功能的遗留应用程序,机构不可能为了新技术而轻易抛弃它们,所以需要以最小的努力和成本将这些应用程序迁移到网格上。

Grid Execution Management for Legacy Code Architecture(GEMLCA)能够让用任何源语言(如Fortran、C、Java等)编写的遗留代码程序轻松部署为网格服务,且无需用户付出大量努力。目前GEMLCA基于Globus Toolkit版本4(GT4)实现,也可相对轻松地移植到任何面向服务的网格中间件。同时,GEMLCA与P - GRADE网格门户集成,为用户提供了一个友好的Web界面,用于将遗留代码发布为网格服务,以及创建、执行和可视化复杂的网格工作流。

不过,在将GEMLCA资源引入面向服务的网格之前,有两个主要问题需要解决:
- 一是GEMLCA需要扩展工作区管理和动态账户池支持,以便在生产环境中动态地将网格证书映射到相应的集群账户,且无需手动交互。
- 二是由于

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值