大型软件密集型系统的可管理性研究
高性能计算系统(HPC)软件实施方案
2：高性能计算平台——分系统组成
高性能计算平台——仿真计算分系统
双路计算服务器、双路GPU计算服务器、16路胖节点计算服务器组成。
硬件组成
软件配置
CAE高性能计算软件由于其计算方式的不同，对CPU、内存、IO等的要求也不同，具体分为三大类：IO密集型，通讯密集型和支持GPU加速类型。
考虑因素
应用软件兼容性Linux和Windows的互兼容性CPU兼容性厂家对操作系统的支持时间
操作系统
安装方式
Windows
图形服务器本地硬盘配置一块系统盘，全部空间都分配给c:盘。安装过程中选择带“图形界面的Windows Server”。
Linux
2路服务器本地配置一块系统盘。16路服务器本地多块配置一块系统盘。操作系统安装过程中选择“Desktop User”模式，安装完成后配置Yum，Yum源放置到/apps/rhel68下面，方便后续随时增减安装包。配置PAM动态认证插件，实现动态SSH配置，提升系统安全性。每台机器需要配置IB驱动和并行运行环境，保证并行计算可以通过IB口进行通信。并行运行环境需要配置MPICH、Open MPI和Intel MPI几种，并优先使用Intel MPI。
/opt/xcat
-
集群管理软件
/apps/<appname>
C:\(本地盘)
应用软件安装位置
计算数据区
/data
/data/<密级>/<user>
S:\（映射盘）
用户计算作业临时存储空间，不同密级的任务数据文件分开
存储规划
3：项目实施——集群时钟同步
密集型农业技术的研究与应用
密集型农业技术的研究与应用随着人口的增加和人们对食品安全的关注，现代农业不断发展并探索新技术。
密集型农业技术，即在有限的土地和水源中利用高科技手段，最大程度地提高农业生产效率，已成为现代农业的发展方向。
本文将探讨密集型农业技术的研究与应用。
一、什么是密集型农业技术密集型农业技术是一种农业生产方式，通常采用高科技手段，如精准灌溉、高效施肥、集约化养殖等，以最大限度地提高农产品的产量和品质。
密集型农业技术主要包括农业生产自动化、智能化、绿色化、生态化等方面的应用。
与传统农业相比，密集型农业技术在土地利用效率、水泥利用效率、生态环境保护等方面具有明显优势。
它可以在有限的土地空间内提高产量，降低生产成本，减少资源浪费和环境污染。
二、密集型农业技术的研究密集型农业技术的研究是农业领域的一项重要任务。
在这个领域，许多科学家和研究人员不断探索新技术，以满足现代社会对农产品的需求。
首先，农业科学家注重开发新型作物品种。
这些作物品种在保证产量的同时，具有较强的病虫害抗性、适应性等特点。
例如，采用转基因技术的作物品种，可耐受极端气候、耐受各种病虫害攻击、增加产量和改善营养成分。
其次，农业科学家还探索了新型的农业灌溉、施肥和养殖技术。
其中，精准灌溉技术、营养管理技术和生态饲养技术显得尤为重要。
这些技术可最大程度地利用有限的资源，减少污染和浪费，从而使农产品的品质更为卓越。
此外，为了提高农业生产的效率，农业科学家还开发了许多智能化、自动化的农业设备和系统。
例如，智能化农业管理系统可以实时监测和控制农业生产过程中的各个环节，从而做到最优化的决策。
三、密集型农业技术的应用密集型农业技术在现代农业生产中得到广泛应用。
这些技术不仅在发达国家得到应用，而且在一些农业落后国家也得到了推广。
首先，新型农业品种被广泛用于提高农产品的数量和品质。
例如，在美国，转基因作物已经成为主要作物种植方式之一。
当然，考虑到人们对转基因作物的恐惧，一些国家也限制或禁止了其生产和销售。
软件密集型装备软件故障诊断技术研究
中 圈分类号： Ｐ０ Ｔ３ ９
软件 密集型装备 软件 故障诊断技术研 究
赵 膀 ，慕 晓冬 ，易 昭湘
（ 第二炮兵工程学院指挥 自动化系 ，西安 ７ ０ ２ ） １０ ５ 摘 要 ：针对 当前软件密集型装备软件故障诊 断方法 的缺 陷， 出了一种基于粗诊断与细诊断技术相结合 的软件故障定位方法。对故障进 提
ｓ ｆ ｒ ｅ ｉ ｔ ｎ ｉ ｅ ｅ ｉ ｍｅ ｔ ｏ ｗａ —ｎ ｅ ｓ ｖ ｑｕ ｐ ｔ ｎ．
［ ｙｗｏｄ ］ｓｆ ｒｅｉｔｎｉｅ ｑ ｉｍｅ ｔｆｕｔ ａ ｎｓｓｐｏ ｒｍ ｉｉｇ ｃ ａｓ・ｒｉｅ ｉｇ ｏｉ； ｎ—ｒｉｅ ｉ ｎ ｓ Ｋｅ ｒ ｓ ｏｔ － ｅ ｓ ｕｐ ｎ；ａｌｄ ｇ ｏｉ； ｒｇａ ｓｃｎ ；ｏ ｅｇａｎｄｄａｎ ｓｓｆ ｅｇａｎｄｄａ ｏｉ ｗａ ｎ ｖｅ ｉ ｌ ｒ ・ ｉ － ｇ ｓ
在错误 的必然性和查找、纠正错误 的复杂性 ，使得在软 件 Ｊ
密集型装备战场环境下 ，维护保障工作比较困难 Ｊ 。因此， 研究装备软件 的可靠性、安全性 和维修性 的保障措施和软件 故障分析测试手段 ，对部队战斗 力的形成和提高，新装备 武
器效能的提高 ，加速装备维修现代化进程 ，具有重要的军 事 应用价值 。
维普资讯
第３ ４卷 第 ３期
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２０ ０ ８年 ２月
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软 件技 术与 赘攮｝ ・ 【库
文章编号ｔ１ ｏ＿４８ ｔ８３ ０９＿３ 文献标识码： ｏ ＿ ２（ｌ）—０６．０ ｏ ３ ２００ ＿ Ａ
华中科技大学金海实验室科研项目汇总
华中科技大学金海实验室科研项目汇总1. 国家重点基础研究发展计划（973计划）项目，云安全的基础理论与方法研究（2014CB340600），2014.1-2018.82. 国家重点基础研究发展计划（973计划）项目，计算系统虚拟化基础理论与方法研究（No.2007CB310900），2007.7-2011.123. 国家重点基础研究发展计划（973计划）项目，基于语义网格的语义关联存贮模型及管理和通信平台（No.2003CB317003），2004.1-2009.84. 国家重点基础研究发展计划（973计划）子项目，无线传感网络的自主组网模型方法研究（No.2006CB303002），2006.8-2010.125. 973青年科学家项目，软件定义的云数据中心网络基础理论与关键技术，2014.1-2018.126. 国家科技重大专项“新一代宽带无线移动通信网”，新型移动业务控制网络的架构及关键技术（No.2010ZX03004-001-03），2010.1-2012.127. 国家科技重大专项“新一代宽带无线移动通信网”子项目，宽带移动业务关键技术开放式研究（No.2009ZX03004-004-04），2009.1-2010.128. 国家科技支撑计划项目，翻译业务云计算基础架构和海量数据处理系统研发（No. 2012BAH14F02），2012.1-2014.129. “十一五”国家科技支撑计划重点项目，虚拟实验教学环境关键技术研究与应用示范（No.2008BAH29B00），2009.1-2011.1210. 教育部“十五”211工程公共服务体系建设项目，中国教育科研网格（ChinaGrid），2003.1-2005.1211. 教育部211工程公共服务体系建设项目，中国教育科研网格（ChinaGrid）二期建设，2012.1-2013.512. 教育部创新团队“长江学者和创新团队发展计划”，中国教育科研网格计划典型应用示范，2006-200813. 教育部“985工程”二期建设项目，基于网格的高性能计算与复杂系统仿真科技创新平台，2004.1-2007.1214. 国家自然科学基金国际（地区）合作交流项目，NSFC-RGG联合资助项目，因特网上基于对等网络的大规模实时视频系统：理论和实践（No.60731160630），2008.1-2010.1215. 国家杰出青年科学基金项目，基于数据网格的高性能存储环境及其关键技术的研究（No.60125208），2002.1-2005.1216. 全国百篇优秀博士学位论文专项基金，大规模社交网络内容搜索系统研究（No.201345），2013.1-2016.1217. 国家自然科学基金重大研究计划子项目，网络计算应用支撑中间件/网络计算安全支撑环境（网络计算环境综合试验平台No.90412010），2004.1-2007.1218. 国家自然科学基金重点项目，云计算环境下面向复杂工程应用的资源管理调度方法研究（No.61232008），2013.01-2017.1219. 国家自然科学基金重点项目，大型数据中心的低能耗可扩展理论与关键技术（No.61133006），2012.01-2016.1220. 国家自然科学基金重点项目，适应云计算环境的视频编码、传输与智能处理（No.61133008）,2012.01-2016.1221. 国家自然科学基金重点项目，对等计算及广域网虚拟平台（No.60433040），2005.1-2007.1222. 国家自然科学基金面上项目，结构化可搜索公钥加密及其应用研究（No.61472156），2015.01-2018.1223. 国家自然科学基金面上项目，基于时空上下文数据的关联关系挖掘与推理技术研究（No.61472149），2015.01-2018.1224. 国家自然科学基金项目面上项目，虚拟化环境下面向新型存储系统的I/O资源调度方法（No.61472151），2015.1-2018.1225. 国家自然科学基金面上项目，面向隐私保护的大数据查询处理方法研究（No.61472148）, 2015.01-2018.1226. 国家自然科学基金优秀青年科学基金项目，分布式计算与系统（No.61422202）， 2015.01-2017.12.27. 国家自然科学基金优秀青年科学基金项目，并行与分布式计算（No. 61322210），2014.1-2016.1228. 国家自然科学基金资助项目，科学大数据处理优化理论与关键技术研究（No. 61370104），2014.1-2017.1229. 国家自然科学基金资助项目，云计算环境中租户数据的计算安全保障机制研究（No. 61370106），2014.1-2017.1230. 国家自然科学基金资助项目，面向云计算性能保证的多租户数据中心网络带宽分配与最优性价比计价体系研究（No. 61370232），2014.1-2017.1231. 国家自然科学基金资助项目，社交网络搜索系统中基于交互局部性的通信代价优化策略研究（No. 61370233），2014.1-2017.1232. 国家自然科学基金资助项目，基于语义计算的海量Deep Web知识探索机制研究（No. 61272411），2013.1-2016.1233. 国家自然科学基金资助项目，新型系统结构下数据密集型计算的运行时优化机制研究（No. 61272408），2013.1-2016.1234. 国家自然科学基金资助项目，保护监控视频隐私的漂移失真免疫算法研究（No. 61202302），2013.1-2015.1235.国家自然科学基金资助项目，基于容错代价的云计算可生存性理论与关键技术研究，（No. 61272072），2013.1-2016.1236. 国家自然科学基金资助项目，抗量子密码分析的基于身份加密研究（No. 61100222），2012.1-2014.1237. 国家自然科学基金资助项目，NoC众核系统中基于可靠性的节能实时调度算法及策略研究（No. 61173045），2012.1-2015.1238. 国家自然科学基金资助项目，面向计算密集型的海量数据查询处理关键技术研究（No. 61100060），2012.1-2014.1239. 国家自然科学基金资助项目，基于虚拟化技术的数据中心多维资源整合和全局能效优化研究（No. 61103176），2012.1-2014.1240. 国家自然科学基金资助项目，网络视频定向广告关键技术研究（No. 61003006），2011.1-2013.1241. 国家自然科学基金资助项目，虚拟计算环境下磁盘资源管理机制的研究（No. 61003007），2011.1-2013.1242. 国家自然科学基金资助项目，基于事务内存的云计算编程模型研究（No. 61073024），2011.1-2013.1243. 国家自然科学基金资助项目，移动容迟网络的路由与拥塞控制方法研究（No. 61003220），2011.1-2013.1244. 国家自然科学基金资助项目，大规模标注RDF数据管理的关键技术研究（No. 61073096），2011.1-2013.1245. 国家自然科学基金资助项目，基于虚拟计算环境生命周期的服务器资源调度方法研究（No.61073024），2011.1-2013.1246. 国家自然科学基金资助项目，虚拟机计算资源调度中关键技术的研究（No.60903022），2010.1-2012.1247. 国家自然科学基金资助项目，逻辑虚拟域中软件执行的可信确保机制研究（No.60973038），2010.1-2012.1248. 国家自然科学基金资助项目，云计算数据中心高可用理论与方法研究（No.60973037），2010.1-2012.1249. 国家自然科学基金资助项目，基于合成基准测试程序的多核处理器模拟技术研究（No.60973036），2010.1-2012.1250. 国家自然科学基金资助项目，云计算环境中高效可靠虚拟化桌面的关键机制研究（No.60973133），2010.1-2012.1251. 国家自然科学基金资助项目，面向普适环境的流媒体柔性机理与调度策略研究（No.60903173），2010.1-2012.1252. 国家自然科学基金资助项目，基于网格的多源异构数据访问与集成方法研究（No.60803006），2009.1-2011.1253. 国家自然科学基金资助项目，面向虚拟计算环境的入侵容忍机制研究（No.60803114），2009.1-2011.1254. 国家自然科学基金资助项目，对等网络弹性拓扑的基础理论研究（No.60703050），2008.1-2010.1255. 国家自然科学基金资助项目，网格可信赖性评测理论的研究（No.60603058），2007.1-2009.1256. 国家自然科学基金资助项目，基于图论分析自然图像解析方法研究（No.60603024），2007.1-2009.1257. 国家自然科学基金资助项目，基于数据活性的数据网格管理调度策略研究（No.60673174），2007.1-2009.1258. 国家自然科学基金资助项目，面向网格虚拟组织的可信安全机制研究（No.60603065），2007.1-2007.1259. 国家自然科学基金资助项目，对等流媒体覆盖网络的协作式优化机制研究（No.60642010），2007.1-2007.1260. 国家自然科学基金资助项目，虚拟组织中资源共享的安全代价分析理论的研究（No.60503040），2006.1-2008.1261. 国家自然科学基金资助项目，虚拟流媒体存储系统理论和实现技术研究（No.60403024），2005.1-2005.1262. 国家自然科学基金资助项目，基于信息服务网格的无形计算理论及模型（No.60273076），2003.1-2005.1263. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题，云端和终端资源自适应协同与调度平台，2015.1-2017.1264. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题，内存计算系统软件研究与开发，2015.1-2017.1265. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题，高性能计算环境应用服务优化关键技术研究，2014.1-2016.666. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题，云平台一体化监控系统研究(No.2013AA01A213)，2013.01-2015.1267. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题，亿级并发云服务器系统（No.2013AA01A208），2013.01-2015.1268. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目（主题项目课题），面向多核/众核系统的运行时支持技术与系统(No.2012AA010905)，2012.01-2015.1269. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题，真实感动漫渲染系统研究与应用(No.2012AA01A306)，2012.01-2015.1270. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目，“云制造服务平台关键技术”，课题“面向航天复杂产品的集团企业云制造服务平台开发、系统构建及应用”（No. 2011AA040502），2011.1-2012.871. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目子课题，基于网格的数字化医疗决策支持系统（No.2006AA02Z347），2007.1-2008.1272. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目，面向医学图像处理的武汉高性能网格结点建设（No.2006AA01A115），2006.12-2010.1273. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目，中国教育科研网格计划典型应用示范（No.2004AA104280），2004.1-2006.1274. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目，集群服务器功能软件（No.2002AA1Z2102），2002.9-2004.1275. 国家高技术研究发展计划（863计划）项目，存储虚拟化及其文件系统的研究（No.2001AA111011），2001.10-2003.1276. 中国下一代互联网示范工程CNGI 2005年研究开发、产业化及应用试验项目，基于IPv6的大规模高性能网格应用（GI-04-15-7A），2005.9-2006.1277. 中国下一代互联网示范工程CNGI 2005年研究开发、产业化及应用试验项目，基于IPv6的P2P弹性重叠网络智能节点的研制（GI-04-12-1D），2005.9-2006.1078. 中国下一代互联网示范工程CNGI 2005年研究开发、产业化及应用试验项目，基于IPv6的P2P内容存取应用系统研制（GI-04-12-2A），2005.9-2006.1079. CNGI2008年下一代互联网业务试商用及设备产业化专项，中国教育科研网格IPv6升级（教育科研基础设施IPv6技术升级和应用示范项目），2009.1-2010.1280. 2009“新一代宽带无线移动通信网”科技重大专项子项目，全IP宽带移动网络架构及关键技术研究(No.2009ZX03004-002)，2009.1-2010.1281. 高等学校科技创新工程重大项目培育资金项目，网络环境下的科技文献共享服务支撑平台（No.705034），2006.1-2007.1282. 霍英东高等院校青年教师基金项目，存储局域网虚拟化系统结构的研究，2001.7-2004.783. 教育部高等学校本科教学质量与教学改革工程专项，国家精品课程地区资源分中心建设及相关软件系统研发（NO. JPKC-2）（“国家精品课程集成项目”子项目），2007-201084. 教育部创新团队项目，云计算与分布式处理，2014.6 -2016.785. 教育部新世纪优秀人才计划项目，虚拟化用户桌面环境的基础理论与关键技术研究（No.NCET-08-0218），2009.1-2011.1286. 教育部新世纪优秀人才计划项目，面向数据时间特性的网格数据管理机制研究（No.NCET-07-0334），2008.1-2010.1287. 教育部-中国移动科研基金（2013）研发项目，基于网络侧数据的用户特征提取与新业务受众预测研究（No. MCM20130382），2014.1 -2015.1288. 教育部-中国移动科研基金（2012）研发项目，面向视频转码的高性能云计算节点的研究与实现（No. MCM20122041），2013.1 -2014.1289. 教育部－英特尔信息技术专项科研基金，云计算环境下海量教育资源管理技术研究（No. MOE-INTEL-2012-01），2012.7-2014.690. 教育部－英特尔信息技术专项科研基金，云计算环境中大规模虚拟化桌面的关键机制研究（No.MOE-INTEL-10-05），2010.4-2012.491. 教育部－英特尔信息技术专项科研基金，面向云计算的数据并行处理系统研究（No.MOE-INTEL-09-03），2009.4-2011.492. 教育部－英特尔信息技术专项科研基金，基于虚拟计算技术的多核系统计算资源管理(No.MOE-INTEL-08-06)，2008.2-2010.493. 湖北省自然科学基金杰出青年基金项目，云终端的基础理论与关键技术，（No. 2012FFA007 ）2013.1-2014.1294. 湖北省杰出青年基金项目，面向云计算的虚拟化数据中心资源管理策略研究（No. 2011CDA086），2012.1-2013.1295. 湖北省自然科学基金创新团队，新型网络存储系统及存储机理的研究，（No.2005ABC005），2005-200696. 湖北省新世纪高层次人才工程择优资助项目，信息服务网格支撑平台关键技术的研究，2004-200597. 新世纪百千万人才工程国家级人选科研项目，基于动态联合体的网络协同安全控制机制的研究，2005.198. 国家国际科技合作专项项目，移动网络环境下云端融合的关键技术合作研究，2015.01-2017.1299. 欧盟项目，Desktop Grids for International Scientific Collaboration，2010.6-2012.5100. 欧盟项目，MONICA-Mobile Cloud Computing: Networks, Services and Architecture，2012.1-2014.12。
服务器虚拟化平台的性能评估与比较方法详解
服务器虚拟化平台的性能评估与比较方法详解随着云计算和虚拟化技术的迅猛发展，服务器虚拟化成为了企业数据中心和云服务提供商的常用技术之一。
如何评估和比较不同虚拟化平台的性能，对于企业和云服务提供商选择合适的虚拟化解决方案至关重要。
本文将详细介绍服务器虚拟化平台性能评估与比较的方法。
一、性能评估指标服务器虚拟化平台的性能评估需要考虑多个指标，以全面评估平台的性能。
以下是常用的几个性能评估指标：1. 虚拟机密度：虚拟机密度是指在一个物理服务器上能够同时运行的虚拟机数量。
虚拟机密度高意味着更高的资源利用率和更好的成本效益。
2. 响应时间：虚拟化平台的响应时间是指虚拟机对请求的响应速度。
低延迟的响应时间可以提高用户体验和系统的可用性。
3. 吞吐量：吞吐量是指服务器虚拟化平台能够处理的请求或事务数量。
较高的吞吐量意味着系统具有更好的性能。
4. 资源利用率：资源利用率是指虚拟化平台对计算、存储和网络资源的利用情况。
高资源利用率表示系统可以更高效地使用资源。
5. 迁移性能：迁移性能是指虚拟机在不同物理服务器之间迁移时的效率和可靠性。
高迁移性能可以提高虚拟机的灵活性和可用性。
二、性能评估方法在评估服务器虚拟化平台性能时，可以使用以下方法和工具：1. 压力测试：通过在虚拟机中运行大量负载，例如CPU密集型、内存密集型或网络密集型的工作负载，来评估虚拟化平台的性能。
常用的压力测试工具包括SPEC CPU、Memtest等。
2. 建立基准测试：基准测试是指在相同硬件和软件环境下运行相同工作负载的对比测试。
通过建立基准测试，可以对比不同虚拟化平台的性能差异。
3. 资源监控：使用监控工具对虚拟机和物理服务器进行资源监控，包括CPU利用率、内存使用率、网络带宽等。
可以通过分析监控数据来评估不同虚拟化平台的性能表现。
4. 实际应用场景测试：尽可能模拟实际应用场景，例如数据库访问、Web服务器等，并对不同虚拟化平台进行测试。
这种方法可以更贴合实际应用需求，评估虚拟化平台在特定场景下的性能。
加强经济可行性研究提高电信项目投资决策水平
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电子 化 沟 通 作为 互 联 网 在 人力 资 源 管 理 中 的重 要 应用， 正在 为越 来越 多 的 企业 所 实 践 ， 此而 产 生 的 信 由 息快 速 、 直接 、 广泛 、 有效 的传 播 和 思 想 、 情 的交 流 、 感 融台， 充分 显 示 出电 子化 掏 通 的魅 力 所 在 。 电 子化 掏通 的形 式授 多 ，可 以 在 企 业 内 部 网上 建 立 员 工 的个 人 主 页 ． 以开 设 Ｂ Ｓ 坛 、 天 室 、 议 可 Ｂ论 聊 建 区 、公 告 栏 以 及企 业 各 管 理层 的 邮箱 等 等 。为 了使 电 子 化 沟通 更 好 地 发挥 在 营 造 优 良的 企 业 文 化 、促 进企 业 经 营 管理 水 平 的提 高 、增 强 企 业 凝 聚力 和 激 发 员工 进 取心 、 造力 等 方 面 的 作用 ， 创 企业 领 导 既要 保 持 支 持 电 子化 沟 通 的 开展 ． 要 积 极 参 与 ， 时 回应 。 更 及 充 分 利 用 企业 内部 网 络资 源 ．就 能 较好 地 实 现 电 子 化沟 通 。 企 业员 工 可 以 将 电子 邮 经 理将 舍对 每一 封 电子 邮件 进行 回 复 ：员 工 可 以在 内 部 同的 Ｂ Ｓ上 向公 司提 出 意 见 、 Ｂ 建
通 过 网络 实 现 与此 同 时 ．企 业 管 理 者 可 以 通 过 电子
理中存在 的问题 ，绩效考评中的人为因素的影 响将太
大 减 少 。 因此 ， 子化 考 评 对 建 立规 范化 、 量 化 的员 电 定 工 绩 教考 评 体 系 ．代 替 以 经验 判 断 为 主 体 的绩 教 考评 手段 有 很 大 的 作 用 ，使绩 效 考 评 更 为公 正 、台 理 和科
计算机系统结构 研究生
计算机系统结构研究生全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：计算机系统结构是计算机工程领域的重要研究方向，研究生是该领域的未来栋梁。
计算机系统结构研究生在深入学习计算机硬件和软件的基础上，需要具备扎实的理论基础和创新能力，同时具备良好的实践能力。
本文将从计算机系统结构研究生的培养目标、专业课程设置、实践项目以及未来发展前景等方面进行探讨。
一、培养目标计算机系统结构研究生还需要具备良好的团队合作能力和沟通能力，能够在跨学科研究和复杂工程项目中协作完成任务。
研究生需要具备扎实的数理逻辑推理能力和创新思维，能够解决复杂的计算机系统结构问题和挑战。
二、专业课程设置计算机系统结构研究生的专业课程设置一般包括计算机系统结构基础、计算机体系结构、高级计算机体系结构、并行计算机体系结构、多核处理器体系结构、嵌入式系统设计等课程。
这些课程涵盖了计算机系统结构的基本理论、设计方法和实践技术，旨在为研究生提供全面系统的知识体系和专业技能。
计算机系统结构研究生还需要修读相关的计算机网络、操作系统、编程语言等课程，加强对计算机系统软件部分的学习，为日后在实际工作中综合运用硬件和软件知识打下基础。
三、实践项目计算机系统结构研究生在进行学习和研究的需要参与相关的实践项目，提升实际操作能力和团队协作能力。
实践项目可以包括硬件设计与实现、系统调优与优化、性能测试与评估等内容，通过实际操作和实验研究，加深对计算机系统结构的理解和掌握。
研究生还可以参与导师的科研项目或产学合作项目，进行专业领域的研究和实验工作，提升研究能力和创新能力。
这些实践项目将为研究生未来的科研和工程应用打下坚实基础。
四、未来发展前景计算机系统结构研究生毕业后，可以从事计算机系统设计、开发、测试、维护等方面的工作，也可以从事计算机系统研究、教育等领域的工作。
随着信息技术的迅速发展和计算机应用的广泛深入，计算机系统结构研究生将有广阔的就业前景和发展空间。
研究生可以选择就业于计算机制造企业、计算机软件企业、科研机构、高等院校等单位，担任计算机系统工程师、软件工程师、系统架构师、项目经理等职位。
云计算中的资源动态调整与优化技巧研究
云计算中的资源动态调整与优化技巧研究随着云计算技术的迅猛发展，资源动态调整与优化成为云计算环境中的重要问题之一。
云计算是基于虚拟化技术实现的资源共享和服务交付平台，其特点是高效、灵活、可扩展。
通过动态调整和优化云计算资源，可以提高系统性能，降低运营成本，提供更好的用户体验。
资源动态调整是指根据实际需求，根据系统的负载情况和用户需求，自动进行计算资源的分配和调整，以达到更佳的系统性能。
而资源优化是指通过对云计算环境中的资源进行最佳配置和管理，提高系统的效率，节约资源的使用，从而达到降低成本、提高系统性能的目的。
在云计算中，资源调整和优化技巧主要包括以下几个方面：1. 智能负载调度与迁移技术：通过监控系统负载情况，实时调整虚拟机的分配，将任务迁移到负载较低的节点上，以避免资源瓶颈和效率低下的情况发生。
在资源调整过程中，需要考虑节点间的实时负载情况和通信开销，并采用合适的调度策略，确保任务的高效执行。
2. 弹性扩展与缩减技术：根据负载情况和业务需求，动态增加或减少云计算资源。
当系统负载较高时，可以通过增加虚拟机来提升性能。
而在负载较低或闲置的情况下，可以自动缩减资源，以降低成本。
对于弹性扩展和缩减，还需要考虑资源的预测和规划，以最大程度地满足用户需求。
3. 资源优化与分配算法：针对不同类型的任务和资源需求，设计合适的资源优化和分配算法。
例如，对于CPU密集型任务，可以采用负载均衡策略，将任务合理分配到各个节点上，以充分利用系统资源。
而对于存储密集型任务，可以通过数据副本技术提高数据访问效率。
尽量利用任务之间的并行执行特性，提高系统整体性能。
4. 节能技术与绿色云计算：云计算环境的节能是一个重要的问题，也是优化的目标之一。
通过在硬件和软件层面上采用节能技术，如动态休眠、动态控制频率等，减少能源的消耗。
此外，可借助绿色能源，如太阳能、风能等，减少对传统能源的依赖，提倡绿色云计算环境的建设。
5. 监控和管理系统：建立完善的监控和管理系统，对云计算资源进行实时监测和管理。
信息系统国产化改造及与发展探究
IGITCW技术 分析Technology Analysis68DIGITCW2023.071 信息系统国产化发展概况目前，信息系统国产化软硬件成熟度不断提高，推动了安全可靠的信息技术体系和软硬件生态环境建设，逐步扭转了核心信息技术和产品受制于人的局面。
在信息基础架构方面，国产服务器、网络、安防设备、存储设备等方面都取得了不小的进步。
这些信息系统国产化水平的提高进一步加强了信息系统的安全性，提高了国有企业的管理能力。
但从整体上看，信息产品国产软硬件与国外成熟产品相比仍有很大差距，在操作系统、关系数据库和中间件等方面对国外产品仍有较大的依赖性。
因此，信息系统的国产化改造还有较大的进步空间。
2 国产化基础软硬件环境分析在单核运算方面，国产计算机与国外成熟计算机相比仍存在着不小的差距。
不过，国产计算机采用的原生多核心设计能够将性能发挥到极致，特别是在一些密集的应用上，这种优势更加明显[1]。
国产计算机采用的是RISC 指令集方式，寻址方式比传统指令集CISC 有明显的优势，操作也更为简洁。
但在CPU 能力、总线服务模式、硬盘读写模式以及制造流程等方面稍有欠缺，所以在读取文件时会花费更长的时间。
因此，在改造国产化信息系统的过程中，为了达到各种性能指标的要求，需要对各种国产软硬件进行必要的技术优化。
3 国产化信息系统软件性能优化关键技术3.1 并发处理软件性能优化并发处理技术的应用旨在提高基础软硬件的运行效率，比较典型的是计算密集型和输入/输出（I/O ）密集型。
在软件的设计阶段，国产计算机以多核为主，利用此技术，将数据任务逐级分解，进而多线程并发执行，有效解决了单核频率过低的问题。
在系统对数据进行接收、读取和处理的时候，通过创建接收线程、读取线程和处理线程，并发处理创建数据，对非同类型数据、非同过程数据进行相信息系统国产化改造及与发展探究黄斯阳（广东烟草珠海市有限公司（信息中心），广东 珠海 519000）摘要：文章首先概括了国产化信息系统的发展现状，分析了其所处环境的具体特点；其次，提出了系统软件性能优化的关键技术，并通过初步验证表明，系统性能指标在经过技术优化后有了显著提升；最后，对国产化信息系统未来的发展进行了展望。
管理学原理第2章重点知识笔记
第二章管理的昨天和今天管理实践总是要反映时代和社会的环境。
一、管理与其他研究领域的联系管理学具有来自人文和社会科学的丰富遗产，它们对管理理论和实践有着直接的影响。
人类学是研究社会的学科，它有助于了解人类及其活动。
人类学有助于管理者更好的理解不同国家和不同组织中人们基本的价值观、态度和行为的差异。
经济学关于资源配置的学科，提供了理解变化中的经济以及竞争和自由的全球市场环境的作用。
理解自由贸易和保护政策对于在全球市场上运作的任何管理者都是绝对必要的。
哲学考察事物的本质，特别是价值观和伦理道德。
道德直接涉及组织的存在以及什么行为对一个组织是适当的命题。
洛克的自由伦理理论认为自由、平等、正义和私有财产是法定的权利。
卡尔文的新教伦理鼓励个人努力工作获得成功，亚当斯密认为市场和竞争而不是政府才应该是经济活动的唯一调节者。
政治学研究个人或群体在政治环境中的行为，主要包括：在经济系统中权利的分配，个人如何为了自己的利益而操纵权力。
管理者受到一个国家政府的组成形式的影响，也就是这个国家是否允许公民拥有财产，是否通过公民介入和强化契约的能力来实现他们权利。
一个国家在财产契约方面立场，会决定它的组织的形式和政策。
另外，心理学和社会学和管理学也存在联系，不能忽视。
二、管理的历史背景负责计划、组织、领导和控制活动的专门人员的指挥下所做的组织性的努力，已经存在了几千年。
埃及的金字塔、中国长城、威尼斯的早期企业雏形。
组织早在几千年前就存在，管理也付诸实施。
20世纪前两件事情在促进管理研究方面扮演着重要的角色。
1）1766年亚当斯密《国富论》，主张组织和社会将从劳动分工中获得经济利益，即将工作分解为狭窄的、重复性的任务。
2）始于18世纪英国的工业革命，工业革命的主要贡献是以机械力代替了人力，从而使在工厂中生产商品比在手工作坊中生产更经济。
大型公司的发展要求建立正式的管理系统，于是，产生了正式的管理理论以指导管理者运行这类组织。
浅谈大数据时代下软件工程关键技术探讨
浅谈大数据时代下软件工程关键技术探讨作者：陈新来源：《电脑知识与技术》2021年第32期摘要：计算机软件工程与其他类型的工程相比具有极高的复杂性，而且它需要对数据和信息进行整理和收集，将所有的数据记录在册之后，利用编程技术进行建造以及编写程序，这样才能够完成数据库的构建，并达到软件创作的目的。
特别是在互联网技术快速发展的背景之下，人们对各种类型软件的要求越来越高，而计算机科学技术也面临着新的改革以及提升。
人们的生活方式由于大数据的出现变化非常大，是否有了更好的发展方向。
但是在未来使用网络的人群将会变得越来越复杂。
在此背景之下，进行大数据时代下软件工程关键技术的分析具有很高的必要性。
关键词：大数据时代;软件工程;关键技术中图分类号：TP311.5 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）32-0073-02大数据技术的快速发展以及它的进步，让各行业的企业和组织得到了快速的发展以及进步，而且这些发展是有可能直接导致人才和战略的内容受到影响。
在未来我们需要花费更多的时間和精力，对于软件工程的发展方向进行关注，中俄解决软件工程发展存在的问题，更好地迎接社会带来的挑战和机遇，让我国在大数据时代的背景下找到更好的发展方向。
1 大数据时代概述不同行业的人对大数据的理解各不相同，而大数据的真正定义是由麦肯锡全球研究所提出来的定义，它是指一种规模大到在获取储存管理分析方面，其效率以及功能，甚至是性能大大地超过了传统数据库软件的能力范围，它不仅具有海量的数据规模，还能够对数据的管理进行快速的管控，可以同时对多种类型的数据进行分析和处理，除此之外，大数据还具有价值密度相对较低的特点[1]。
近年来大数据和互联网的融合程度越来越高，并且随着互联网时代的不断推进，大数据的应用范围不断的广泛。
目前大数据技术，以分布式的数据挖掘作为核心以及交接点，将社会生活当中各行各业的内容紧密地联系起来，利用其自身的特点促进社会的发展。
高性能计算机体系结构研究
高性能计算机体系结构研究第一章引言高性能计算机体系结构是当代计算机科学研究的热点和重点之一，是计算机领域的核心技术之一。
在大规模科学计算，高速数据处理，人工智能等方面，高性能计算机的运算速度远超过传统计算机，并且可以处理更为复杂的问题。
因此，研究高性能计算机体系结构对于计算机技术的发展具有重要意义。
第二章高性能计算机体系结构的基本概念高性能计算机体系结构作为计算机科学中的一门学科，主要研究计算机硬件的设计与实现，涉及到计算机的CPU、内存、总线等硬件要素。
高性能计算机体系结构通常具备以下两个基本特征：1. 高并行性。
高性能计算机的针对于大规模的科学计算、图形处理、人工智能、大数据分析等计算密集型应用而设计，需要同时运行多个程序，因此，在硬件设计上注重高并行性和多线程处理。
2. 大规模的记忆容量。
高性能计算机通常需要处理更为复杂的问题，并且需要大规模的数据进行分析，因此需要更大的内存容量来存储数据。
第三章高性能计算机体系结构的种类目前高性能计算机体系结构根据不同的原则进行分类，常见的体系结构分类有以下几种：1. SIMD：单指令流多数据流。
这种体系结构的计算机通过使用单条指令处理多个数据项来实现高效并行处理。
通常用于对于相同类型的数据项进行处理，并且数据项的处理方式一样。
2. MIMD：多指令流多数据流。
每个CPU拥有独立的程序计数器和处理器状态等，使得多个计算机程序可以并行处理。
在图形处理以及科学计算等方面，常常使用MIMD的体系结构。
3. 多级体系结构。
这种体系结构一般包括多个不同的计算单元，每个计算单元可以单独运行程序。
其中一些计算单元可以处理数据，另外一些负责控制等操作。
第四章高性能计算机体系结构的实现高性能计算机体系结构的实现主要涉及到以下几个方面：1. 硬件设计：主要涉及到计算机的CPU、内存、总线等硬件要素。
在硬件设计上，通常优先考虑高并行性和多线程处理。
2. 并行编程技术：在高性能计算机中，并行编程技术是必不可少的一部分。
技术密集型企业的创新和成长性研究
技术密集型企业的创新和成长性研究摘要：随着科技的不断进步和创新，技术密集型企业成为了当前社会发展的重要推动力，而其创新与成长性也成为了众多研究学者关注的热点。
本文以技术密集型企业为研究对象，探讨其创新和成长性的相关问题，分析了技术密集型企业所面临的挑战及其应对策略，并结合国内外相关案例，提出了一些切实可行的建议，为技术密集型企业实现可持续发展提供借鉴和参考。
关键词：技术密集型企业、创新、成长性、挑战、策略、可持续发展一、引言随着全球经济的不断发展，技术密集型企业渐渐成为了现代经济中的重要力量。
技术密集型企业作为指在产品和服务中应用大量专业技术和知识的企业，其所涉及的技术涵盖了各个领域，如计算机、生物医药、通讯等。
相比其他类型的企业，技术密集型企业以其高新技术、高附加值和创新性的特点，常常被视为实现国家经济增长和工业结构升级中的龙头企业。
本文的目的是探讨技术密集型企业的创新和成长性问题，揭示其所面对的挑战及其应对策略，并通过实证研究，提出一些可行的建议，为技术密集型企业的可持续发展提供参考。
二、技术密集型企业的创新和成长性技术密集型企业以其高新技术和创新性为特征，创新可以说是其发展的源泉所在。
在技术密集型企业中，创新的形式有很多，如新产品研发、新工艺创造、行业领先的技术管理等。
直接反映技术密集型企业创新能力的指标有专利、论文、技术成果等。
在技术密集型企业的成长过程中，面临的挑战也有很多。
首先，由于技术密集型企业的业务广泛，需要在不同的领域中不断寻找更先进的技术，这无疑增加的企业的风险成本。
其次，技术密集型企业在从研发到市场推广的全过程中需要投入大量的资金和时间，这增加了其运营成本。
此外，技术密集型企业所涉及的市场和产品也往往具有高度的不确定性，例如，在生物医药领域，随着新疾病的不断发现和治疗技术的不断进步，市场的变化和科技的更新都可以对企业的发展产生影响。
技术密集型企业如何应对这些挑战？其策略多样，这里简单介绍几种。
系统集成项目管理研究
项 目都 有 区 别 。
单位 特别 是厂 商较 多 ，协 调工 作量 大 ； 析 功能与 数据之 间 的关 系 。 出现行 系 指
３ 集软 件 、 件 及 应 用 于 一 体 。 系 随着 项 目的深入 ， ． 硬 客户需 求不 断 地清 晰 统存 在 的问题 和不足 之处 ， 确立 新系 统 统集 成项 目与一 般 的软件项 目不 同 ， 它 和激 发 ， 目范 围变 更 比较 频 繁 ； 目 项 项 的基 本 目标 和逻 辑功 能要求 ， 最后 提 出
系 用 统集成 项 目建设按 时间 划分 ， 一般 可分 较 ， 统集 成 项 目在 技 术 环 境 、 户需 先进 。 ３ 可 靠 性和 安 全 性 原则 。稳 定 可 ． 进 为可 行 性研 究 、 系统分析 、 统设计 、 系 项 求 、 度 和成本 上都 更加 难 以控制 。 系 安全 地运作 是系 统设 计 的基本 出发 目实施 、 测试验 收、 运行维护６ 阶段 。对 统 集成 项 目往往 涉及 到最新 的技 术 ， 个 现 靠 、 系统集成项 目的管理 同样也 可以分 阶段 代计 算 机 与通 信 技 术 的迅 猛 发 展 使得 点 ， 技 术 指 标 按 平 均 无 故 障 时 间 ＭＴ Ｆ） ＭＴ Ｒ） 进行 ， 具体来说 ， 系统集 成项 目的管理可 产 品的生命 周期越 来越 短 ， 就迫 使项 （ Ｂ 和平 均无故 障率 （ Ｂ 衡定 ， 这
维普资讯
系 统 集 成 项 目管 理 研 究
口 长 沙 李庭春
能够 满 系 统集 成 项 目除 了具 有 项 目的 一 集 成公 司必需 具有一 套 核心 的 、 ２ 实用性 和先进 性原 则。 ． 实用有 效
设计 结 果应能 满 般特点 ， 如一 次 性 、 时 性 、 殊 性 等 足用 户 需求 的应用 软件 系统 临 特 还要 提供 是 最 主要 的设 计 目标 ， 且 先 并且 能够 按 照行 足 需 求 ， 切 实有 效 ； 进 性 原则 是 指 外 ， 型 的系统集 成项 目还 包括技 术 更 相关 功 能的硬 件设 备 ， 典 设 计上 确保设 计思 想先 进 、 息系统 结 信 新快、 所处 环境变 化快 、 员流 动 频繁 、 业 工程 规范 指导用 户进 行安装 调试 。 人 系统 硬 件设 备 先 进 、 开发 工 具 需 求多 变 、 管理 的复 杂性强 等特 点 。系 ４ 不 确 定 性 。 一 般 的项 目活 动 比 构 先 进 、 ． 与
资源密集型系统性能监测与优化技术研究
资源密集型系统性能监测与优化技术研究随着科技进步和信息化程度的不断提升，越来越多的企业、机构和个人开始利用计算机技术进行生产、管理和服务等活动，因此，计算机系统的效率和性能显得尤为重要。
特别是对于资源密集型系统，如云计算、大数据分析等，性能监测和优化显得尤为紧迫和关键。
一、资源密集型系统的特点和挑战资源密集型系统是指需要用到大量计算资源或存储资源的系统，如云计算平台、大数据分析系统、人工智能算法等。
这类系统通常需要应对以下几方面的挑战。
首先，资源密集型系统的规模通常较大，需要运行在大型服务器集群上，因此需要实现高可用、高性能和可扩展性等要求。
其次，这类系统需要快速处理海量的数据和信息，因此需要提高计算和存储效率，避免资源浪费。
另外，由于对系统响应时间和数据准确性要求较高，因此需要实时监测系统的状态和性能，及时调整和优化系统运行。
二、性能监测与优化技术针对资源密集型系统的挑战，需要通过性能监测和优化来提升系统的效率和响应速度。
目前，性能监测和优化技术主要可以分为以下几种类型。
1.硬件监测技术硬件监测技术是指通过监测系统硬件资源使用情况来评估系统性能的技术。
包括CPU、内存、磁盘、网络等指标的监测。
这种技术可以实时获取系统的状态和性能，并通过分析数据找出系统瓶颈和优化方案。
通过硬件监测，可以及时提供运行的反馈，避免系统出现关键性问题。
相关工具有：Zabbix，Nagios等。
2.软件监测技术软件监测技术是指通过监测系统软件的运行情况来评估系统性能的技术。
包括系统的启动时间，进程数，CPU占用率等指标的监测。
这种技术可以检测程序运行中的错误，系统资源利用低或高负载情况，以及应用程序所需的资源量。
通过软件监测技术，可以得到更加精细的系统性能信息，有助于对系统的功能和性能进行优化。
相关工具有：New Relic，AppDynamics等。
3.人工智能人工智能是一种基于机器学习算法的自适应性监测技术。
这种技术能够从大规模数据中学习并调整系统参数，以便优化系统响应速度和处理能力。
知识密集型企业的战略管理研究
知识密集型企业的战略管理研究一、知识密集型企业的特点知识密集型企业是指以知识为核心驱动力，依靠知识创新和持续的技术进步来获得市场竞争优势的企业。
知识密集型企业通常包括高科技企业、研发型企业、软件公司、生物制药企业等。
这类企业的特点在于：1.强调知识创新。
知识密集型企业具有高度专业化和不断升级的技术和技能，不断地进行研发创新以满足市场的需求。
2.高度依赖人才。
知识密集型企业的核心竞争力来自于员工的创新能力和技术水平，因此员工素质的提高和知识的更新至关重要。
3.市场变化快速。
技术和市场变化日新月异，知识密集型企业需要不断调整既有的市场策略和产品创新，以扩大市场份额。
4.重视知识管理。
知识密集型企业需要以有序的、科学的、规范的方式管理企业内部的各种知识资源，使其发挥出最大的效益。
二、知识密集型企业战略管理要素知识密集型企业的战略管理包括战略规划、执行和调整三个部分。
下面对这三个部分进行详细介绍：2.1战略规划（1）企业愿景和使命知识密集型企业的愿景需要具备战略性、长期性和创新性，有助于制定企业的战略规划。
企业在愿景和使命的确定上需要确保其可实现性，同时需准确地把握市场变化和市场竞争。
（2）SWOT分析SWOT分析是一种常用的战略规划工具，即对企业所处的市场环境进行分析。
SWOT分析的结果可以为企业提供是否选择某一业务或采取某一策略的依据。
（3）战略选择战略选择包括：细分市场的选择、产品研发的选择、客户选择等。
在确定企业的战略规划时，需要根据企业自身核心竞争力和未来的市场变化趋势做出判断。
2.2战略执行（1）内部管理和知识管理知识密集型企业需要推动知识管理的深入开展，如建立公开、透明的知识共享平台，构建知识创新体系，对品牌溢价和知识产权进行合理的利用等。
内部管理需要建立透明、良好的内部激励机制、有效的沟通机制、高效的组织协同机制等。
（2）流程管理和质量控制知识密集型企业的成功需要建立完善的流程管理体系。
知识密集型组织内部知识共享问题及对策研究
知识密集型组织内部知识共享问题及对策研究知识密集型组织是依赖于知识创造、知识运用和知识共享来保持核心竞争力和持续创新的组织形式。
内部知识共享是组织中知识流动的重要环节，对于促进组织中知识的转化和利用具有重要意义。
知识密集型组织内部知识共享问题仍然存在一些挑战和障碍。
本文将从员工动机、组织文化和信息技术三个方面探讨这些问题，并提供相应的对策。
员工动机是影响知识共享的重要因素。
在知识密集型组织中，员工可能因为自身利益、归属感或竞争意识等原因不愿意分享自己的知识。
为了解决这个问题，组织应该建立一套完善的激励机制，通过激励措施来促使员工积极参与知识共享。
可以设置知识分享奖励制度，对积极分享知识的员工进行奖励或晋升，激发员工的积极性和主动性。
组织文化也对知识共享起到极为重要的影响作用。
如果组织的文化不支持或阻碍知识共享，那么员工就很难愿意主动分享自己的知识。
为了改善这个问题，组织应该建立一种鼓励和支持知识共享的文化氛围。
组织应该通过宣传和培训等手段，加强员工对知识共享的认识和理解。
组织应该搭建一个开放和包容的工作环境，鼓励员工之间交流和合作，提供一个让员工安全舒适地分享知识的空间。
信息技术在知识密集型组织内部知识共享中也起到了至关重要的作用。
现代科技的迅速发展为知识共享提供了更多的可能性和便利性。
组织可以通过建立知识管理系统、建设在线社交平台等手段来促进内部知识的共享和交流。
组织还可以利用数据分析和人工智能等技术，对大量的知识进行整理和提炼，为员工提供更加精准和方便的知识资源，提高知识共享的效率和质量。
知识密集型组织内部知识共享问题涉及到员工动机、组织文化和信息技术等多个方面。
通过建立激励机制、改善组织文化以及利用信息技术，可以更好地解决这些问题，促进知识在组织内的流动和转化，提高组织的创新能力和竞争力。
大型软件密集型系统的可管理性研究
大型软件密集型系统的可管理性研究宗平;郭剑【摘要】随着软件密集型系统的大量建设,相应的管理任务难度日益凸显.文中针对此类问题将系统体系(SoS)的思想应用到系统的管理之中,对可管理性进行描述和明确了系统的管理任务,提出了一种提高系统可管理性的方法.通过简化系统体系的层次,运用分层管理与增加智能管理组件,设计了一种通用的智能管理组件架构,通过对系统可管理性定量分析方法的讨论,提出按照不同的管理目标和不同的组成部分来分别加权,说明定量分析方法的正确性和有效性.%With the development of a large number of software-intensive systems,the corresponding difficulty for management tasks become increasingly prominent. It applies the system of systems (SoS) to the management of systems,describes the systems' manageability and identify systems' management tasksclearly .proposes an approach to improve system manageability. Then give a design scheme for a generic architecture in the component management with the hierarchical management and component management. Finally the analysis methods are discussed to illustrate the quantitative analysis method is correct and effective.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2012(022)009【总页数】5页(P99-102,106)【关键词】软件密集型系统;系统体系;可管理性;管理组件;定量分析【作者】宗平;郭剑【作者单位】南京邮电大学海外教育学院,江苏南京210046;南京邮电大学计算机学院,江苏南京210046【正文语种】中文【中图分类】TP310 引言近年来，随着技术的进步和各领域对系统要求的不断发展，很多领域的应用很难用单一的系统来支撑，往往是由一些不同阶段形成、采用不同技术、为不同所有者所有、提供不同功能的独立系统，通过一定的关联手段进行协调与组合，从而达到为复杂的业务提供自动化、端到端的服务支撑［1，2］。
postgres 集群方案
postgres 集群方案PostgreSQL 集群方案PostgreSQL 是一种开源的关系型数据库管理系统，具有高可扩展性和强大的功能。
在大型企业或者高并发的场景中，单个数据库实例可能无法满足需求，因此使用 PostgreSQL 集群方案成为一种解决方法。
本文将介绍几种常见的 PostgreSQL 集群方案，并讨论它们的优劣以及适用场景。
一、复制方案复制是 PostgreSQL 高可用性的一种基本方式。
它通过将主数据库实例的数据复制到一个或多个备份实例来提供冗余和故障切换能力。
复制方案通常包括以下几个主要组件：1.1 主数据库（Master）主数据库是整个集群的核心，负责处理所有的写入操作。
它会将写入的数据同步复制到备份实例上。
1.2 备份数据库（Slave）备份数据库是复制方案中的备份实例，它通过从主数据库复制数据并处理读取请求。
备份数据库可以部署在同一数据中心或不同的地理位置，以提高故障切换的可用性。
1.3 流复制（Streaming Replication）流复制是 PostgreSQL 内置的一种复制机制，它通过将主数据库的WAL（Write-Ahead Log）流复制到备份数据库，从而实现数据的实时复制。
流复制提供了一种简单且可靠的复制方案。
1.4 同步复制和异步复制在流复制中，可以选择使用同步复制或异步复制。
同步复制要求主数据库等待备份数据库确认复制操作，从而确保数据的一致性。
而异步复制不要求主数据库等待备份数据库的确认，因此可以提高性能，但可能存在数据丢失的风险。
复制方案优点在于简单、易于部署和维护，并且具有较高的性能。
但是在写入密集型场景中，由于所有写操作都要经过主数据库，可能会成为性能瓶颈。
二、分区方案分区是一种将大型数据库分割成更小的部分以提高性能和可管理性的方法。
PostgreSQL 提供了多种分区策略，包括范围分区、列表分区和哈希分区。
2.1 范围分区范围分区将表按照某个范围条件进行分割，例如按照时间范围或者数值范围。
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１ 可 管理性
在进行 系统分析 、 综合及模 型化 ， 常采用基 于确 通 定 的数学模 型的方法 ， 但这只适用 于确定 的且 内部 可见 的系统 。然而在构建大型软件密集 型系统 时就 不
收 稿 日期 ：０ ２ ０ 一 ４； 回 日期 ：０ ２ ０ 一ｌ ２１— ｌ０ 修 ２ １— ４ １ 基 金 项 目 ： 苏 省 科 技 支 撑 项 目（ Ｅ ０９ ５ ） 江 Ｂ ２０ １７ 作者简介 ： 宗 平（９６ ， ， 士 ， 授 ， 究方向为计算机 网络 、 １５ 一） 男 博 教 研
第２ ２卷
第 ９期
计 算 机 技 术 与 发 展
ＣＯＭＰＵ ＴＥＲ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＡＮＤ ＤＥＶＥＬ ＯＰＭＥＮ Ｔ
２１ ０ ２年 ９月
Ｖｏ ． ２ Ｎｏ ９ １２ ． Ｓｅ ． ２ ２ ｐ ０１
大 型 软 件 密 集 型 系统 的可 管 理 性研 究
宗 平 郭 剑 ，
目标。
如果不 加以管理控制 ， 就不能准确地达到系统的 目标 。 另外系统的整体性 能 （ 包括 可管理 性 ） 评估也 不 能简 单地按照子系统性能指标 推断 ， 而需 要适 用系统 体系
的可管理性测度方法 。
２ 提高 系统的可管理性
影响系统管理性 的因素 大致来源 于三方 面 ： 系统 结构 、 系统规划设计 和系 统组成部 分 的来 源。其 中系 统组成部分来 源往 往根据 系统的整体 目标来 选定 ， 选
Ｏ 引 言
近年来 ， 随着技术 的进步 和各领 域对 系统要 求 的 不断发展 ， 很多领域的应用很难用单一的系统来支撑 ，
往 往 是 由 一 些 不 同 阶 段 形 成 、 用 不 同 技 术 、 不 同 所 采 为 有 者所 有 、 提供 不 同 功 能 的 独 立 系 统 ， 过 一 定 的 关 联 通
的。所以 ， 文中提 出的改进 系统 可管理性 的方 法是通
第二是性能可控 ， 即通 过控 制过程 能够实 现控制
目的， 利用输入控制信 号对系统状 态 以及输 出实现控 制， 而且 由于许多 自治系统的存在 ， 对这些 系统组成部
分 只能对其影 响 ， 而不能完全对其进行控 制。
过对系统结构的重新审视 ， 通过增加 管理组 件来 调 并
关键 词 ： 软件 密集 型系统 ； 统体 系 ； 管理性 ； 理组件 ； 量分 析 系 可 管 定 中图分 类号 ：Ｐ １ Ｔ ３ 文献 标识 码 ： Ａ 文章 编号 ： ７ — ２ Ｘ ２ １ ）９ ０ ９ — ４ １ ３ ６９ （０２ ０ —０ ９ ０ ６
Ｓ ｕ ｙ ｏ ａ ａ ｅ ｂ ｌ ｙ ｆ ｒ Ｓ ｆｗａ ｅ ｉ ｔ ｎ ｉ ｅ Ｓ ｓｅ ｓ ｔ ｄ ｆＭ ｎ ｇ ａ ｉ ｔ ｏ ｏ ｔ ｒ － ｎ ｅ ｓｖ ｙ ｔ ｍ ｉ
（． １ 南京 邮 电大学 海 外教 育 学院 ， 苏 南京 ２０４ ； 江 １０ ６ ２ 南京邮 电 大学 计 算机 学院 ， 苏 南京 ２０ ４ ） ． 江 １０ ６
摘 要： 随着 软件 密集 型系统 的大 量建 设 ， 应 的管理 任务 难度 日益 凸显 。文 中针对 此类 问题将 系统 体 系（ ｏ ） 相 ＳＳ 的思 想应
可避免地遇到一些 自治 系统 或不 确定 的系统 ， 致需 导
要研究其分析 、 综合及模型化 的新方法 ， 一个不可管理
控制 的系统是没有价值 的。
１ １ 系统 体 系 ．
建立一个复杂系统并不是完全开发一个全新的系 统， 一种有效的途径是能够根据新系统 目标 ， 在原有的 遗存系统上继承和发 展 ， 把现 有的 旧系统 与新 开发 的 系统组合在一起 。这样的软件密集 型系统中存在着 大 量的 、 管理相对独立的 自治系统 ， 此时的 目标系统 就具
・
ｌ０・ ０
计算机 技术 与发展
第２ ２卷
术 。当前 系统体 系发展 的难点在 于如何 管理 系统 ， 使其长期稳定 和可靠运行 。原来适用于单个系统的管 理维护 理论 与方法就不再适用于系统体系环境了 。由
于系统 的组成部分不 断演化 ， 大量 的呈现行为会 出现 ，
线应提供 最优 的路线来 减少 配送时 间 ， 这就是对 地 图 系统的计算性能 的要求 。网上付费系统也应运行在一 个 安全的环境之 中 ， 来保 证顾 客 、 餐厅 的账户 安全 ， 这 就是对 网上付费 系统 的安全性的要求 。上述 的这些要 求全部需 要进行管理 ， 证餐厅 的订餐业 务达 到预定 保
典型性。 网上订餐系统的业务流程大致 为 ： （ ） 客通过 网络提交订餐信息 ， １顾 个人地址信息 ；
部环境 ， 期望延长系统 的使用 寿命 。在对 系统体 系背
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１２ 组成部 分管理性 ．
一
般认为可管理 的系统主要 有 以下 四方 面特征 ，
反映 出不 同于单一系统的可管理性 特征 。
第一是 内部可见 ， 内部 的可见 又可分 为状 态可见 和结构可见 ， 主要是通过输 出信 号对系统 状态进 行观
测。
择的 自主度较小 ， 此因素不 能用于后 期对 系统可管 故 理性的提升。通过改变系统的规划设计来提升可管理 性对于集成大量 的系统这样 任务来说 ， 已经是 不可行
即操作 方面独立 、 管理方 面独 立 、 演进 发展 、 现行 为 呈 和地理分布等五种性质 。
软件工程等 ； 郭
程。
剑 （ ９ ７ ， ， 士研究 生 ， 究方 向 为软件 工 １８ 一） 男 硕 研
系统体系所倡导 的是一种 灵活 多变 的体系结 构 ， 其功能随 着需 要 不 断地 进 行 改 变 ， 断兼 容 新 的 技 不
第三是功能可见 ， 即全面地 掌握 系统组成 部分 的 功能 ， 有序地组织各部分的功能与资源 ， 利用有利 的系 统呈现行 为为具体 的业务需求提供有效支撑。
第 四是演化可控 ， 对于系 统组成部 分不 断出现新
技术 、 新需求和新条件 ， 以对 演进方 向进行 控制 ， 可 保 证 系统 的总体 目标与性能不受影响 。 ’ 这 里通过 一个 “ 网上 订餐 系统 ” 来具体 说 明系 统 的管理 任务 。网上订餐 系统是一个包含多个 自治系统 的集成 环境 ， 步具有一些系统体系 的特征 ， 初 有一定 的
整和优化系统结构。
运营管理独立的 自治系统一般都具有 自己内部 的 管理系统或是管理组件 ， 而软件 密集 型 系统需要 完 然 成一个既定的 目标 ， 则需要从系统体系层面进行管理 ，
这样一个外部的管理系统 或是管 理组件就 不可或 缺 。 对系统 的结构调整策略应是适应不断变化的外部或 内
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来 自于系统工程理论的系统体系概念在国际上得
到计算机软件领域的普遍重视。很 多学者从各 自的角
度提出“ 系统体系” 的定 义 ， 但大都 是 围绕 自治构件 的 存在和参与所产生 的性 质来描 述 系统 体 系的定义 ， 比 较典型的就是 Ｍａ ｒ ｉ 等人描 述 的系统 体 系基本 特 征 ， ｅ