[网格计算] Part III-1
网格计算文档
网格计算1. 简介网格计算是指利用计算机集群或分布式计算环境进行大规模计算和数据处理的一种技术。
它通过将任务分解成多个小任务，并将这些小任务分布到计算资源丰富的多个计算节点上，从而达到分布式运算和并行计算的目的。
网格计算可以显著提高计算效率和数据处理能力，适用于科学研究、工程计算、大数据分析等各个领域。
2. 网格计算的特点•分布式资源利用：网格计算利用分布式计算资源，包括计算节点、存储节点和网络节点，可以跨越多个物理地域进行计算和数据处理。
这种资源的集中和协调使用可以提高计算能力和数据处理效率。
•任务划分和调度：网格计算通过将大任务分解成多个小任务，并通过任务调度算法，将这些小任务分布到不同的计算节点上进行并行处理。
任务划分和调度需要考虑计算节点的负载平衡和通信开销，以最大限度地提高整个计算过程的效率。
•异构计算环境：网格计算环境中的计算节点通常是异构的，具有不同的硬件配置和性能特征。
因此，在任务划分和调度时需要考虑不同计算节点的计算能力和通信带宽，以充分利用各个计算节点的资源，提高整个计算过程的效率。
•灵活性和可扩展性：网格计算环境的设计具有很好的灵活性和可扩展性。
可以根据需求增加或减少计算节点的数量，以适应不同规模的计算需求。
同时，可以根据任务的特点和资源的分布做动态的任务分配和调度，以充分利用计算节点的资源。
•安全性和可靠性：网格计算环境需要保证计算任务的安全性和可靠性。
通过合理的权限管理和身份验证，确保只有授权用户能够访问计算资源。
同时，通过冗余备份和错误恢复机制，保证计算任务的可靠性和持久性。
3. 网格计算的应用领域3.1 科学研究网格计算在科学研究中具有广泛的应用。
科学家可以利用网格计算环境进行大规模的数据处理和模拟实验，从而加快科学研究的进程。
例如，在高能物理中，通过利用网格计算，可以对大型对撞机的实验数据进行处理和分析，以验证理论模型和寻找新的粒子。
3.2 工程计算在工程领域，网格计算可以用于模拟和优化复杂的工程问题。
网格计算
分析展望
网络的迅猛发展
1986 年到2000年 计算机: × 500
网络: × 340,000
发展趋势
• Grid和其它计算机重要技术相融合 • 网格应用综合网格技术和其它技术建立而成的
Distributed Computing CSCW and other network technologies
云计算是广义网格的一种
“网格是构筑在互联网上的一组新兴技术，它 将高速互联网、高性能计算机、大型数据库、 传感器、远程设备等融为一体，为科技人员 和普通老百姓提供更多的资源、功能和交互 性服务。
Ian Foster, The Grid, 1998
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网格计算与云计算的比较
网格计算
• 异构资源 • 不同机构 • 虚拟组织 • 科学计算为主 • 高性能计算机 • 紧耦合问题 • 免费 • 标准化 • 科学界
•电力网的模式是网格努力的方向
电网
电站
电站
电站
矿山
水坝
油井
网格的目的
– 网格思想是借鉴电力网的概念提出来的，其发 展的最终目的，就是要向电力网供给电力、自 来水管网供给自来水一样，给任何需要的用户 提供充足的计算资源和其他资源。“一插就亮， 一开就流，然后，一算就有，即用即算，而且 随算随用”。 – 这种模式下，用户没有本机的概念，运算能力 和效率不由本机的芯片、存储、软件决定。用 户使用它，不用考虑其后隐藏的任何细节，只 需要提出运算要求，然后获得结果，虽然这个 结果很可能是在地球的另一端得出的。
云计算
• 同构资源 • 单一机构 • 虚拟机 • 数据处理为主 • 服务器/PC 服务器/PC • 松耦合问题 • 按量计费 • 尚无标准 • 商业社会
网格计算
校园信息化总体规划逻辑图
4、网格计算给我们的启示
网格计算、云计算概念的提出从根本上改变人 们对“计算”的看法，提供了与以往根本不同的计 算方式，为我们日常生活、学习提供许多启示：
4、网格计算给我们的启示
启示一：推进计算模式演变
(思维模式转变)
计算技术的发展是软件、硬件以及与它们相适应的计算模式共同进步 的结果。硬件是实现运算的平台，所实现的是再简单不过的加法与移位； 软件是为了控制硬件，把要做的事情逐渐分解，拆分为计算机可以做的简 单工序。计算模式，就是计算机完成任务的一种运行、输入输出以及使用 的方式。下面是计算模式演变4个阶段：
软件人员软件开发工作量。 软件复用技术发展历程如
右图所示。
4、网格计算给我们的启示
启示三：以应用需求为导向
* 计算机、网络发展：单机 -- 互联 -- 移动互联。
* 社会发展推动计算机技术要不断创新：社会需求和应用驱 动计算机和网络发展。软件服务已进入工业化时代（标准 化、规模化、集约化） * 重在建设：要化“云”为雨。
相关技术：对等（Peer to Peer）技术、内容分发网络、寄生计算， 等等。
2、网格计算
2.3 网格计算特征：
1) 虚拟性。网格中的资源和用户都要经过抽象，把实际的用户和资源 虚拟化为网格服务。网格用户使用标准、开放、通用的协议，可以访 问网格中的各种服务，但实际的用户和资源是相互不可见的，服务对 外提供的只是一个虚拟的接口。 2) 共享性。网格中的各种服务都能被共享，网格是一个提供服务共 享的场所。网格中的多个用户不仅能共同使用一个网格服务，网格中 的一个用户也可以同时使用多个网格服务。
系统是指用网络管理分布在各地的贵重仪器系统，提供远程访问 仪器设备的手段，提高仪器的利用率，大大方便用户的使用。
网格计算原理及应用
市 场 中的 发 展 潜 力 。
关键词： 网格 网格 计 算 分 布式 系统 资 源共 享
Ｐｒ ｎ ｉ ｌ ｎｄ Ａｐｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｉ ｍ ｐｕ ｉ ｇ ｉ ｃｐ ｅａ ｌｃ ｔｏ ｆ Ｇｒ ｄ Ｃｏ ｔｎ
Ｈｕ ｎ ｕ ａ ｇ Ｙ ａｎ （ ｏ ｇ ｉ ｇ Ａｅ ｏ ｐ ｃ ｏ ｙ ｅ ｈ ｉ ，Ｊａ ｇ ｅ ｓ ｒｃ ，Ｃ ｏ ｇ ｉ ｇ ４ ０ ２ ） Ｃｈ ｎ ｑｎ ｒ ｓ ａ ｅ Ｐ ｌ ｔ ｃ ｎ ｃ ｉｎ ｂ ｉ Ｄｉｔ ｉ ｔ ｈ ｎ ｑ ｎ ０ ０ １
术 界 围 绕 网格 开 展 研 究 ， 多 研 究 内 容 和 名 称 也 不 很
变 着人们 今 天使 用 计 算 机 的方 式 。特 别 是 近 十几 年 的计算 机硬件 和软 件 的发 展 ， 使计 算 机 网络成 为 单个统 一强 大 的计算 机 资源 的梦 想 正 在逐 步成 为 现实 ， 人们 越来越 需要 数据 处 理 能力 更 为强 大 的计 算 机来处 理 越 来越 复杂 的数 据 。 网格 技 术 正 是 在 此 背景之 下出现 ， 且正 在 逐 渐地 由一 个新 兴 名 词 并 转变 成为运用 于商业 、 研等各行 业 的技 术产物 。 科
辑整 体 ， 同超级计 算 机 一 样 为用 户 提 供 信 息服 务 如 和应 用服 务 ， 最终 实 现 资 源共 享 和 协 同 工作 。在 其 计算 模式 中每 一 台参 与计 算 的计 算 机 就 是 一个 “ 节 点 ” 而整 个计 算是 由成 千 上 万个 “ 点” 成 的 “ ， 节 组 一
网格计算
网格计算百科名片网格计算网格计算即分布式计算，是一门计算机科学。
它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终结果。
最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病毒更为有效的药物。
用以完成需要惊人的计算量的庞大项目。
目录分布式计算实践证明是的确可行的中国分布式总站及论坛参与分布式计算专业定义优点1工作原理网格计算优势1网格计算环境展开编辑本段分布式计算分布式计算是利用互联网上的计算机的CPU 的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。
随着计算机的普及，个人电脑开始进入千家万户。
与之伴随产生的是电脑的利用问题。
越来越多的电脑处于闲置状态，即使在开机状态下CPU的潜力也远远不能被完全利用。
我们可以想象，一台家用的计算机将大多数的时间花费在“等待”上面。
即便是使用者实际使用他们的计算机时,处理器依然是寂静的消费，依然是不计其数的等待（等待输入，但实际上并没有做什么）。
互联网的出现, 使得连接调用所有这些拥有限制计算资源的计算机系统成为了现实。
网格计算覆盖范围那么，一些本身非常复杂的但是却很适合于划分为大量的更小的计算片断的问题被提出来，然后由某个研究机构通过大量艰辛的工作开发出计算用服务端和客户端。
服务端负责将计算问题分成许多小的计算部分，然后把这些部分分配给许多联网参与计算的计算机进行并行处理，最后将这些计算结果综合起来得到最终的结果。
编辑本段实践证明是的确可行的当然，这看起来也似乎很原始、很困难，但是随着参与者和参与计算的计算机的数量的不断增加, 计算计划变得非常迅速，而且被实践证明是的确可行的。
目前一些较大的分布式计算项目的处理能力已经可以达到甚而超过目前世界上速度最快的巨型计算机。
网格图形的计算与应用
网格图形的计算与应用随着计算机技术的不断发展，网格图形在各个领域的计算与应用中发挥着重要的作用。
网格图形是由一系列节点和边组成的二维或三维结构，它可以用于模拟和分析复杂的现实问题，如物理仿真、医学图像处理、城市规划等。
本文将探讨网格图形的计算方法和应用领域，并介绍一些相关的研究进展。
一、网格图形的计算方法网格图形的计算方法主要包括网格生成、网格优化和网格变形等。
网格生成是指根据给定的几何模型自动生成网格的过程。
常见的网格生成算法有四边形网格生成算法、三角形网格生成算法和自适应网格生成算法等。
网格优化是指通过调整网格节点和边的位置，使得网格的质量达到最优的过程。
常见的网格优化算法有Laplacian平滑算法、Delaunay三角化算法和拓扑优化算法等。
网格变形是指通过对网格节点和边进行形变操作，改变网格的形状和结构。
常见的网格变形算法有拉普拉斯变形算法、弹性网格变形算法和形状优化算法等。
二、网格图形的应用领域网格图形在各个领域的应用非常广泛。
在物理仿真领域，网格图形可以用于模拟材料的力学行为、流体的运动行为和光的传播行为等。
例如，在汽车工业中，可以利用网格图形模拟汽车的碰撞行为，以评估汽车的安全性能。
在医学图像处理领域，网格图形可以用于对医学图像进行分割、配准和重建等操作。
例如，在肿瘤治疗中，可以利用网格图形对患者的CT扫描图像进行分割，以确定肿瘤的位置和大小。
在城市规划领域，网格图形可以用于建立城市的地理信息系统，进行城市的规划和管理。
例如，在城市交通规划中，可以利用网格图形模拟交通流量，以优化交通信号的配时方案。
三、相关研究进展近年来，网格图形的计算和应用方面取得了一些重要的研究进展。
例如，在网格生成方面，研究人员提出了一种基于机器学习的自适应网格生成算法，能够根据输入的几何模型自动调整网格的密度和形状。
在网格优化方面，研究人员提出了一种基于人工智能的拓扑优化算法，能够通过学习和演化的方式优化网格的拓扑结构，提高网格的质量和效率。
WRF参数配置(PartIII)
WRF参数配置(PartIII)虽然不同的嵌套网格可以使用不同的物理方案，但必须注意没中方案的使用条件和范围。
&physicschem_opt此选项指定是否使用化学过程方案，默认值为 0。
mp_physics (max_dom)此选项设置微物理过程方案，默认值为 0。
目前的有效选择值为：= 0, 不采用微物理过程方案= 1, Kessler 方案 (暖雨方案)= 2, Lin 等的方案 (水汽、雨、雪、云水、冰、冰雹)= 3, WSM 3类简单冰方案= 4, WSM 5类方案= 5, Ferrier(new Eta)微物理方案(水汽、云水)= 6, WSM 6类冰雹方案= 8, Thompson 等方案= 98, NCEP 3类简单冰方案 (水汽、云/冰和雨/雪) （将放弃）= 99, NCEP 5类方案(水汽、雨、雪、云水和冰)（将放弃）新添参数：mp_zero_out = 0,选用微物理过程时，保证Qv .GE. 0, 以及当其他一些水汽变量小于临界值时，将其设置为0。
= 0, 表示不控制，= 1, 除了Qv外，所有的其他水汽变量当其小于临界值时，则设置为0= 2, 确保Qv .GE. 0, 并且所有的其他水汽变量当其小于临界值时，则设置为0 。
mp_zero_out_thresh = 1.e-8水汽变量（Qv除外）的临界值，低于此值时，则设置为0 (kg/kg)。
ra_lw_physics(max_dom)此选项指定长波辐射方案，默认值为 0。
有效选择值如下：= 0, 不采用长波辐射方案= 1, rrtm 方案= 99, GFDL (Eta) 长波方案 (semi-supported)ra_sw_physics (max_dom)此选项指定短波辐射方案，默认值为 0。
有效选择值如下：= 0, 不采用短波辐射方案= 1, Dudhia 方案= 2, Goddard 短波方案= 99, GFDL (Eta) 短波方案 (semi-supported)radt (max_dom)此参数指定调用辐散物理方案的时间间隔，默认值为 0, 单位为分钟。
了解网格计算
小组成员（5班16~~30号，按学号排列）：
权博仑 薛国花 史东雨 王尧 刘海莲 杨楠堃 王朵 柴慧敏 赵彭勃 胡洋 李磊 胥金鑫 央金卓嘎 次拉姆
什么是GRID?
Grid称为格网计算，又称作“网格计算”。 Grid是许多计算机在全世界各地，联成网络，像“格子(GRID)”一样， 或说像一台巨大的全球计算机一样。这台“大计算机”—GRID不但是 信息共享，而且是资源共享。所有的CPU和数据存储资源，应用软件 统统可以在允许的范围内共享。 Grid应用要涉及到大量的数据存取，数据处理和复杂计算等操作。这 些操作需要安全的环境，而且是横跨不同的组织单位。
网格研究现状（一）
目前，网格的研究主要在美国和欧洲。 英国政府已投资1亿英镑，用来研制“英国国家网格 （UK National Grid）”。 美国政府用于网格技术基础研究经费则已达5亿美元。 美国军方正规划实施一个宏大的网格计划，叫做“全 球信息网格（Global Information Grid）”，预计在 2020年完成。作为这个计划的一部分，美国海军和海 军陆战队已启动了一个耗资160亿美元历时8年的项目， 包括系统的研制、建设、维护和升级。
惠普推出了eSpeak万维网服务平台； IBM用它的WebSphere平台和一系列中间件实现万维网服务； 微软的路线是通过其.Net计划和C＃语言实现万维网服务; Sun则通过Open Network Environment（Sun ONE）计划和 Java平台来实现它。
世界上已有的Grid项目
网格是构筑在互联网上的一组新兴技术，它将高速互联网、高性能计算机、大型 数据库、传感器、远程设备等融为一体，为科技人员和普通百姓提供更多的资源、 功能和交互性。互联网主要为人们提供电子邮件、网页浏览等通信功能，而网格 的功能则更多更强，它能让人们透明地使用计算、存储等其他资源。
什么是网格计算
什么是网格计算作者：《商务应用》编辑整理随着超级计算机的不断发展，它已经成为复杂科学计算领域的主宰。
但以超级计算机为中心的计算模式存在明显的不足，而且目前正在经受挑战。
超级计算机虽然是一台处理能力强大的“巨无霸”，但它造价极高，通常只有一些国家级的部门，如航天、气象等部门才有能力配置这样的设备。
而随着人们日常工作遇到的商业计算越来越复杂，人们越来越需要数据处理能力更强大的计算机，而超级计算机的价格显然阻止了它进入普通人的工作领域。
于是，人们开始寻找一种造价低廉而数据处理能力超强的计算模式，最终科学家们找到了答案———Grid Computing（网格计算）。
网格计算是伴随着互联网而迅速发展起来的，专门针对复杂科学计算的新型计算模式。
这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。
这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强；另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。
实际上，网格计算是分布式计算（Distributed Computing）的一种，如果我们说某项工作是分布式的，那么，参与这项工作的一定不只是一台计算机，而是一个计算机网络，显然这种“蚂蚁搬山”的方式将具有很强的数据处理能力。
今年年中，NTTData计划与Intel和SGI 联合进行一项为期三个月的网格计算试验，届时将有包括家庭、企业和学术机构的100万台计算机相联，其总处理能力将比现有的最快的超级计算机还要快五倍。
充分利用网上的闲置处理能力则是网格计算的有一个优势，网格计算模式首先把要计算的数据分割成若干“小片”，而计算这些“小片”的软件通常是一个预先编制好的屏幕保护程序，然后不同节点的计算机可以根据自己的处理能力下载一个或多个数据片断和这个屏幕保护程序。
于是“演出开始了”，只要，节点的计算机的用户不使用计算机时，屏保程序就会工作，这样这台计算机的闲置计算能力就被充分地调动起来了。
网格计算
网格计算即分布式计算，是一门计算机科学。
它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终结果.在生物医药方面，网格技术主要有这样两种应用。
首先，在高性能计算方面，网格技术用来进行科技数据的计算。
例如在分析水稻的基因时，如果单纯用多台计算机进行计算，那么预计需要3万个小时的工作量；而如果采用网格技术，只要400个小时就能完成。
国内的华大基因研究中心之所以能取得最终的研究成果，网格在其中扮演了重要角色。
其次，网格技术能满足生物科技对数据的存储和管理等方面相当高的要求。
生物数据由于包括物体本身、细胞、染色体、DNA、单个细胞的循环等各个方面的信息，所以非常复杂。
这样，数据库的整合就成为关键问题。
比如说，在研究水稻的蛋白结构时，可能会用到基因数据库、蛋白质数据库、基因表达数据库和蛋白质相互作用的数据库，在这种情况下，应用网格技术，能在较短时间内把需要的数据从不同的数据库中挑选出来综合在一起，省去了多次访问不同数据库的时间。
可以看出，网格计算和云计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。
主要有以下几点：首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支持虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。
而云计算的资源相对集中，主要以数据中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支持挑战性的应用，这是初衷，因为高性能计算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004 年以后，逐渐强调适应普遍的信息化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支持信息化的应用。
但云计算从一开始就支持广泛企业计算、Web 应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。
网格计算用中间件屏蔽异构系统，力图使用户面向同样的环境，把困难留在中间件，让中间件完成任务。
网格计算介绍及相关案例
网格计算介绍及相关案例网格计算的核心思想是将计算资源（包括硬件和软件）组织成一个统一的虚拟计算环境，使得用户可以透明地获取和利用分散的、异构的计算资源。
这种分散的互联计算环境可以包括多台计算机、存储设备、网络和传感器等，这些设备可能位于不同的物理位置，由不同的管理者管理。
网格计算的目标是提供高性能、可扩展性、高度灵活和可靠的计算服务。
网格计算的运行方式可以分为两种：任务型和数据型。
任务型网格计算是将任务分解成小任务在各个计算节点上并行执行，每个计算节点独立计算一部分，并将结果返回给任务协调者进行集成。
数据型网格计算则是将数据存储在可以共享的存储设备上，各个计算节点可以根据需要访问这些共享数据进行计算。
网格计算可以应用在许多领域，下面是一些网格计算的相关案例：1.生物医学研究：网格计算可以用于模拟和分析蛋白质结构、分子动力学模拟、基因组学数据的分析和解读等。
例如，生物医学研究者可以使用网格计算来加速药物筛选和设计过程，通过对大量分子进行模拟和计算，寻找具有潜力的药物候选物。
2.天文学研究：天文学家常常需要处理和分析来自多个天文观测站的大量数据，网格计算可以帮助天文学家处理和分析这些数据。
例如，使用网格计算可以实现天体模拟、星系演化研究和脉冲星信号的检测等。
3.航空航天工程：航空航天工程常常需要进行复杂的数值模拟和工程计算，网格计算可以提供大规模的计算资源来支持这些计算需求。
例如，航空航天工程师可以使用网格计算来模拟飞机在不同飞行状态下的气动特性，以提高飞机的性能和安全性。
4.金融风险分析：金融行业需要对大量的金融数据进行分析和风险评估，网格计算可以提供高性能的计算资源来支持大规模的数据分析。
例如，金融机构可以使用网格计算来进行金融衍生品的定价和风险度量，以支持投资决策和风险管理。
5.大规模数据处理：随着数据量的不断增加，许多领域都面临着大规模数据处理的挑战，网格计算可以提供高性能和可扩展的计算资源来支持大规模数据处理。
网格划分原理与实例(最终版本)
案例1——多体组合复杂网格
约8万混合网格，含接触、预紧、非连续网格、材料非线 性和显式破坏。
KT形矩管桁架试件-反力架网格模型
案例2——屠龙刀：3D几何
几何模型
屠龙刀拓补结构
屠龙刀网格
屠龙刀网格模型（全结构化六面体方案）
好刀还需好刀法—— 屠龙也会砍缺！
难点： 1、接触分析中的非连续网格处理技术。 2、实体+板壳网格自由度耦合网格处理技术。
薄钢板踩踏屈曲——断裂、自接触、失稳、
非连续网格
难点： 1、接触分析中的非连续网格处理技术。 2、大变形大应变非线性问题的网格处理技术。
高难度案例——F6短舱CFD模型
共约540万结构化网格,质量0.25
机体
几何成形技术：
1、三维数值拟合成 像技术——计算几何 方法。 2、CT图形扫描点云 成像技术
全结构化六面体网格
拓补结构
网格成形，约21万网格
网格细部
难点： 1、影射路径复杂，且不唯一。 2、几何细部特征复杂，控制边界繁杂，完全捕捉很难。
其他案例—全结构化六面体网格
平键 轴承
难点：轴 向sweep 路径被平 键破坏
暖通模具—
五、六面体 难点：影射
混合网格
关系过于复 杂，需要混
合网格减少
网格数量
建筑结构案例——广告牌CFD
约50万结构化网格
难点： 1、Hexa贴体壁面网格捕捉近壁区流场特征。 2、实体+无厚度膜双侧非连续网格技术(inner wall+split)
案例——标准四坡结构CFD 约60万混合网格，包含覆面Grid
网格划分原理与案例(绪、 紧凑、工作、享受、艺术！
一、网格计算
从科学研究的角度看：允许地理上分布的团体 对Petabytes（Terabytes）的科学数据进行复 杂、计算密集型的分析、处理
多个数据提供者 跨网络的最优数据移动 无缝的安全的数据访问 良好的访问控制机制和复杂的使用方式 数据访问的保证 类似电力网格 • Multiple power generators • Complex transmission networks with switching • Simple Usage Interface – plug and play • Guaranteed Supply - Meeting of demands • Complex cost function
网格计算－Grid Computing
肖侬
数据网格需求 –2
• 数据结构和表示
DGMS必须支持访问所有在数据结构和表示 中定义的数据类型 • Numeric data at highest of precision • Text data in any format, structure, language, and coding system • Multimedia data in any standard or user defined binary format
网格计算－Grid Computing
数据网格需求 –6
肖侬
•
数据服务
Web- accessibility (HTTP GET, WSDL, SOAP) 数据存取和API • 定位数据物理位置 根据参数构造搜索规则和匹配标准 构造查询、分布式查询或者异构联邦查询 从多个不通的数据源从抽取数据汇集成一个逻辑单 一的数据集 代理操作 (security/access considerations) Bulk Operations - batch 交互式操作和异步操作
栅格线计算范文
栅格线计算范文
具体的栅格线计算方法可以按照以下步骤进行：
1.评估设计需求：首先需要明确设计的目标和需求，包括建筑用途、功能分区、空间关系等。
这将为栅格线的计算提供指导和依据。
2.制定设计基准：确定建筑物的尺寸基准，如长度、宽度和高度等。
这些基准将成为栅格线计算的参考依据。
3.确定网格比例：根据建筑物的功能和需求，选择合适的网格比例。
一般来说，建筑物的功能越多、需求越复杂，网格的精细度就应该越高，以便更好地满足设计需求。
4.划分栅格线：根据确定的网格比例，将平面图按行列方式划分为均匀的网格。
划分时要确保每个网格的大小一致，并与建筑物的尺寸基准相匹配。
5.调整栅格线：根据具体的建筑需求，对栅格线进行进一步的调整。
这包括调整网格的间距、拓宽或缩小一些网格等，以确保建筑有足够的空间满足各种功能和需求。
6.验证栅格线：对调整后的栅格线进行验证，检查设计布局是否满足建筑需求，同时确保建筑的比例和平衡得到保持。
此外，栅格线计算还可以为建筑的施工、材料采购和成本估算提供参考。
通过栅格线的指导，施工人员可以更加容易地理解和实施设计，材料供应商也可以更准确地计算和提供所需的建材。
总而言之，栅格线计算是一种在建筑设计中非常重要的工具，它可以帮助设计师更好地规划和组织空间，确保设计的合理性和实用性。
无论是
新建建筑还是改造项目，栅格线计算都是一个必不可少的工作步骤，它可以为建筑的成功实施提供重要的支持和指导。
网格计算
网格计算高性能计算的应用需求使计算能力不可能在单一计算机上获得，因此，必须通过构建“网络虚拟超级计算机”或“元计算机”来获得超强的计算能力。
20世纪90年代初，根据Internet 上主机大量增加但利用率并不高的状况，美国国家科学基金会（NFS）将其四个超级计算中心构筑成一个元计算机，逐渐发展到利用它研究解决具有重大挑战性的并行问题。
它提供统一的管理、单一的分配机制和协调应用程序，使任务可以透明地按需要分配到系统内的各种结构的计算机中，包括向量机、标量机、SIMD和MIMD型的各类计算机。
NFS元计算环境主要包括高速的互联通信链路、全局的文件系统、普通用户接口和信息、视频电话系统、支持分布并行的软件系统等。
元计算被定义为“通过网络连接强力计算资源，形成对用户透明的超级计算环境”，目前用得较多的术语“网格计算(grid computing)”更系统化地发展了最初元计算的概念，它通过网络连接地理上分布的各类计算机（包括机群）、数据库、各类设备和存储设备等，形成对用户相对透明的虚拟的高性能计算环境，应用包括了分布式计算、高吞吐量计算、协同工程和数据查询等诸多功能。
网格计算被定义为一个广域范围的“无缝的集成和协同计算环境”。
网格计算模式已经发展为连接和统一各类不同远程资源的一种基础结构。
网络计算技术基本结构为实现网格计算的目标，必须重点解决三个问题：⑴异构性由于网格由分布在广域网上不同管理域的各种计算资源组成，怎样实现异构机器间的合作和转换是首要问题。
⑵可扩展性要在网格资源规模不断扩大、应用不断增长的情况下，不降低性能。
⑶动态自适应性在网格计算中，某一资源出现故障或失败的可能性较高，资源管理必须能动态监视和管理网格资源，从可利用的资源中选取最佳资源服务。
网格计算环境的构建层次从下至上依次为：(1) 网格结点由分布在Internet上的各类资源组成，包括各类主机、工作站甚至PC机，它们是异构的，可运行在Unix、NT等各种操作系统下，也可以是上述机型的机群系统、大型存储设备、数据库或其他设备。
网格计算第4章
2020/11/23
X.509认证。GSI提供了： ✓ 一个公钥系统 ✓ 通过数字认证相互进行鉴定 ✓ 授权许可跟单独标识
2020/11/23
11
用于安全单一登录的代理和授权(GSI扩展)
可信任的PKI
代理和授权
PKI(CA 和证书)
SSL/TLS
图4.3 网格安全的基础结构
1.简介 2.通过数字认证相互进行鉴定 3.授权许可与单独标识
✓ Gridmap：网格地图文件中包含一个已授权用户表，这跟访问控制 列表ACL很类似。这种情况下只有在服务的网格地图中标记过的用 户才能访问该服务。
➢ 客户方授权
✓ None：不做任何授权 ✓ Self：客户方会批准与自己有相同身份的服务的申请。如果客户方
跟服务方都使用Self授权模式，当服务方的身份跟客户方一致时它 可以被客户方调用。
密文 图4.2 非对称密钥加密
实例:RSA
2020/11/23
6
数字签名
在公钥系统中是使用数字签名来保证完整性 的。它跟现实中在文件上签名以授权该文 件的方式类似，数字签名是一种授权数字 信息的方法。数字签名自身是一个符合某 种数字标准的比特序列。
2020/11/23
7
公钥认证 公钥认证是含有一个公钥和一个诸如人名之类身份
（5）B将加密的消息解密,如果和 原始的消息匹配,此时B就信任A
海量数据三角网格生成算法
2008年12月第34卷第12期北京航空航天大学学报J o u r n a l o fB e i j i n g U n i v e r s i t y ofA e r o n a u t i c s a n dA s t r o n a u t i c s D e c e m b e r 2008V o l .34 N o .12收稿日期:2008-01-25基金项目:山东省自然科学基金资助项目(2003Z X 06);山东理工大学校基金资助项目(2005K J M 12) 作者简介:李 旭(1970-),女,山东淄博人,博士生,w z 1995@163.c o m.海量数据三角网格生成算法李 旭 高 峰(北京航空航天大学交通科学与工程学院,北京100191) 摘 要:对海量数据散乱密集难以自动得到邻近点间正确拓扑连接关系的问题,给出了一种用于海量数据的基于增量网格扩展的三角剖分方法.该方法以k 阶最近邻域算法快速搜寻边界点的最近邻域,以增量算法的边界环为基础向外生成三角形,实现点云数据点之间合理的三角剖分网格建立.对最佳点的选择提出了3种需遵循的新准则,并根据最佳点的位置不同,详细给出了3种网格拓扑操作来构建新三角网格,可以准确的进行三角剖分.车身曲面测量点云的应用实例表明,该算法可以高效,稳定地直接构建出车身曲面三角网格.关 键 词:逆向工程;海量数据;三角剖分中图分类号:T P391.72文献标识码:A 文章编号:1001-5965(2008)12-1473-04T r i a n g u l a rm e s h g e n e r a t i o na l g o r i t h mo f po i n t c l o u d s L iX u G a oF e n g(S c h o o l o fT r a n s p o r t a t i o nS c i e n c e a n dE n g i n e e r i n g ,B e i j i n g U n i v e r s i t y o fA e r o n a u t i c s a n dA s t r o n a u t i c s ,B e i j i n g 100191,C h i n a )A b s t r a c t :T h e e s t a b l i s h m e n to f t o p o l o g i c a lm e s h p r o b l e mi n p o i n t c l o u d s p r e p r o c e s s i n g w a s r e -s e a r c h e d .T os o l v et h e p r o b l e m o b t a i n i n g t h ec o r r e c tt o p o l o gi c a lr e l a t i o n so ft h es c a t t e r e d p o i n t c l o u d s ,a s o r t o f t r i a n g u l a t i o nb a s e d o n i n c r e m e n t a l gr o w t hw a s r e s e a r c h e d f o r p o i n t c l o u d s .S e a r c h e d t h en e a r e s tn e i g h b o r so fb o u n d a r yp o i n t sb y u s i n g t h ea l g o r i t h m o f k -n e a r e s tn e i g h b o r s q u i c k l y ,i t c o n s t r u c t s t r i a n g l e s b a s e d o n t h e b o u n d a r y r i n g o f i n c r e m e n t a l a l g o r i t h m ,a n d r e a l i z e s t h e c o n s t r u c t i o n o f t o p o l o g i c a lm e s h .T h r e en e wc r i t e r i aw e r e p r e s e n t e df o r t h es e l e c t i o no f t h eo pt i m a l p o i n t s ,a n d t h r e e o p e r a t i o n s o fm e s h t o p o l o g y b a s e do n t h e d i f f e r e n t p o s i t i o no f t h eo p t i m a l p o i n t sw a s g i v e no u t t o c o n s t r u c t n e wt r i a n g u l a rm e s h ,w h i c h t h e t r i a n g u l a t i o nc o u l db e p r o c e e d e d p r e c i s e l y .T h eo v e r l a p -p i n g ,p o r e a sw e l l a s l o n g a n dn a r r o wt r i a n g l e sw e r e e l i m i n a t e d .T h e a p p l i c a t i o n f o r t h e p o i n t c l o u d s o f a u t o b o d y i n d i c a t e s t h a t t r i a n g u l a t i o nm e s h o f b o d y s u r f a c e c a nb e c o n s t r u c t e d e f f e c t i v e l y a n d s t e a d -i l y.K e y wo r d s :r e v e r s e e n g i n e e r i n g ;p o i n t c l o u d s ;t r i a n g u l a t i o n 逆向工程技术的主要任务是将原始物理模型转化为工程设计概念或产品数字化模型,可以通过测量设备,获取实物外形坐标点,继而重建出实物的三维几何模型.近几年来,逆向工程得到了迅速发展,已广泛的应用于模具㊁汽车[1]㊁航空航天等制造领域.特别在表面由很多复杂的自由曲面组成的车身设计中,已经成为主要技术手段.当前通过扫描测量方法获得的车身测量点云数据是密集散乱数据,数据量极大,而且测点数据之间没有相应的㊁显式的几何拓扑关系,所以必须按照一定的规则将这些数据组织起来,建立数据的拓扑关系,使得每个数据点将归属到拓扑结构中的一个曲面.对点云数据三角剖分方法的要求,主要体现在下面几个方面:1)鲁棒性:鲁棒性是采用方法的最重要的性质.算法应该知道缺失的样点,错误的样点,及其边界点等.2)自动性:最好不需要提供额外的参数,只要求输入点集.3)内存大小的要求:因为输入数据点集可能是非常大的,计算平台或重建算法必须为如此大的数据点集做准备.因为内存大小对当前机器仍有限制,算法必须有能力通过并行处理过程或其它方式处理非常大的数据.4)速度:三角剖分方法通常是一个脱离主机单独工作的程序,因此速度是剖分方法次重要的需求之一.散乱点云数据点的三维重建可以按照很多标准分类,其中最重要的分类方法是按照初始网格剖分方式不同来进行分类的:①雕刻算法,从初始三角剖分中选择输出的三角网格,基于D e l a u n a y 三角剖分或者它的二重V o r o n o i图表,例如B o i s-s o n n a t雕刻算法[2].这些方法的主要缺点是它们对噪音和异点的敏感度,以及它们的计算复杂度;②体积测定法,用进一步处理过的点云来生成一个体积测定表示法,H u g u e sH o p p e算法[3]便是其中典型之一;但在某些情况下容易引起细节的丢失;③增量算法,是从初始三角形网格(点,边或三角形)开始增量构建三角形网格,比较典型的如文献[4]的算法;优点是低复杂度和内存需求,可以很容易处理大量数据集,但输入数据集需要进行前处理;④变形算法,原始面沿着输入点变形,原始三角剖分应该已经捕获拓扑结构,如文献[5].这些方法不需要用户定义参数,但它们依赖合适的原始网格,需要由用户提供,或者在重建之前以某种方式从输入数据集中提取出来.本文采用的是基于增量算法[6]的三角剖分方法,该方法可以针对海量散乱点云,并且允许数据点集的分布具有一定的不均匀性,非常适用于车身曲面测量的海量数据点的三角网格构建.1算法的描述1.1基本概念根据三角形网格从无到有,从网格前沿向未划分区域扩展的思想,先给出增量算法几个相关的基本概念:1)自由点:尚未进行三角剖分的数据点为自由点,自由点标记为0,如图1所示,P0与周围的白点即为自由点.2)内部点:已剖分区域的数据点为内部点,点的标记为-1,如图2所示,剖分区域内的P便为内部点.3)最佳点:同时位于当前边界边两端点的公共邻域内,且是公共邻近点与当前边界边两端点所形成的角度中最大者(即所谓的边张角),而且其余弦值要小于预设定的值,如图1所示,P1即为边界边2的最佳点.4)边界边:三角划分过程中,位于已划分区域和未划分区域之间的三角形边为边界边.5)边界环:三角划分过程中,由边界边按逆时针或者顺时针方向首尾相连排列构成的循环边界边.起始边界边与结束边界边共结点,即边界环是一条闭环,把逆时针的旋转方向规定为边界环的方向,如图2所示.图1自由点与最佳点图2边界边与边界环1.2数据结构1)点表:三角剖分过程中不需要对数据点进行插入和删除操作,且主要的操作是迅速检索任一数据点所在的立方栅格和任一立方栅格所包含的数据点,所以根据散乱数据空间划分方法,采用单向链表的形式来存储散乱数据点集.存储结构中主要包括:数据点的标记,点的序号以及点的三维坐标值.2)三角形表:因为要用到三角形的各个顶点以及法向量来判断两个相邻三角形之间的夹角大小.所以三角形链表的存储结构主要包括:创建三角形的三角形序号,指向三角形3个有序顶点的点指针,以及创建的三角形的法向量.其中:所创建的法向量与邻近三角形的法向量夹角不能大于90ʎ.3)边界边表:暂存三角划分过程中的所有边界边.表中边界边依序构成边界环,即一个边界环4741北京航空航天大学学报2008年对应一个边界表,在三角划分的过程中,边界边表总是在动态变化的.当三角划分过程结束时,边界边表为空.4)边界环表:三角划分过程中可能生成多个边界环,放入边界环表,顺序处理.当三角划分过程结束时,边界环表为空.2算法的实现本文提出的三角剖分算法的核心思想便是边界边的扩展.首先,把创建出初始的三角形存入三角形表中,并把三角形的3条边依序存入边界边表中,,然后通过查找每条边界边两端点的最佳邻近点,来依次向三角形表中添加新创建的三角形,从而使三角网格向外扩展,整个过程就是边界边逐渐向外推进的过程,主要包括:预处理,初始三角形的创建以及三角形的生长3大部分.2.1预处理将散乱数据点看成一个大的数据包围盒,计算包含所有散乱数据点的最小长方体空间,计算子立方体空间的边长,然后根据一定的准则划分成若干个小的立方体,并将数据点归入到子立方体空间中,以便在这些小立方体里通过K邻域的快速搜索算法来搜索各散乱点的邻近点.2.2初始三角形的创建选择z坐标值最大的一个点作为初始三角形的第1个顶点,然后选择距离第1个顶点最近的一个邻近点作为第2个点,把这个点作为三角形的一个边,搜寻距离两个顶点邻近点的公共邻近点,并将该点作为初始三角形的第3个顶点,如图3所示.同时,三角形的法矢与边界环的旋向都遵循右手定则.图3初始三角形的创建2.3三角形的生长散乱数据的三角剖分过程便是当前边界边两端点的最佳邻近点与该边界边两端点相连形成新三角形的过程,如图4和图5所示.其中,最佳邻近点的选择尤为重要,直接决定了生成的三角网格的质量.最佳点的选择需要遵循一定的准则: 1)最佳点必须是边界边的两端点的公共邻域内的公共邻近点.2)最佳点必须是非饱和点,这样可以保证新生成的三角形不与已有三角面片发生重叠的现象,又能使边界边不断向外快速扩展.是否为非饱和点可从点的边界环是否封闭判断得出.若为封闭边界环则为饱和点,否则为非饱和点.图4三角形的生长图5三角剖分最终结果3)最佳点的边张角是所有的公共邻近点中所形成的最大边张角.最大边张角是通过邻近点边张角的余弦值的绝对值来判定的,假设公共邻近点的边张角为γ,那么便通过c o sγ的大小来选取最佳点.理论上来说,所形成的c o sγ的绝对值越大越好,但是如果该余弦值太大的话,容易使形成的三角形比较狭长,影响了三角网格的生成质量,所以经过反复的测试,余弦值绝对值的最大值设定为0.9,可以有效地避免狭长三角形的产生.依据最佳点的位置,可以通过3种拓扑操作来构建三角形.1)最佳点为自由点.该操作是把一个新点加入到三角形网格中,会在边界上产生两条新边界边,如图6所示,其中P为最佳点,E为当前边界边.2)最佳点为邻近边上的端点.这种情况又可以分成两种:①最佳点为后一相邻边的端点如图7a;②最佳点是前一相邻边的端点,如图7b.该拓扑操作创建的三角形只添加一条新边而已. 3)最佳点为边界边上的点,但并不是邻近边上的端点.这种情况将会发生边界环的分裂,边界5741第12期李旭等:海量数据三角网格生成算法环一分为二,将新形成的两个边界环放进边界环表中,并删除以前的边界环,如图8所示.图6最佳点为自由点a 最佳点为后一邻近边端点b最佳点为前一邻近边端点图7最佳点为相邻边端点图8最佳点为非相邻边的端点2.4实验结果本文算法已通过V i s u a lC++6.0编程实现,并且在U G平台上进行了二次开发,以便用于散乱数据三角剖分的结果显示.如图9和图10所示,对某轿车顶盖以及部分A立柱点云进行了测试.图9顶盖三角化图10部分A立柱三角化实验结果表明:用本算法剖分的散乱数据点所形成的三角剖分网格没有出现大量重叠和空洞现象,并且没有产生尖锐的三角形.3结论本算法能高效地处理三角剖分数据较大的散乱数据点,不需要对散乱数据点集所对应的曲面进行分片,可以直接生成三角网格,且可以针对有很大曲率变化的点云数据,能够满足逆向工程中曲面重构的要求,为以后的曲面光顺等打下坚实的基础.参考文献(R e f e r e n c e s)[1]李旭,高峰,杨宪武,等.车身曲面逆向设计投影法参数化方法的应用[J].汽车设计,2007,5:23-24L i X u,G a oF e n g,Y a n g X i a n w u,e ta l.A p p l i c a t i o no fm e s s y p o i n t s c l o u d s p a r a m e t e r i z a t i o nb a s e do nr e v e r s ed e s i g n i n g o fa na u t o m ob i l e b o d yc u r v e s u r f a c e[J].A u t o m o b i l eT e c h n o l o-g y,2007,5:23-24(i nC h i n e s e)[2]A l g o r r iM E,S c h m i t tF.S u r f a c er e c o n s t r u c t i o nf r o m u n-s t r u c t u r e d3Dd a t a[J].C o m p u t e rG r a p h i c sF o r u m,1996,15(1):47-60[3]B o i s s o n n a t JD.G e o m e t r i c s t r u c t u r e s f o r t h r e e-d i m e n s i o n a ls h a p er e c o n s t r u c t i o n[J].A C M T r a n s a c t i o n o n G r a p h i c s, 1984,3(4):266-286[4]H o p p e H,D e R o s e T,D u c h a m p T,e ta l.S u r f a c er e c o n-s t r u c t i o n f r o m u n o r g a n i z e d p o i n t c l o u d s[J].C o m p u t e rG r a p h i c s,1992,26(2):71-78[5]H u a n g J,M e n q C H.C o m b i n a t o r i a lm a n i f o l d m e s hr e c o n-s t r u c t i o na n do p t i m i z a t i o nf r o m u n o r g a n i z e d p o i n t sw i t ha r-b i t r a r y t o p o l o g y[J].C o m p u t e rA i d e dD e s i g n,2002,34(2):149-165[6]王青,王融清,鲍虎军,等.散乱数据点的增量快速曲面重建算法[J].软件学报,2000,11(9):1221-1227W a n g Q i n g,,W a n g R o n g q i n g,,B a oH u j u n,e t a l.Af a s t p r o-g r e s s i v es u r f a c e r e c o n s t r u c t i o n a l g o r i t h m f o r u n o r g a n i z e dp o i n t s[J].J o u r n a l o f S o f t w a r e,2000,11(9):1221-1227(i nC h i n e s e)(责任编辑:张嵘)6741北京航空航天大学学报2008年。
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RA将通过校验的用户证书请求 提交给CA
Certificate Request ID Public Key
2013-7-13
26
证书签发
CA对证书请求进行签发， 并发送给用户
Certificate Request Public Key
Sign
2013-7-13
Name Issuer Public Key Signature
Encrypted On local disk
Certificate Request
Public Key
2013-7-13
25
证书校验
产生证书请求后，用户将这个 证书请求发送到CA 通常，CA有一个注册中心 ( Registration Authority，RA) 验证用户的证书请求
确保这个名称在整个CA中是唯 一的 这个名称是用户的真实名称 Etc.
网格安全需求
网格的建立，以Internet作为通信支撑平台 Internet是一个开放性、异构性极大的公共网 络，这使得在Internet上运行的网格作业面临 各种各样的安全威胁
数据被截取 信息的内容被篡改或删除 假冒合法用户和服务器等
在网格环境中，需要采取各种有效的安全措施 防止这样的情况发生，确保系统安全
网格安全
内容
网格安全需求 网格安全研究现状及面临的问题 网格安全研究内容 相关的安全技术分析
密码技术 PKI SSL Kerberos Web Service安全技术
网格安全实现
Globus Security Infrastructure（GSI）
2
2013-7-13
2013-7-13
18
PKI
PKI的核心技术基础是基于公钥密码学的“加密”技 术和使用证书的“签名”技术 基于公开密钥技术和数字证书，通过验证数字证书持 有者身份，为系统提供安全保障 PKI实现了对称加密和公钥加密技术的结合
PKI体系结构采用证书管理公钥，通过第三方的可信机构CA， 把用户的公钥和用户的其他标识信息（如名称、e-mail、身 份证号等）捆绑在一起，在Internet网上验证用户的身份 PKI体系结构把公钥密码和对称密码结合起来，在Internet网 上实现密钥的自动管理，保证网上数据的机密性、完整性。
State of Illinois Seal
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22
X.509证书格式
一个X.509证书将一个 公钥与一个名称捆绑在 一起 由一个信任的第三方 （即发布者，Issuer） 签发证书请求，将一个 公钥和一个名称（及其 它的一些信息）捆绑在 一起
Name Issuer Public Key Signature …
公钥与用户信息被封装在X.509证 书中
认证双方通过认证，协商产生一 个对称密钥，实现通信加密
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X.509 证书 认证中心 (Certificate Authorities，CAs) 证书策略
命名 证书请求 注册中心（Registration Authority，Ras）
2013-7-13
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Public Key Infrastructure (PKI)
PKI 将一个公钥与一个相应的用 户捆绑在一起 PKI 采用非对称的加密方法:
每个实体有两个密钥：公钥和私 钥 用一个密钥加密的数据只能用另 外一个密钥进行解密 公钥可向外公开，但私钥只有用 户自己知道
不同主机环境之间协同工作
相互交互的主机环境之间的信任关系
网格作业需要跨越多个安全域，这些域中的信任关系在点对 点的跨越中起着重要的作用。端点间的信任关系需要用策略 清楚地进行描述。 网格的动态特性，使得信任关系很难预先建立，它需要支持 动态的。
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网格安全的研究内容
为网格环境提供标准化的安全服务规范和可靠的安全 保障
Name: CA Issuer: CA CA’s Public Key CA’s Signature
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申请证书
为了申请一个证书，用户需 要先产生一个密钥对（公钥/ 私钥对） 私钥被以用户所输入的口令 进行加密，并存储在只有私 钥拥有者能够访问的地方 公钥被加入到证书请求中 证书中除了用户产生的公钥 外，还有用户的一些其它相 关信息
2013-7-13
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验证
收信方收到数字签名的结果包括数字签名、电子原文和 发信方公钥，即待验证的数据。收信方进行签名验证， 验证过程是：接收方首先用发信方公钥解密数字签名， 导出数字摘要，并对电子文件原文做同样的哈希算法， 得到一个新的数字摘要，将两个摘要的哈希值进行结果 比较，结果如果相同，签名得到验证，否则签名无效
2013-7-13
4
网格的特性需要网格安全是
标准的 自主的/自治的 可扩展的 透明的
2013-7-13
5
网格安全需求（续）
网格安全的设计目标是
支持在网格计算环境中主体之间的安全通信，防止 主体假冒和数据泄密 需要支持跨虚拟组织边界的安全，避免采用集中管 理的安全系统 需要支持网格用户的“单一登录”，包括跨多个资 源和站点的计算所进行的信任委托和信任转移
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非对称加密系统
不对称加密算法使用两把完全不同但又是完全匹配的一对钥匙— 公钥和私钥。 在使用不对称加密算法加密文件时，只有使用匹配的一对公钥和 私钥，才能完成对明文的加密和解密过程。加密明文时采用公钥 加密，解密密文时使用私钥才能完成，而且发信方（加密者）知 道收信方的公钥，只有收信方（解密者）才是唯一知道自己私钥 的人。 如果发信方想发送只有收信方才能解读的加密信息，发信方必须 首先知道收信方的公钥，然后利用收信方的公钥来加密原文；收 信方收到加密密文后，使用自己的私钥才能解密密文。显然，采 用不对称加密算法，收发信双方在通信之前，收信方必须将自己 早已随机生成的公钥送给发信方，而自己保留私钥。 由于不对称算法拥有两个密钥，因而特别适用于分布式系统中的 数据加密。 广泛应用的不对称加密算法有RSA算法和美国国家标准局提出的 DSA
3
2013-7-13
网格安全需求（续）
在网格安全设计中，需要考虑网格的这样一些特性
网格是一个异构的环境 用户和资源数量很大，且动态可变 网格计算环境中的计算过程可在其执行过程中动态地请求、 启动进程和申请、释放资源 资源可能需要不同的认证和授权机制，这些机制和策略的改 变是受限的 资源和用户可属于多个组织
2013-7-13
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认证中心 (CAs)
是一个可信任的第三方机 构 (Certificate Authorities， CAs) CA需要签发自己的证书 （即root CA），并以一种 可信任的方式进行发布 CA主要负责对用户的密钥 或证书发放、更新、废止、 认证等管理工作 CA可以具有层次结构
2013-7-13
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网格安全所面临的问题
现有系统和技术的集成
现有系统与技术的集成需要网格安全体系结构对现有安全体 系结构和跨平台、跨主机模式进行集成。
一个网格作业，往往需要访问多个不同的站点才能获得所需 的资源。这需要域和主机环境的服务能够交互，协同工作。 协同工作需要域间有严格的用户身份认证机制，以及安全的 通信通道等来保证。
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完整的数字签名过程
认证、签名与验证三阶段
认证
认证的前提是甲乙双方都具有第三方CA所签发的证书，分为单 向认证和双向认证 单向认证是甲乙双方在网上通信时，甲只需要认证乙的身份即 可。这时甲需要获取乙的证书，获取的方式有两种，一种是在 通信时乙直接将证书传送给甲，另一种是甲向CA的目录服务器 查询索取。甲获得乙的证书后，首先用CA的根证书公钥验证该 证书的签名，验证通过，说明该证书是第三方CA签发的有效证 书。然后检查证书的有效期及检查该证书是否已被作废（LRC 检查）而进入黑名单（CRL） 双向认证是甲乙双方在网上通信时，甲不但要认证乙的身份， 乙也要认证甲的身份。其认证过程的每一方向都与上述单向认 证过程相同，即乙也用同样的过程认证甲的证书有效性
根据密钥类型的不同将现代密码技术分为两类
对称加密（秘密钥加密）系统 非对称加密（公开密钥加密）系统
2013-7-13
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对称密钥系统
在对称加密算法中，数据发信方将明文（原始数据）和加密密钥 一起经过特殊加密算法处理后，使其变成复杂的加密密文发送出 去。收信方收到密文后，若想解读原文，则需要使用加密用过的 密钥及相同算法的逆算法对密文进行解密，才能使其恢复成可读 明文。 对称加密算法中，使用的密钥只有一个，发收信双方都使用这个 密钥对数据进行加密和解密，这就要求解密方事先必须知道加密 密钥。 对称加密算法的特点是算法公开、计算量小、加密速度快、加密 效率高。不足之处是，交易双方都使用同样钥匙，安全性得不到 保证。此外，每对用户每次使用对称加密算法时，都需要使用其 他人不知道的惟一钥匙，这会使得发收信双方所拥有的钥匙数量 成几何级数增长，密钥管理成为用户的负担。对称加密算法在分 布式网络系统上使用较为困难，主要是因为密钥管理困难，使用 成本较高。 在计算机专网系统中广泛使用的对称加密算法有DES、IDEA， AES和BASE64