Handbook of Research on Grid Technologies and Utility Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Information Science Publishing

作者:Udoh, Emmanuel (EDT)/ Wang, Frank Zhigang (EDT)

出品人:

页数:362

译者:

出版时间:2009-05-31

价格:USD 245.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781605661841

丛书系列:

图书标签:

• Grid Computing
• Utility Computing
• Cloud Computing
• Distributed Systems
• Parallel Computing
• High-Performance Computing
• Computer Networks
• Information Technology
• Research Handbook
• Data Management

好的，这是一份关于一本名为《Handbook of Research on Grid Technologies and Utility Computing》图书内容的详细简介，但其中不包含该特定书籍的内容，而是描述了一本涵盖相关领域但主题有所侧重的其他研究手册的可能内容结构和深度。 --- 研究手册：下一代分布式计算范式与大规模数据管理前沿探索 导言：计算资源泛在化与未来架构的重塑 当前，信息技术的飞速发展正以前所未有的速度推动着计算范式的演进。从最初的集中式大型机到后来的集群计算，再到云计算的兴起，计算资源的管理和获取方式经历了深刻的变革。本书旨在深入探讨当前分布式计算领域中新兴的关键技术和理论框架，尤其关注那些正在挑战传统架构极限、驱动下一代高性能和高可用性系统的新兴趋势。我们聚焦于如何有效地管理和利用跨越地理边界、异构资源池中的海量数据和复杂工作负载，以支持科学计算、工业模拟乃至实时决策的迫切需求。 本书的结构分为六个核心部分，每一部分都由该领域的顶尖专家撰写，提供了从理论基础到实际应用的全面视角。 --- 第一部分：异构并行架构与资源抽象模型 本部分着重于理解和驾驭现代计算环境中日益增长的异构性。随着CPU、GPU、FPGA乃至专用AI加速器的广泛部署，如何构建一个统一的抽象层来调度和执行依赖于特定硬件特性的任务成为核心挑战。 第一章：新型并行编程模型研究 探讨面向大规模并行处理（MPP）和众核架构的编程模型，如OpenMP、MPI的最新扩展，以及特定于加速器的API（如CUDA、OpenCL）。重点分析不同模型在负载均衡、内存一致性模型（UMA/NUMA）下的性能表现与编程复杂度权衡。 第二章：动态资源描述与建模 深入研究如何实时、准确地描述和量化异构资源（包括计算能力、内存带宽、I/O延迟）的性能特征。引入基于机器学习的方法来预测不同任务在特定硬件组合上的执行时间，从而实现更优的调度决策。本章还将覆盖资源描述语言（RDL）的标准化努力及其在互操作性中的作用。 第三章：面向联邦学习的去中心化资源协调 在数据隐私日益重要的背景下，研究联邦学习（Federated Learning）所需的资源协调机制。这包括如何跨越组织边界，安全地聚合模型更新，同时最小化通信开销和处理节点的不稳定性。讨论去中心化共识机制（如轻量级PoS变体）在资源授权与验证中的应用。 --- 第二部分：大规模数据流处理与实时分析 现代应用要求系统不仅能存储海量数据，更要求能对连续流入的数据流进行低延迟的复杂分析。本部分专注于流式计算引擎、事件驱动架构及其在时序数据分析中的应用。 第四章：下一代流处理引擎的架构演进 比较分析基于微批处理（如早期Storm/Spark Streaming）和纯粹事件驱动模型（如Apache Flink）的优劣。详细剖析状态管理机制（Checkpoints, Savepoints）的容错性与性能影响，尤其关注如何处理“事件时间”与“处理时间”的差异。 第五章：时空数据与地理空间查询优化 研究处理包含时间戳和地理坐标的复杂数据流的方法。讨论适应性网格索引结构（如Hilbert R-tree的流版本）如何优化范围查询和邻近搜索。案例研究集中于交通监控和环境传感网络的数据聚合。 第六章：数据湖与数据仓库的融合策略 探讨如何在一个统一的平台上同时支持批处理的深度分析和流处理的实时反馈。重点分析数据湖管理系统（如Delta Lake, Apache Hudi）如何通过事务性元数据层保证数据的新鲜度、一致性和可回溯性（Time Travel）。 --- 第三部分：网络基础设施与分布式存储的耦合 计算性能的瓶颈往往在于数据传输和存储访问延迟。本部分探讨了软件定义网络（SDN）、远程内存访问（RDMA）以及新型持久性存储技术如何重塑分布式系统的I/O层面。 第七章：RDMA在高性能计算与数据中心的深化应用 分析InfiniBand和RoCE等RDMA技术如何通过绕过操作系统内核协议栈，实现超低延迟的数据传输。研究其在分布式共享内存系统（DSM）和分布式缓存一致性协议中的最新部署模式。 第八章：软件定义网络（SDN）对工作负载感知的路由 探讨SDN控制器如何接收来自应用层的性能指标（如队列深度、延迟预测），并动态调整网络拓扑和流规则，以优化关键任务的工作负载路径。分析基于多目标优化算法的网络流量工程。 第九章：持久性内存（PMem）与新的存储层次结构 研究NVDIMM、3D XPoint等持久性内存技术对数据结构设计的影响。讨论如何重新设计文件系统和数据库的日志与缓存机制，以充分利用其接近DRAM的速度和持久性。重点分析新的内存映射I/O模型。 --- 第四部分：安全、隐私与信任机制的构建 随着系统规模的扩大和资源共享的加深，信任边界的模糊对安全模型提出了新的要求。本部分关注零信任架构、安全多方计算（MPC）和可信执行环境（TEE）。 第十章：基于零信任原则的资源访问控制 超越传统的基于边界的安全模型，探讨如何为每一个计算请求、每一次数据访问建立动态、细粒度的信任评分。研究属性基加密（ABE）在实现细粒度授权策略中的潜力。 第十一章：可信执行环境（TEE）在机密计算中的实践 详细分析Intel SGX、AMD SEV等技术的工作原理，及其在保护计算过程中敏感数据不被底层宿主系统窥探方面的作用。重点探讨TEE与容器化技术（如Docker/Kubernetes）的集成挑战与解决方案。 第十二章：安全多方计算（MPC）在去中心化数据协同中的效率提升 研究如何在不暴露各自私有输入数据的前提下，多个参与方共同计算一个联合函数。重点关注同态加密（HE）和秘密共享方案在数据聚合和模型训练中的性能瓶颈及其优化策略。 --- 第五部分：分布式系统中的可靠性、韧性与自适应管理 系统的复杂性必然带来故障率的增加。本部分关注如何设计能够自我修复、自我优化的分布式系统，以应对不可预知的故障和动态变化的环境。 第十三章：基于强化学习的自动化资源调度 将资源调度问题建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），利用深度Q网络（DQN）或Actor-Critic算法来学习最优的调度策略。研究RL智能体如何处理冷启动问题和策略漂移问题。 第十四章：系统级韧性（Resilience）与混沌工程 超越传统的故障恢复（Failover），深入探讨如何主动注入故障（Chaos Engineering）以测试系统的边界条件和恢复能力。讨论系统设计中对“优雅降级”（Graceful Degradation）的支持。 第十五章：面向延迟敏感型应用的动态资源预留与QoS保证 研究在资源高度竞争的环境下，如何通过预测性资源预留和资源隔离技术来保证关键服务的延迟SLA。分析虚拟网络功能（VNF）的编排与优化。 --- 第六部分：前沿应用与未来展望 本部分通过具体的应用案例，展示前述技术栈的综合应用，并展望下一代分布式计算可能的发展方向。 第十六章：大规模科学模拟中的并行I/O优化 以气候模型或高能物理数据处理为例，探讨如何利用并行文件系统（如Lustre, GPFS）的最新特性，结合RDMA，实现PB级数据的快速读写。 第十七章：边缘智能与分布式物联网（IoT）计算 分析在资源受限的边缘节点上部署轻量级AI模型的需求。讨论模型蒸馏（Distillation）和模型剪枝（Pruning）技术如何帮助系统在带宽受限和能耗敏感的环境下实现实时推理。 第十八章：可解释性与可验证性：分布式决策系统的透明度 随着AI在关键决策中的作用增强，研究如何为分布式训练和推理过程生成可追溯的审计日志和解释性报告，确保系统决策过程的透明度和合规性。 --- 本书综合了系统架构、网络工程、存储技术和前沿算法的最新研究成果，是分布式系统研究人员、高级系统工程师以及希望引领下一代计算基础设施发展的决策者不可或缺的参考资料。它提供了一个深度剖析现代计算挑战的框架，并指引未来的研究方向。

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