❶ 計算機論文範文5000字
近年來,隨著就業競爭越演越烈,關於 畢業 生就業質量問題的研討亦日益廣泛深入。下面是我為大家推薦的計算機論文，供大家參考。
計算機論文 範文 一：認知無線電系統組成與運用場景探析
認知無線電系統組成
認知無線電系統是指採用認知無線電技拿虧術的無線通信系統，它藉助於更加靈活的收發信機平台和增強的計算智能使得通信系統更加靈活。認知無線電系統主要包括信息獲取、學習以及決策與調整3個功能模塊，如圖1所示[3]。
認知無線電系統的首要特徵是獲取無線電外部環境、內部狀態和相關政策等知識，以及監控用戶需求的能力。認知無線電系統具備獲取無線電外部環境並進行分析處理的能力，例如，通過對當前頻譜使用情況的分析，可以表示出無線通信系統的載波頻率和通信帶寬，甚至可以得到其覆蓋范圍和干擾水平等信息;認知無線電系統具備獲取無線電內部狀態信息能力，這些信息可以通過其配置信息、流量負載分布信息和發射功率等來得到;認知無線電系統具備獲取相關政策信息的能力，無線電政策信息規定了特定環境下認知無線電系統可以使用的頻帶，最大發射功率以及相鄰節點的頻率和帶寬等;認知無線電系統具備監控用戶需求並根據用戶需求進行決策調整的能力。如表1所示，用戶的業務需求一般可以分為話音、實時數據(比如圖像)和非實時數據(比如大的文件包)3類，不同類型的業務對通信QoS的要求也不同。
認知無線電系統的第2個主要特徵是學習的能力。學習過程的目標是使用認知無線電系統以前儲存下來的決策和結果的信息來提高性能。根據學習內容的不同， 學習 方法 可以分為3類。第一類是監督學習，用於對外部環境的學習，主要是利用實測的信息對估計器進行訓練;第2類是無監督學習，用於對外部環境的學習，主要是提取外部環境相關參數的變化規律;第3類是強化學習，用於對內部規則或行為的學習，主要是通過獎勵和懲罰機制突出適應當前環境的規則或行為，拋棄不適合當前環境的規則或行為。機器學習技術根據學習機制可以分為:機械式學習、基於解釋的學習、指導式學習、類比學習和歸納學習等。
認知無線電系統的第3個主要特性是根據獲取的知識，動態、自主地調整它的工作參數和協議的能力，目的是實現一些預先確定的目標，如避免對其他無線電系統的不利干擾。認知無線電系統的可調整性不需要用戶干涉。它可以實時地調整工作參數，以達到合適的通信質量;或是為了改變某連接中的無線接入技術;或是調整系統中的無線電資源;或是為了減小干擾而調整發射功率。認知無線電系統分析獲取的知識，動態、自主地做出決策並進行重構。做出重構決策後，為響應控制命令，認知無線電系統可以根據這些決策來改變它的工作參數和/或協議。認知無線電系統的決策過程可能包括理解多用戶需求和無線工作環境，建立政策，該政策的目的是消爛神為支持這些用戶的共同需求選擇合適的配置。
認知無線電與其他無線電的關系
在認知無線電提出之前，已經有一些“某某無線電”的概念，如軟體定義無線電、自適應無線電等，它們與認知無線電間的關系如圖2所示。軟體定義無線電被認為是認知無線電系統的一種使能技術。軟體定義無線電不需要CRS的特性來進行工作。SDR和CRS處於不同的發展階段，即採用SDR應用的無線電通信系統已經得到利用，而CRS正處於研究階段，其應用也正處於研究和試驗當中。SDR和CRS並非是無線電通信業務，而是可以在任何無線電通信業務中綜合使用的技術。自適應無線電可以通過調整參數與協議，以適應預先設定的信道與環境。與認知無線電相比，自適應無線電由於不具有學習能力，不能從獲取的知識與做出的決策中進行學習，也不能通過學習改善知識獲取的途徑、調整相應的決策，因此，它不能適應未預先設定的信道與環境。可重構無線電是一種硬體功能可以通過軟體控制來改變的無線電，它能夠更新部分或全部的物理層波形，以及協議棧的更高層。基於策略的無線電可以在未改變內部軟體的前提下通過更新來適應當地監管政策。對於較新的無線電網路，網際網路路由器一直都是基於策略的。這樣，網路運營商就可以使用策略來控制訪問許可權、分配資源以及修改網路拓撲結構和行為。對於認知無線電來說，基於策略技術應該能夠使產品可以在全世界通歷頃用，可以自動地適應當地監管要求，而且當監管規則隨時間和 經驗 變化時可以自動更新。智能無線電是一種根據以前和當前情況對未來進行預測，並提前進行調整的無線電。與智能無線電比較，自適應無線電只根據當前情況確定策略並進行調整，認知無線電可以根據以前的結果進行學習，確定策略並進行調整。
認知無線電關鍵技術
認知無線電系統的關鍵技術包括無線頻譜感知技術、智能資源管理技術、自適應傳輸技術與跨層設計技術等，它們是認知無線電區別傳統無線電的特徵技術[4，5]。
頻譜檢測按照檢測策略可以分為物理層檢測、MAC層檢測和多用戶協作檢測，如圖3所示。3.1.1物理層檢測物理層的檢測方法主要是通過在時域、頻域和空域中檢測授權頻段是否存在授權用戶信號來判定該頻段是否被佔用，物理層的檢測可以分為以下3種方式:發射機檢測的主要方法包括能量檢測、匹配濾波檢測和循環平穩特性檢測等，以及基於這些方法中某一種的多天線檢測。當授權用戶接收機接收信號時，需要使用本地振盪器將信號從高頻轉換到中頻，在這個轉換過程中，一些本地振盪器信號的能量不可避免地會通過天線泄露出去，因而可以通過將低功耗的檢測感測器安置在授權用戶接收機的附近來檢測本振信號的能量泄露，從而判斷授權用戶接收機是否正在工作。干擾溫度模型使得人們把評價干擾的方式從大量發射機的操作轉向了發射機和接收機之間以自適應方式進行的實時性交互活動，其基礎是干擾溫度機制，即通過授權用戶接收機端的干擾溫度來量化和管理無線通信環境中的干擾源。MAC層檢測主要關注多信道條件下如何提高吞吐量或頻譜利用率的問題，另外還通過對信道檢測次序和檢測周期的優化，使檢測到的可用空閑信道數目最多，或使信道平均搜索時間最短。MAC層檢測主要可以分為以下2種方式:主動式檢測是一種周期性檢測，即在認知用戶沒有通信需求時，也會周期性地檢測相關信道，利用周期性檢測獲得的信息可以估計信道使用的統計特性。被動式檢測也稱為按需檢測，認知用戶只有在有通信需求時才依次檢測所有授權信道，直至發現可用的空閑信道。由於多徑衰落和遮擋陰影等不利因素，單個認知用戶難以對是否存在授權用戶信號做出正確的判決，因此需要多個認知用戶間相互協作，以提高頻譜檢測的靈敏度和准確度，並縮短檢測的時間。協作檢測結合了物理層和MAC層功能的檢測技術，不僅要求各認知用戶自身具有高性能的物理層檢測技術，更需要MAC層具有高效的調度和協調機制。
智能資源管理的目標是在滿足用戶QoS要求的條件下，在有限的帶寬上最大限度地提高頻譜效率和系統容量，同時有效避免網路擁塞的發生。在認知無線電系統中，網路的總容量具有一定的時變性，因此需要採取一定的接入控制演算法，以保障新接入的連接不會對網路中已有連接的QoS需求造成影響。動態頻譜接入概念模型一般可分為圖4所示的3類。動態專用模型保留了現行靜態頻譜管理政策的基礎結構，即頻譜授權給特定的通信業務專用。此模型的主要思想是引入機會性來改善頻譜利用率，並包含2種實現途徑:頻譜產權和動態頻譜分配。開放共享模型，又稱為頻譜公用模型，這個模型向所有用戶開放頻譜使其共享，例如ISM頻段的開放共享方式。分層接入模型的核心思想是開放授權頻譜給非授權用戶，但在一定程度上限制非授權用戶的操作，以免對授權用戶造成干擾，有頻譜下墊與頻譜填充2種。認知無線電中的頻譜分配主要基於2種接入策略:①正交頻譜接入。在正交頻譜接入中，每條信道或載波某一時刻只允許一個認知用戶接入，分配結束後，認知用戶之間的通信信道是相互正交的，即用戶之間不存在干擾(或干擾可以忽略不計)。②共享頻譜接入。在共享頻譜接入中，認知用戶同時接入授權用戶的多條信道或載波，用戶除需考慮授權用戶的干擾容限外，還需要考慮來自其他用戶的干擾。根據授權用戶的干擾容限約束，在上述2種接入策略下又可以分為以下2種頻譜接入模式:填充式頻譜接入和下墊式頻譜接入。對於填充式頻譜接入，認知用戶伺機接入“頻譜空穴”，它們只需要在授權用戶出現時及時地出讓頻譜而不存在與授權用戶共享信道時的附加干擾問題，此種方法易於實現，且不需要現有通信設備提供干擾容限參數。在下墊式頻譜接入模式下，認知用戶與授權用戶共享頻譜，需要考慮共用信道時所附加的干擾限制。
在不影響通信質量的前提下，進行功率控制盡量減少發射信號的功率，可以提高信道容量和增加用戶終端的待機時間。認知無線電網路中的功率控制演算法設計面臨的是一個多目標的聯合優化問題，由於不同目標的要求不同，存在著多種折中的方案。根據應用場景的不同，現有的認知無線電網路中的功率控制演算法可以分成2大類:一是適用於分布式場景下的功率控制策略，一是適用於集中式場景下的功率控制策略。分布式場景下的功率控制策略大多以博弈論為基礎，也有參考傳統Adhoc網路中功率控制的方法，從集中式策略入手，再將集中式策略轉換成分布式策略;而集中式場景下的功率控制策略大多利用基站能集中處理信息的便利，採取聯合策略，即將功率控制與頻譜分配結合或是將功率控制與接入控制聯合考慮等。
自適應傳輸可以分為基於業務的自適應傳輸和基於信道質量的自適應傳輸。基於業務的自適應傳輸是為了滿足多業務傳輸不同的QoS需求，其主要在上層實現，不用考慮物理層實際的傳輸性能，目前有線網路中就考慮了這種自適應傳輸技術。認知無線電可以根據感知的環境參數和信道估計結果，利用相關的技術優化無線電參數，調整相關的傳輸策略。這里的優化是指無線通信系統在滿足用戶性能水平的同時，最小化其消耗的資源，如最小化佔用帶寬和功率消耗等。物理層和媒體控制層可能調整的參數包括中心頻率、調制方式、符號速率、發射功率、信道編碼方法和接入控制方法等。顯然，這是一種非線性多參數多目標優化過程。
現有的分層協議棧在設計時只考慮了通信條件最惡劣的情況，導致了無法對有限的頻譜資源及功率資源進行有效的利用。跨層設計通過在現有分層協議棧各層之間引入並傳遞特定的信息來協調各層之間的運行，以與復雜多變的無線通信網路環境相適應，從而滿足用戶對各種新的業務應用的不同需求。跨層設計的核心就是使分層協議棧各層能夠根據網路環境以及用戶需求的變化，自適應地對網路的各種資源進行優化配置。在認知無線電系統中，主要有以下幾種跨層設計技術:為了選擇合適的頻譜空穴，動態頻譜管理策略需要考慮高層的QoS需求、路由、規劃和感知的信息，通信協議各層之間的相互影響和物理層的緊密結合使得動態頻譜管理方案必須是跨層設計的。頻譜移動性功能需要同頻譜感知等其他頻譜管理功能結合起來，共同決定一個可用的頻段。為了估計頻譜切換持續時間對網路性能造成的影響，需要知道鏈路層的信息和感知延遲。網路層和應用層也應該知道這個持續時間，以減少突然的性能下降;另外，路由信息對於使用頻譜切換的路由發現過程也很重要。頻譜共享的性能直接取決於認知無線電網路中頻譜感知的能力，頻譜感知主要是物理層的功能。然而，在合作式頻譜感知情況下，認知無線電用戶之間需要交換探測信息，因此頻譜感知和頻譜共享之間的跨層設計很有必要。在認知無線電系統中，由於多跳通信中的每一跳可用頻譜都可能不同，網路的拓撲配置就需要知道頻譜感知的信息，而且，認知無線電系統路由設計的一個主要思路就是路由與頻譜決策相結合。
認知無線電應用場景
認知無線電系統不僅能有效地使用頻譜，而且具有很多潛在的能力，如提高系統靈活性、增強容錯能力和提高能量效率等。基於上述優勢，認知無線電在民用領域和軍用領域具有廣闊的應用前景。
頻譜效率的提高既可以通過提高單個無線接入設備的頻譜效率，也可以通過提高各個無線接入技術的共存性能。這種新的頻譜利用方式有望增加系統的性能和頻譜的經濟價值。因此，認知無線電系統的這些共存/共享性能的提高推動了頻譜利用的一種新方式的發展，並且以一種共存/共享的方式使獲得新的頻譜成為可能。認知無線電系統的能力還有助於提高系統靈活性，主要包括提高頻譜管理的靈活性，改善設備在生命周期內操作的靈活性以及提高系統魯棒性等。容錯性是通信系統的一項主要性能，而認知無線電可以有效改善通信系統的容錯能力。通常容錯性主要是基於機內測試、故障隔離和糾錯 措施 。認知無線電對容錯性的另一個優勢是認知無線電系統具有學習故障、響應和錯誤信息的能力。認知無線電系統可以通過調整工作參數，比如帶寬或者基於業務需求的信號處理演算法來改善功率效率。
認知無線電所要解決的是資源的利用率問題，在農村地區應用的優勢可以 總結 為如下。農村無線電頻譜的使用，主要佔用的頻段為廣播、電視頻段和移動通信頻段。其特點是廣播頻段佔用與城市基本相同，電視頻段利用較城市少，移動通信頻段佔用較城市更少。因此，從頻率域考慮，可利用的頻率資源較城市豐富。農村經濟發達程度一般不如城市，除電視頻段的佔用相對固定外，移動通信的使用率不及城市，因此，被分配使用的頻率利用率相對較低。由於農村地廣人稀，移動蜂窩受輻射半徑的限制，使得大量地域無移動通信頻率覆蓋，尤其是邊遠地區，頻率空間的可用資源相當豐富。
在異構無線環境中，一個或多個運營商在分配給他們的不同頻段上運行多種無線接入網路，採用認知無線電技術，就允許終端具有選擇不同運營商和/或不同無線接入網路的能力，其中有些還可能具有在不同無線接入網路上支持多個同步連接的能力。由於終端可以同時使用多種 無線網路 ，因此應用的通信帶寬增大。隨著終端的移動和/或無線環境的改變，可以快速切換合適的無線網路以保證穩定性。
在軍事通信領域，認知無線電可能的應用場景包括以下3個方面。認知抗干擾通信。由於認知無線電賦予電台對周圍環境的感知能力，因此能夠提取出干擾信號的特徵，進而可以根據電磁環境感知信息、干擾信號特徵以及通信業務的需求選取合適的抗干擾通信策略，大大提升電台的抗干擾水平。戰場電磁環境感知。認知無線電的特點之一就是將電感環境感知與通信融合為一體。由於每一部電台既是通信電台，也是電磁環境感知電台，因此可以利用電台組成電磁環境感知網路，有效地滿足電磁環境感知的全時段、全頻段和全地域要求。戰場電磁頻譜管理。現代戰場的電磁頻譜已經不再是傳統的無線電通信頻譜，靜態的和集重視的頻譜管理策略已不能滿足靈活多變的現代戰爭的要求。基於認知無線電技術的戰場電磁頻譜管理將多種作戰要素賦予頻譜感知能力，使頻譜監測與頻譜管理同時進行，大大提高了頻譜監測網路的覆蓋范圍，拓寬了頻譜管理的涵蓋頻段。
結束語
如何提升頻譜利用率，來滿足用戶的帶寬需求;如何使無線電智能化，以致能夠自主地發現何時、何地以及如何使用無線資源獲取信息服務;如何有效地從環境中獲取信息、進行學習以及做出有效的決策並進行調整，所有這些都是認知無線電技術要解決的問題。認知無線電技術的提出，為實現無線環境感知、動態資源管理、提高頻譜利用率和實現可靠通信提供了強有力的支撐。認知無線電有著廣闊的應用前景，是無線電技術發展的又一個里程碑。
計算機論文範文二：遠程無線管控體系的設計研究
1引言
隨著我國航天事業的發展,測量船所承擔的任務呈現高密度、高強度的趨勢,造成碼頭期間的任務准備工作越來越繁重,面臨著考核項目多、考核時間短和多船協調對標等現實情況,如何提高對標效率、確保安全可靠對標成為緊迫的課題。由於保密要求,原研製的遠程標校控制系統無法接入現有網路,而鋪設專網的耗資巨大,性價比低,也非首選方案。近些年來,無線通信已經成為信息通信領域中發展最快、應用最廣的技術,廣泛應用於家居、農業、工業、航天等領域,已成為信息時代社會生活不可或缺的一部分[1],這種技術也為解決測量船遠程式控制制標校設備提供了支持。本文通過對常用中遠距離無線通信方式的比較,擇優選擇了無線網橋,採用了橋接中繼的網路模式,通過開發遠程設備端的網路控制模塊,以及相應的控制軟體,實現了測量船對遠程設備的有效、安全控制。
2無線通信方式比較
無線通信技術是利用電磁波信號在自由空間中進行信息傳播的一種通信方式,按技術形式可分為兩類:一是基於蜂窩的接入技術,如蜂窩數字分組數據、通用分組無線傳輸技術、EDGE等;二是基於區域網的技術,如WLAN、Bluetooth、IrDA、Home-RF、微功率短距離無線通信技術等。在中遠距離無線通信常用的有ISM頻段的通信技術(比如ZigBee以及其他頻段的數傳模塊等)和無線 網路技術 (比如GSM、GPRS以及無線網橋等)。基於ISM頻段的數傳模塊的通信頻率為公共頻段,產品開發沒有限制,因此發展非常迅速,得到了廣泛應用。特別是近年來新興的ZigBee技術,因其低功耗、低復雜度、低成本,尤其是採用自組織方式組網,對網段內設備數量不加限制,可以靈活地完成網路鏈接,在智能家居、無線抄表等網路系統開發中得到應用[2]。但是,對於本系統的開發而言,需要分別研製控制點和被控制點的硬體模塊,並需通過軟體配置網路環境,開發周期長,研製成本高,故非本系統開發的最優方案。
GSM、GPRS這種無線移動通信技術已經成為人們日常生活工作必不可少的部分,在其他如無線定位、遠程式控制制等領域的應用也屢見不鮮[3],但是由於保密、通信費用、開發成本等因素,也無法適用於本系統的開發。而無線網橋為本系統的低成本、高效率的研發提供了有利支持,是開發本系統的首選無線通信方式。無線網橋是無線網路的橋接,它可在兩個或多個網路之間搭起通信的橋梁,也是無線接入點的一個分支。無線網橋工作在2•4GHz或5•8GHz的免申請無線執照的頻段,因而比其他有線網路設備更方便部署,特別適用於城市中的近距離、遠距離通信。
3系統設計
該遠程式控制制系統是以保障測量船對遠端標校設備的有效控制為目標,包括標校設備的開關機、狀態參數的採集等,主要由測量船控制微機、標校設備、網路控制模塊、主控微機以及無線網橋等組成。工作流程為測量船控制微機或主控微機發送控制指令,通過無線網橋進行信息傳播,網路控制模塊接收、解析指令,按照Modbus協議規定的數據格式通過串口發給某一標校設備,該標校設備響應控制指令並執行;網路控制模塊定時發送查詢指令,並將採集的狀態數據打包,通過無線發給遠程式控制制微機,便於操作人員監視。網路通信協議採用UDP方式,對於測量船控制微機、主控微機僅需按照一定的數據格式發送或接收UDP包即可。網路控制模塊是系統的核心部件,是本文研究、設計的重點。目前,常用的網路晶元主要有ENC28J60、CP2200等,這里選用了ENC28J60,設計、加工了基於STC89C52RC單片機的硬體電路。通過網路信息處理軟體模塊的開發,滿足了網路信息交互的功能要求;通過Modbus串口協議軟體模塊的開發,滿足了標校設備監控功能,從而實現了系統設計目標。
3.1組網模式
無線網橋有3種工作方式,即點對點、點對多點、中繼連接。根據系統的控制要求以及環境因素,本系統採用了中繼連接的方式,其網路拓撲如圖1所示。從圖中可以清晰看出,這種中繼連接方式在遠程式控制制端布置兩個無線網橋,分別與主控點和客戶端進行通信,通過網路控制模塊完成數據交互,從而完成組網。
3.2安全防範
由於是開放性設計,無線網路安全是一個必須考慮的問題。本系統的特點是非定時或全天候開機,涉密數據僅為頻點參數,而被控設備自身均有保護措施(協議保護)。因此,系統在設計時重點考慮接入點防範、防止攻擊,採取的措施有登錄密碼設施、網路密匙設置、固定IP、對數據結構體的涉密數據採取動態加密等方式,從而最大限度地防止了“被黑”。同時,採用了網路防雷器來防護雷電破壞。
3.3網路控制模塊設計
3.3.1硬體設計
網路控制模塊的功能是收命令信息、發狀態信息,並通過串口與標校設備實現信息交互,其硬體電路主要由MCU(微控制單元)、ENC28J60(網路晶元)、Max232(串口晶元)以及外圍電路組成,其電原理圖如圖2所示。硬體設計的核心是MCU、網路晶元的選型,本系統MCU選用的STC89C52RC單片機,是一種低功耗、高性能CMOS8位微控制器,可直接使用串口下載,為眾多嵌入式控制應用系統提供高靈活、超有效的解決方案。ENC28J60是由M-icrochip公司出的一款高集成度的乙太網控制晶元,其介面符合IEEE802.3協議,僅28個引腳就可提供相應的功能,大大簡化了相關設計。ENC28J60提供了SPI介面,與MCU的通信通過兩個中斷引腳和SPI實現,數據傳輸速率為10Mbit/s。ENC28J60符合IEEE802.3的全部規范,採用了一系列包過濾機制對傳入的數據包進行限制,它提供了一個內部DMA模塊,以實現快速數據吞吐和硬體支持的IP校驗和計算[4]。ENC28J60對外網路介面採用HR911102A,其內置有網路變壓器、電阻網路,並有狀態顯示燈,具有信號隔離、阻抗匹配、抑制干擾等特點,可提高系統抗干擾能力和收發的穩定性。
3.3.2軟體設計
網路控制模塊的軟體設計主要包括兩部分,一是基於SPI匯流排的ENC28J60的驅動程序編寫,包括乙太網數據幀結構定義、初始化和數據收發;二是Modbus協議編制,其軟體流程如圖3所示。
3.3.2.1ENC28J60的驅動程序編寫
(1)乙太網數據幀結構符合IEEE802.3標準的乙太網幀的長度是介於64~1516byte之間,主要由目標MAC地址、源MAC地址、類型/長度欄位、數據有效負載、可選填充欄位和循環冗餘校驗組成。另外,在通過乙太網介質發送數據包時,一個7byte的前導欄位和1byte的幀起始定界符被附加到乙太網數據包的開頭。乙太網數據包的結構如圖4所示。(2)驅動程序編寫1)ENC28J60的寄存器讀寫規則由於ENC28J60晶元採用的是SPI串列介面模式,其對內部寄存器讀寫的規則是先發操作碼<前3bit>+寄存器地址<後5bit>,再發送欲操作數據。通過不同操作碼來判別操作時讀寄存器(緩存區)還是寫寄存器(緩沖區)或是其他。2)ENC28J60晶元初始化程序ENC28J60發送和接收數據包前必須進行初始化設置,主要包括定義收發緩沖區的大小,設置MAC地址與IP地址以及子網掩碼,初始化LEDA、LEDB顯示狀態通以及設置工作模式,常在復位後完成,設置後不需再更改。3)ENC28J60發送數據包ENC28J60內的MAC在發送數據包時會自動生成前導符合幀起始定界符。此外,也會根據用戶配置以及數據具體情況自動生成數據填充和CRC欄位。主控器必須把所有其他要發送的幀數據寫入ENC28J60緩沖存儲器中。另外,在待發送數據包前要添加一個包控制位元組。包控制位元組包括包超大幀使能位(PHUGEEN)、包填充使能位(PPADEN)、包CRC使能位(PCRCEN)和包改寫位(POVERRIDE)4個內容。4)ENC28J60接收數據包如果檢測到EIR.PKTIF為1,並且EPKTCNT寄存器不為空,則說明接收到數據,進行相應處理。
3.3.2.2ModBus協議流程
本系統ModBus協議的數據通信採用RTU模式[5],網路控制模塊作為主節點與從節點(標校設備)通過串口建立連接,主節點定時向從節點發送查詢命令,對應從節點響應命令向主節點發送設備狀態信息。當偵測到網路數據時,從ENC28J60接收數據包中解析出命令,將對應的功能代碼以及數據,按照Modbus數據幀結構進行組幀,發送給從節點;對應從節點響應控制命令,進行設備參數設置。
4系統調試與驗證
試驗調試環境按照圖1進行布置,主要包括5個無線網橋、1個主控制點、2個客戶端、1塊網路控制模塊板以及標校設備等,主要測試有網路通信效果、網路控制能力以及簡單的安全防護測試。測試結論:網路連接可靠,各控制點均能安全地對遠端設備進行控制,具備一定安全防護能力,完全滿足遠程設備控制要求。
5結束語
本文從實際需要出發,通過對當下流行的無線通信技術的比較,選用無線網橋實現遠控系統組網;通過開發網路控制模塊,以及相應的控制軟體編制,研製了一套用於測量船遠程式控制制設備的系統。經幾艘測量船的應用表明,採用無線網橋進行組網完全滿足系統設計要求,具有高安全性、高可靠性、高擴展性等優點,在日趨繁重的保障任務中發揮了重要的作用。本系統所採用的無線組網方法,以及硬體電路的設計方案,對其他相關控制領域均有一定的參考價值。
❷ 分布式存儲有哪些
問題一：當前主流分布式文件系統有哪些?各有什麼優缺點 目前幾個主流的分布式文件系統除GPFS外，還有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。
1.PVFS(Parallel Virtual File System)項目是Clemson大學為了運行Linux集群而創建的一個開源項目,目前PVFS還存在以下不足：
1）單一管理節點:只有一個管理節點來管理元數據，當集群系統達到一定的規模之後，管理節點將可能出現過度繁忙的情況，這時管理節點將成為系統瓶頸;
2）對數據的存儲缺乏容錯機制:當某一I/O節點無法工作時，數據將出現不可用的情況;
3）靜態配置:對PVFS的配置只能在啟動前進行，一旦系統運行則不可再更改原先的配置。
2.Lustre文件系統是一個基於對象存儲的分布式文件系統，此項目於1999年在Carnegie Mellon University啟動，Lustre也是一個開源項目。它只有兩個元數據管理節點,同PVFS類似,當系統達到一定的規模之後，管理節點會成為Lustre系統中的瓶頸。
3.PanFS(Panasas File System)是Panasas公司用於管理自己的集群存儲系統的分布式文件系統。
4.GoogleFS(Google File System)是Google公司為了滿足公司內部的數據處理需要而設計的一套分布式文件系統。
5.相對其它的文件系統，GPFS的主要優點有以下三點：
1)使用分布式鎖管理和大數據塊策略支持更大規模的集群系統,文件系統的令牌管理器為塊、inode、屬性和目錄項建立細粒度的鎖，第一個獲得鎖的客戶將負責維護相應共享對象的一致性管理，這減少了元數據伺服器的負擔;
2)擁有多個元數據伺服器,元數據也是分布式,使得元數據的管理不再是系統瓶頸;
3)令牌管理以位元組作為鎖的最小單位,也就是說除非兩個請求訪問的是同一文件的同一位元組數據,對於數據的訪問請求永遠不會沖突.
問題二：分布式存儲是什麼？選擇什麼樣的分布式存儲更好？ 分布式存儲系統，是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上。傳統的網路存儲系統採用集中的存儲伺服器存放所有數據，存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，不能滿足大規模存儲應用的需要。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
聯想超融合ThinkCloud AIO超融合雲一體機是聯想針對企業級用戶推出的核心產品。ThinkCloud AIO超融合雲一體機實現了對雲管理平台、計算、網路和存儲系統的無縫集成，構建了雲計算基礎設施即服務的一站式解決方案，為用戶提供了一個高度簡化的一站式基礎設施雲平台。這不僅使得業務部署上線從周縮短到天，而且與企業應用軟體、中間件及資料庫軟體完全解耦，能夠有效提升企業IT基礎設施運維管理的效率和關鍵應用的性能
問題三：什麼是分布式存儲系統？ 就是將數據分散存儲在多 *** 立的設備上
問題四：什麼是分布式數據存儲 定義：
分布式資料庫是指利用高速計算機網路將物理上分散的多個數據存儲單元連接起來組成一個邏輯上統一的資料庫。分布式資料庫的基本思想是將原來集中式資料庫中的數據分散存儲到多個通過網路連接的數據存儲節點上，以獲取更大的存儲容量和更高的並發訪問量。近年來，隨著數據量的高速增長，分布式資料庫技術也得到了快速的發展，傳統的關系型資料庫開始從集中式模型向分布式架構發展，基於關系型的分布式資料庫在保留了傳統資料庫的數據模型和基本特徵下，從集中式存儲走向分布式存儲，從集中式計算走向分布式計算。
特點：
1.高可擴展性：分布式資料庫必須具有高可擴展性，能夠動態地增添存儲節點以實現存儲容量的線性擴展。
2 高並發性：分布式資料庫必須及時響應大規模用戶的讀/寫請求，能對海量數據進行隨機讀/寫。
3. 高可用性：分布式資料庫必須提供容錯機制，能夠實現對數據的冗餘備份，保證數據和服務的高度可靠性。
問題五：分布式文件系統有哪些主要的類別？ 分布式存儲在大數據、雲計算、虛擬化場景都有勇武之地，在大部分場景還至關重要。munity.emc/message/655951 下面簡要介紹*nix平台下分布式文件系統的發展歷史：
1、單機文件系統
用於操作系統和應用程序的本地存儲。
2、網路文件系統（簡稱：NAS）
基於現有乙太網架構，實現不同伺服器之間傳統文件系統數據共享。
3、集群文件系統
在共享存儲基礎上，通過集群鎖，實現不同伺服器能夠共用一個傳統文件系統。
4、分布式文件系統
在傳統文件系統上，通過額外模塊實現數據跨伺服器分布，並且自身集成raid保護功能，可以保證多台伺服器同時訪問、修改同一個文件系統。性能優越，擴展性很好，成本低廉。
問題六：分布式文件系統和分布式資料庫有什麼不同 分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。
問題七：分布式存儲有哪些 華為的fusionstorage屬於分布式 您好，很高興能幫助您，首先，FusionDrive其實是一塊1TB或3TB機械硬碟跟一塊128GB三星830固態硬碟的組合。我們都知道，很多超極本同樣採用了混合型硬碟，但是固態硬碟部分的容量大都只有8GB到32GB之間，這個區間無法作為系統盤來使用，只能作
問題八：linux下常用的分布式文件系統有哪些 這他媽不是騰訊今年的筆試題么
NFS（tldp/HOWTO/NFS-HOWTO/index）
網路文件系統是FreeBSD支持的文件系統中的一種，也被稱為NFS。
NFS允許一個系統在網路上與它人共享目錄和文件。通過使用NFS， 用戶和程序可以象訪問本地文件一樣訪問遠端系統上的文件。它的好處是：
1、本地工作站使用更少的磁碟空間，因為通常的數據可以存放在一台機器上而且可以通過網路訪問到。
2、用戶不必在每個網路上機器裡面都有一個home目錄。home目錄可以被放在NFS伺服器上並且在網路上處處可用。
3、諸如軟碟機、CDROM、和ZIP之類的存儲設備可以在網路上面被別的機器使用。可以減少整個網路上的可移動介質設備的數量。
開發語言c/c++,可跨平台運行。
OpenAFS（openafs）
OpenAFS是一套開放源代碼的分布式文件系統，允許系統之間通過區域網和廣域網來分享檔案和資源。OpenAFS是圍繞一組叫做cell的文件伺服器組織的，每個伺服器的標識通常是隱藏在文件系統中，從AFS客戶機登陸的用戶將分辨不出他們在那個伺服器上運行，因為從用戶的角度上看，他們想在有識別的Unix文件系統語義的單個系統上運行。
文件系統內容通常都是跨cell復制，一便一個硬碟的失效不會損害OpenAFS客戶機上的運行。OpenAFS需要高達1GB的大容量客戶機緩存，以允許訪問經常使用的文件。它是一個十分安全的基於kerbero的系統，它使用訪問控制列表(ACL）以便可以進行細粒度的訪問，這不是基於通常的Linux和Unix安全模型。開發協議IBM Public，運行在linux下。
MooseFs（derf.homelinux）
Moose File System是一個具備容錯功能的網路分布式文件統，它將數據分布在網路中的不同伺服器上，MooseFs通過FUSE使之看起來就 是一個Unix的文件系統。但有一點問題，它還是不能解決單點故障的問題。開發語言perl,可跨平台操作。
pNFS（pnfs）
網路文件系統(Network FileSystem,NFS)是大多數區域網(LAN）的重要的組成部分。但NFS不適用於高性能計算中苛刻的輸入書櫥密集型程序，至少以前是這樣。NFS標準的罪行修改納入了Parallel NFS(pNFS），它是文件共享的並行實現，將傳輸速率提高了幾個數量級。
開發語言c/c++,運行在linu下。
googleFs
據說是一個比較不錯的一個可擴展分布式文件系統，用於大型的，分布式的，對大量數據進行訪問的應用。它運行於廉價的普通硬體上，但可以提供容錯功能，它可以給大量的用戶提供性能較高的服務。google自己開發的。
問題九：分布式存儲都有哪些，並闡述其基本實現原理 神州雲科 DCN NCS DFS2000（簡稱DFS2000）系列是面向大數據的存儲系統，採用分布式架構，真正的分布式、全對稱群集體系結構，將模塊化存儲節點與數據和存儲管理軟體相結合，跨節點的客戶端連接負載均衡，自動平衡容量和性能，優化集群資源，3-144節點無縫擴展，容量、性能歲節點增加而線性增長，在 60 秒鍾內添加一個節點以擴展性能和容量。
問題十：linux 分布式系統都有哪些？ 常見的分布式文件系統有，GFS、HDFS、Lustre 、Ceph 、GridFS 、mogileFS、TFS、FastDFS等。各自適用於不同的領域。它們都不是系統級的分布式文件系統，而是應用級的分布式文件存儲服務。
GFS（Google File System）
--------------------------------------
Google公司為了滿足本公司需求而開發的基於Linux的專有分布式文件系統。。盡管Google公布了該系統的一些技術細節，但Google並沒有將該系統的軟體部分作為開源軟體發布。
下面分布式文件系統都是類 GFS的產品。
HDFS
--------------------------------------
Hadoop 實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。 Hadoop是Apache Lucene創始人Doug Cutting開發的使用廣泛的文本搜索庫。它起源於Apache Nutch，後者是一個開源的網路搜索引擎，本身也是Luene項目的一部分。Aapche Hadoop架構是MapRece演算法的一種開源應用，是Google開創其帝國的重要基石。
Ceph
---------------------------------------
是加州大學聖克魯茲分校的Sage weil攻讀博士時開發的分布式文件系統。並使用Ceph完成了他的論文。
說 ceph 性能最高，C++編寫的代碼，支持Fuse，並且沒有單點故障依賴， 於是下載安裝， 由於 ceph 使用 btrfs 文件系統， 而btrfs 文件系統需要 Linux 2.6.34 以上的內核才支持。
可是ceph太不成熟了，它基於的btrfs本身就不成熟，它的官方網站上也明確指出不要把ceph用在生產環境中。
Lustre
---------------------------------------
Lustre是一個大規模的、安全可靠的，具備高可用性的集群文件系統，它是由SUN公司開發和維護的。
該項目主要的目的就是開發下一代的集群文件系統，可以支持超過10000個節點，數以PB的數據量存儲系統。
目前Lustre已經運用在一些領域，例如HP SFS產品等。
❸ 《DIBN: A Decentralized Information-Centric Blockchain Network》論文閱讀筆記
區塊鏈是一種分布式賬本，具有不可變性，匿名性和可審計性，無需信任第三方。 為了提供數據交換以形成這樣的賬本，區塊鏈網路使交易和區塊的傳播達到共識，主要由附著策略和溝通策略組成。 當前，它是使用對等覆蓋網路來實現的，但是，它受到流量與底層網路拓撲之間不匹配的內在問題的困擾。 為了解決這個問題，我們採用了以信息為中橡中心的網路（ICN）方法來設計去中心化的以信息為中心的區塊鏈網路（DIBN），其中命名類別以使流量能夠被去中心化，並且 在每個類別的所有區塊鏈節點（BN）之間建立任意的一對多類別傳播結構（CDS）。 對於CDS，一個BN可以有效地將數據發送到所有其他BN，以使流量與基礎網路保持一致，從而解決了不匹配問題。 性能分析表明，提出的DIBN可以大大減少區塊鏈數據分發的平均路徑長度。
大量移動設備生成大量的大數據，區塊鏈網路的現有工作主要針對數據和面向數據傳播的攻擊，但是，對於區塊鏈網路本身仍缺乏研究關注。
P2P上層網路中，流量和底層網路拓撲之間存在不匹配問題：現在的BC網路主要基於P2P上層網路技術的應用層多播（ALM）實現，其性能受到上層流量和基礎物理網路拓撲之間不匹配問題的影響，從而導致大量冗餘流量。
提出DIBN，命名類別使流量分散；建立any-to-all類別傳播結構。在DIBN中，類別、交易和數據塊被命名用於數據轉發，並通過交易記錄高性能區塊鏈節點（HPBN），以選擇根設備，即指定的區塊鏈節點（dBN）。
DIBN包含三個過程：類別通信結構（CDS）形成，雙向附件策略和任何對所有通信策略。 為每個類別構建一個包含所有BN的雙向數據分發樹，其中考慮負載平衡，選擇一個HPBN作為該樹的根dBN。 通過CDS，可以實現任何所有人的通信策略，其中任何BN都可以有效地將數據分發到所有其他BN，從而使流量與基礎網路保持一致。
我們分析了DIBN的性能，這表明與區塊鏈網路中現有的典型ALM相比，DIBN可以大大縮短平均路徑長度。
為了緩解流量集中程度，將對交易和塊進行分別命名。交易，語義上有意義的命名。塊，無意義的名稱標記類別，在負載均衡時分散流量。交易和塊通過類別標識符進行分發，並通過數據標識符進行檢索。 即，類別，交易和區塊具有類別標識符（CID），交易標識符（TID）和區塊標識符（BID）的孝謹標識符。CID是二進制的 < Category Name (CN) | DIBN Domain > ，TID的格式為 < CN | Transaction Name | DIBN Domain > ，BID的格式為 < CN | Block Name | DIBN Domain > 。
DIBN域：由BN和具有ICN功能的路由器構成的用於數據轉發的管理區域。
所有的交易和塊都包含在不同類別中。每種流量類別對應一個CDS，它是指一組鏈路，用於在一個特定類別的BN之間傳播交易和塊。根據類別和CDS，可以將流量分布在不同交易和塊的不同鏈路上。
為了避免過度依賴中心化的RN（組播中的交匯節點），HPBN通過區塊鏈交易記錄自己（HPBN作為dBN的次數）（HPBN可以主動宣布自己願意作為dBN）。在選擇dBN時，當一個BN想形成一個CDS樹時，會在區塊鏈中找到HPBN的記錄，選擇作為dBN次數最少的HPBN作為本CDS樹的dBN，並且更新該HPBN作為dBN的次數。
確定dBN後，BN將向所有其他BN廣播選出的HPBN的id。然後，那些收到公告的BN向該dBN發送CDS形成請求，並以所請求的類別CID構造一個以該dBN為根的雙向到所有通信樹。在所有BN向dBN發送請求的過程中，數據包會被路由器記錄到FIB表中，生成關於埠組和梁慎山類別名稱的關聯映射。當從埠組中的某一個收到該類別的數據後路由器將自動轉發給其餘埠。如下圖建立了藍色線的CDS樹。同時這些映射關系具有一定的TTL生存時間，過期後需要重新構建新的CDS樹。
當一個新節點需要加入CDS時，需要向鄰近節點查詢負責該類流量的HPBN的id，然後向該dBN發送請求，請求會在路由表中建立相應項形成新的CDS樹。路由器定期檢查與BN的連接。 如果相鄰的BN不可訪問，則可以將該BN視為擊敗「離開」狀態。 當檢測到相鄰BN的「 LEAVE」狀態時，如果剩餘兩個或更多個介面，則刪除檢測到的具有未連接的BN的介面。
一個DBIN域中形成一個類別的CDS時，該CDS樹的dBN會和其他域相同類別的dBN組件CDS樹形成多級域間數據分發。
在CDS形成之後，事務和塊可以將類別的已建立通信結構傳遞到所有BN。 在基於DIBN的場景中，每個BN都可以與區塊鏈網路之間收發事務和區塊。 中間路由器的基本轉發策略是路由器在數據包頭中的CID和FIB中的CID之間執行完全匹配，然後將數據轉發到相應FIB條目中的其餘介面（傳入介面除外）。如下圖所示分別由BN2向所有節點分發了交易1，由BN6向所有節點分發了區塊1。
ICN本質上允許隱藏底層設備和網路協議中的異質性，並支持基於名稱的轉發和網路內緩存[16]。 因此，由於ICN的這些有前途的功能，因此所提出的DIBN具有ALM的優點，例如即時可部署性和易於維護。 此外，它還具有使流量與基礎網路基礎結構保持一致的優點。 此外，通過採用區塊鏈的基本賬本功能，也可以避免使用集中式集合點。
文中並未對所述方法進行實驗，只是進行了簡單分析和推導。使用平均路徑長度作為指標，對比了所提出的DIBN與典型的ALM協議Narada[11]和NICE[12]。與典型值相比，因為DIBN中的CDS將流量與基礎網路拓撲對齊，相比於ALM協議，即Narada的O（M log（K））和NICE的O（log（M）log（K）），擬議的DIBN【O（log（K））】可以大大減小將數據從一個BN傳播到另一個BN的平均路徑長度。 顯然，如果BN的數量變得更大，則DIBN可以大大減小平均路徑長度。 此外，由於縮短了平均路徑長度，因此可以極大地減少通信開銷。
http://ieeexplore.ieee.org/document/9013622
❹ xgboost導讀及論文理解
優化的分布式梯度提升演算法，end-to-end 不需要特徵抽取。輸入原始數據，就能輸出目標結果。
整篇論文技術實現分兩個部分
顯而易見，xgboost是非線性(Tree)的加法模型
如果是回歸問題則可能是：
而分類問題則應該是交叉熵, 此處 ：
二分類問題：
多分類問題：
這里review一下，對於多分類高碧及二分類，交叉熵及soft公式，二分類均是多分類的特例
:
：
原文描述：Default direction, 按我的理解應該是：每輪迭代，每顆樹對待一個特徵缺失的方向處理應該是一致的，但是不同特徵的缺失方向是隨機的；不同的迭代子樹，策略也是隨機的
在建樹的過程中，最耗時是找最優的切分點，而這個過程中，最耗時的部分是 將數據排序 。為了減少排序的時間，Xgboost採用 Block結構 存儲數據(Data in each block is stored in the compressed column (CSC) format, with each column sorted by the corresponding feature value)
對於approximate演算法來說，Xgboost使用了多個Block，存在多個機器上或者磁碟中。每個Block對應原來數據的子集。不同的Block可以在不同的機器上計算。該方法對Local策略尤其有效，因為Local策略每次分支都重新生成候選切分點。
使用Block結構的一個缺點是取梯度的時候，是通過索引來獲取的，而這些梯度的獲取順序是按照特徵的大小順序的。這將導致非連續的內存訪問，可能使得CPU cache緩存命中率低，從而影響演算法效率
在非近似的貪心演算法中， 使用 緩存預取（cache-aware prefetching） 。具體來說，對每個線程分配一個連續的buffer，讀取梯度信息並存入Buffer中（這樣就實現了非連續到連續的轉化），然後再統計梯度信息
在近似 演算法中，對Block的大小進行了合理的設置。 定義Block的大小為Block中最多的樣本數 。設置合適的大小是很重要的，設置過大則容易導致命中率低，過小則容易導致並行化效率不高。經過實驗，發現2^16比較好
當數據量太大不能全部放入主內存的時候，為了使友握得戚告舉out-of-core計算稱為可能，將數據劃分為多個Block並存放在磁碟上。計算的時候，使用獨立的線程預先將Block放入主內存，因此可以在計算的同時讀取磁碟。但是由於磁碟IO速度太慢，通常更不上計算的速度。因此，需要提升磁碟IO的銷量。Xgboost採用了2個策略：
Block壓縮（Block Compression）：將Block按列壓縮（LZ4壓縮演算法？），讀取的時候用另外的線程解壓。對於行索引，只保存第一個索引值，然後只保存該數據與第一個索引值之差(offset)，一共用16個bits來保存
offset，因此，一個block一般有2的16次方個樣本。
Block拆分（Block Sharding）：將數據劃分到不同磁碟上，為每個磁碟分配一個預取（pre-fetcher）線程，並將數據提取到內存緩沖區中。然後，訓練線程交替地從每個緩沖區讀取數據。這有助於在多個磁碟可用時增加磁碟讀取的吞吐量。
[1] R. Bekkerman. The present and the future of the kdd cup competition: an outsider』s perspective. (xgboost應用)
[2] R. Bekkerman, M. Bilenko, and J. Langford. Scaling Up Machine Learning: Parallel and Distributed Approaches. Cambridge University Press, New York, NY, USA, 2011.(並行分布式設計)
[3] J. Bennett and S. Lanning. The netflix prize. In Proceedings of the KDD Cup Workshop 2007, pages 3–6, New York, Aug. 2007.(xgboost應用)
[4] L. Breiman. Random forests. Maching Learning, 45(1):5–32, Oct. 2001.(Breiman隨機森林論文)
[5] C. Burges. From ranknet to lambdarank to lambdamart: An overview. Learning, 11:23–581, 2010.
[6] O. Chapelle and Y. Chang. Yahoo! Learning to Rank Challenge Overview. Journal of Machine Learning Research - W & CP, 14:1–24, 2011.(xgboost應用)
[7] T. Chen, H. Li, Q. Yang, and Y. Yu. General functional matrix factorization using gradient boosting. In Proceeding
of 30th International Conference on Machine Learning(通過梯度提升的方法來實現general的矩陣分解)
(ICML』13), volume 1, pages 436–444, 2013.
[8] T. Chen, S. Singh, B. Taskar, and C. Guestrin. Efficient
second-order gradient boosting for conditional random fields. In Proceeding of 18th Artificial Intelligence and Statistics Conference (AISTATS』15), volume 1, 2015.(二階導boost實現的條件隨機場)
[9] R.-E. Fan, K.-W. Chang, C.-J. Hsieh, X.-R. Wang, and C.-J. Lin. LIBLINEAR: A library for large linear classification. Journal of Machine Learning Research, 9:1871–1874, 2008.(xgboost應用)
[10] J. Friedman. Greedy function approximation: a gradient boosting machine. Annals of Statistics, 29(5):1189–1232, 2001.(gbm的貪心演算法實現)
[11] J. Friedman. Stochastic gradient boosting. Computational Statistics & Data Analysis, 38(4):367–378, 2002.
(隨機梯度下降)
[12] J. Friedman, T. Hastie, and R. Tibshirani. Additive logistic regression: a statistical view of boosting. Annals of Statistics, 28(2):337–407, 2000.(疊加式的邏輯回歸方式)
[13] J. H. Friedman and B. E. Popescu. Importance sampled learning ensembles, 2003.(采樣學習)
[14] M. Greenwald and S. Khanna. Space-efficient online computation of quantile summaries. In Proceedings of the 2001 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, pages 58–66, 2001.
[15] X. He, J. Pan, O. Jin, T. Xu, B. Liu, T. Xu, Y. Shi,
A. Atallah, R. Herbrich, S. Bowers, and J. Q. n. Candela. Practical lessons from predicting clicks on ads at facebook. In
Proceedings of the Eighth International Workshop on Data Mining for Online Advertising, ADKDD』14, 2014.(xgboost應用)
[16] P. Li. Robust Logitboost and adaptive base class (ABC) Logitboost. In Proceedings of the Twenty-Sixth Conference Annual Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI』10), pages 302–311, 2010.(logitboost)
[17] P. Li, Q. Wu, and C. J. Burges. Mcrank: Learning to rank using multiple classification and gradient boosting. In Advances in Neural Information Processing Systems 20, pages 897–904. 2008.(多分類應用)
[18] X. Meng, J. Bradley, B. Yavuz, E. Sparks,
S. Venkataraman, D. Liu, J. Freeman, D. Tsai, M. Amde, S. Owen, D. Xin, R. Xin, M. J. Franklin, R. Zadeh,
M. Zaharia, and A. Talwalkar. MLlib: Machine learning in apache spark.
Journal of Machine Learning Research, 17(34):1–7, 2016.(分布式機器學習設計)
[19] B. Panda, J. S. Herbach, S. Basu, and R. J. Bayardo. Planet: Massively parallel learning of tree ensembles with maprece. Proceeding of VLDB Endowment, 2(2):1426–1437, Aug. 2009.(分布式機器學習設計)
[20] F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, V. Michel,
B. Thirion, O. Grisel, M. Blondel, P. Prettenhofer,
R. Weiss, V. Dubourg, J. Vanderplas, A. Passos,
D. Cournapeau, M. Brucher, M. Perrot, and E. Duchesnay. Scikit-learn: Machine learning in Python.
Journal of Machine Learning Research, 12:2825–2830, 2011.(sklearn)
[21] G. Ridgeway. Generalized Boosted Models: A guide to the gbm package.
[22] S. Tyree, K. Weinberger, K. Agrawal, and J. Paykin. Parallel boosted regression trees for web search ranking. In Proceedings of the 20th international conference on World wide web, pages 387–396. ACM, 2011.
[23] J. Ye, J.-H. Chow, J. Chen, and Z. Zheng. Stochastic gradient boosted distributed decision trees. In Proceedings of the 18th ACM Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 』09.
[24] Q. Zhang and W. Wang. A fast algorithm for approximate quantiles in high speed data streams. In Proceedings of the 19th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, 2007.(數據處理加速計算)
[25] T. Zhang and R. Johnson. Learning nonlinear functions using regularized greedy forest. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 36(5), 2014.
❺ 計算機網路技術專業畢業論文題目
計算機網路技術專業畢業論文題目
你是不是在為選計算機網路技術專業畢業論文題目煩惱呢?以下是我為大家整理的關於計算機網路技術專業畢業論文題目，希望大家喜歡!
1. 基於移動互聯網下服裝品牌的推廣及應用研究
2. 基於Spark平台的皮備核惡意流量監測分析系統
3. 基於MOOC翻轉課堂教學模式的設計與應用研究
4. 一種數字貨幣系統P2P消息傳輸機制的設計與實現
5. 基於OpenStack開放雲管理平台研究
6. 基於OpenFlow的軟體定義網路路由技術研究
7. 未來互聯網試驗平台若干關鍵技術研究
8. 基於雲計算的海量網路流量數據分析處理及關鍵演算法研究
9. 基於網路化數據分析的社會計算關鍵問題研究
10. 基於Hadoop的網路流量分析系統的研究與應用
11. 基於支持向量機的移動互聯網用戶行為偏好研究
12. “網路技術應用”微課程設計與建設
13. 移動互聯網環境下用戶隱私關注的影響因素及隱私信息擴散規律研究
14. 未來互聯網路資源負載均衡研究
15. 面向雲數據中心的虛擬機調度機制研究
16. 基於OpenFlow的數據中心網路路由策略研究
17. 雲計算環境下資源需求預測與優化配置方法研究
18. 基於多維屬性的社會網路信息傳播模型研究
19. 基於遺傳演算法的雲計算任務調度演算法研究
20. 基於OpenStack開源雲平台的網路模型研究
21. SDN控制架構及應用開發的研究和設計
22. 雲環境下的資源調度演算法研究
23. 異構網路環境下多徑並行傳輸若干關鍵技術研究
24. OpenFlow網路中QoS管理系統的研究與實現
25. 雲協助文件共享與發布系統優化策略研究
26. 大規模數據中心可擴展交換與網路拓撲結構研究
27. 數據中心網路節能路由研究
28. Hadoop集群監控系統的設計與實現
29. 網路虛擬化映射演算法研究
30. 軟體定義網路分布式控制平台的研究與實現
31. 網路虛擬化資源管理及虛擬網路應用研究
32. 基於流聚類的網路業務識別關鍵技術研究
33. 基於自適應流抽樣燃掘測量的網路異常檢測技術研究
34. 未來網路虛擬化資源管理機制研究
35. 大規模社會網路中影響最大化問題高效處理技術研究
36. 數據中心網路的流量管理和優化問題研究
37. 雲計算環境下基於虛擬網路的資源分配技術研究
38. 基於用戶行為分析的精確營銷系統設計與實現
39. P2P網路中基於博弈演算法的優化技術研究
40. 基於灰色神經網路模型的網路流量預測演算法研究
41. 基於滾態KNN演算法的Android應用異常檢測技術研究
42. 基於macvlan的Docker容器網路系統的設計與實現
43. 基於容器雲平台的網路資源管理與配置系統設計與實現
44. 基於OpenStack的SDN模擬網路的研究
45. 一個基於雲平台的智慧校園數據中心的設計與實現
46. 基於SDN的數據中心網路流量調度與負載均衡研究
47. 軟體定義網路(SDN)網路管理關鍵技術研究
48. 基於SDN的數據中心網路動態負載均衡研究
49. 基於移動智能終端的醫療服務系統設計與實現
50. 基於SDN的網路流量控制模型設計與研究
51. 《計算機網路》課程移動學習網站的設計與開發
52. 數據挖掘技術在網路教學中的應用研究
53. 移動互聯網即時通訊產品的用戶體驗要素研究
54. 基於SDN的負載均衡節能技術研究
55. 基於SDN和OpenFlow的流量分析系統的研究與設計
56. 基於SDN的網路資源虛擬化的研究與設計
57. SDN中面向北向的`控制器關鍵技術的研究
58. 基於SDN的網路流量工程研究
59. 基於博弈論的雲計算資源調度方法研究
60. 基於Hadoop的分布式網路爬蟲系統的研究與實現
61. 一種基於SDN的IP骨幹網流量調度方案的研究與實現
62. 基於軟體定義網路的WLAN中DDoS攻擊檢測和防護
63. 基於SDN的集群控制器負載均衡的研究
64. 基於大數據的網路用戶行為分析
65. 基於機器學習的P2P網路流分類研究
66. 移動互聯網用戶生成內容動機分析與質量評價研究
67. 基於大數據的網路惡意流量分析系統的設計與實現
68. 面向SDN的流量調度技術研究
69. 基於P2P的小額借貸融資平台的設計與實現
70. 基於移動互聯網的智慧校園應用研究
71. 內容中心網路建模與內容放置問題研究
72. 分布式移動性管理架構下的資源優化機制研究
73. 基於模糊綜合評價的P2P網路流量優化方法研究
74. 面向新型互聯網架構的移動性管理關鍵技術研究
75. 虛擬網路映射策略與演算法研究
76. 互聯網流量特徵智能提取關鍵技術研究
77. 雲環境下基於隨機優化的動態資源調度研究
78. OpenFlow網路中虛擬化機制的研究與實現
79. 基於時間相關的網路流量建模與預測研究
80. B2C電子商務物流網路優化技術的研究與實現
81. 基於SDN的信息網路的設計與實現
82. 基於網路編碼的數據通信技術研究
83. 計算機網路可靠性分析與設計
84. 基於OpenFlow的分布式網路中負載均衡路由的研究
85. 城市電子商務物流網路優化設計與系統實現
86. 基於分形的網路流量分析及異常檢測技術研究
87. 網路虛擬化環境下的網路資源分配與故障診斷技術
88. 基於中國互聯網的P2P-VoIP系統網路域若干關鍵技術研究
89. 網路流量模型化與擁塞控制研究
90. 計算機網路脆弱性評估方法研究
91. Hadoop雲平台下調度演算法的研究
92. 網路虛擬化環境下資源管理關鍵技術研究
93. 高性能網路虛擬化技術研究
94. 互聯網流量識別技術研究
95. 虛擬網路映射機制與演算法研究
96. 基於業務體驗的無線資源管理策略研究
97. 移動互聯網路安全認證及安全應用中若干關鍵技術研究
98. 基於DHT的分布式網路中負載均衡機制及其安全性的研究
99. 高速復雜網路環境下異常流量檢測技術研究
100. 基於移動互聯網技術的移動圖書館系統研建
101. 基於連接度量的社區發現研究
102. 面向可信計算的分布式故障檢測系統研究
103. 社會化媒體內容關注度分析與建模方法研究
104. P2P資源共享系統中的資源定位研究
105. 基於Flash的三維WebGIS可視化研究
106. P2P應用中的用戶行為與系統性能研究
107. 基於MongoDB的雲監控設計與應用
108. 基於流量監測的網路用戶行為分析
109. 移動社交網路平台的研究與實現
110. 基於 Android 系統的 Camera 模塊設計和實現
111. 基於Android定製的Lephone系統設計與實現
112. 雲計算環境下資源負載均衡調度演算法研究
113. 集群負載均衡關鍵技術研究
114. 雲環境下作業調度演算法研究與實現
115. 移動互聯網終端界面設計研究
116. 雲計算中的網路拓撲設計和Hadoop平台研究
117. pc集群作業調度演算法研究
118. 內容中心網路網內緩存策略研究
119. 內容中心網路的路由轉發機制研究
120. 學習分析技術在網路課程學習中的應用實踐研究
;❻ GFS論文筆記
GFS的誕生來源於google日益增長的數據量的處理需求，它是一個可擴展的分布式文件系統，用於大型分布式數據密集型應用，在廉價的通用硬體上運行時提供容錯機制，並且可以為大量客戶端提供較高的聚合性能。
它的設計由當前和預期的應用負載(當時的)和技術環境驅動，與以前的文件系統的假設有著明顯不同，因此gfs在設計上有幾個不同的points：
當前已部署多個集群用於不同目的，最大的擁有1000多個存儲節點，超過300TB的存儲服務，並且有數百個客戶端連續不斷地高負載請求。
前面提到一些對應用負載和技術環境的觀察，現在更詳細地進行闡述：
雖然GFS不能提供像POSIX標準的API，但它提供一個相似的文件系統介面。文件在目錄中按層次結構組織，並以路徑名作為標識。支持create、delete、open、close、read and write files。
gfs支持快照和record append操作。快照以低代價創建文件副本或者目錄樹，record append支持多個客戶端並發地寫文件，保證每個獨立客戶端append的原子性。
一個gfs集群包含一個master和多個chunkservers，chunkserver被多個客戶端訪問，如圖1所示。每一個都是普通linux機器上運行的用戶態服務進程。資源允許的情況下，客戶端可以和chunkserver部署在同一台機器上。
文件被劃分為固定大小的塊。每個chunk由一個獨一無二的64位大小的chunk handle所標識，chunk handle在chunk被創建時由master分配。每個chunk的副本分布在多個機器上，系統默認為三副本模式，用戶也可以為不同namespace的文件指定不同級別的副本。
master包含文件系統的所有元信息。包含namespace、訪問控制許可權信息、文件到chunks的映射、當前chunks的位置信息。也控制著全局的活動，像chunk租約管理、gc、chunk遷移等。master通過心跳的方式與每個chunkserver交流來發送它的指令和收集狀態。
客戶端與master的交互涉及元信息操作，所有數據操作直接與chunkserver交互。gfs不提供POSIX標准API，因此不需要掛接到linux的vnode層。
客戶端和chunkserver都不緩存文件數據。大多數應用傳輸大文件，客戶端緩存收益很低。chunks作為本地的文件存儲，linux系統有自己的buffer cache，chunkserver不需要再增加緩存。
單master簡化了系統的設計，但是會有單點的瓶頸問題，這是必須要解決的。客戶端不會從master讀寫數據文件，客戶端請求master它需要的交互的chunkserver信息，並且將其緩存一段時間，後續的操作直接與chunkservers交互。
客戶端會發送請求給離它最近的一個副本。實際上，客戶端通常會向master請求多個chunk的信息，以減少未來與maser交互的代價。
chunk size定為64MB，相比普通的文件系統的block size更大。每個chunk副本以linux文件的形式存在chunkserver上，僅根據需要來擴展。使用lazy space allocation的方式避免空間浪費。
large chunk size有以下幾個優點：
但是large chunk size with lazy space allocation也有其缺點：單個文件可能包含很少數量的chunks，或許只有一個，當許多客戶端訪問相同文件時這些chunks成為熱點。但由於目標應用大多是順序的讀多個large chunk文件，熱點並不是主要的問題。
然而GFS第一次用於批處理隊列系統時確實出現了熱點問題，數百個客戶端同時訪問一個單chunk文件，存儲這個文件的幾個chunkserver超負荷運轉，當時通過錯開應用的啟動時間避免了這個問題，一個潛在、長期的解決方法是允許客戶端從其它客戶端讀取數據。
master保存三種類型的元數據：
所有元數據都保存在內存中 。對於元數據的內存操作是很快的，後台任務周期巡檢整個狀態也是比較簡單高效的。周期巡檢用於實現chunk gc、在chunkserver故障時重新構造副本、chunk遷移以平衡多個chunkserver的負載和disk usage。
雖然系統的容量受master內存大小的限制，但這並不是一個嚴重的問題，64MB的chunk只需要不到64byte大小的元信息，如果一定需要更大的文件系統，那麼增加內存的代價相比為可靠性、性能和靈活性等付出的代價是較小的。
前兩種類型的元數據通過寫日誌來保證持久化，並且會復制日誌到遠程機器上。master不需要將chunks的位置信息持久化，而是在master啟動和新的chunkserver加入集群時向每個chunkserver詢問它的位置信息，之後通過心跳信息監控chunk位置變更信息。chunkserver作為最後一關是確切知道自己本地有沒有哪些chunk的，因此維護一個一致性的視圖是沒有必要的。
operation log 包含元數據的變更記錄， 它是GFS的核心 ，它不僅僅是唯一的元數據持久化記錄，也表明了並發操作的邏輯時間線。文件、chunks和它們的版本都是由邏輯時間線唯一標識。元數據變更記錄在持久化之前對客戶端是不可見的，而且日誌被復制到多個遠程的機器，只有相應的記錄在本地和遠程都持久化到硬碟了才可以回復客戶端。master使用批處理log的方式提高系統的吞吐。
master通過回放日誌來恢復文件系統的狀態，為提高恢復速度需要保持log量足夠小。當log增長超過特定大小時，master會checkpoint它的狀態，以加速恢復提高可用性。構建checkpoint可能需要花費一段時間，因此master以一種不delay後續變化的方式來組織內部狀態，先switch到一個新的日誌文件，使用獨立的線程創建checkpoint，新的checkpoint包含了所有switch之前的變化。幾百萬個文件的集群在一分鍾內可以完成，完成後將同時被寫入本地和遠程。恢復只需要最新的checkpoint和之後的日誌文件，舊的checkpoints和日誌文件可以完全刪除。
GFS使用一個寬松的一致性模型，這種模型可以很好地支持分布式應用程序，而且實現起來簡單有效。
file namesapce變化(例如文件創建)是原子的，使用namespace鎖。
master的operation log定義了這些操作的全局順序。
數據變化後文件region的狀態取決於變化的類型，是否成功、失敗或者是並發的。Table1做了總結。如果所有客戶端都能看到相同的數據，無論它們讀的是哪個副本，則這個file region是一致的。
數據變化有兩種：writes或者record appends。write是指從應用指定offset處開始寫數據，record append指即使存在並發沖突，數據也要被原子地append到文件至少一次，但offset是由GFS選定。
GFS保證在一系列成功的mutations後，file region是defined，通過下面兩點來保證：
過期的副本將不會再涉及到任何mutation，master也不會將其位置信息回應給客戶端，不久後將會被gc。但客戶端緩存的信息可能包含過期的副本，緩存失效存在一個時間窗口，文件再次打開也會清除該文件的所有chunk信息。由於大多數文件是append-only，過期的副本通常返回的是過早的結尾???而不是過期的數據。
介紹客戶端、master和chunkserver之間如何交互來實現數據變化、原子追加寫和快照的。
使用租約的方式維護多個副本間一致的mutation order。master授權租約給副本中的一個，稱之為primary。primary為chunk的mutaions選擇一個順序，所有副本都按照這個順序apply。
租約機制最小化了master的管理overhead。租約初始的超時時間是60s，如果chunk一直在變化過程中，primary可以申請續租。這些授權和續租請求由master和chunkserver之間的心跳信息攜帶。master也可以嘗試撤銷租約，即使它與primary失去了聯系，也可以等租約過期後安全地授權給另外一個副本。
在Figure2中，跟隨著寫入控制流展示了處理過程：
如果一個寫請求比較大或者超出了chunk邊界，GFS客戶端將它拆為多個寫操作，但是多個操作可能與其它客戶端並發交叉寫入，因此共享的fie region最終可能包含多個不同客戶端的碎片，這會造成 一致性模型 中所描述的file region處於consistent but undefined狀態。
數據以pipline的機制在chunkserver鏈上線性傳輸，而控制流是從客戶端到primary再到所有的其它副本。分離數據流和控制流可以更高效地使用網路。可以帶來以下好處：
GFS提供原子的append operaton叫作 record append 。傳統的write中，客戶端指定offset，並發寫相同region時不是serializable，最終region可能包含多個客戶端的碎片數據。而對於record append，客戶端僅指定數據，GFS保證至少一次成功的原子append，offset由GFS選定，與Unix的O_APPEND模式相似。
多個客戶端並發操作相同文件是比較重的。如果處理傳統的write，客戶端需要額外復雜和昂貴的同步邏輯，像分布式鎖。而record append僅需要primary增加一點額外的邏輯：primary檢查是否並發append數據的chunk會超出max size，如果會超出則將chunk填充到max size，並且告訴所有二級副本同樣操作，然後回應客戶端指出這個操作應該選擇另一個chunk重試；大多數情況下記錄是在max size內的，primary將數據append到自己的副本，並告訴所有二級副本按照確切的offset寫數據，最後回應給客戶端。
如果中間出現錯誤，客戶端重試，相同chunk的副本可能包含不同的數據，可能包含相同的記錄或者一部分相同，GFS不保證bytewise identical，僅僅保證數據至少有一次被成功地原子寫入。從report success邏輯可以容易得出，數據必須是在某個chunk的所有副本上以相同的offset寫入。在此之後，所有副本都與記錄end一樣長，即使後面不同的副本成為primary，任何將來的記錄也將分配到更高的offset或者不同的chunk。根據上述的一致性保證，成功的record append的region是defined和一致的，而中間的region是不一致的(undefined)。GFS的應用可以處理這種不一致的region(2.7.2)。
snapshot 操作拷貝一份文件或者目錄樹，幾乎是實時的，同時最大程度減少對正在進行中的mutation的干擾。
像AFS一樣，使用標準的COW技術實現snapshot。當master接收到一個snapshot請求，首先將所有涉及到chunks的租約撤銷，這保證了這些chunks後續的write將會先請求master查找租約持有者，master會創建一個新的副本來回應。
租約被撤銷或者過期後，master將這個操作記錄日誌到disk。新創建的snapshot引用元數據相同的chunks。
當snapshot操作完成後，客戶端第一次要寫chunk C，發送請求給master查詢持有租約者，master察覺到chunk C的引用大於1，則讓每個含有當前chunk副本的chunkserver創建一個新的chunk叫作C'，所有創建都使用本地的副本，相比100Mb的網路本地速度大約是三倍速度。master授權租約給新的chunk C'中的一個並且回復給客戶端，之後正常地寫chunk。整個過程對客戶端是透明的。
master執行所有的namespace操作。另外，它管理整個系統的chunk副本：
接下來，詳細探討這些細節。
許多master操作可能花費較長一段時間，比如snapshot操作需要撤銷相關的所有chunks的租約。因此為了不delay其它master操作，在namesapce的regions上使用locks來確保串列化。
GFS沒有按目錄列出該目錄中所有文件的結構，也不支持文件和目錄的別名(unix中的硬鏈和軟鏈)。GFS將完整的路徑名到元數據的映射表作為它的邏輯namespace。使用前綴壓縮，這個表可以有效保存在內存中。namespace tree中的每個節點都有一個關聯的讀寫鎖。
每個master操作在運行前都會獲取一組鎖。如果涉及到/d1/d2/../dn/leaf，它將獲取目錄名稱/d1、/d1/d2、...、/d1/d2/.../dn上的讀鎖，完整路徑/d1/d2/../dn/leaf的讀鎖或者寫鎖。leaf可以是文件或者目錄。
創建文件不需要對父級目錄加鎖，因為沒有"目錄"的概念不會修改它，而加讀鎖是防止它被刪除、重命名或者snapshot。這種鎖機制的好處是允許相同目錄下並發的mutations。
一個GFS集群通常具有分布在多個機架上的數百個chunkserver，這些chunkserver也會被相同或者不同機架的數百個客戶端訪問。不同機架上的兩台計算機之間的通信可能會跨越一個或者多個網路交換機。另外進出機架的帶寬可能小於機架內所有計算機的總帶寬。多級分布式對如何分發數據以實現可伸縮性、可靠性和可用性提出了獨特的挑戰。
副本放置策略有兩個目的：最大化數據可靠性和可用性，最大化網路帶寬利用率。不僅要在多台機器上放置，還要在多個racks上，即使整個racks損壞也可以確保部分副本保持可用。也可以利用多個racks的總帶寬。
chunk副本創建有三個原因：
當master創建新的chunk時，根據幾個因素考慮如何放置新的副本：
當chunk可用副本的數量低於用戶指定時，master會重新復制。可能發生在幾種情況：
需要重新復制的chunk根據以下幾個因素確定優先順序：
master限制集群和每一個chunkserver內的活躍的clone數量，另外chunkserver通過限制其對源chunkserver的讀請求來限制在每個clone操作上花費的帶寬。
master會定期重新平衡副本：檢查當前副本的分布，遷移副本以獲得更好的磁碟空間利用率和負載平衡。同樣通過此過程，master逐漸填充一個新的chunkserver。另外，master通常更傾向於移除具有低磁碟利用率chunkservers上的副本，以平衡空間使用。
當文件被刪除時，master記錄日誌，但不會立即回收資源，而是將文件重命名為包含刪除時間戳標記的隱藏名稱。如果這些文件存在時間超過三天(時間可配置)，master巡檢時會將其刪除。在此之前，仍然可以用特殊名稱來讀取文件，並且可以重命名為正常名稱來取消刪除。當從namesapce中刪除隱藏文件時，其內存元數據將被刪除，這有效切斷了所有chunk的連接，在對chunk namespace的掃描中，master識別出孤立的chunk並清除元數據。在心跳信息中，每個chunkserver報告其擁有的chunks子集，而master將回應不在存在於master元數據中的所有的chunk的標識。chunkserver可以自由刪除此類chunk的副本。
這種gc機制相比立即刪除有以下幾個優點：
這種機制主要的缺點是當存儲空間緊張時，延遲有時會影響用戶的使用，重復創建和刪除臨時文件的應用可能無法立即重用存儲。如果刪除的文件再次被明確刪除，GFS將通過加快存儲回收來解決這些問題。還允許用戶將不同的復制和回收策略應用於不同的namespace的不同部分中。
如果一個chunkserver故障或者chunk丟失了mutations，這個chunk副本可能是過期的。對於每個chunk，master都維護了一個chunk版本號。
當master授權租約給一個chunk時，這個chunk的版本號增加1，如果一個副本當前不可用了，則其版本號將不會領先。當chunkserver重新啟動並報告其chunks集合和相關聯的版本號時，master將檢測到該chunkserver上具有過期的副本。如果master看到的版本號大於它記錄的版本號，則認為在授權租約時失敗了，因此將較高的版本號更新。
master在常規gc中刪除舊的副本。另一個保護措施，在master回應客戶端哪個chunk持有租約或者clone操作中chunkserver從另一個chunkserver讀取chunk時會包含chunk的最新版本號。客戶端或者chunkserver在執行操作時會驗證版本號。
這個系統最大的挑戰之一是處理經常故障的組件。組件的質量和數量造成的問題會超出預期，組件故障可能造成系統不可能，甚至數據錯誤。接下來討論GFS如何應對這些挑戰，還有系統如何診斷不可避免問題。
使用兩個簡單有效的方式保證系統的高可用：快速恢復和復制。
master和chunkserver的恢復都是秒級別的。
master維護每個chunk的副本數量，當chunkserver下線或者checksum檢測出錯誤副本時，master會通過已有副本來復制。盡管復制提供了很好的解決方式，但仍在探索其它形式的跨伺服器冗餘方案，例如奇偶校驗或者糾刪碼，以適應不斷增長的只讀存儲需求。在非常松耦合的系統中實現這些更復雜的冗餘方案更具有挑戰性。
master的操作日誌和checkpoint會被復制到多台機器上，狀態的變化只有在本地和所有副本上都持久化以後才可以commit。master進程負責所有的mutations以及後台任務，當它宕機時可以很快重啟，如果機器或者磁碟故障，GFS的外部監控將使用日誌在其它節點重啟新的master進程。在master宕機時，master的備節點只提供只讀服務，它們不與master保持強一致，可能會落後於master，通常在1/4秒內。它們保證了那些不介意讀到過期數據的應用的高可用讀。類似於chunk的primary機制，master的備按照相同的序列應用日誌。與master一樣，在啟動時從每個chunkserver拉取chunks的位置信息，與它們頻繁交換握手消息來監控其狀態。
每個chunkserver使用checksum來檢測存儲數據的損壞。數據損壞的chunk可以通過其它的副本來恢復，但是通過副本間比較來檢驗數據是不切實際的。正常的副本也不是完全一樣的，如前文所講，原子的append並不能保證完全一樣的副本。因此每個chunkserver會維護自己的checksum。
每個chunk分為多個64kb的blocks，每個block包含一個32位的checksum，與其它元數據一樣，checksum保存在內存中，依靠log持久化，與用戶數據分離。
對於讀，chunkserver在返回數據給請求者前先檢測checksum，確保不會將出錯的數據傳輸給其它chunkservers或者客戶端。如果數據是壞的，chunkserver將錯誤返回給請求者並報告給master，請求者將會去讀其它副本， master將會根據其它副本重新克隆一份。當新的副本創建以後，master指示chunkserver將錯誤的副本刪除。checksum的計算不涉及I/O，對讀的影響比較小，客戶端通常嘗試使用對齊block邊界讀來減少overhead。
為append寫是做了checksum計算上的優化的，因為append寫是主要的負載(相比於overwrite)。GFS只增量地更新最後部分block的checksum，為新的block的計算新的checksum。這樣即使block已經損壞，新的checksum將與存儲的數據不會匹配，下次讀時將會與正常一樣被檢測出來。
如果一個寫請求要寫一個chunk中已存在的region，必要要先檢驗region的第一個和最後一個block的checksum，然後再重寫，最後計算新的checksums。因為第一個和最後一個block可能含有不被重寫的內容，如果這部分數據是損壞的，則新的checksum將包含錯誤的數據。
在idle時，checkserver可以掃描並檢查不活躍的chunks，可以檢測到冷chunks的錯誤，一旦錯誤被檢測到，master可以創建一個新的副本。
GFS在設計上與傳統文件系統有很多不同，這些點是基於對當時應用負載和技術環境的觀察所重新設計，將組件故障看作平常的事件而非異常，為大文件的讀取和追加寫做優化，擴展和放寬了標準的文件系統介面以改善整個系統。通過監控、復制以及快速恢復能力提供容錯能力，使用checksum機制來校驗數據的正確性。通過將控制流和數據流分離，數據直接在chunkservers、客戶端之間傳輸，為許多並發的各種任務的讀取和寫入提供了高吞吐量。大chunk size和租約機制使得master的操作足夠輕量化，使得這樣一個簡單中心化的master不會成為瓶頸。
GFS成功地滿足了google的存儲需求，作為研究、開發和數據處理的存儲平台廣泛地應用於google內部。
❼ 什麼是分布式計算機網路
在這種網路中，不存在一個處理和控制中心，網路中任一結點都至少和另外兩個結點相連接，信息從一個結點到達另一結點時，可能有多條路徑。同時，網路中各個結點均以平等地位相互協調工作和交換信息，並可共同完成一個大型任務。分組交換網、網狀形網屬於分布式網路。這種網具有信息處理的分布性、可靠性、可擴充性及靈活性等一系列優點。因此，它是網路發展的方向。 分布式系統的平台已經成為一個鏈接某個組織的各個工作組、部門、分支機構和各個分部的企業網路。數據不是在一台伺服器上，而是在許多台伺服器上；這些伺服器可能位於多個不同的地理區域，並用WAN鏈路相連接。 圖D-26說悉大宴明了從昂貴的集中式系統向可大批量安裝的低成本的分布式系統發展的趨勢。在20世紀80年代末、90年代初，分布式系統由數量龐大的桌面計算機組成，而如今，網際網路和Web技術已經大大擴展了分布式系統的概念。根據3Com論文的說法，Web是一個「大規模分布的系統集合」，它由數不勝數的節點組成，這些節點范圍從伺服器到攜帶型計算機和無線PDA，更不用說那些無需人工干預基本上就能夠彼此對話的嵌入式系統了。 TCP/IP提供了一個網路無關的傳輸層。 Web客戶機和伺服器消除了對平台和操作系統的依睜銀賴性。 組件軟體(Java、ActiveX)消除了與購買和安裝軟體相關的爭論。 XML使數據獨立於軟體。 用Web技術構建的網路(如內聯網和網際網路)是真正的高級分布式計算網路。Web技術為分布式計算添加了一個新的維度。Web伺服器為具有Web瀏覽器的任何一台客戶機提供了通用的訪問方法。計算平台和操作系統的類型變得無關緊要，而無限制的通信和信息交換卻占據了主導地位。 最近的分布式計算項目已經被用於使用世界各地成千上萬位志願者的計算機的閑置計算能力，通過網際網路，您可以分析來自外太空的電訊號，尋找隱蔽的黑洞，並探索可能存在的外星智慧生命；您可以尋找超過1000萬位數字的梅森質數；您也可以尋找並發現對抗艾滋病病毒的更為有效的葯物。這些項目都很龐大，需要驚人的計算量，僅僅由單個的電腦或是個人在一個能讓人接受的時間內計算完成是決不可能的。 分布式環境具有一些很有趣的特徵。它利用了客戶機/伺服器計算技術和多層體系結構。它可將處理工作分布在多個不很昂貴的系統上，從而減輕了伺服器處理許多任務的工作量。數據可以通過有線或無線網路從許多不同的站點上進行訪問。可以將數據復制到其他系統以提供容錯功能，並使其更接近於用戶。對數據進行分布可以使數據免遭本地災害的破壞。 分布式環境需要下列組件： 支持多供應商產品和通信協議的網路平台。TCP/IP成為實際使用的標准協議。 用於在客戶機和伺服器之間交換信息的應用程序介面，如RPC(遠程過程調用)、消息傳遞系統或Web協議。 用來跟蹤資源和信息及其所處位置的目錄命名服務。 可支持分區和復制以便對數據進行分布並確保數據的可用性、可靠性和保護的文件系統和資料庫。 用於使信息更接近於用戶並使通過遠距離鏈路傳輸信息所需時間最小化的高速緩存方案。 安全功能(如身份驗證和授權)以及不同位置的系統之間的信任關系。 如前所述，Web是最基本的分布式計算機系統。您可以訪問全世界的Web伺服器，這些伺服器提供了近乎無限的豐富內容。您可以利用目錄服務來查找站點。搜索引擎對整個Web上的信息進行分類，並使您可以對其進行查詢。高速緩存技術和「內容分布」正在使信息與用戶的距離越來越近。 大規模分布系統 3Com有一篇論文，名為「Massively Distributed Systems」，是由Dan Nessett撰寫的。該論文談到了從高成本的集中式系統向低成本分布式的高單元容量的產品發展的趨勢，向大規模分布的系統發展的趨勢，這些大規模分布系統無處不在並且其運行常常超出人們的正常的知識范圍。對於那些想了解分布式計算發展趨勢的人們，建議最好閱讀一下這篇論文。 Nessett探討了兩種分布式處理方法。一種方法是將數據移到邊緣處理器，正如Web和基於Web的文件系統那樣。另一種方法是先有處理過程再接收數據，正如活動聯網和Java應用小程序那樣(如對象在分布式系統中移動，同時攜帶代碼和數據)。如果對象主要包含數據，則它會更接近於再進行處理。如果對象主要包含代碼，則它更接近於先有處理過程再接收數據。然而，另一種方法是利用瘦客仿讓戶機，這種方法是用戶在與伺服器連接的圖形終端進行工作，這些伺服器執行所有處理工作並存儲用戶的數據。 萬維網是由歐洲粒子物理實驗室(CERN)研製的基於Internet的信息服務系統。WWW以超文本技術為基礎，用面向文件的閱覽方式替代通常的菜單的列表方式，提供具有一定格式的文本、圖形、聲音、動畫等。它是一個充滿著對象的大規模分布的系統，其中各個Web站點所包含的文檔都同時包含有對象和對其他對象的索引。 Nessett談到了要使大規模分布的對象呈現給缺乏技術的用戶為何需要新的介面。一個例子是在用戶可瀏覽的虛擬空間中表示這些對象，就好像在三維世界中漫遊一樣。 分布式和並行處理 分布式計算技術的一個方面是能夠在多台計算機上並行運行若干個程序。以分布式計算技術為基礎，基於構件的系統體系結構將逐漸取代模塊化的系統體系結構。現在主要有兩種分布式計算技術的標准，一個是以OMG組織為核心的CORBA標准，另一個是以微軟為代表的基於DCOM的ActiveX標准。近年來，OMG組織在CORBA 標準的制定和推廣方面付出了巨大的努力，同時許多CORBA標準的產品也在逐漸成熟和發展；同時由於微軟在操作系統方面的絕對統治地位，ActiveX標准在Windows系列平台上顯得更加實用，相應的工具也更加成熟。 分布式並行處理技術是最適合於在通過LAN或網際網路連接的計算機之間發生的多道處理技術；而專用並行處理則是最適合於在本地通過高速介面掛接的系統上發生的多道處理技術。 多個計算機系統間的分布式並行處理需要有一個權威性的調度程序，用來決定何時何地運行程序的一些部分。任務分布可以實時進行，也可以按比較緩和的任務安排來進行。例如，分布式處理已經在破譯加密消息上得以使用。Distributed.net項目就是僱用數千名用戶和他們的計算機來破譯密碼的。用戶收到一個小程序，該程序可與Distributed.net的主系統進行通信，該系統向用戶分布要解決的部分問題。當用戶的計算機空閑時該程序即會運行。然後在完成後將其結果返回給主計算機。最後，主計算機對所有計算機提交的全部結果進行編譯。Distributed.net宣稱，它的用戶網擁有「世界上最快的計算機」。 HTC(高吞吐量計算)環境是由許多工作站組成的大集合環境，通常稱之為「網格環境」。Globus項目就是一個HTC項目，它可以幫助科研人員利用工作站和超級計算機池中的空閑周期。
❽ 計算機病毒論文
【我試下 ，O(∩_∩)O~，還請多指教】
提綱
一，計算機病毒的產生（分為 1， 2 3 點，第二點分為1 2 3 4小點）
二，計算機病毒的特徵（分五小點a b c d e）
三，計算機病毒的種類（無害型，無危險型，危險型，非常危險型）
四，計算機病毒介紹（熊貓燒香，紅色代碼）
五，堅決抵制病毒，共創安全網路
《計算機病毒論文》
一，計算機病毒的產生
新的計算機病毒在世界范圍內不斷出現，傳播速度之快和擴散之廣，其原因決不是偶然的，除了與計算機應用環境等外部原因有關以外，主要是由計算機系統的內部原因所決定的
1．計算機系統自身的缺陷
計算機系統及其網路是一個結構龐大復雜的人機系統，分布地域廣，涉及的系統內部因素及環境復雜。這無論在物理上還是在使用環境上都難以嚴格地統一標准、協議、控制、管理和監督。
2．人為的因素
計算機病毒是一段人為製造的程序。可以認為，病毒由以下幾個原因產生：
①某些人為表現自己的聰明才智，自認為手段高明，編制了一些具有較高技巧，但破壞性不大的病毒；
②某些入偏離社會、法握如律或道德，以編制病毒來表示不滿；
③某些人因受挫折，存有瘋狂的報復心理，設計出一些破壞性極強的病毒，造成針對性的破壞；
④在美國等發達國家，計算機深入家庭，現在的青年一代被稱作「在計算機中泡大」的一代，他們了解計算機，以編制並廣泛傳播病毒程序為樂，他們非法進入網路，以破獲網路口令，竊取秘密資料為榮，這都給計算機系統帶來了不安定因素；
3．計算機法制不健全
各國現有的法律和規定大都是在計算機「病毒』尚未肆虐和泛濫之前制定的，所以法律和規定中「病毒」均沒有作為計算機犯罪而制定應有的處治條款，因此各國開始研究和制定或修走已有的計算機法規。
二，計算機病毒的特徵
（a） 自我復制的能力。它可以隱藏在合法程序內部，隨著人們的操作不斷地進行自我復制。
（b） 它具有潛在的破壞力。系統被病毒感染後，病毒一般不即時發作，而是潛藏在系統中，等條件成熟後，便會發埋猛作，給系統帶來嚴重的破壞。
（c） 它只能由人為編制而成。計算機病毒不可能隨機自然產生，也不可能由編程失誤造成。
（d） 它只能破壞系統程序，不可能損壞硬體設備。
（e） 它具有可傳染性，並藉助非法拷貝進行這種傳染。三，計算機病毒的種類
根據病毒破壞的能力可劃分為以下幾種：
無害型
除了傳染時減少磁碟的可用空間外，對系統沒有其它影響。
無危險型
這類病毒僅僅是減少內存、顯示圖像、發出聲音及同類音響。
危險型，這類病毒在計算機系統操作中造成嚴重的錯誤。
非常危險型
這類病毒刪除程序、破壞數據、清除系統內存區和操作系統中重要的信息。這些病毒對系統造成的危害，並不是本身的演算法中存在危險的調用，而是當它們傳染時會引起無法預料的和災難性的破壞。由病毒引起其它的程序產生的錯誤也會破壞文件和扇區，這些病毒也按照他們引起的破壞能力劃分。一些現在的無害型病毒也可能會對新版的DOS、Windows和其它操作系統造成破壞。例如：在早期的病毒中，有一個「Denzuk」病毒在360K磁碟上很好的工作，不會造成任何破壞，但是在後來的高密度軟盤上卻能引起大量的數據丟失。
下面著重介紹一兩種病毒。
【熊貓燒香】
其實是一種蠕蟲病毒的變種，而且是經過多次變種而來的。尼姆亞變種W(Worm.Nimaya.w)，由於中毒電腦的可執行文件會出現「熊貓燒香」圖案，所以也被稱為「熊貓燒香」病毒。用戶電腦中毒後可能會出現藍屏、頻繁重啟以及系統硬碟中數據文件被破壞等現象。同時，該病毒的某些變種可以通過區域網進段液啟行傳播，進而感染區域網內所有計算機系統，最終導致企業區域網癱瘓，無法正常使用，它能感染系統中exe，com，pif，src，html，asp等文件，它還能中止大量的反病毒軟體進程並且會刪除擴展名為gho的文件，該文件是一系統備份工具GHOST的備份文件，使用戶的系統備份文件丟失。被感染的用戶系統中所有.exe可執行文件全部被改成熊貓舉著三根香的模樣。
病毒會刪除擴展名為gho的文件，使用戶無法使用ghost軟體恢復操作系統。「熊貓燒香」感染系統的.exe .com. f.src .html.asp文件，添加病毒網址，導致用戶一打開這些網頁文件，IE就會自動連接到指定的病毒網址中下載病毒。在硬碟各個分區下生成文件autorun.inf和setup.exe，可以通過U盤和移動硬碟等方式進行傳播，並且利用Windows系統的自動播放功能來運行，搜索硬碟中的.exe可執行文件並感染，感染後的文件圖標變成「熊貓燒香」圖案。「熊貓燒香」還可以通過共享文件夾、系統弱口令等多種方式進行傳播。該病毒會在中毒電腦中所有的網頁文件尾部添加病毒代碼。一些網站編輯人員的電腦如果被該病毒感染，上傳網頁到網站後，就會導致用戶瀏覽這些網站時也被病毒感染。據悉，多家著名網站已經遭到此類攻擊，而相繼被植入病毒。由於這些網站的瀏覽量非常大，致使「熊貓燒香」病毒的感染范圍非常廣，中毒企業和政府機構已經超過千家，其中不乏金融、稅務、能源等關繫到國計民生的重要單位。江蘇等地區成為「熊貓燒香」重災區。
這是中國近些年來，發生比較嚴重的一次蠕蟲病毒發作。影響較多公司，造成較大的損失。且對於一些疏於防範的用戶來說，該病毒導致較為嚴重的損失。
由於此病毒可以盜取用戶名與密碼，因此，帶有明顯的牟利目的。所以，作者才有可能將此病毒當作商品出售，與一般的病毒製作者只是自娛自樂、或顯示威力、或炫耀技術有很大的不同。
另，製作者李俊在被捕後，在公安的監視下，又在編寫解毒軟體。
紅色代碼 面對「美麗莎」、「愛蟲」等蠕蟲病毒，媒體曾經大喊「狼來了」，然而人們感覺好像什麼也沒有發生———但是這次確實是真實的。紅色代碼II是大規模破壞和信息丟失的一個開始，而這種程度是我們前所未見的。對於我們所依賴的互聯網結構而言，這是第一次重大的威脅—— 紅色代碼及其變異的危害
7月16日，首例紅色代碼病毒被發現，8月4日紅色代碼Ⅱ又被發現，它是原始紅色代碼蠕蟲的變異，這些蠕蟲病毒都是利用「緩存溢出」對其它網路伺服器進行傳播。紅色代碼及其變異紅色代碼Ⅰ和紅色代碼Ⅱ均是惡意程序，它們均可通過公用索引服務漏洞感染MicrosoftIISWeb伺服器，並試圖隨機繁殖到其它MicrosoftIIS伺服器上。最初原始的紅色代碼帶有一個有效負載曾致使美國白宮網站伺服器服務中斷。紅色代碼Ⅱ比原來的紅色代碼I危險得多，因為它安裝了通路可使任何人遠程接入伺服器並使用管理員許可權執行命令，且行蹤無法確定。紅色代碼Ⅱ帶有不同的有效負載，它允許黑客遠程監控網站伺服器。來自主要網路安全廠商———賽門鐵克公司的安全響應中心的全球請求救援信號表明，大量的網站伺服器（IIS）受到了感染。這進一步說明，紅色代碼Ⅱ的危害性很強。令人恐怖的是，人們還發現這種蠕蟲代碼程序如此成功：一旦受到感染，人們只需掃描計算機的80埠就能發現大量危及安全的文件包，而無需已公布的病毒列表。盡管紅色代碼的危害性令人恐懼，但仍未引起輿論的深層重視。
值得注意的是，由於前一段時間媒體的報道並沒有深層剖析原始紅色代碼蠕蟲及其變異間的區別，媒體對報道這類病毒的深度也不夠，這可能會使用戶有一種已經安全的錯覺，使得他們集中精力對付紅色代碼變種的勁頭減弱，但是這種變異的危險性遠遠大於原始蠕蟲。如果用戶沒有對其WindowsNT或Windows2000伺服器進行完全評估，它們可能更容易被入侵，從而導致癱瘓。這些Web伺服器有良好的帶寬，我們可以想像分布的服務機構中斷會對帶寬造成多麼惡劣的影響。而且這些Web伺服器與其它重要的系統如信用卡交易伺服器和秘密文件等也有潛在的依賴關系，這將危及其它機器的安全。還要明確的是，一個易被紅色代碼攻擊的系統不一定是運行之中的IIS。客戶必須了解，當一個標准操作環境安裝網站伺服器時，微軟操作環境默認安裝，這一系統也因此容易受蠕蟲攻擊。除非用戶明確設定關掉此類服務，或命令不初始安裝IIS。測定一台伺服器是否容易被攻擊的唯一辦法是評估其是否安裝了IIS，假如是的話，最好採用修補方法或移開IIS予以補救。
紅色代碼可怕的原因揭秘
受紅色代碼Ⅱ感染的成百上千台機器都在互聯網上做過廣告，這使得黑客很容易就能得到大批受感染的機器名單，然後遠程登陸到這些機器上，得到一個命令提示符，隨後黑客便可在這些機器上任意執行所需命令了。此時，黑客極有可能利用這次機會來全面替代這些文件包。他們可能會使用自動錄入工具退出並安裝根源工具包（root包），發布拒絕服務代理到易感染紅色代碼的文件包，並對它們進行修改。實現這些非常簡單，紅色代碼Ⅱ文件包宣布它們是易於攻入的，黑客不需要非法進入，他只需遠程登錄該進程並獲得一個命令提示符，那麼他便可為所欲為。所有這些黑客都可以用自己的電腦就能幫他完成———不斷連接到存在安全隱患的文件包，安裝根源工具包，進行修改，然後轉向另一台機器。黑客可以堆積上千個根源文件包，每一個進程都是一個分布式的「拒絕服務」代理。一組300至500個分布式「拒絕服務」代理足以使一個大型互聯網站點癱瘓。通常情況會看到黑客每次可以攻擊10，000或更多的服務代理，這就意味著黑客可以使互聯網的主要部分如ISP、主要供應商和多重互聯網電子商務站點同時癱瘓。
由此可見，紅色代碼的真正危害在於單個流竄的黑客。拿暴動作為比喻，暴動中群眾的心理是，一旦暴動展開，都想參與進去，因為人們可以用他自己以往不能獨立採取的方式做想做的事情。有了紅色代碼Ⅱ蠕蟲病毒，黑客會更加厚顏無恥，他們可以對更多的機器直接取得控制，因為文件包已經是易於攻入的了，並且被紅色代碼Ⅱ蠕蟲病毒暴露在那裡，安裝根源工具包和擁有這些文件包也不再感覺是違背倫理的。總而言之，他們不用「破門而入」，只是「進入」而已。因為最艱苦的部分已經由蠕蟲病毒完成了。而對防範者而言，一般用戶都感覺旁若無人，因為我們所有的注意力都放在蠕蟲病毒上，而沒有放在到處流竄安裝root包的單個黑客上。可以說，面對「美麗莎」、「愛蟲」等蠕蟲病毒，媒體曾經大喊「狼來了」，然而什麼也沒有發生———但是這次確實是真實的。紅色代碼II是大規模破壞和信息丟失的一個開始，而這種破壞程度是我們前所未見的。這對於我們所依賴的互聯網結構而言，堪稱是第一次重大的打擊。
如何解除紅色代碼的武裝
現在，廣大的受害者都陷於未能對這些成百上千台機器進行修補而是進行操作系統重新安裝的尷尬境地。此時受害者還不知道自己的機器上運行著什麼。他們面臨的選擇只有兩種：要麼重新安裝操作系統並進行修補；要麼進行非常詳盡的分析並安裝補丁。但是是否我們肯定必須要這么做嗎？修補這些文件包需要花費多長的時間？這樣做的意義何在……這些問題煩之又煩。任何處身在互聯網環境中並享受服務的人都有責任採取合理的步驟來保護他們的系統，確保各種基礎設施的完好以及開銷的合理。網路安全專家賽門鐵克主張使用最佳實施方案作為控制風險的最有效途徑。這意味著您的系統要與一整套基於80－20規則被驗證後的系統設置保持統一。無論其是否通過最佳標準的審核，或是在實際設置過程中參照其它標准，每一個構造項目都會有一個業務成本。這也是80－20規則為何顯得格外重要的原因，因為它能夠識別一個系統所需的最重要轉變是什麼，比如說賽門鐵克的ESM最佳實施策略。它將著重審核最關鍵的能夠為您的安全投入帶來收益的系統設置。80－20規則對於信息安全十分適用，它強調了您系統中80％危及安全的問題有20％來自於您系統的不合理構造。用學術的語言來說，這意味著保證補丁的及時更新、消除不必要的服務，以及使用強大的密碼。對於消除紅色代碼病毒的舉措方面，安全廠商大都是在病毒發作後，才開始對其圍追堵截。與之相反的是只有賽門鐵克一家在2001年6月20日發布了EnterpriseSecu�rityManager（ESM）可對IIS弱點做風險管理，利用它可阻止紅色代碼蠕蟲。由於ESM的發布幾乎正是在紅色病毒被發現前一個月（在7／16／01），這使得ESM的用戶能夠在6月———紅色蠕蟲通過網路傳播之前就可以評估和修補他們的系統而最終逃過了一劫。紅色代碼只是互聯網威脅的一個開始，但是否每一次都能有廠商未雨綢繆推出最新產品，是否用戶都能對即將到來的重大威脅保持高度警惕而提前防範，這就需要用戶與廠商共同努力。
四，堅決抵制病毒，共創安全網路
自人類誕生的那一刻起，人類便擁有了一項本能的思想——慾望。起初，人類為了滿足自己的生存慾望，便殘殺了一些不屬於同類的生命；接著，人類在滿足自己生活的慾望後，便想著去建立自己的勢力、擁有自己的土地，從而引發了一場又一場的戰爭；人類在擁有了自己的土地和錢財後，便對身心上的享受產生了興趣，從而推進了科技的發展...隨著經濟的日益發展、科技取得的極大成就，人類在屬於自己的世界裡便開始得不到滿足，從而便創造了另一個空間——網路。
經歷過這個空間內的各種風雨，才漸漸感覺到文明、道德的重要，只有讓所有游覽者共同維護空間內的安寧，共同創造空間內的誠信，才能在滿足自己慾望的同時也促進社會的快速發展。網路文明，你我共創。
❾ 資料庫論文 急求！！追加1000分
一、三個世界
1、現實世界 人們管理的對象存於現實世界中。現實世界的事物及事物之間存在著聯系，這種聯系是客觀存在的，是由事物本身的性質決定的。例如學校的教學系統中有教師、學生、課程，教師為學生授課，學生選修課程並取得成績。
2、概念世界 概念世界是現實世界在人們頭腦中的反映，是對客觀事物及其聯系的一種抽象描述，從而產生概念模型。概念模型是現實世界到機器世界必然經過的中間層次。涉及到下面幾個術語：
實體：我們把客觀存在並且可以相互區別的事物稱為實體。實體可以是實際事物，也可以是抽象事件。如一個職工、一場比賽等。
實體集：同一類實體的集合稱為實體集。如全體職工。注意區分"型"與"值"的概念。如每個職工是職工實體"型"的一個具體"值"。
屬性：描述實體的特性稱為屬性。如職工的職工號，姓名，性別，出生日期，職稱等。
關鍵字：如果某個屬性或屬性組合的值能唯一地標識出實體集中的每一個實體，可以選作關鍵字。用作標識的關鍵字，也稱為碼。如"職工號"就可作為關鍵字。
聯系：實體集之間的對應關系稱為聯系，它反映現實世界事物之間的相互關聯。聯系分為兩種，一種是實體內部各屬性之間的聯系。另一種是實體之間的聯系。
3、機器世界 存入計算機系統里的數據是將概念世界中的事物數據化的結果。為了准確地反映事物本身及事物之間的各種聯系，資料庫中的數據必須有一定的結構，這種結構用數據模型來表示。數據模型將概念世界中的實體，及實體間的聯系進一步抽象成便於計算機處理的方式。
數據模型應滿足三方面要求：一是能比較真實地模擬現實世界；二是容易為人所理解；三是便於在計算機上實現。數據結構、數據操作和完整性約束是構成數據模型的三要素。數據模型主要包括網狀模型、層次模型、關系模型等，它是按計算機系統的觀點對數據建模，用於DBMS的實現。
關系資料庫採用關系模型作為數據的組織方式。 關系資料庫因其嚴格的數學理論、使用簡單靈活、數據獨立性強等特點，而被公認為最有前途的一種資料庫管理系統。它的發展十分迅速，目前已成為占據主導地位的資料庫管理系統。自20世紀80年代以來，作為商品推出的資料庫管理系統幾乎都是關系型的，例如，Oracle，Sybase，Informix，Visual FoxPro等。
網路資料庫也叫Web資料庫。促進Internet發展的因素之一就是Web技術。由靜態網頁技術的HTML到動態網頁技術的CGI、ASP、PHP、JSP等，Web技術經歷了一個重要的變革過程。Web已經不再局限於僅僅由靜態網頁提供信息服務，而改變為動態的網頁，可提供互動式的信息查詢服務，使信息資料庫服務成為了可能。Web資料庫就是將資料庫技術與Web技術融合在一起，使資料庫系統成為Web的重要有機組成部分，從而實現資料庫與網路技術的無縫結合。這一結合不僅把Web與資料庫的所有優勢集合在了一起，而且充分利用了大量已有資料庫的信息資源。圖1-1是Web資料庫的基本結構圖，它由資料庫伺服器（Database Server）、中間件（Middle Ware）、Web伺服器（Web Server）、瀏覽器（Browser）4部分組成。
Web資料庫的基本結構
它的工作過程可簡單地描述成：用戶通過瀏覽器端的操作界面以交互的方式經由Web伺服器來訪問資料庫。用戶向資料庫提交的信息以及資料庫返回給用戶的信息都是以網頁的形式顯示。
1.1.1 Internet技術與相關協議
Internet技術在Web資料庫技術中扮演著重要的角色。Internet（網際網路）專指全球最大的、開放的、由眾多網路相互連接而成的計算機網路，並通過各種協議在計算機網路中傳遞信息。TCP/IP協議是Internet上使用的兩個最基本的協議。因此也可以說Internet是全球范圍的基於分組交換原理和TCP/IP協議的計算機網路。它將信息進行分組後，以數據包為單位進行傳輸。Internet在進行信息傳輸時，主要完成兩項任務。
（1）正確地將源信息文件分割成一個個數據包，並能在目的地將源信息文件的數據包再准確地重組起來。
（2）將數據包準確地送往目的地。
TCP/IP協議的作用就是為了完成上述兩項任務，規范了網路上所有計算機之間數據傳遞的方式與數據格式，提供了數據打包和定址的標准方法。
1．TCP/IP協議
TCP協議（Transmission Control Protocol，傳輸控制協議）規定了分割數據和重組數據所要遵循的規則和要進行的操作。TCP協議能保證數據發送的正確性，如果發現數據有損失，TCP將重新發送數據。
2．IP協議
在Internet上傳送數據往往都是遠距離的，因此在傳輸過程中要通過路由器一站一站的轉接來實現。路由器是一種特殊的計算機，它會檢測數據包的目的地主機地址，然後決定將該數據包送往何處。IP協議（Internet Protocol，網際協議）給Internet中的每一台計算機規定了一個地址，稱為IP地址。IP地址的標準是由4部分組成（例如202.112.203.11），其中前兩部分規定了當前使用網路的管理機構，第3部分規定了當前使用的網路地址，第4部分規定了當前使用的計算機地址。
Internet上提供的主要服務有E-mail、FTP、BBS、Telnet、WWW等。其中WWW（World Wide Web，萬維網）由於其豐富的信息資源而成為Internet最為重要的服務。
3．HTTP協議
HTTP協議（Hypertext Transfer Protocol，超文本傳輸協議）應用在WWW上，其作用是完成客戶端瀏覽器與Web伺服器端之間的HTML數據傳輸。
1.1.2 Web的工作原理與工作步驟
萬維網簡稱為Web。Web可以描述為在Internet上運行的、全球的、交互的、動態的、跨平台的、分布式的、圖形化的超文本信息系統。
1．Web的工作原理
Web是伴隨著Internet技術而產生的。在計算機網路中，對於提供Web服務的計算機稱為Web伺服器。Web採用瀏覽器/伺服器的工作方式。每個Web伺服器上都放置著大量的Web信息。Web信息的基本單位是Web頁（網頁），多個網頁組成了一個Web節點。每個Web節點的起始頁稱為「主頁」，且擁有一個URL地址（統一資源定位地址）。Web節點之間及網頁之間都是以超文本結構（非線性的網狀結構）來進行組織的。
2．Web的工作步驟
Web的工作步驟如下。
（1）用戶打開客戶端計算機中的瀏覽器軟體（例如Internet Explorer）。
（2）用戶輸入要啟動的Web主頁的URL地址，瀏覽器將生成一個HTTP請求。
（3）瀏覽器連接到指定的Web伺服器，並發送HTTP請求。
（4）Web伺服器接到HTTP請求，根據請求的內容不同作相應的處理，再將網頁以HTML文件格式發回給瀏覽器。
（5）瀏覽器將網頁顯示到屏幕上.
圖1-2 Web的工作步驟
1.1.3 WWW世界中的標記語言
1．HTML語言
HTML（Hypertext Markup Language，超文本標記語言）是創建網頁的計算機語言。所謂網頁實際上就是一個HTML文檔。文檔內容由文本和HTML標記組成。HTML文檔的擴展名就是.html或.htm。瀏覽器負責解釋HTML文檔中的標記，並將HTML文檔顯示成網頁。
（1）HTML標記
HTML標記的作用是告訴瀏覽器網頁的結構和格式。每一個標記用尖括弧<>括起來。大多數標記都有一個開始標記和一個結束標記。標記不分大小寫。多數標記都帶有自己的屬性。例如字體標記<FONT>有FACE、COLOR、SIZE等屬性：FACE定義字體；COLOR定義字體的顏色；SIZE定義字體的大小。
使用格式：<FONT FACE= SONG SIZE=3 COLOR=RED > BEIJING </FONT>。
網頁中有很多文本鏈接和圖片鏈接。鏈接，又被稱為超鏈接，用於鏈接到WWW萬維網中的其他網頁上。在HTML文檔中表示超鏈接的標記是<A>，通過屬性HREF指出鏈接的網頁地址URL。
使用格式：<A HREF=http://www.bigc.e.cn/ > BEIJING </A>。
（2）HTML程序
HTML程序必須以<HTML>標記開始，以</HTML>標記結束。在<HTML>和</HTML>標記之間主要由兩部分組成：文件頭和文件體。文件頭用標記<HEAD> </HEAD>來標識，文件體用標記<BODY></BODY>來標識。在文件的頭部通常包含整個網頁的一些信息。例如<TITLE></TITLE>標記是用來說明網頁的名稱；<META></META>標記是用來說明網頁的其他信息，如設計者姓名和版權信息等。所有在瀏覽器中要顯示的內容稱為網頁的主體，必須放在<BODY></BODY>標記中。下面給出的是一個空網頁的HTML程序。
<HTML>
<HEAD>
<TITLE>(在此標記中寫網頁的標題)</TITLE>
</HEAD>
<BODY>
(在此標記中寫網頁的內容)
</BODY>
</HTML>
（3）HTML規范
HTML規范又稱為HTML標准，它總在不斷地發展。每一新版本的出現，HTML都會增加新的特性和內容。有關HTML版本的詳細信息請訪問www.w3.org網站。
在不同的瀏覽器中，網頁的顯示效果可能會有所不同。每一個瀏覽器都使用自己獨特的方式解釋HTML文檔中的標記，並且多數瀏覽器不完全支持HTML的所有特性。因為，像Microsoft和Netscape公司在HTML標准上又開發了一些特有的HTML標記和屬性，稱之為HTML的擴展。這些標記和屬性只被他們自己的瀏覽器所識別，不可能被其他公司的瀏覽器識別。如果瀏覽器不能識別HTML文檔中的標記，則會忽略這個標記。
（4）HTML程序的編輯環境與運行環境
HTML文檔是一個普通的文本文件（ASCII），不包含任何與平台、程序有關的信息。因此HTML文檔可以利用任何文本編輯器來方便地生成。要注意的是HTML文檔的擴展名必須是.html或.htm。運行HTML文檔可以在任何瀏覽器下進行，並可在瀏覽器上查看網頁的HTML源代碼。
關於HTML語言中標記的種類與使用方法將會在第5章中更詳細地進行介紹。
2．可擴展標記語言（XML）
HTML是Web上的通用語言，隨著Internet的深入人心，WWW上的Web文件日益復雜化、多樣化，人們開始感到了HTML這種固定格式的標記語言的不足。1996年W3C開始對HTML的後續語言進行研究，並於1998年正式推出了XML（Extensible Markup Language，可擴展標記語言）。在設計網頁時，XML提供了比HTML更靈活的方法。
（1）XML語言的特點
XML是國際組織W3C為適應WWW的應用，將SGML （Standard Generalized Markup Language）標准進行簡化形成的元標記語言。簡單地說，XML是使用標記來描述內容或與內容相關的形式信息的通用語言。一個XML文檔由標記和字元數據組成。
而作為元標記語言，XML不再使標記固定，允許網頁的設計者定義數量不限的標記來描述內容，同時還允許設計者創建自己的使用規則。
（2）XML的DTD
DTD（Document Type Definition,文檔類型定義）是一組應用在XML文檔中的自定義標記語言的技術規范。DTD中定義了標記的含義及關於標記的語法規則。語法規則中確定了在XML文檔中使用哪些標記符，它們應該按什麼次序出現，標記符之間如何 嵌套，哪些標記符有屬性等等。DTD可以包含在它所描述的XML文檔中，但通常它是一份單獨的文檔或者一系列文檔。作為外部文件可通過URL鏈接，被不同的XML文檔 共享。
XML把DTD的定義權開放，不同行業可以根據自己的實際需求定義描述內容的DTD，以適應本行業內部的信息交流和存檔需要。因此，適合於不同行業、不同平台的標記語言大批涌現。
（3）XML的CSS與XSL
強調內容描述與形式描述的分離，一方面可以使XML文件的編寫者更集中精力於數據本身，而不受顯示方式的細節影響；另一方面允許為相同的數據定義不同的顯示方式，從而適合於不同應用、不同媒體，使XML數據得到最大程度的重用。XML文檔數據的顯示形式是通過樣式單定義的。CSS（Cascading Style Sheets）是XML使用的一種標準的級聯樣式單，XSL（Extensible Style Language）則是可擴展的樣式語言。
由於XML允許用戶創建任何所需的標記，而通用瀏覽器卻既無法預期用戶標記的意義，又無法為顯示這些標記而提供規則，因此用戶必須為自己創建的XML文檔編寫樣式單，樣式單可以實現共享。
瀏覽器對一個XML文檔的處理過程是，首先去關聯它所指定的樣式單文件，如果該樣式單是一個XSL文件，則按照規定對XML數據進行轉換然後再顯示，XSL本身也是基於XML語言的，可以將XML轉化為HTML後再顯示。如果該樣式單是一個CSS文件，瀏覽器就會按照樣式單的規定給每個標記賦予一組樣式後再顯示。
1.2 Web資料庫訪問技術
Web資料庫訪問技術通常是通過三層結構來實現的，如圖1-3所示。目前建立與Web資料庫連接訪問的技術方法可歸納為CGI技術，ODBC技術和ASP、JSP、PHP 技術。
Web資料庫訪問的三層結構
1.2.1 CGI技術
CGI（Common Cateway Interface，通用網關界面）是一種Web伺服器上運行的基於Web瀏覽器輸入程序的方法，是最早的訪問資料庫的解決方案。CGI程序可以建立網頁與資料庫之間的連接，將用戶的查詢要求轉換成資料庫的查詢命令，然後將查詢結果通過網頁返回給用戶。一個CGI工作的基本原理如圖1-4所示。
CGI程序需要通過一個介面才能訪問資料庫。這種介面多種多樣，資料庫系統對CGI程序提供了各種資料庫介面如Perl、C/C++、VB等。為了使用各種資料庫系統，CGI程序支持ODBC方式，通過ODBC介面訪問資料庫。
CGI工作流程
1.2.2 ODBC技術
ODBC（Open Database Connectivity，開放資料庫互接）是一種使用SQL的應用程序介面（API）。ODBC最顯著的優點就是它生成的程序與資料庫系統無關，為程序員方便地編寫訪問各種DBMS的資料庫應用程序提供了一個統一介面，使應用程序和資料庫源之間完成數據交換。ODBC的內部結構為4層：應用程序層、驅動程序管理器層、驅動程序層、數據源層。它們之間的關系如圖1-5所示。由於ODBC適用於不同的資料庫產品，因此許多伺服器擴展程序都使用了包含ODBC層的系統結構。
ODBC的內部結構
Web伺服器通過ODBC資料庫驅動程序向資料庫系統發出SQL請求，資料庫系統接收到的是標准SQL查詢語句，並將執行後的查詢結果再通過ODBC傳回Web伺服器，Web伺服器將結果以HTML網頁傳給Web瀏覽器，工作原理如圖1-6所示。
Web伺服器通過ODBC訪問資料庫
由於Java語言所顯示出來的編程優勢贏得了眾多資料庫廠商的支持。在資料庫處理方面，Java提供的JDBC為資料庫開發應用提供了標準的應用程序編程介面。與ODBC類似，JDBC也是一種特殊的API，是用於執行SQL語句的Java應用程序介面。它規定了Java如何與資料庫之間交換數據的方法。採用Java和JDBC編寫的資料庫應用程序具有與平台無關的特性。
1.2.3 ASP、JSP、PHP技術
ASP是Microsoft開發的動態網頁技術，主要應用於Windows NT+IIS或 Windows 9x+PWS平台。確切地說ASP不是一種語言，而是Web伺服器端的開發環境。利用ASP可以產生和運行動態的、交互的、高性能的Web服務應用程序。ASP支持多種腳本語言，除了VBScript和Pscript，也支持Perl語言，並且可以在同一ASP文件中使用多種腳本語言以發揮各種腳本語言的最大優勢。但ASP默認只支持VBScript和Pscript，若要使用其他腳本語言，必須安裝相應的腳本引擎。ASP支持在伺服器端調用ActiveX組件ADO對象實現對資料庫的操作。在具體的應用中，若腳本語言中有訪問資料庫的請求，可通過ODBC與後台資料庫相連，並通過ADO執行訪問庫的操作。關於ASP的編程技術將會在第7章中詳細介紹。
JSP是Sun公司推出的新一代Web開發技術。作為Java家族的一員，幾乎可以運行在所有的操作系統平台和Web伺服器上，因此JSP的運行平台更為廣泛。目前JSP支持的腳本語言只有Java。JSP使用JDBC實現對資料庫的訪問。目標資料庫必須有一個JDBC的驅動程序，即一個從資料庫到Java的介面，該介面提供了標準的方法使Java應用程序能夠連接到資料庫並執行對資料庫的操作。JDBC不需要在伺服器上創建數據源，通過JDBC、JSP就可以實現SQL語句的執行。
PHP是Rasmus Lerdorf推出的一種跨平台的嵌入式腳本語言，可以在Windows、UNIX、Linux等流行的操作系統和IIS、Apache、Netscape等Web伺服器上運行，用戶更換平台時，無需變換PHP代碼。PHP是通過Internet合作開發的開放源代碼軟體，它借用了C、Java、Perl語言的語法並結合PHP自身的特性，能夠快速寫出動態生成頁面。PHP可以通過ODBC訪問各種資料庫，但主要通過函數直接訪問資料庫。PHP支持目前絕大多數的資料庫，提供許多與各類資料庫直接互連的函數，包括Sybase、Oracle、SQL Server等，其中與SQL Server資料庫互連是最佳組合。
1.3 網路資料庫應用系統的層次體系
當前，Internet/Intranet技術發展異常迅速，越來越多的資料庫應用軟體運行在Internet/Intranet環境下。在此之前，資料庫應用系統的發展經歷了單機結構、集中式結構、客戶機/伺服器（C/S）結構之後，隨著Internet的普及，又出現了瀏覽器/伺服器（B/S）結構與多層結構。在構造一個應用系統時，首先考慮的是系統的體系結構，採用哪種結構取決於系統的網路環境、應用需求等因素。
1.3.1 客戶機/伺服器結構
1．二層C/S結構
二層C/S結構是當前非常流行的資料庫系統結構，在這種結構中，客戶機提出請求，伺服器對客戶機的服務請求做出回答。它把界面和數據處理操作分開在前端（客戶端）和後端（伺服器端），這個主要特點使得C/S系統的工作速度主要取決於進行大量數據操作的伺服器，而不是前端的硬體設備；同時也大大降低了對網路傳輸速度的要求，因為只須客戶端把服務請求發送給資料庫伺服器，資料庫伺服器只把服務結果傳回前端，如圖1-7所示。
在設計時，對數據可能有如下不同的處理形式。
（1）在處理時，客戶機先向伺服器索取數據，然後釋放資料庫，即客戶機發出的是文件請求，在客戶機端處理數據，最後將結果送回伺服器。這種處理方式的缺點很明顯：所有的應用處理都在客戶端完成，這就要求客戶端的計算機必須有足夠的能力，以便執行需要的任何程序。更為糟糕的是，由於所有的處理均在客戶端完成，每次運行時都要將文件整體傳送到客戶端，然後才能執行。如：Student表中有30 000條記錄，客戶端發出命令：
Select * From Student Where Sno='200101'
這條命令將要求伺服器將Student表中的所有記錄傳送到客戶端，然後在客戶端執行查詢，結果只用到一條記錄；如果查詢的記錄不存在，網路傳輸的數據實際上是無 用的。如此大的數據傳輸量是不可想像的。因此，人們提出了在伺服器中能夠執行部分代碼的客戶機/伺服器結構。
（2）在處理時，客戶機接受用戶要求，並發給伺服器；在伺服器端處理用戶要求，最後將結果傳回客戶機顯示或列印。這種處理方式網路通信量較小。客戶機向伺服器發出的是處理請求，而不是文件請求，處理請求中的代碼在伺服器端執行後向客戶機傳送處理後的結果。
這樣，為了特定任務，客戶機上的程序和伺服器上的程序協同工作：客戶機端的代碼用於完成用戶的輸入輸出及數據的檢查，而伺服器端的代碼完成對資料庫的操作。
客戶機/伺服器結構的另一個主要特點在於軟體、硬體平台的無關性。資料庫伺服器上的資料庫管理系統集中負責管理數據，它向客戶端提供一個開放的使用環境，客戶端通過資料庫介面，如ODBC（開放資料庫連接）和SQL語言訪問資料庫，也就是說，不管客戶端採用什麼樣的硬體和軟體，它只要能夠通過網路和資料庫介面程序連接到伺服器，就可對資料庫進行訪問。
在客戶機/伺服器結構中，常把客戶機稱為前台，而把伺服器端稱為後台。前台應用程序的功能包括用戶界面、接收用戶數據、處理應用邏輯、向後台發出請求、同時接收後台返回的結果，最後再將返回的結果按一定的格式或方式顯示給用戶。而後台伺服器則負責共享外部設備、存取共享數據、響應前台客戶端的請求並回送結果等工作。前台的應用程序和數據一般是用戶專用的，而後台的數據和代碼是所有用戶可以共享的。
由於資料庫伺服器不僅要管理共享數據，保證數據的完整性，還要執行一部分代碼，完成客戶端的一些處理請求，所以對用於伺服器的計算機提出較高的要求。最好要採用一台專用的伺服器，有較快的處理速度，有大容量的硬碟和內存，支持磁帶等大容量的存儲設備。
上面講的客戶機/伺服器結構將應用分在了客戶機、伺服器兩級，稱其為兩層客戶機/ 伺服器結構。總之，兩層C/S結構的基本工作方式是客戶程序向資料庫伺服器發送SQL請求，伺服器返回數據或結果。
這種C/S結構有兩種實現方式，一種是客戶來完成表示部分和應用邏輯部分，而伺服器完成數據訪問部分，這種情況是以客戶為中心的，適用於應用相對簡單、數據訪問量不是很大的情況。另一種是以伺服器為中心的，把一些重要的應用邏輯部分放到伺服器上，這樣可充分利用伺服器的計算能力，減少網路上需要傳送的數據。通常以存儲過程和觸發器的形式出現，但存儲過程都依賴於特定資料庫，不同資料庫之間很難移植，而三層C/S結構可以很好地解決這個問題。
注意：觸發器（trigger）是資料庫系統中，一個在插入、刪除、修改操作之後運行的記錄級事件代碼。不同的事件可以對應不同的動作。通常有3種類型的觸發器：INSERT觸發器、DELETE觸發器和UPDATE觸發器。
2．三層C/S結構
由於兩層結構的客戶機/伺服器系統本身固有的缺陷，使得它不能應用於一些大型、結構較為復雜的系統中，故出現了3層結構的客戶機/伺服器系統，將兩層結構中伺服器部分和客戶端部分的應用單獨劃分出來，即採用「客戶機—應用伺服器—資料庫伺服器」結構（如圖1-8所示）。典型的資料庫應用可分為三部分：表示部分、應用邏輯（商業邏輯）部分和數據訪問部分，三層結構便是對應於這三部分。
圖1-8 三層C/S結構
其中，應用伺服器和資料庫伺服器可位於同一主機，也可位於不同主機。客戶機是應用的用戶介面部分，負責用戶與應用程序的交互，運行在客戶機端的軟體也稱為表示層軟體。應用伺服器存放業務邏輯層（也稱為功能層）軟體，是應用邏輯處理的核心，實現具體業務。它能響應客戶機請求，完成業務處理或復雜計算。若有資料庫訪問任務時，應用伺服器層可根據客戶機的要求向資料庫伺服器發送SQL指令。應用邏輯變得復雜或增加新的應用時，可增加新的應用伺服器。資料庫伺服器便是用來執行功能層送來的SQL指令，完成數據的存儲、訪問和完整性約束等。操作完成後再通過應用伺服器向客戶機返回操作結果。
1.3.2 瀏覽器/伺服器結構
隨著Internet技術和Web技術的廣泛應用，C/S結構已無法滿足人們的需要。因為在典型C/S體系中，通常為客戶安裝前端應用程序的做法已不再現實，並且限制客戶端工作環境只能基於Windows、Macintosh或UNIX等操作系統也不切實際。於是基於瀏覽器/伺服器結構（Browser/Server）的系統應運而生。
採用B/S結構後，在客戶端只需安裝一個通用的瀏覽器即可，不再受具體操作系統和硬體的制約，實現了跨平台的應用。
基於B/S結構的典型應用通常採用三層結構：「瀏覽器—Web伺服器—資料庫伺服器」，B/S模式的工作原理是：通過瀏覽器以超文本的形式向Web伺服器提出訪問資料庫的請求，Web伺服器接受客戶請求後，激活對應的CGI程序將超文本HTML語言轉化為SQL語法，將這個請求交給資料庫，資料庫伺服器得到請求後，進行數據處理，然後將處理結果集返回給CGI程序。CGI再將結果轉化為HTML，並由Web伺服器轉發給請求方的瀏覽器，如圖1-9所示。
圖1-9 B/S工作原理
在B/S模式中，客戶端的標准配置是瀏覽器，如IE；業務功能處理由獨立的應用伺服器處理，Web伺服器成為應用處理的標准配置；數據處理仍然由資料庫伺服器處理。
從本質上講，B/S結構與傳統的C/S結構都是以同一種請求和應答方式來執行應用的，區別主要在於：C/S是一種兩層或三層結構模式，其客戶端集中了大量應用軟體，而B/S是一種基於超鏈接（HyperLink）、HTML、Java的三級或多級C/S結構，客戶端僅需單一的瀏覽器軟體，是一種全新的體系結構，解決了跨平台問題。到目前，這兩種結構在不同方面都有著廣泛的應用。雖然C/S結構在Internet環境下明顯不如B/S結構具有優勢，但它在區域網環境下仍具有優勢。
1.3.3 Internet/Intranet信息系統的多層體系結構
多層結構應用軟體與傳統的兩層結構應用軟體相比，有可伸縮性好、可管理性強、安全性高、軟體重用性好等諸多優點，如何在Internet/Intranet環境下構建應用軟體體系結構就成為一個非常重要的問題，也是現今軟體體系研究的一個新熱點。
目前各種技術層出不窮，如最初的靜態HTML頁面、簡單的CGI網關程序、Java Applet程序，現在的ASP等Web資料庫技術，還有動態的Java在線游戲及PHP技術等。
實際上，多層的概念是由Sun公司提出來的。Sun公司提出的多層應用體系包括4層：客戶層、頂端Web服務層、應用服務層和資料庫層。其中頂端Web服務層是Sun公司多層體系結構中非常重要的一層，它主要起代理和緩存的作用。頂端Web伺服器的作用是緩存本地各客戶機經常使用的Java Applet程序和靜態數據，通常被放置在客戶機所在的區域網內，起到一個Java Applet主機（向Web瀏覽器傳送Java Applet程序的計算機）和訪問其他服務的代理作用。與普通代理伺服器的作用相同。構建多層結構應用軟體時，選用Java平台是一個很好的選擇，因為它跨越各應用平台。總之，在Java平台上構建多層應用軟體體系代表著今後Internet/Intranet應用的趨勢。
❿ 各方向碩士論文題目寫作參考
不管是導師還是讀者，評判論文的第一感是先審核題目，選題是撰寫論文的奠基工程，在一定程度上決定著論文的優劣。下面我給大家帶來2021各方向碩士論文題目寫作參考，希望能幫助到大家!
計算機碩士論文題目選題參考
1、基於特徵提取的圖像質量評價及計算機輔助診斷
2、多功能體育館音質控制計算機模擬實例對比研究
3、中職計算機應用基礎課游戲化學習軟體的設計研究
4、基於圖像的計算機物體識別研究
5、中職計算機生態課堂高效教學策略的實踐性研究
6、基於計算機視覺的膠囊缺陷檢測系統的設計與實現
7、計算機網路信息安全風險評估標准與 方法 研究
8、基於計算機視覺的表面缺陷檢測及應用
9、擦窗機伸縮臂計算機輔助設計系統研究
10、基於乳腺癌計算機輔助診斷的病理圖像分析
11、面向創新創業的民辦高校計算機基礎課程教學改革研究
12、中職學校計算機類課程作業提交與評價系統研究
13、基於物聯網的計算機監控系統設計與開發
14、基於計算機視覺的皮革測配色研究
15、基於計算機視覺的雜草種子鑒別
16、基於計算機視覺的花卉分級系統研究
17、計算機輔助景觀表現研究
18、基於計算機視覺的水面智能監控研究
19、計算機輔助飛機鉚釘連接優化設計
20、非相似平台管理計算機的余度管理技術研究
21、基於圖像形狀特徵量的計算機輔助肝硬化檢測研究
22、乳腺腫瘤超聲剪切波彈性圖像的計算機輔助診斷
23、面向老齡用戶的計算機界面交互模式研究
24、培養中職計算機網路專業學生綜合實踐能力的 措施 研究
25、基於動態部分可重構FPGA的計算機組成原理實驗平台設計
26、三值光學計算機解碼器中並行感光陣列的設計
27、基於中國虹計算機的文件管理系統設計與磨指研究
28、計算機網路虛擬實驗教學平台的設計與實現
29、基於計算機視覺的油菜生長過程自動識別研究
30、基於計算機視覺的火焰三維重建演算法的研究
31、企業內網計算機終端軟體補丁管理系統的研究與設計
32、治安監控中基於計算機視覺的異常行為檢測技術研究
33、集成無線體域網穿戴式計算機設計
34、基於計算機視覺的疲勞駕駛檢測技術研究
35、基於MRI的肝臟病變計算機輔助診斷
36、基於模糊認知圖的計算機在線證據智能分析技術研究
37、基於錄像分析的高職計算機微課設計的案例研究
38、動態可重構穿戴計算機軟體平台的設計與實現
39、計算機視覺中可變特徵目標檢測的研究與應用
40、基於計算機視覺的單體豬喘氣行為視頻特徵表達方法研究
41、基於計算機視覺的指針式電表校驗的關鍵技術研究
42、基於計算機視覺的車牌識別系統的演算法研究
43、樂山計算機學校學生管理系統設計與實現
44、基於計算機視覺微測量技術研究
45、基於計算機視覺的枸杞分級方法研究
46、基於計算機視覺的外膜厚度測量方法的研究
47、基於計算機視覺的車道偏離預警演算法研究
48、節能監管計算機聯網多參數計量控制系統
49、點狀開發建設項目水土保持方案計算機輔助編制系統研發
50、大學計瞎仿配算機課程實驗教學平台的設計與實現
51、腸癌計算機輔助識別演算法的研究
52、計算機聯鎖安全關鍵軟體可靠性設計
53、計算機視覺在織物疵點自動檢測中的應用研究
54、數字水印技術在計算機輔助評卷系統中的應用研究
教育 碩士論文題目
1、幫助學生掌握數學解題策略的實驗與研究
2、中學數學合情推理教學現狀調查和分析
3、中小學數學估算的教與學
4、培養中專生數學應用能力的研究
5、中美高中課程標准下數學探究的比較研究
6、 高中數困生良好數學思維品質培養研究
7、高一學生數學概括能力培養的實驗 研究
8、網路環境下高中數學教學模式研究
9、新課標下促進學生數學學習正遷移的研究
10、基於新課程的初中數學自主學習課堂教學的實踐與研究
11、中學生對數學公式的記憶特點研究
12、TI-92技術在高中數學新課程演算法教學中的應用
13、數學史在中學數學教育中的教學價值
14、在數學教學中，指導學生掌握數學學習策略的實踐研究
15、全國高考試題與高中數學競賽試題相關性研究
16、新課程下初中數學學習過程評價的實驗與研究
17、職高大滾《數學》課程探究性學習的實踐研究
18、培養數學學習遷移能力的課堂教學策略
19、在高中數學學習中自我監控能力培養策略的研究
20、中專班《數學實驗》選修課的研究與實踐
21、初中生數學思維過程的研究及數學思維能力的培養
22、培養高中生數學直覺思維能力的途徑
23、論現行初中數學課堂練習及單元測驗的改革
24、網路環境下「中學數學實驗課」教學設計與評價的實踐研究
25、高一學生函數概念學習障礙及教學對策
26、師范生數學語言表達能力的實驗研究
27、職業中學數學教學中融入數學史教學的實踐研究
28、高中數學教學中小組合作學習的實踐與研究
29、高中數學新課程《球面上的幾何》的教學實驗與研究
30、數學發現法教學的課堂實施研究
31、開展初中「 反思 性數學學習」的研究與實踐
32、初中數學新課程下小組合作學習的研究與實驗
33、以「教學反思」為載體的小學數學教師培訓的研究
34、技校興趣缺乏型數困生的現狀及教學研究
35、中學數學課堂探究式教學模式的理論和實踐研究
36、數學交流探究
37、論數學課程的情感與態度目標
38、數學課堂探究性教學的理論與實踐研究
39、中學數學教師評價研究
40、五年一貫制師范數學課程設置研究
41、 高二數學 優秀生與學困生的解題策略比較研究
42、建構主義及其觀點下的《全日制義務教育數學課程標准》(初中部分)解析
43、新課程標准下弗賴登塔爾數學教學原則在我國小學及初中低年級數學教學中的應用構想
44、在高中數學教學中運用《幾何畫板》進行數學實驗的探索與實踐
45、數學歷史名題作為研究性學習的開發與實驗研究
46、普通高中幾何課程體系實施研究
47、中學數學中非語言表徵的應用研究
軟體工程專業碩士論文題目
1、 城軌線網數據標准與資料庫設計研究
2、 基於秘密共享協議的移動資料庫研究
3、 雲環境下資料庫同步服務的研究與實現
4、 列資料庫SQL語言編譯器的研究與實現
5、 面向復雜負載特徵和性能需求的雲資料庫彈性動態平衡問題研究
6、 數據資源規劃中主題資料庫劃分研究
7、 某某後方倉庫綜合資料庫管理系統設計與實現
8、 SYBASE資料庫的索引壓縮的設計與實現
9、 分布式資料庫中間件DBScale的設計與實現
10、 PostgreSQL資料庫中SSD緩存模塊的設計與實現
11、 資料庫工具DBTool的設計與實現
12、 基於大型資料庫的智能搜索與摘要提取技術研究
13、 基於用戶行為分析與識別的資料庫入侵檢測系統的研究
14、 面向內存資料庫的快照機制和持久性支持研究
15、 面向海量高並發資料庫中間件的研究與應用
16、 CUBRID資料庫自動化測試框架的設計與實現
17、 KingbaseES資料庫列存儲測試的設計與實現
18、 網路資料庫服務質量監測系統的設計與實現
19、 外包資料庫完整性驗證的研究
20、 雲南省宗教基礎資料庫系統的研究與分析
21、 基於SQL Server資料庫的銀行 保險 數據管理系統的設計和實現
22、 郵政金融電子稽查系統的資料庫設計與實現
23、 文檔型資料庫的存儲模型設計和研究
24、 多資料庫環境電子商務信息安全技術研究
25、 多資料庫環境數據集成與轉換技術研究
26、 應用於網路監控系統的資料庫設計與實現研究
27、 車輛特徵資料庫管理系統設計與實現
28、 資料庫共享容災技術應用研究
29、 非關系資料庫加密模型的研究
30、 「資料庫原理課程」在線評卷系統的設計與實現
31、 基於日誌挖掘的資料庫入侵檢測方法研究
32、 內存資料庫在城市垃圾監控系統中的研究與應用
33、 基於B/S結構的資料庫加密技術的研究與應用
34、 省級基礎水文資料庫的設計與實現
35、 多資料庫系統數據倉庫集成技術應用研究
36、 多資料庫環境下數據遷移技術的研究與應用
37、 基於J2EE資料庫業務系統代碼生成工具的設計與實現
38、 基於智能設備的嵌入式資料庫安全性研究
39、 基於葯用動物圖像資料庫的設計與實現
40、 地震預警地質構造條件資料庫管理系統的設計與實現
各方向碩士論文題目寫作參考相關 文章 ：
★ 文學碩士論文的寫作技巧
★ 心理學類論文大全及寫作指導
★ 教育方向專業畢業論文題目有哪些
★ 論文寫作格式
★ 碩士論文寫作格式要求
★ 大學生論文題目參考2021
★ 經濟學畢業論文題目參考2021
★ 大學學科論文範文及寫作指導
★ 畢業論文寫作心得5篇
★ 碩士論文寫作指導方法及要求