Web环境下的空间高性能计算——空间信息管理、空间分析及计算环境等相关技术问题研究

摘要

本报告以高性能计算为主题，系统地剖析了基于网络环境下的空间计算问题，包括空间信息管理、发布、共享和空间分析等，并且以遥感空间抽样为例，研究了空间抽样中涉及到的最优化问题、相应的解决方案和由此引出的高性能计算问题。在此基础上，开展了基于移动Agent和WebServices技术的协同计算研究，通过中间件Servlet构建了以Aglets为架构、WebServices为计算服务的协同计算环境。 报告共分五章。在第一章中，介绍了空间分析、高性能计算等国内外相关领域的研究进展情况。在此基础上，对集成计算环境的特性、技术要点开展了研究。针对Web计算环境的特点以及高性能计算的特殊性，提出开展基于移动Agent技术和WebServices技术的协同计算的必要性。 在第二章中，从海量空间数据的管理、访问、分析和海量计算的角度，开展了空间分析的计算环境研究，其中包括系统设计、空间数据库系统、计算环境的构建、空间数据的管理、发布和空间计算环境集成等，从而为开展高性能计算研究提供技术支撑。 在第三章中，以空间抽样为例，分析了空间抽样中涉及到的最优化问题，包括抽样样方的尺寸、抽样样方的布设方位、抽样方法和抽样密度等，采用空间统计学的方法制定了最优抽样策略，并提出计算效率问题。 在第四章中，比较完整地介绍了协同计算中的关键技术和相关问题，包括移动Agent技术的技术特点、结构体系和并行计算模式，以及流行的WebServices的技术特点及其所具备的分布式计算服务体系。然后，采用中间件Servlet设计了基于Aglets和WebServices协同计算模式，解决了其中相互协同的关键技术问题，实现了两者之间的协同，最后将并行计算与协同计算两者的计算效率进行对比测试，结果表明协同计算具有更强大的计算服务能力和更好的实用性。 在第五章中，对上述内容进行总结和讨论，指出了研究中存在的主要问题以及今后的努力方向。

目录

文摘

第一章引论

1.1空间分析

1.2高性能计算

1.3研究思路

1.4报告架构

第二章空间分析的Web计算环境

2.1基于Web的计算环境

2.2空间数据库系统

2.3关键技术

2.3.1空间数据管理和发布

2.3.2空间数据访问

2.3.3属性数据访问

2.3.4Web计算环境集成

2.4小结

第三章空间分析中的最优化问题

3.1空间抽样

3.2抽样策略

3.3最优抽样方案

3.4小结

第四章协同计算

4.1移动Agent技术

4.2WebSerrices技术

4.3协同模式设计与技术实现

4.4小结

第五章总结和讨论

参考文献

致谢

附录