102 resultados para Smart, M3, Telemedicina,IoT ,Interoperabilità, Web Semantico, Benchmarck, LUBM


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随着Internet的飞速发展,符合J2EE规范的Web容器已经成为部署企业Web应用的主流平台.同时,企业Web应用的多样化和复杂性的增长,迫切地要求Web容器提供差分服务的支持.然而,传统的Web容器采用尽力而为的服务模型,无法提供差分服务支持.已有的研究采用准入控制、优先级调度等方法来为Web容器提供差分服务支持,但是它们只能提供单调、静态的差分服务策略.提出了一个基于自管理单元的Web容器DSWC,它能够根据SLA定义提供两级差分服务支持.此外,提出了一个自适应差分服务策略选择算法,它能够根据动态变化的运行环境自适应地选择差分服务策略.原型系统的实验结果显示,DSWC能够有效地为请求提供符合SLA定义的细粒度的差分服务支持.

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缓存和预取在提高无线环境下的Web访问性能方面发挥着重要作用。文章研究针对无线局域网的Web缓存和预取机制,分别基于数据挖掘和信息论提出了采用序列挖掘和延迟更新的预测算法,设计了上下文感知的预取算法和获益驱动的缓存替换机制,上述算法已在Web缓存系统OnceEasyCache中实现。性能评估实验结果表明,上述算法的集成能有效地提高缓存命中率和延迟节省率。

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随着计算机的普及和网络技术的发展,Internet上的Web用户爆炸性增长。作为Web应用主要支撑平台的Web应用服务器经常面临过载的问题。Web应用服务器集群技术是解决这一问题的有效手段。然而,集群规模变大导致的集群拓扑结构复杂、计算环境的高度异构以及应用对性能等非功能需求的多样化使得Web应用服务器集群的安装、配置和维护等管理过程难度大大增加。Web应用服务器集群迫切需要改变目前静态、被动的管理方式,而通过自管理方式来降低其管理成本、适应计算环境变化以及应用的个性化非功能需求。 Web应用服务器集群管理主要包括拓扑结构、资源以及负载等方面的管理。本文设计了一个Web应用服务器集群管理系统。针对集群拓扑结构管理,设计了基于广播的集群节点自配置设施,并通过基于Cookie Insertion的请求会话粘滞设计实现了多个负载均衡器的协同工作;针对集群资源管理,设计了基于Java规则引擎的动态资源管理框架,并在此基础上实现了集群规模的动态调整;针对集群负载管理,设计了基于反馈-控制机制的动态负载均衡算法,可根据节点负载动态调整权值,使集群能够适应负载变化。 基于上述设计,本论文在Web应用服务器系统OnceAS中实现了该集群管理系统,包括支持多种通信模式的集群通信组件,拓扑结构管理器,资源管理器,负载均衡器,以及节点管理器,同时提供了相应的管理工具。系统测试结果表明,该系统支持集群拓扑结构、资源和负载的管理,能够更好地适应负载变化,提高Web应用服务器的整体性能表现。

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由于无线环境中的网络和手持设备的限制,缓存机制在提高移动系统性能方面发挥着重要作用。本文描述了适用于无线LAN的Web缓存系统EasyCache系统的实现,给出了基于数据挖掘理论的移动主机端缓存数据预取算法SEDP。模拟实验数据表明SEDP算法取得了良好的效果。

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随着网络技术的发展,采用多层架构的Web应用逐渐成为重要的软件发展趋势,Web应用服务器通过简化Web应用的开发管理,已经成为多层Web应用的主流支撑平台。然而由于Web应用服务器对Web应用采用透明式服务,因此二者之间的交互难以理解,难以监视和诊断Web应用的性能瓶颈。如何通过Web应用服务器的监视与诊断快速定位多层Web应用中的性能瓶颈是非常值得研究的问题。 本论文在分析现有监视与诊断技术的基础上,首先将多层Web应用中组件、服务间的复杂交互关系抽象为资源调用链,分解多层Web应用的性能瓶颈范围;其次,以比较稳定的资源服务时间代替传统的性能度量作为监视对象,并提出了一种基于服务时间标记的性能异常诊断方法;最后,基于上述工作设计实现了一种Web应用服务器性能监视与诊断框架。 目前该框架已经集成到Web应用服务器OnceAS中,系统测试结果表明,该框架可以有效地发现由于负载变化和业务逻辑设计引起的性能瓶颈。

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Web应用服务器为代表的分布式组件中间件系统(如EJB,CORBA,.NET)已发展为Web计算环境中的主要基础软件。中间件系统通过屏蔽底层平台的异构性,提供大量应用所需要的服务(如事务、安全等),极大地简化了大规模复杂分布式系统的开发;另外,通过定义良好的组件模型,大量COTS组件能部署到任何与标准兼容的中间件平台实现上,提高了软件复用的程度。 中间件在支持应用的功能性需求方面虽然取得了较好的效果,然而在非功能性支持方面,中间件尚处于“尽力而为”的阶段,缺乏相应的服务质量保障机制,难以满足复杂多变的计算环境的要求。性能是应用系统一种非常关键的非功能特征,基于组件的应用,其性能不但受到应用设计的影响,同时受到应用所部署的中间件系统的影响,而这种影响很大程度上是中间件资源参数配置引起的(下文中如无明确说明,资源配置简称为配置)。目前大部分中间件系统只支持静态配置方式,必须通过反复地试运行来确定手工配置的参数是否能够满足应用的性能需求,该方式效率低下,而且对管理人员的要求很高;同时,对于诸如e-commerce之类的计算环境,负载始终处于高动态变化之中,静态配置方式也难以适应这种负载变化。针对上述问题,本文以EJB中间件为目标平台,提出了一种基于性能模型的自适应配置框架,能够在系统负载变化的情况下,自适应地调整中间件配置参数,更好地满足应用的性能需求。 首先,本文研究了自适应配置框架的总体架构。该框架的核心是一个基于分层排队网络的性能模型,它能够预测在给定中间件配置和负载下的性能度量。在配置决定过程中,性能模型用于评估不同候选配置,指导搜索最优的配置,从而提高性能保障的准确性和有效性。 其次,本文研究了基于分层排队网络模型的EJB性能建模技术。通过分析不同类型组件容器的请求处理行为,我们为不同类型组件建立性能模板。通过基于模型分解/组合的建模方法和模版实例化构建整个EJB应用的完整性能模型。 最后,本文描述了自适应配置框架在OnceAS2.0应用服务器上的原型实现,以及相关实验对该框架有效性的验证。

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语义Web是对未来Web体系结构的一个伟大设想 ,其研究分层次进行 目前足够成熟的最高层是以OWL语言为代表的ontology层 但它的语义仅限于描述逻辑 ,该逻辑主要表示对象和类的层次结构 ,而规则的表达能力弱 因此在其之上需要一种表达力更丰富的逻辑语言 设计了一种新的语义Web规则标记语言OWLRule+:其语法扩展了OWL ;语义基于CARIN ,一种结合描述逻辑和Horn规则的表示语言 ;实现基于Jess规则推理机 实例学习展示了它对目前的Webontology语言在规则表示和推理能力上的扩展

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基于Java EE技术的Web容器已经成为面向Web计算环境的主流中间件平台,它为创建、部署、运行、集成和管理企业Web组件提供了基础设施支持。然而,企业用户规模的不断增长与企业Web应用程序的日趋复杂使得Web容器的性能面临严峻的威胁。 影响服务器性能的主要因素是服务器的资源与负载。在传统服务器设计领域,研究者已经取得了一系列的研究成果,如资源管理、准入控制、动态缓存、差分服务等。然而,上述传统服务器领域的研究成果难以满足开放、动态的Web计算环境需求。首先,Web容器无法预先获知企业Web应用程序的资源需求与负载特征,这使得它不得不采用一种“尽力而为”的服务策略。其次,传统资源管理技术难以解决不同资源之间的管理冲突,影响了资源的利用率。最后,传统的负载管理技术侧重于负载规模的变化,很少考虑负载的组成特征与行为特征。为解决上述问题,论文提出了一种面向资源的分阶段体系结构ROSA,并研究了基于ROSA的动态缓存技术与差分服务技术,具体研究内容如下: 论文首先提出了面向资源的分阶段体系结构ROSA,它将请求处理所需的处理资源(主要指线程)与共享资源加以区分,并且通过分阶段体系结构设计来有效解决处理资源阻塞。同时,论文扩展Petri网模型给出了ROSA体系结构的描述模型RDM与性能模型RPM,前者用于验证ROSA体系结构设计方案的结构性质与行为性质,后者用于定量的计算ROSA体系结构设计方案的平均响应时间、吞吐率等性能指标。最后,论文提出了相关设计模式用于ROSA体系结构的开发。 论文提出了一种访问模式驱动的动态缓存机制,消除了Web容器、Web组件与动态缓存机制的耦合,并能够利用客户访问模式提高Web容器的缓存效率。首先,论文设计了Web容器动态缓存框架来缓存Web组件动态生成的Web内容,减少Web组件的重复执行。然后,论文设计了模式图描述客户的访问行为,有效的消除了传统马尔可夫模型引入的无效访问行为。最后,论文在模式图基础上分别基于会话和缓存对象设计了两个预测概率函数以及访问模式驱动的缓存替换算法,有效的提高了动态缓存机制的效率。 论文提出了一种自适应差分服务机制以满足Web容器剧烈变化的负载,同时为企业Web应用程序的差分服务需求提供支持。首先,论文基于客户行为特征设计了动态的会话优先级,弥补了传统静态优先级定义(客户优先级、请求优先级)无法描述客户行为优先级的缺点。然后,通过扩展ROSA体系结构设计,提供了准入控制、优先级调度、资源预留等多种差分服务策略,从而适应Web容器的不同负载。最后,论文设计了自适应差分服务策略选择算法,根据Web容器负载状况自适应选择差分服务策略,消除了单一差分服务策略在某些情况下出现的资源浪费、请求“饿死”、不必要的请求丢失现象,保障了关键请求的性能指标。 最后,以上研究成果已经应用在一个高性能的Web容器系统Once Web容器中。在Java EE性能测试基准TPC-W的测试中取得了较好的效果。

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在语义Web服务中, 确认分布式本体变动、维护其一致性并实现基于进化的分布式本体的Web服务语义查询成为了一个重要挑战.该文使用SHOQ(D)的分布式描述逻辑扩展 (DDL) 描述相互关联的异构分布式本体,提出了优先分布式知识库(PDK)的概念,探讨了PDK方法的一些重要属性.PDK用来描述分布式本体的进化和更新, 它适用于语义Web服务环境.基于PDK, 文中还给出了相应的语义查询方法,Web服务的语义查询可以归结为检测同这个查询对应的概念在最优先PDK中的p -可满足性.

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现有的Web服务容错侧重于通过扩展Web服务标准来提供容错能力.由于Web服务标准体系本身不断发展变化,并且标准之间的兼容性问题依然存在,使得这些研究成果的可实施性较弱.文章提出一种基于移动Agent的复合Web服务容错模型--MAFTM模型,从系统层次而非标准层次来解决复合Web服务的容错问题.首先说明基于移动Agent的工作流与复合Web服务的关系.在此基础上,给出MAFTM模型,包括故障类型、复制机制、"exactly once"语义和一致性算法,并证明MAFTM模型的正确性.

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Web应用服务器是为事务性web应用提供一系列运行时服务的分布式系统。它既要管理多种不同类型的资源,又要集成以往成熟的网络管理协议和系统,因此,如何统一有效地管理Web应用服务器的资源、应用和服务成为实现web应用服务的一个难点。为此,本文基于JMX(Java~(TM) Management Extensions)技术,提出了一种可扩展管理模型,该模型具有较好的灵活性和开放性,可扩展能力强。同时,本文还给出了实现该模型的若干关键技术包括可扩展管理内核的实现技术、资源远程管理技术、服务可扩展管理技术。目前该模型已在我们研制的Web应用服务器 WebFrame2.O中成功实现。

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门户提供了对信息资源的单一访问入口, 将各种异构应用和数据资源集成到同一用户界面下,并根据用户或角色的不同,形成个性化访问页面,进而实现信息的有效传递和共享。 企业为了满足自身业务的需求而不断推出不同的业务系统,如电子商务系统、办公自动化系统、企业资源管理和财务管理系统。但是由于各个系统之间互相孤立,数据分散,形成了一个个“信息孤岛”。集成现有的应用系统成为门户中间件平台的一个重要目标。 门户中现有的集成方式,如首页集成、工作流集成,可以将已有的应用集成到门户中。但是这些方式不够灵活,表现在对于 Web 应用,不能将已有的业务逻辑和界面表现同时方便地集成到门户中。虽然JCP社区提出了 JSR 301规范,支持 JSF 框架的 Portlet 桥接,将 JSF 应用集成到门户中,但是对集成的应用系统类型有很大的限制。面对企业中不同类型的应用系统,缺少一种较为通用的解决方法。 本文针对MVC Web 框架的特性以及门户中应用集成的实际需求,提出了一种面向MVC Web 框架的 Portlet 桥接,一方面支持多种 Web 框架;另一方面在不改变原有应用系统的前提下,将该系统集成到门户环境中。通过分析和比较MVC Web 框架和Portlet 之间的工作原理以及运行环境,总结出桥接过程中必须 解决的三个关键问题:请求处理、URL 地址改写以及运行环境上下文的适配。为解决以上问题,本文设计了两阶段的请求处理方式,定义了 URL 地址的改写规则以及设计了上下文的适配器。在此基础之上,给出了 Portlet 桥接的分析与设计。 基于本文给出的 Portlet 桥接设计,在自主研发的企业门户 OncePortal 中实现了 JSF、Struts 两种具体桥接,并通过应用实例验证 Portlet 桥接的有效性,实现对 Web 应用系统的无缝集成。

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性能测试是保证Web应用程序成功的重要手段 ,但是如果不能采用正确的方法测试或者不能完全理解测试结果对测试环境的依赖性 ,那么测试结果很可能会起误导作用 响应时间则是性能的一个重要指标 ,特别是从用户的角度来看 因此进行了一系列探索性的实验来研究Web应用程序运行响应时间的特性 ,用统计的方法对实验结果做了分析 ,发现Web事务的响应时间和用户数之间呈线性关系 ,测试的时间和测试配置对响应时间也有一定影响

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性能是Web应用程序成功的要素之一 ,性能测试则是保证这一要素的重要手段 但由于Internet及Web用户的不确定性 ,Web应用程序的性能测试难于传统Client/Server的测试 比较了 3种主要的Web性能测试方法 ;提出了一种简单可行的、通用的方法———模拟驱动的自动负载测试方法 关键的步骤有 :根据系统使用方式和客户端各种特征的分布信息来确定测试负载、设计测试用例 ;利用测试工具开发相应的测试脚本 ;运行测试用例模拟不同类型用户的典型行为 ;收集被测程序的性能数据 结合实例详述了该方法 ,并给出了测试计划的模板