分布式自适应资源管理网络模型探讨

分布式系统中的容错与自适应性技术研究分布式系统是由多台计算机互相连接组成的系统，其目的是为了能够处理大量的数据和请求，并提供高可靠性和高性能的服务。

在分布式系统中，容错和自适应性技术是至关重要的，以确保系统能够在面对各种故障和变化时保持稳定运行。

本文将对分布式系统中的容错和自适应性技术进行研究和探讨。

1. 容错技术容错技术是指在分布式系统中，当部分节点发生故障或者通信出现问题时，能够保证系统继续正常运行的技术手段。

常见的容错技术包括：1.1 容错算法容错算法是指通过冗余和备份机制，使得系统能够在部分节点发生故障时仍然能够提供正确的服务。

常见的容错算法包括冗余数据存储、备份节点和数据复制等。

1.2 容错检测与恢复容错检测与恢复技术是指通过监测系统运行状态和错误检测机制，及时发现和修复故障，以确保系统的可用性和稳定性。

常见的容错检测与恢复技术包括故障检测、错误处理、快速恢复和自动故障转移等。

1.3 容错通信容错通信技术是指在分布式系统中保证节点之间可靠通信的技术手段。

常见的容错通信技术包括可靠传输协议、消息队列和消息重发机制等。

2. 自适应性技术自适应性技术是指分布式系统能够在运行过程中根据环境变化和系统状态做出相应的调整和改变，以保持高性能和可靠性。

常见的自适应性技术包括：2.1 资源动态管理资源动态管理是指分布式系统根据当前的负载情况和资源利用情况，自动调整资源分配和使用策略，以保证系统的性能和可用性。

常见的资源动态管理技术包括负载均衡、资源调度和动态切换等。

2.2 自适应优化自适应优化是指分布式系统能够根据用户需求和环境变化自动优化系统的性能和行为。

常见的自适应优化技术包括自动调整算法参数、动态配置和参数优化等。

2.3 自我修复自我修复是指分布式系统能够自动检测和修复故障和错误，以确保系统的连续运行和可用性。

常见的自我修复技术包括错误检测和恢复、自动重启和容错恢复等。

3. 容错与自适应性技术的挑战尽管容错和自适应性技术在分布式系统中具有重要作用，但其实现仍然面临一些挑战和困难：3.1 系统复杂性由于分布式系统涉及多个节点之间的通信和协调，其复杂性较高。

云计算环境下的自适应资源管理研究随着移动互联网的普及和云计算技术的快速发展，云计算已经成为了当今IT领域中最具前景的技术之一。

云计算提供了便捷的资源共享、高效的计算能力和强大的数据存储，在众多领域中都有着广泛的应用。

而在云计算环境中，资源管理是至关重要的一环。

如何高效地管理计算资源，提高资源的利用率并保证服务质量，一直是云计算技术研究的一个重要方向。

在云计算环境下，自适应资源管理是当前研究的热点。

自适应资源管理可以根据当前云计算环境的需求和资源状态，动态地调整资源的分配和使用。

通过自适应资源管理，可以充分利用云计算环境中的资源，提升资源利用率和质量，并且减少资源的浪费。

自适应资源管理在云计算环境中有着应用广泛的前景。

一方面，在云计算中，服务的质量和性能往往会受到资源管理的影响。

而自适应资源管理可以保证资源的充分利用，提升服务的质量和性能。

另一方面，自适应资源管理可以有效地解决资源使用过多或过少的问题。

当云计算环境中资源利用率过低时，可以通过自适应资源管理提高利用率；当资源利用率过高时，可以通过自适应资源管理减少资源浪费。

自适应资源管理涉及到多个方面的内容，主要包括资源分配、任务调度和负载均衡等。

其中，资源分配是自适应资源管理的核心。

在云计算环境中，资源的分配和使用决定了服务的质量和性能。

因此，如何高效地对资源进行分配，成为了云计算中需要解决的一个重要问题。

由于云计算环境中的资源是动态变化的，因此资源分配需要具备自适应的特性。

自适应资源分配可以根据当前环境中资源的状态和任务的需求，自动调整资源的分配策略。

通过这种方式，可以充分利用现有的资源，并且能够及时地响应环境变化。

除了资源分配之外，任务调度也是自适应资源管理的一个重要方面。

任务调度可以保证任务在云计算中的高效执行。

在云计算中，任务的执行需要消耗大量的计算资源和存储资源。

因此，在任务的调度上，需要考虑到资源利用率、响应时间等多个方面的问题。

通过自适应的任务调度策略，可以保证任务的高效完成，并且能够充分利用云计算环境中的资源。

资源调度问题中的模型建立与优化方法研究资源调度问题是指在某一特定环境下，合理利用和分配有限的资源，以最大化效益或达到特定目标。

资源调度问题在实际生产、运输、项目管理等各个领域中都具有重要的应用价值。

为了解决资源调度问题，在模型建立和优化方法方面进行研究是关键。

一、资源调度问题模型建立的基本步骤模型建立是解决资源调度问题的第一步，准确地描述问题是保证后续优化有效性的前提。

下面是资源调度问题模型建立的基本步骤：1. 定义问题：明确资源调度问题的目标和约束条件。

例如，确定需要调度的资源种类、调度的时间范围以及可用的资源数量和属性。

2. 确定决策变量：通过分析问题，确定描述资源调度任务的决策变量。

例如，资源的分配方案、资源使用的时间和顺序等。

3. 建立目标函数：将资源调度问题转化为数学规划模型时，需要建立目标函数，以最大化或最小化某个指标。

目标函数的选择根据具体问题的特点决定。

4. 建立约束条件：根据实际情况制定资源调度问题的约束条件。

这些约束条件可以包括资源的供需平衡、时间窗口约束、作业间的依赖关系等。

5. 获得数学模型：通过将目标函数和约束条件以数学形式表示，得到资源调度问题的数学模型。

常见的数学模型包括线性规划、整数规划、动态规划等。

二、资源调度问题中的优化方法建立完资源调度问题的数学模型后，需要采用适当的优化方法求解模型，以得到最优解或次优解。

下面介绍几种常用的优化方法：1. 线性规划方法：线性规划适用于描述资源调度问题中目标函数和约束条件都是线性关系的情况。

通过线性规划方法可以求得问题的最优解，并且具有较高的计算效率。

2. 整数规划方法：当资源调度问题中存在离散的决策变量时，可以采用整数规划方法。

整数规划考虑了决策变量只能取整数值的情况，能够更准确地描述问题并获得更优的调度方案。

3. 启发式算法：启发式算法属于一类基于经验和规则的优化算法，常用于求解复杂问题。

在资源调度问题中，启发式算法可以通过快速的局部搜索和全局搜索策略，寻找近似最优解。

网络拓扑结构的自适应控制模型研究随着互联网技术的迅速发展，人们对网络拓扑结构更高效的控制和管理日益迫切。

网络拓扑结构的自适应控制是一种基于控制理论和网络科学理论的新兴技术，可以帮助实现网络性能的优化和资源的高效利用。

本文将探讨网络拓扑结构的自适应控制模型研究。

一、网络拓扑结构的基本概念及分类网络拓扑结构是网络中各节点之间的连接和布局关系。

在网络科学中，常见的网络拓扑结构有星型、总线型、环型、树型、网状等，每种结构都有适合其特定应用场景的优势和劣势。

在实际应用中，往往需要选择最优的拓扑结构，以满足不同的应用需求。

二、网络拓扑结构的自适应控制模型网络拓扑结构的自适应控制模型是基于控制理论和网络科学理论的一种新型技术。

该技术通过对网络拓扑结构进行监测和分析，实现对网络自身动态变化的自适应控制，从而达到网络性能优化和资源高效利用的目的。

网络拓扑结构的自适应控制模型主要分为两种类型：基于静态模型的自适应控制模型和基于动态模型的自适应控制模型。

基于静态模型的自适应控制模型是指在网络建立初期，通过对网络拓扑结构进行分析和评估，选择最优的拓扑结构。

该模型主要基于数学模型和统计模型，在网络建立初期对网络进行优化，可实现网络性能的最大化。

基于动态模型的自适应控制模型是指在网络运行过程中，通过对网络中节点的状态信息进行监测和分析，实时调整拓扑结构。

该模型主要基于控制理论、信息论和网络科学理论，通过设计算法和策略，实现网络自适应控制，从而提高网络性能。

三、网络拓扑结构的自适应控制模型的应用场景网络拓扑结构的自适应控制模型适用于很多不同的应用场景。

例如，在大规模云计算环境中，网络中的服务器、存储设备和网络设备都需要通过网络拓扑结构的优化来实现资源的高效利用和性能优化。

又如，在分布式传感器网络中，需要通过网络拓扑结构的优化来实现能量的高效利用和数据传输的最优化。

此外，网络拓扑结构的自适应控制模型还可以应用于大规模数据中心的网络设计、机器人协作网络、物联网等领域。

基于多智能体系统的分布式自适应控制算法研究分布式自适应控制算法是一种基于多智能体系统的控制算法，旨在通过智能体之间的协作和自适应机制，实现对复杂系统的控制和优化。

该算法在现代控制领域具有广泛的应用，如智能交通系统、智能电网、无人机编队等。

本文将从多智能体系统、分布式控制算法以及自适应机制三个方面来进行研究和探讨。

首先，多智能体系统是由多个智能体（Agents）组成的系统，在系统中，智能体之间可以通过信息交换和协作来实现某种任务。

每个智能体都具备一定的感知能力和决策能力，通过与环境交互获取信息并进行决策。

多智能体系统的特点是具有分布性、自组织性和合作性。

在这样的系统中，智能体之间的相互作用对于整个系统的性能具有重要影响。

因此，如何设计合适的分布式控制算法来实现智能体之间的协作变得至关重要。

其次，分布式控制算法是一种将控制任务分配给各个智能体，并通过相互之间的协作来实现整个系统的控制的方法。

常见的分布式控制算法包括一致性控制、最优控制和自适应控制等。

其中，自适应控制是一种基于反馈机制的控制方法，通过动态调整控制参数来适应不确定性和变化的环境。

自适应控制算法可以提高系统的鲁棒性和稳定性，对于复杂系统具有良好的适应性。

最后，自适应机制是自适应控制算法的关键部分，它通过学习和优化来调整控制参数，使控制系统能够自动适应不确定性和变化环境。

常见的自适应机制包括模型参考自适应控制（MRAC）、直接自适应控制（DAC）和间接自适应控制（IAC）等。

这些机制基于不同的原理和算法实现，可以根据实际需求选择合适的自适应机制。

在研究基于多智能体系统的分布式自适应控制算法时，我们可以从以下几个方面进行深入研究：首先，需要对多智能体系统的结构和特性进行详细分析和建模。

了解系统的特点和运行机制对于设计合适的分布式控制算法至关重要。

通过建立数学模型和仿真模型，可以对系统的行为进行分析和预测，为后续的算法设计提供理论依据。

其次，需要选择合适的分布式控制算法。

分布式系统中的资源管理与优化1. 引言分布式系统是由多个计算机节点组成的系统，这些节点之间通过网络连接并协同工作。

在分布式系统中，资源管理与优化是至关重要的一环。

2. 资源管理的挑战在分布式系统中，资源管理面临许多挑战。

首先，不同节点的计算资源和存储资源可能不均衡，如何合理分配资源成为一个需要解决的问题。

其次，随着系统规模的扩大，节点数量增多，资源管理的复杂度也随之增加。

最后，分布式系统中的节点运行不同的应用程序，对资源的需求也各有不同，如何根据不同应用的特点进行资源管理是一个需要解决的关键问题。

3. 资源管理策略资源管理策略是为了合理利用分布式系统中的资源并优化系统性能而制定的。

其中的一个关键策略是负载均衡。

负载均衡旨在使所有节点的负载尽可能平衡，以避免出现某些节点负载过重而造成系统性能下降的情况。

负载均衡的实现可以通过动态调整节点之间的任务分配来实现。

另一个重要的策略是资源调度。

资源调度是根据不同应用的资源需求，将资源分配给各个应用程序。

可以根据应用的优先级和重要性来决定资源分配的顺序，以最大限度地提高资源利用效率。

4. 资源优化算法为了更好地进行资源管理与优化，需要一些有效的算法来解决问题。

其中之一是任务调度算法。

任务调度算法是根据任务的优先级和资源需求，将任务分配给节点，以实现任务的并行执行和系统性能的最大化。

常见的任务调度算法包括最短作业优先、最小剩余时间优先和轮转调度等。

另一个重要的算法是数据分布算法。

数据分布算法是根据数据的访问频率和访问模式，将数据分布在不同节点上，以减少数据传输时间和系统延迟。

常见的数据分布算法包括一致性哈希和分区复制等。

5. 多样化的应用场景分布式系统的资源管理与优化不仅在云计算和大数据处理等领域中得到广泛应用，还涉及到物联网、边缘计算和区块链等新兴领域。

在物联网中，资源管理与优化可以实现设备之间的协作和数据的处理，提高设备的利用率和能源效率。

在边缘计算中，资源管理与优化可以解决边缘节点的计算和存储资源不足的问题，提高边缘计算的性能和可靠性。

分布式多层模型库管理系统设计研究分布式多层模型库管理系统设计研究【摘要】本文在深入分析了模型库管理系统的功能与设计目标的根底上，结合分布式多层结构技术，探索了模型库管理系统的设计思路和方法。

【关健词】模型字典;模型库管理系统;分布式多层技术随着软件应用范围的日益拓展，软件规模越来越大，结构也越来越复杂，对于很多功能相同或相近的软件系统，都可以通过模型复用的技术重用已有的成果，以降低软件开发费用、提高开发效率、保证软件质量和可靠性。

基于分布式多层结构的模型库管理系统，能够更加广泛地共享已有模型资源，增加了模型的重复使用性，整个系统的开发和维护本钱都降低了，性能也大幅提升。

1.模型库管理系统的应用分析模型库系统是对模型进行分类和维护、支持模型的生成、存储、查询、运行和分析应用的软件系统，主要包括模型库、模型库管理系统，以模型库为根底的应用程序和模型库管理员等4个局部。

模型库是为一定目的效劳，以特定的结构存储的相关联的模型集合。

模型库管理系统是处理模型存取和各种管理控制的软件，实现对模型库系统的有效管理，是模型库系统的核心组成。

模型库系统的好坏关键看其模型库管理系统设计是否科学有效。

1.1 模型库管理系统的用户分析模型库管理系统具有多层次的用户，其中，模型库管理员通过管理系统对模型库进行规划、设计、协调、实现、维护、测试等。

开发人员通过模型库管理系统实现对现有模型的查询，根据其算法、精度等特征决定已有模型在新应用中的可复用程度。

应用程序通过模型库管理系统调用模型库中模型，得到运行后的结果数据，提交给用户界面。

1.2 模型库管理系统的根本功能根据模型库管理系统的应用，模型库管理系统一般包括以下几个根本功能：模型的表示，用知识、数据、子程序、对象等方法表示根本模型;模型的存储，提供模型在计算机中的存储方式，便于进行模型管理;模型的维护，提供模型的增加、删除、修改、查询、浏览、帮助等功能;模型的运行，模型独立于数据而存在，仅在运行时才与数据相结合，从数据库调取数据，得出计算结果，提供应系统前台;模型的测试，对于每一个模型，系统都应提供检测模块，便于用户测试模型的正确性和准确性;控制管理，包括平安保密控制、优先级控制、完整性控制和开发控制等。

资源分配问题模型及其解法研究一、引言在现实生活中，许多资源需要进行分配。

例如，工厂的生产设备、财务部门的资金、医院的医疗设备等，这些资源的分配需要考虑效率和公平性等方面的问题。

资源分配问题是运筹学的重要问题之一，本文将介绍资源分配问题模型及其解法的研究进展。

二、资源分配问题模型资源分配问题的模型有很多，常见的有线性规划模型、整数规划模型、非线性规划模型、多目标规划模型等。

这里重点介绍几种经典的模型。

1. 线性规划模型线性规划模型是一种通过线性关系描述决策变量间关系的数学模型。

常见的线性规划模型有最大化模型和最小化模型。

对于资源分配问题，最常见的是最大化模型，即在满足限制条件的前提下，尽可能多地利用资源、提高效率。

例如，某工厂有3台机器和5个生产任务，每个任务需要用到不同的机器和不同的时间，需要求出如何分配才能使生产任务得到最大化的利用。

2. 整数规划模型整数规划模型是一种在线性规划基础上，增加了决策变量取整限制的模型。

对于资源分配问题，往往需要考虑资源的数量是有限的，此时整数规划模型更加适用。

例如，某医院有6台心电图仪和10个病人需要检查，每个病人需要用到一台仪器，需要求出如何分配才能最大化利用仪器且不超过仪器的数量限制。

3. 非线性规划模型非线性规划模型是一种描述决策变量与目标函数之间的非线性关系的数学模型，它往往更适用于实际问题。

例如，某企业要对产品进行生产和销售，需要考虑到不同市场的需求量，销售价格及生产成本等因素的影响，这种多因素多目标的情况可以用非线性规划模型进行求解。

三、解法研究资源分配问题的解法也非常丰富，下面介绍一些常见的解法。

1. 单纯形法单纯形法是一种常见的线性规划问题求解方法，它是通过不断地在解空间内移动求解目标的角度，并调整决策变量的值来达到极值的目的。

2. 整数规划分支定界法整数规划问题一般不能用单纯形法来求解，因为整数规划问题的解不一定是整数，而单纯形法的进退原则只考虑当前决策变量是否成为最优变量，而不考虑它的整数性。

算力网络：以网络为中心的融合资源供给作者：李少鹤李泰新周旭来源：《中兴通讯技术》2021年第03期摘要：算力网络能够改善边缘和云中心、边缘和边缘的资源互通调度问题，实现算力、存储、网络等多种资源动态调度，并提供极致的服务质量。

基于网络计算模型的发展历程和算力网络需求背景，提出算力网络的供给模式和3层服务模式，指出算力网络是一种以网络为中心的多种融合资源供给网络计算模型。

关键词：算力网络；以网络为中心；网络计算模型；供给模式Abstract： Computing power network can improve resource interoperability and scheduling in edge-to-cloud and edge-to-edge scenarios， realize the dynamic scheduling of multiple resources such as computing power， storage， and network， and provide ultimate service quality. Based on the analysis of development process of network computing model and the background of computing power network demand， the supply paradigm and three-layer service mode of computing power network are proposed. It is pointed out that computing power network is a network-centric new network computing model with integrated supply of multiple resources.Keywords： computing power network； network-centric； network computing model；supply paradigm随着5G网络时代的到来，以及人工智能、大数据技术的兴起，作为互联网基础设施的计算机网络体系面临巨大的挑战。

神经网络自适应控制技术研究随着人机交互技术的发展，神经网络自适应控制技术在自动控制领域中得到了广泛的应用。

神经网络自适应控制技术基于神经元之间的信号传递和学习，可以模拟人脑神经元之间的信息传递，并实现对复杂系统的精确控制。

本文将介绍神经网络自适应控制技术的原理、应用和发展趋势。

一、神经网络自适应控制技术原理神经网络自适应控制技术是一种模拟人脑神经元之间的信息传递和学习的技术。

在神经网络中，通过神经元之间的连接和信号传递，可以实现对于输入信号的处理和输出控制。

神经网络自适应控制技术主要包括以下几个步骤：（1）建立系统模型和控制模型。

对于一个待控制的复杂系统，需要建立其数学模型，并在此基础上设计控制系统模型。

（2）神经网络的训练。

基于反向传播算法或者其他优化算法，对神经网络进行训练和参数调整，以便使其逼近系统的理论模型，实现对系统的精确控制。

（3）控制系统的实现。

根据控制系统模型和神经网络的输出，可以实现对待控制的系统的实时控制。

二、神经网络自适应控制技术应用神经网络自适应控制技术在工业控制、机器人控制、智能交通、自适应控制等领域中得到了广泛的应用。

在工业控制领域中，神经网络自适应控制技术可以实现对复杂工业生产过程的控制和优化，例如控制温度、湿度和流量等参数，提高生产效率和品质。

在机器人控制领域中，神经网络自适应控制技术可以实现对机器人的自动控制和学习，提高机器人的智能和灵活性，使其能够适应不同的环境和任务。

在智能交通领域中，神经网络自适应控制技术可以实现对交通流量、红绿灯周期等参数的控制和调整，提高交通效率和安全性。

在自适应控制领域中，神经网络自适应控制技术可以实现对复杂系统的自适应控制，例如模型预测控制、自适应滤波和信号处理等。

三、神经网络自适应控制技术发展趋势神经网络自适应控制技术随着人工智能和机器学习技术的发展，将呈现以下几个趋势：（1）深度学习。

深度学习是当前人工智能领域研究的热点，其主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

Ad Hoc网络分布式管理的研究与实现的开题报告1. 研究背景和意义随着移动技术的发展和普及，移动终端设备的数量不断增加，需要在移动环境下快速建立临时网络以实现信息传输。

Ad Hoc网络作为一种无基础设施的网络形式，其形成具有快速、灵活、可靠等优势，已广泛应用于多种领域，如军事、紧急救援、灾害救援等。

Ad Hoc网络的分布式管理是保证网络中数据传输和服务可靠性的重要组成部分，但目前对Ad Hoc网络分布式管理的研究相对较少，需要进一步探索。

本研究将研究Ad Hoc网络分布式管理的实现方法，通过对Ad Hoc网络中节点之间的协同工作进行优化和规划（例如，其性能、资源、安全等等），以增强Ad Hoc网络的可靠性和建立一种高效可行的分布式管理方案，提高网络的自适应能力、动态适应性和质量。

2. 研究目标和研究内容本研究的目标是研究并实现Ad Hoc网络的分布式管理方案，提高网络性能、稳定性和安全性。

将对以下内容进行研究：（1）Ad Hoc网络分布式管理技术的原理和现有技术的分析和总结，包括网络拓扑结构、邻居管理、路由控制等；（2）Ad Hoc网络分布式管理模型的构建和设计，并对网络资源的管理和协调进行研究，构建一种主流的分布式管理模型；（3）Ad Hoc网络分布式管理框架的实现，验证所提出的分布式管理模型的有效性和性能，分析该方案的优劣；（4）实验结果的分析和总结；（5）结论：综述总结本研究所采用的Ad Hoc网络分布式管理方案的优劣，针对网络下一步的优化提出改进建议。

3. 研究方案和研究方法本研究的研究方案将分为以下几个步骤：（1） Ad Hoc网络分布式管理原理的学习和现有技术的总结。

（2）构建Ad Hoc网络分布式管理模型，对网络资源的管理和协调进行研究，在此基础上提出一种有效的Ad Hoc网络分布式管理方案。

（3）在仿真环境下开展实验，构建Ad Hoc网络分布式管理框架，证明所提出的方法的有效性和性能。

分布式系统的常用设计模型随着互联网的飞速发展，对计算和存储能力的需求愈加骤增，传统的集中式系统已经无法满足这样的需求。

为了解决这一问题，分布式系统应运而生。

分布式系统可以利用多台计算机的计算和存储能力联合完成任务，同时也能够提高系统的可靠性和可扩展性。

在分布式系统中，常见的设计模型有以下几种：一、Master-Worker模型Master-Worker是最常见的分布式系统模型之一。

在这个模型中，有一台或多台计算机作为Master，负责分配任务和管理Worker。

而Worker则是执行具体任务的计算机，在可以并行处理的情况下，Worker之间的计算是独立的，互不影响。

在这个模型中，Master负责协调和监控，处理一些全局的事务，如数据管理等。

这个模型在分布式MapReduce中广泛应用。

MapReduce是一种用于数据处理的编程模型，其基本思想就是将数据分为多个块（Map），然后将这些块交由不同的计算机进行处理，最后再将结果合并（Reduce）。

这就体现出了Master-Worker模型的工作方式。

二、Peer-to-Peer模型Peer-to-Peer模型（简称P2P）是指一种连接多个计算机的分布式系统。

在这个系统中，每个节点都不是中心节点，节点之间具有对等的地位，每个节点既是服务提供者，也是服务消费者。

这些节点彼此通信，相互交换数据，从而协同完成任务。

P2P模型主要应用于文件共享、视频点播等领域的内容分发和数据传输。

与客户-服务器模型不同，P2P模型具有高度的可扩展性和自主性，可以轻松应对分布式系统中的大规模问题。

三、分布式缓存模型分布式缓存模型是一种将数据缓存到多个节点上的解决方案。

在这个模型中，每个节点都有缓存，且缓存之间能够相互访问。

当一个节点请求一个不存在于其缓存的数据时，它会向其它缓存节点发出请求。

如果有节点有所需数据，则该节点将数据返回给请求节点并缓存数据，以便以后重复使用。

这个模型主要用于分布式系统中的读取操作（如读取数据库）的提速。

分布式系统架构与应用研究近年来，随着互联网技术的高速发展，分布式系统架构成为了当前互联网应用主流的架构形式之一。

它能够很好地解决集中式系统的瓶颈问题，并且具有高可用性、高并发、可扩展性等优点，不断在各个行业得到广泛应用和推广。

一、分布式系统架构的基础概念分布式系统架构顾名思义，即分布式系统的组织结构和架构方式。

分布式系统是由多个节点或计算机组成的，它们通过网络连接在一起互相通信和协同工作。

分布式系统强调的是分布式处理和分布式存储，通过将计算、存储和通信资源分散在各个节点上，实现任务的协同完成。

常用的分布式系统架构包括三大类：客户/服务器模型、P2P模型以及消息队列模型。

其中，客户/服务器模型是最广泛应用的模型，它有两个核心角色——客户端和服务器端。

而P2P模型的核心思想是点对点的通信方式，每个节点都是对等的，不存在固定的客户端和服务器端。

消息队列模型是新兴的一种分布式系统架构，是一种面向消息的通信模型，各个节点之间通过消息进行通信，实现任务协同完成。

二、分布式系统架构的优点分布式系统架构有以下几个优势：1、高可用性：由于分布式系统是由多个节点组成，当单个节点出现故障时，系统可以自动切换到其他节点进行工作，保证系统的可用性。

2、高并发性：分布式系统能够通过多台计算机的协同工作，处理大量的并发请求，提高系统的并发处理能力。

3、可扩展性：分布式系统可以根据业务需求和系统负载情况，进行扩展，增加计算、存储等资源的节点，提高系统的扩展性。

4、易维护性：分布式系统架构使得系统组件和服务能够分离部署和维护、易于升级和扩展，避免了单点故障。

三、分布式系统架构的应用场景分布式系统架构在各个行业都有广泛应用，特别是在大数据领域和高并发系统中广泛应用，如电商、金融、移动互联网等。

1、电商行业：电商平台需要处理大量的用户请求，分布式系统架构可以有效提高系统的并发处理能力和高可用性。

2、金融行业：金融交易需要保证系统的高可用性和数据的一致性，分布式系统可以通过多副本和容错机制保证系统数据的安全性和可靠性。

中国空间科学技术A pr ２５㊀２０２１㊀V o l ４１㊀N o ２㊀３１Ｇ３７C h i n e s eS p a c eS c i e n c ea n dT e c h n o l o g yI S S N １０００Ｇ７５８X ㊀C N １１Ｇ１８５９/V h t t p :ʊz g k jc a s t c n D O I :１０ １６７０８/jc n k i １０００Ｇ７５８X ２０２１ ００１９天基网络体系及自适应资源动态管理王睿,韩笑冬∗,韩欢,王柏岩,安卫钰,王超中国空间技术研究院通信与导航卫星总体部,北京１０００９４摘㊀要:随着天基网络应用范围的不断扩大和承担任务重要性的持续提升,天基网络及通信卫星星座建设将在未来网络通信中发挥越来越重要的作用.天基资源管理技术对于天基网络业务负载的实时性和高效性保证具有重要的意义.文章就天基网络的现状和业务特点进行分析,针对天基信息网络的资源管理系统功能和特点,对资源动态管理技术,包括实现场景㊁功能重构和资源分配进行研究,针对实时的资源分配,基于首价密封(F i r s t p r i c e s e a l e d Ｇb i d ,F P S B )拍卖博弈提出了一种自适应分布式资源分配方法,并进行了相应的分配方案设计.最后通过对天基网络场景的仿真,证明了该方法在提高天基网络资源利用率和系统运行效率上的优势.关键词:天基网络;资源管理;资源分配;协作;动态可重构中图分类号:T N ９１㊀㊀㊀㊀文献标识码:A收稿日期:２０２０Ｇ０８Ｇ０３;修回日期:２０２０Ｇ１０Ｇ１０;录用日期:２０２０Ｇ１０Ｇ１６;网络出版时间:２０２０Ｇ１０Ｇ２３㊀１５:５７基金项目:国家自然科学基金(６１９７２３９８);民用航天技术预先研究(D ０１０３０５)∗通信作者．E Ｇm a i l :w i l l i n g d o n g＠１６３．c o m 引用格式:王睿,韩笑冬,韩欢,等．天基网络体系及自适应资源动态管理[J ]．中国空间科学技术,２０２１,４１(２):３１Ｇ３７．WA N G R u i,H A N X i a o d o n g ,HA N H u a n ,e t a l ．S p a c e Ｇb a s e d n e t w o r k s s y s t e ma n d a d a p t i v e d y n a m i c r e s o u r c em a n a g e m e n t [J ]．C h i n e s e S pa c e S c i e n c e a n dT e c h n o l o g y,２０２１,４１(２):３１Ｇ３７(i nC h i n e s e )．S p a c e Ｇb a s e d n e t w o r k s s y s t e ma n d a d a p t i v e d y n a m i c r e s o u r c em a n a ge m e n t W A N GR u i ,H A NX i a o d o n g ∗,H A N H u a n ,W A N GB a i y a n ,A N W e i yu ,W A N GC h a o I n s t i t u t e o fT e l e c o mm u n i c a t i o n a n dN a v i g a t i o nS a t e l l i t e s ,C h i n aA c a d e m y o f S p a c eT e c h n o l o g y ,B e i j i n g １０００９４,C h i n a A b s t r a c t :A l o n g w i t ht h ec o n t i n u o u se x t e n s i o n o fa p p l i c a t i o na n dt h ee m e r g i n g o ft a s ks i g n i f i c a n c e ,s pa c e Ｇb a s e d n e t w o r k s a n dc o mm u n i c a t i o n s a t e l l i t e c o n s t e l l a t i o n p l a y m o r e a nd m o re i m p o r t a n t r o l e s i nf u t u r e n e t w o r k c o mm u n i c a t i o n s ．T h e t e c h n o l og yp r o g r e s s e s o f s p a c e Ｇb a s e d r e s o u r c em a n a g e m e n t a r e i m p o r t a n t f o r a s s u r a n c e o f i n s t a n t a n e i t ya n dh i g h e f f i c i e n c y o f o p e r a t i o n a l l o a d ．I n t h i s p a p e r ,t h e s t a t u s q u oa n db u s i n e s sc h a r a c t e r i s t i c so f s pa c e Ｇb a s e dn e t w o r ka r e a n a l y z e d ．Ac c o rd i n g t o t hef u n c t i o na n dc h a r a c t e r i s t i c so f r e s o u r c em a n ag e m e n t s y s t e mo f s pa c e Ｇb a s e d i n f o r m a t i o nn e t w o r k ,t h e d y n a m i cr e s o u rc e m a n a g e m e n t t e c h n o l o g y w a ss t ud ie d ,i n c l u d i n g i m p l e m e n t a t i o ns c e n a r i o ,f u n c t i o nr e c o n s t r u c t i o na n d r e s o u r c e a l l o c a t i o n ．F o r r e a l Ｇt i m e r e s o u r c e a l l o c a t i o n ,a n a d a p t i v e d i s t r i b u t e d r e s o u r c e a l l o c a t i o nm e t h o dw a s p r o po s e d b a s e d o n f i r s t p r i c e s e a l e d Ｇb i d (F P S B )a u c t i o n g a m e ,a n dt h ec o r r e s p o n d i n g a l l o c a t i o ns c h e m e w a sd e s i g n e d ．F i n a l l y ,t h r o u g ht h e s i m u l a t i o n o fs p a c e Ｇb a s e dn e t w o r ks c e n a r i o s ,t h ea d v a n t a g e so ft h e p r o p o s e d m e t h o di ni m p r o v i n g t h eu t i l i z a t i o nr a t eo f r e s o u r c e s a n d s y s t e mo p e r a t i o n e f f i c i e n c y we r e p r o v e d ．K e yw o r d s :s p a c e Ｇb a s e dn e t w o r k ;r e s o u r c em a n a g e m e n t ;r e s o u r c e a l l o c a t i o n ;c o o p e r a t i o n ;d y n a m i c r e c o n f i g u r a b l e 天基网络对未来空间优势的确立具有重要意义.值得注意的是,近年来美军发布的方案和条令文件,着重强调了天基网络的地位,在地面管控中心建设的基础上强调了天基信息系统的建设,主要集中在态势感知㊁导航定位㊁卫星通信等方面,通过各种具备不同功能和工作领域的卫３２㊀中国空间科学技术A pr ２５㊀２０２１㊀V o l ４１㊀N o ２星网络以及航天器组网,实现全球覆盖的高效信息交互和处理能力,以满足快速反应和精确打击的需求.尤其是对信息获取和辅助决策能力提升相关的新技术,体现了较多的倾向性.美军近年来发布了几个同天基网络建设相关的重要规划报告[１].如图１所示即为(J P ３Ｇ１４)«太空作战»所制定的联合太空作战规划程序[２Ｇ３].图１㊀联合太空作战规划程序F i g １㊀J o i n t s p a c e t a s k i n g or d e r p r o c e s s «无人系统综合路线图(２０１７Ｇ２０４２)»报告强调,未来联合作战中所应用的无人系统,其聚焦点应非特定作战域,而是应当放在全域作战的视角,相关的关键技术应支撑跨域指控㊁跨域通信以及与联合部队的集成[４].在如图２所示的情报㊁监视与侦察(I n t e l l i ge n c e ,S u r v e i l l a n c e ,a n d R e c o n n a i s s a n c e ,I S R )数据传输能力中,突出显示了向分散的用户提供可靠且响应性强的数据传递所应需的一些关键传输能力模块.从以上的文件中可以总结出,在以天基为中心的信息化建设中,着重强调了信息交互的实时性和辅助决策能力的智能化,构建包括天㊁陆㊁海㊁空㊁临近空间系统的强大的I S R 系统是保证信息优势的前提所在.建设方向主要包括天基系统与其它陆㊁海㊁空㊁临系统的协同㊁天基系统内多手段㊁多轨道卫星协同,而实时互联㊁实时操控是体系协同的基础.在现有的天基网络系统中,管控系统的主要图２㊀I S R 数据传输能力体系F i g ２㊀I S Rd a t a t r a n s m i s s i o n c a p a c i t y s ys t e m 职能在地面完成,正随着星上处理能力和通信带宽的提升逐步向星上搬移;而卫星管控系统作为调度控制中枢,其主要功能是接收各类任务和需求,结合不同类型传感器的特点,通过任务规划,对卫星和地面测运控和资源进行调度,制定传感器控制㊁测控接收的计划等;然后通过生成控制指令,管理控制卫星传感器;同时,对卫星传感器的状态㊁指令发送和数据注入状态进行监视,提升卫星任务完成的可靠度.随着卫星探测和处理能力的增强㊁卫星搭载应用类型和卫星数量大幅增加,各类型应用的融合和协作不断深入,对多星联合探测与监视的需求日益迫切,管控系统逐渐从人工操作向自动生成发展;任务规划由离线编制向在线规划发展,由人工编制卫星控制指令向高时效指令生成发展;从单一卫星管控演变为多星统一管理,由装载多类型探测设备的多颗卫星联合工作以提高时效性和准确性.可见,未来天基网络的发展是建立在其覆盖面广,信息获取渠道多,反应速度快的基础上的.一方面,对于各种不同形式的情报收集,包括定位信息㊁气象及地形感知㊁通信获取等,可以做到对战场形势全面了解,掌握战场主动权;另一方面,通过天基网络的高速数据传输能力以及构筑在天基网络的数据分析和决策能力,可以大幅缩短信息传递和指令下达的时间.这同未来战争全面监控㊁快速反应㊁精确打击的特点紧密契合,因此成为了未来天基网络建设和发展的重点.天基网络管控技术中,与一般单星资源调度问题相比,多星多目标高时效的调度问题更复杂,时效性更高,多种不同类型的任务及资源约束条件复杂且求解困难,任务规划评价指标较王睿,等:天基网络体系及自适应资源动态管理３３㊀多,评价体系复杂.在此研究方向上,对多种资源分配方法设计的论证方面,例如通过设定每个任务的固定优先级,构建基于迭代修复算子和启发式策略局部搜索算子结合的混合类型算法.通过研究多颗卫星与测控站之间以及星间的调度问题,采用冲突消解方法解决测控接收站可见窗口之问的重叠问题,再基于遗传算法求解之后的调度问题等[５,６Ｇ７].文献[８]在星间通信中针对不同链路的信道条件和业务需求,设计了对带宽和功率进行协调分配的方法;文献[９]针对天基信息港的多源信息融合问题,设计多机循环插入算法来优化任务的完成时间等等[１０Ｇ１１].但以上提出的算法,多是针对某种特定资源和场景的分配,而非从通用和统一化的资源角度对天基网络资源分配问题进行分析.本文就天基网络中的自适应资源动态管理技术开展研究,针对资源调度和分配技术,提出了一种基于F P S B拍卖博弈的分布式资源分配方法,并对方案在系统资源利用率和系统运行效率上的提升进行了仿真验证.１㊀自适应资源动态分配技术及方案面对不同应用场景的业务需求,由于存在大量的复杂耗时计算,如可见时间窗口计算,星上导引率计算等相关算法,为了避免计算量过大,计算时间过长而导致的自主管理调度陷入延迟崩溃状态,需要实现自主运算算法的快速㊁高效的计算功能.这一方面可以通过增强单星的计算能力实现,但是由于可靠性等问题,目前卫星的星上计算能力还无法与地面计算机匹敌.因此另一种实现方式即为采用基于天基信息的分布式协同计算体系框架与算法,例如云计算架构[１２],利用分布式计算原理,通过天基信息广域和互联的计算能力,进行协助计算,减轻单星计算负担,实现高效并行化处理,提升算法执行效率.针对卫星网络特点,考虑信息传输延时等问题,对卫星进行对等设计,采用远程求值模式,也就是天基信息网络在进行星上自主管理和服务时,可以由服务卫星将相关算法分解,与相关输入参数一起发送给分布式计算卫星,将特定功能在星内/卫星模块迁移重构,对部分或者全部算法进行计算,实现对被服务卫星的任务算法的并行处理,最终将计算结果返回给被服务星,提高星上自主运算能力.通过星上自主分布式计算,实现星上计算和存储资源的动态可重构.不限于用于分布式计算的计算资源管理和分配,天基信息资源的内容包括信息获取㊁计算㊁传输和存储过程中所必备的设备和能力,同时也覆盖了以上过程中不可见的功能性实现,例如安全性㊁稳定性等.受位置分布㊁网络结构以及不同类型需求的约束,各信息资源主体所设计的资源模型呈现相互独立的特征,导致在建模㊁描述等方面的差异,使协作的个体间在对于资源定义与模型构建上缺乏统一的表达,导致在网络中进行信息交换和共享时产生信息缺失㊁语义冲突㊁处理方法不兼容等问题[１３Ｇ１５].将分布㊁异构㊁多样的天基网络资源进行协同管理,是在天基信息网络中实现资源主体间的资源高效共享与有序协同的前提条件.针对实时的资源分配,本文基于首价密封(f i r s t p r i c es e a l e dＧb i d,F P S B)拍卖博弈提出了一种分布式资源分配方法,用于天基网络中的节点(包括卫星及其他航天器)间的资源分配.本文采用基于博弈方式设计算法的主要原因为:１)未来天基网络的发展方向为模块化㊁智能化,网络功能单元通常不处于同一网络实体上,星上处理单元也通常采用具备独立计算和存储资源的模块设计,在资源管理方面形成了分布式的网络结构,集中式的资源管理算法对该种结构的适应性较差,在资源交互和管理上的效率较低.２)由于星上的能源和计算资源有限,重复博弈和采用迭代算法收敛的方案不适用于天基系统的工作环境,浪费了计算资源,同时会产生较多的通信开销,占用天基网络链路的带宽,这与天基网络具备较长通信时延的链路特征和极为有限的带宽资源特征兼容性较差.对下文中用到的变量做如下的定义:R s表示提出方在参与协作计算过程中占用的资源; R r i表示参与方i在参与协作计算过程中占用的资源;W i表示通信过程占用的带宽;P r i表示参３４㊀中国空间科学技术A p r ２５㊀２０２１㊀V o l ４１㊀N o ２与协作计算过程中的消耗功率,Q r i表示参与方的总功率;η表示参与方的协作效率;αi表示参与方的竞价;k i表示参与方的竞价系数.对于参与方的协作效率,如下计算:η＝R sR r i W i P r i(１)即发起方占用资源越多,参与方的占用资源就越少,同时协作效率同占用带宽和消耗功率成反比.通过以上的关系,参与方的竞价可以以提出方占用资源R s为参数表示:αi(R s)＝k i R r i(R s)＝k i R sηW i P r i(２)式中:k i定义为大于１的系数(当k i等于１时,表示参与方r i无法在参与协作计算中获得收益,而仅能覆盖参与方的占用资源开销.当k i大于１时,参与方获得的收益为(k i－１)R r i).因此对参与方r i而言,存在竞拍的底价k m i n i,形式如下: k m i n i＝１＋a e x p[－b(Q r i－P r i)](３)式中:a㊁b为大于０的常数.该公式表明用于协作计算所占用的功率越高,则参与竞价的底价越高,而底价的增加降低了该参与方竞拍成功的几率.当参与方r i竞拍成功时,其收益为(k m i n i－１)R r i.因此,对于发起方,协作计算的占用资源可以表示为如下形式:C i＝R s＋αi(４)结合式(２),可以得到:C i＝R s＋k i R r i＝R s(１＋k iηW i P r i)(５)从式(５)可以得出,C i是R s的线性函数,因此C i对于给定范围的R s存在最小值,同时在该区间是连续的,依据K a k u t a n i不动点定理,必定存在至少一个纳什均衡点.因此基于此首价密封拍卖博弈的算法的参与方会选择收益最大的竞价策略,通过对其竞价进行自适应的调整,可以使系统达到稳定状态.对于资源分配提出方和参与方,其操作流程如图３所示.根据以上提出的发起方和参与方的实现流程,即可建立各节点的资源分配,且该分配过程由各节点自主完成,无需中心管理节点的统筹管理.对于资源分配的任务发起方,其操作流程如图３㊀资源分配算法流程F i g ３㊀P r o c e s s o f r e s o u r c e a l l o c a t i o na l g o r i t h m 图３所示,可以分为以下的步骤:１)设定参与方的协作效率η,将参与协作计算过程中占用的资源R s通过广播的形式发送给可以参与该过程的其他卫星.２)在设定的等待周期内,通过获取参与方的反馈,其中包含了参与方的竞价αi.３)等待周期结束后,对收到的竞价进行比较,选取竞价最低的参与方作为协作计算的合作方,发送给该参与方确认消息.４)同该参与方建立连接,根据占用资源比例发送协作数据,结束该轮分配过程.５)返回步骤１.对于资源分配的任务参与方,可分为以下的步骤:１)收到广播的拍卖消息,提取发起方的占用资源R s,计算同博弈发起方通信占用的带宽W i,参与协作的占用资源R r i,以及参与协作过程消耗的功率P r i.王睿,等:天基网络体系及自适应资源动态管理３５㊀２)计算竞拍的底价,提出一个高于该底价的竞价系数k i,计算参与协作计算的竞价αi,提交给发起方.３)若在等待周期结束后未收到发起方的确认消息,视为该次竞价失败,对竞价进行调整,返回步骤１.４)若在等待周期内收到发起方的确认消息,则认为该次竞价成功,建立数据链路,接收需要进行协作的数据,结束分配过程.５)协作完成后,返回步骤１.２㊀效果仿真及分析下面对本文提出的算法进行了应用效果的仿真.本文提出的方法以M R A F(M e t h o do f R e s o u r c e sA l l o c a t i o nb a s e d F P S B)命名标示.其对比算法为集中式的统一规划(c e n t r a l i z e d p l a n n i n g s c h e m e,C P S),也就是将多个节点的实际可用资源之和平均分配给具备可用于协作的多余资源的节点.可以看到,C P S需要具备中心管理节点,获取到各节点的可用资源信息,然后才可以进行分配,因此是不适用于无中心节点的网络结构的.基于MA T L A B仿真软件构建了仿真平台,针对天基网络管控节点的实际配置情况,在网络中除任务的提出方外,还分布着不多于１０个的潜在参与方.为保证协作参与方的参与程度和自身任务完成保障程度,协作过程中,参与方的可用资源上限设定为发起方的３０％,可用通信带宽为１００M b i t/s,参与方消耗功率上限为５W.图４所示为本文提出算法的收益在不同竞价策略情况下同统一规划方法的对比.a的取值越大,则节点提出的底价越高,b则对底价的变化具有相反的效果.底价越高,则表示节点参与协作的意愿较强,但若以较高的竞价获取了协作的机会,有可能分配的工作会超过本节点的可用资源上限,从而无法完成任务提出方交给的任务.因此,根据竞价的结果进行相应的策略调整,才能增加节点获取参与协作的几率.通过仿真结果可见,本文提出的算法可以获得比统一规划方式更高的收益,当n＝１０时,将a设定为２０~７０可以获得更高的收益,将n调整为５时,可获得更高收益a的取值范围变为１０~４０.仿真的结果可见,首先,使用本文提出的资源分配方法,通过自适应的调整节点提出的竞价策略和实际竞价,可以得到比直接分配的方式更大的收益;其次,节点数目的增加加剧了网络中的竞争,同样的竞价随着节点数目的增长,其竞拍成功的几率在降低.但同时,网络中节点数目较少的情况下,节点可获得的收益也相应较低.图４㊀M R A F算法收益在不同竞价策略下与C P S的对比F i g ４㊀T h e p r o f i t o fM R A F f o r d i f f e r e n t b i d i n gs t r a t e g i e s c o m p a r e dw i t hC P S图５所示为本文提出算法的收益在不同网络节点数目情况下同统一规划方法的对比.当a＝３０时,随着节点数目的增加,节点获得的收益不断增加,在n＝６时到达极值点,随后收益降低,但始终大于统一规划方法的收益.a＝６０时,其收益增加趋势较缓,但节点获得的平均收益较高.可见本文提出的资源分配方法是可以获得更高的收益的.在节点采用较为积极的竞争策略时,在网络节点数目较少的情况下其获得收益不如较为消极的竞争策略高,可见网络中的节点数目增加会加剧网络中的竞争态势.同时,为验证在天基信息网络中的实际应用效能,构建了如下的应用场景:天基信息网络中设置６个骨干网节点,其覆盖范围内随机接入最多１５０个的天基节点,依据就近接入的原则同骨干网节点进行通信,同时作为资源的提供方进行自适应的协作资源管理,各参与方根据自身的可用资源在博弈中自主决定其竞价策略.图６为M R A F算法的收益在此网络同C P S 算法的对比,根据自主选择竞价策略,可获得较C P S算法一倍以上的收益.３６㊀中国空间科学技术A pr ２５㊀２０２１㊀V o l ４１㊀N o２图５㊀M R A F 算法收益在不同网络节点数目情况与C P S 的对比F i g ５㊀T h e p r o f i t o fM R A Fc o m pa r e dw i t hC P S f o r d i f f e r e n t n u mb e r o f p a r t ic i pa n ts 图６㊀M R A F 算法收益在大规模网络中同C P S 算法的对比F i g ６㊀T h e p r o f i t o fM R A F i n l a r g e r a n ge n e t w o r kc o m pa r e dw i t hC P S 图７为M R A F 算法为获得较高的收益,所提出的平均竞价的仿真结果.随着网络规模和节点密度的增加,上图可见,使节点获得最高收益的竞价有所增加,同局部网络的仿真结果一致;下图为节点提出的最高竞价,可见最高竞价图７㊀M R A F 算法获得收益最高的竞价和最高竞价在大规模网络中的变化情况F i g ７㊀T h e p r o f i t Ｇm o s t a n dh i gh e s t p r i c e o f M R A F i n l a r g e r a n gen e t w o r k 的提出者并不能得到最高的收益,也无法成功得到协作的机会.而这一点也保证了资源在网络中的均衡分布.３㊀结束语本文就天基网络中的自适应资源动态管理技术开展研究,通过对近期未来太空作战体系的规划的分析得出,未来天基网络建设的重点强调了信息交互的实时性和辅助决策能力的智能化.通过进一步对天基信息网络资源管控系统的研究,总结了管控系统的通用特点和未来的发展重心.根据天基网络对通信能力㊁计算能力和存储能力发展的需求,本文对天基网络中的自适应资源动态分配技术进行了研究,并提出了一种用于天基网络的资源分配方法,在节点资源有限的情况下进行资源的协作利用,提高了系统资源的利用率和整个系统的运行效率.相比使用重复博弈和采用迭代算法收敛的方案减少了通信链路的数据交互,考虑了各节点自身资源条件的限制,有利于降低通信链路带宽的占用率和优化功率消耗.通过方法流程设计和网络仿真的结果,证明了方法的有效性.参考文献(R e f e r e n c e s)[１]㊀郝雅楠,陈杰,祝斌．美空军敏捷作战思想研究[J ]．中国航天,２０１７,(１１):４６Ｇ４８．HA O Y N ,C H E N J ,Z HU B ．R e s e a r c h o n a g i l e o p e r a t i o n t h o u g h to fU Sa i r f o r c e [J ]．A e r o s pa c eC h i n a ,２０１７,(１１):４６Ｇ４８(i nC h i n e s e )．[２]㊀C h a i r m a n o ft h e J o i n t C h i e f s o f S t a f f :J P ３Ｇ１４[R ]．W a s h i n g t o n :S p a c eO pe r a t i o n s ,２０１８．[３]㊀张锦涛,丁晓松．外军无人系统建设规划概览[M ]．南京:南京大学出版社,２０１５．Z H A N G J T ,D I N G X S ．O v e r v i e w o f c o n s t r u c t i o n p l a n n i n g o f f o r e i g n m i l i t a r y u n m a n n e d s y s t e m [M ]．N a 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r e l e s sC o mm u n i c a t i o n s a n d N e t w o r k i n g C o n f e r e n c e:I E E E,２０１２:２３５２Ｇ２３５６．[１１]㊀MA Y Y,C H E N H,L I N Z H,e ta l,D i s t r i b u t e da n d o p t i m a l r e s o u r c e a l l o c a t i o n f o r p o w e r b e a c o nＧa s s i s t e dw i r e l e s sＧp o w e r e d c o m m u n i c a t i o n s[J]．I E E ET r a n s a c t i o n so nC o m m u n i c a t i o n s,２０１５,６３(１０):３５６９Ｇ３５８３．[１２]㊀倪裕豪,倪国新,孙晓闻．云计算的空中编队协同作战研究[J]．电子测量技术,２０１７,４０(３):１５Ｇ１９．N IY H,N I G X,S U N X W．R e s e a r c h o nt h ea i rf o r m a t i o n c o l l a b o r a t i v e w a r f a r e b a s e d o n c l o u dc o m p u t i n g[J]．E l e c t r o n i c M e a s u r e m e n t T e c h n o l o g y,２０１７,４０(３):１５Ｇ１９(i nC h i n e s e)．[１３]㊀WU L N,Z H A N G Y C,L I H Y．R e s e a r c ho nf a u l td e t e c t i o n f o rs a t e l l i t ea t t i t u d ec o n t r o l s y s t e m sb a s e do ns l i d i n g m o d e o b s e r v e r s[C]ʊP r o c e e d i n g s o f I n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c e o n M e c h a t r o n i C S a n d A u t o m a t i o n．C h a n g c h u n:I E E E,２００９:４４０８Ｇ４４１３．[１４]㊀陈成才,张尧学,周悦芝,等．基于轻量级虚拟机的透明计算系统[J]．计算机工程,２０１０,３６(１１):３９Ｇ４１．C H E N C C,Z H A N G Y X,Z H O U Y Z,e t a l．L i g h t w e i g h t v i r t u a l m a c h i n eＧb a s e dt r a n s p a r e n tc o m p u t i n gs y s t e m[J]．J o u r n a lo fC o m p u t e r A p p l i c a t i o n s,２０１０,３６(１１):３９Ｇ４１(i nC h i n e s e)．[１５]㊀刘宁．云制造资源虚拟化关键技术与应用[D]．南京:东南大学,２０１５．L I U N．R e s o u r c ev i r t u a l i z a t i o n i nc l o u d m a n u f a c t u r i n g a n dt h e i r a p p l i c a t i o n s[D]．N a n j i n g:S o u t h e a s tU n i v e r s i t y,２０１５(i nC h i n e s e)．作者简介:王睿(１９８３－),男,博士,高级工程师,研究方向为无线网络通信技术㊁星上综合电子技术,w w w r２０００＠１６３．c o m.韩笑冬(１９８３－),男,博士,研究员,主要研究方向为天基网络通信技术,星上综合电子技术,w i l l i n g d o n g＠１６３．c o m.(编辑:邓薇)。

浅谈计算机网络的管理系统摘要：随着时代的飞速发展，计算机网络在人们生活以及科学研究领域中的位置十分突出。

首先介绍了计算机网络管理系统的基本概念，然后介绍了网络管理模型的分类，分点讨论了简单网络管理协议和通用管理信息协议，并简单阐述了wbm的网络管理方式。

最后描述了分布式管理的定义、组成部分和突出的优点。

关键词：计算机网络网络管理模型 wbm网络管理方式分布式管理方式1.计算机网络管理系统的基本概念对计算机网络管理系统进行分析和做出相应的处理是为了确保网络及其网络设备能够稳定、可靠以及高效地运行。

简单来说网络管理系统包括管理进程（manager）、管理对象（mo）、代理进程（agent）、管理信息库(mib)、网络管理协议这5个部分。

管理人员需要根据这些基本情况及其常见的网络技术从而优化网络性能、减少网络故障率、减少维护网络所需费用。

2.网络管理模型的分类2.1 在internet 上流行发展起来的snmp 。

snmp是专门用于对internet 进行管理tcp/ip互联网和以太网。

snmp采用了一种分布式结构，其中分布式对象的核心是对跨平台连接的和交互的问题进行解决，进而实现分布式应用系统。

与此同时，基于snmp 的拓扑算法的速度非常快，因而提高了运算的效率。

但是由于internet 的发展不平衡，导致了snmp在众多系统不支持， snmp只适用于tcp/ip 网络，复杂的网络管理就远远跟不上了，另外在安全方面也有不足之处。

还有如果将网络设备的snmp 功能关闭，就很难取得设备上的mib 值，使得网络拓扑不完整而严重影响了网络管理系统的功能。

2.2 通用管理信息协议cmip。

cmip是采用面向对象的模型来组织所有的管理信息，它的功能是能够提供一个非常完整网络管理方案。

抽象来比较就是将计算机的各个元素特征和属性都定义为对象，使之成为一个拥有关系的树形结构。

对象中的变量是与终端相关的一些信息，甚至可以被用于完成某些任务。

分布式系统的容量规划与资源分配随着互联网技术的不断发展，分布式系统在现代社会中扮演着越来越重要的角色。

分布式系统的容量规划与资源分配是建立和维护高性能、高可靠性分布式系统的关键因素。

本文将从容量规划和资源分配两个方面来探讨分布式系统的相关问题。

一、容量规划容量规划是指根据系统的需求和使用情况，合理地分配和管理系统的资源，以满足用户的需求。

在分布式系统中，容量规划特别重要，因为资源的分布和利用决定了系统的整体性能。

资源需求分析在进行容量规划之前，首先需要进行资源需求的分析。

这包括对系统的各项指标进行评估，如吞吐量、响应时间、并发用户数等。

通过对这些指标的分析，可以确定系统的资源需求，为后续的资源分配提供依据。

系统资源评估容量规划还需要对系统资源进行评估。

这包括对分布式系统中的各个组件和节点的资源使用情况进行监测和分析。

可以使用监控工具来收集系统的运行数据，如 CPU 使用率、内存使用情况等。

通过对这些数据的分析，可以获取系统资源的利用率，从而为容量规划提供参考。

容量规划策略容量规划需要制定相应的策略，以合理地配置资源。

一种常用的策略是基于历史数据进行容量规划。

通过分析历史数据，可以得出系统资源需求的趋势和周期性变化，从而根据这些数据来进行资源分配。

另一种策略是基于预测模型进行容量规划。

通过建立数学模型，可以预测系统在未来的资源需求，从而提前进行资源分配。

二、资源分配资源分配是指将系统的资源合理地分配给各个组件和节点，以达到系统性能的最优化。

在分布式系统中，资源的分配需要综合考虑各种因素，如负载均衡、容错性和高可用性等。

负载均衡负载均衡是指将系统的负载均匀地分配给各个组件和节点，以实现系统的最优性能。

在分布式系统中，负载均衡旨在避免某些节点负载过重，而其他节点负载过轻的情况。

可以通过引入负载均衡算法来实现资源的均衡分配，如轮询、最小连接等。

容错性分布式系统的容错性是指在某个节点或组件发生故障时，系统仍能保持正常运行。