Tính toán phân tán là gì? Các công bố khoa học về Tính toán phân tán
Tính toán phân tán là một công nghệ ngày càng phổ biến nhằm xử lý dữ liệu lớn và quản lý hệ thống phức tạp thông qua mô hình phân bổ thành phần trên nhiều máy tính. Điều này không chỉ tăng tốc độ xử lý song song mà còn cải thiện độ tin cậy và khả năng mở rộng. Nó được ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn và điện toán đám mây. Tuy nhiên, các thách thức như đồng bộ hóa và bảo mật dữ liệu vẫn cần được giải quyết. Tính toán phân tán là một phần quan trọng trong phát triển công nghệ thông tin hiện đại.
Tính Toán Phân Tán: Khái Niệm và Lợi Ích
Tính toán phân tán là công nghệ ngày càng phổ biến trong thời đại kỹ thuật số, đặc biệt khi nhu cầu xử lý dữ liệu lớn và quản lý hệ thống phức tạp gia tăng. Tính toán phân tán không chỉ mang đến khả năng xử lý song song mà còn tăng cường độ tin cậy và khả năng mở rộng của hệ thống công nghệ thông tin.
Định Nghĩa Tính Toán Phân Tán
Tính toán phân tán là mô hình điện toán trong đó các thành phần của một hệ thống điện toán được phân bổ trên nhiều máy khác nhau. Các máy này giao tiếp và phối hợp hoạt động thông qua mạng để hoàn thành các nhiệm vụ xử lý dữ liệu. Tính toán phân tán giúp tăng tốc độ xử lý bằng cách chia nhỏ tài nguyên và nhiệm vụ để xử lý song song trên nhiều đơn vị.
Các Lợi Ích Chính của Tính Toán Phân Tán
- Xử Lý Song Song: Bằng cách phân tán công việc xử lý cho nhiều đơn vị tính toán, hệ thống có thể hoàn thành tác vụ nhanh hơn so với việc xử lý tuần tự.
- Khả Năng Mở Rộng: Tính toán phân tán cho phép dễ dàng mở rộng hệ thống chỉ bằng cách thêm các tài nguyên mới, chẳng hạn như máy tính hoặc máy chủ.
- Tăng Cường Độ Tin Cậy: Hệ thống phân tán có thể tăng cường độ tin cậy thông qua việc sao lưu và khôi phục dữ liệu trên nhiều máy tính, giảm thiểu rủi ro mất dữ liệu khi một phần hệ thống gặp sự cố.
- Tối Ưu Hóa Sử Dụng Tài Nguyên: Các hệ thống phân tán tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên bằng cách định tuyến công việc đến các máy tính dưới sử dụng hoặc không được sử dụng hết công suất.
Các Ứng Dụng Của Tính Toán Phân Tán
Tính toán phân tán có rất nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, từ khoa học máy tính cơ bản đến các hệ thống dịch vụ công nghệ thông tin quy mô lớn. Một số ứng dụng phổ biến bao gồm:
- Hệ Thống Quản Lý Cơ Sở Dữ Liệu: Các cơ sở dữ liệu phân tán giúp chia sẻ và quản lý dữ liệu trên nhiều hệ thống một cách hiệu quả.
- Xử Lý Dữ Liệu Lớn: Hệ thống phân tán cho phép xử lý một lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn nhờ áp dụng các thuật toán xử lý song song.
- Điện Toán Đám Mây: Cơ sở hạ tầng đám mây hoạt động dựa trên mô hình tính toán phân tán để cung cấp dịch vụ linh hoạt và an toàn cho người dùng.
Thách Thức Của Tính Toán Phân Tán
Mặc dù có nhiều lợi ích, tính toán phân tán cũng đối mặt với một số thách thức. Đầu tiên là vấn đề đồng bộ hóa giữa các máy tính trong hệ thống, đảm bảo tất cả hoạt động kết hợp hiệu quả. Bên cạnh đó, bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu cũng là những mối quan tâm lớn khi dữ liệu được phân phối qua mạng.
Kết Luận
Tính toán phân tán là một trong những công nghệ quan trọng thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực công nghệ thông tin hiện đại. Với khả năng xử lý song song, mở rộng và tối ưu hóa tài nguyên, các hệ thống phân tán không ngừng được nâng cấp để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thế giới số hóa. Dù đối mặt với nhiều thách thức, tiềm năng của tính toán phân tán trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp là không thể phủ nhận.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "tính toán phân tán":
ClustalW-MPI: Phân tích ClustalW sử dụng tính toán phân tán và song song Dịch bởi AI Tóm tắt
Bioinformatics - Tập 19 Số 12 - Trang 1585-1586 - 2003
Tóm lược: ClustalW là một công cụ để căn chỉnh nhiều chuỗi protein hoặc nucleotide. Việc căn chỉnh này được thực hiện thông qua ba bước: căn chỉnh từng cặp, tạo cây hướng dẫn và căn chỉnh tiến dần. ClustalW-MPI là một triển khai phân tán và song song của ClustalW. Cả ba bước đều đã được thực hiện song song để giảm thời gian thực hiện. Phần mềm sử dụng một thư viện truyền thông điệp gọi là MPI (Giao diện Truyền thông Điệp) và chạy trên các cụm máy trạm phân tán cũng như trên các máy tính song song truyền thống.
Khả dụng: Mã nguồn được viết bằng ISO C và có tại http://www.bii.a-star.edu.sg/software/clustalw-mpi/. Một triển khai mã nguồn mở của MPI có tại http://www-unix.mcs.anl.gov/mpi/.
Liên hệ: [email protected]
#ClustalW #căn chỉnh chuỗi #tính toán phân tán #tính toán song song #MPI #protein #nucleotide
Tính toán phân tán hiệu năng cao Peer-to-Peer với ứng dụng cho bài toán chướng ngại vật Dịch bởi AI
2010 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing, Workshops and Phd Forum (IPDPSW) - - Trang 1-8 - 2010
Bài báo này đề cập đến các ứng dụng tính toán Peer-to-Peer hiệu năng cao. Chúng tôi tập trung vào việc giải quyết các vấn đề mô phỏng số quy mô lớn thông qua các phương pháp lặp phân tán. Chúng tôi trình bày phiên bản hiện tại của một môi trường cho phép giao tiếp trực tiếp giữa các nút ngang hàng. Môi trường này dựa trên giao thức giao tiếp tự thích ứng. Giao thức này tự động và động điều chỉnh cấu hình theo yêu cầu ứng dụng như là sơ đồ tính toán và các yếu tố ngữ cảnh như là cấu trúc liên kết bằng cách lựa chọn chế độ giao tiếp thích hợp nhất giữa các nút ngang hàng. Một loạt các thí nghiệm tính toán đầu tiên được trình bày và phân tích cho bài toán chướng ngại vật.
#tính toán ngang hàng #công nghệ tính toán hiệu năng cao #tính toán phân tán #mô hình song song tác vụ #giao thức liên lạc tự thích ứng #mô phỏng số #bài toán chướng ngại vật
Giải Pháp Hiệu Quả cho Phân Loại Naïve Bayes Duy Trì Tính Riêng Tư Trong Mô Hình Dữ Liệu Phân Tán Hoàn Toàn Dịch bởi AI
Hội thảo nghiên cứu ứng dụng Mật mã và An toàn thông tin - Tập 1 Số 15 - Trang 56-61 - 2022
Tóm tắt—Gần đây, việc bảo vệ tính riêng tư đã trở thành một trong những vấn đề quan trọng nhất trong khai phá dữ liệu và học máy. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một bộ phân loại Naïve Bayes duy trì tính riêng tư mới cho kịch bản dữ liệu phân tán hoàn toàn, nơi mỗi bản ghi chỉ được giữ bởi một chủ sở hữu duy nhất. Giải pháp mà chúng tôi đề xuất dựa trên một giao thức tính toán bảo mật đa bên, vì vậy nó có khả năng bảo vệ an toàn tính riêng tư của từng chủ sở hữu dữ liệu, cũng như đảm bảo chính xác mô hình phân loại. Hơn nữa, kết quả thí nghiệm của chúng tôi cho thấy giải pháp mới đủ hiệu quả cho các ứng dụng thực tiễn.
#khai phá dữ liệu và học máy đảm bảo tính riêng tư; tính toán bảo mật nhiều thành viên; phân lớp Naïve Bayes; mã hóa đồng cấu; tính riêng tư của dữ liệu
Một phương pháp định tuyến QoS phân tán dựa trên thuật toán kiến cho mạng vệ tinh LEO Dịch bởi AI
Journal of Electronics (China) - Tập 24 - Trang 765-771 - 2007
Các vệ tinh Tầng Trái Đất Thấp (LEO) cung cấp độ trễ vòng đi vòng lại ngắn và ngày càng trở nên quan trọng. Một trong những thách thức trong mạng vệ tinh LEO là phát triển các thuật toán định tuyến chuyên biệt và hiệu quả. Để đáp ứng các yêu cầu QoS của các ứng dụng đa phương tiện, các giao thức định tuyến vệ tinh cần xem xét các chuyển giao và giảm thiểu ảnh hưởng của chúng đến các kết nối đang hoạt động. Một phương thức định tuyến QoS phân tán dựa trên thuật toán kiến được đề xuất nhằm thoả mãn giới hạn độ trễ và tránh tắc nghẽn liên kết. Kết quả mô phỏng cho thấy xác suất chặn cuộc gọi của thuật toán này thấp hơn so với Thuật toán Đường Ngắn Nhất (SPF) với các giới hạn độ trễ khác nhau.
#Vệ tinh LEO #định tuyến QoS #thuật toán kiến #mạng vệ tinh #điều kiện chất lượng dịch vụ (QoS)
Nghiên cứu số cho dòng xoáy nhớt qua các bộ khuếch tán hình ống đệm Dịch bởi AI
Journal of Engineering Mathematics - Tập 8 - Trang 181-192 - 1974
Một phương pháp tính toán sai phân hữu hạn cho dòng chảy nhớt không nén qua các bộ khuếch tán hình ống đệm được trình bày. Các phép tính (dựa trên phương trình Navier-Stokes trạng thái ổn định bao gồm các thành phần phi tuyến) được thực hiện để xác định các phân bố của hàm lưu, độ vorticity và tốc độ xoáy. Một mô tả được đưa ra về một phương pháp mới để xác định phân bố đầu động và áp suất tĩnh. Bên cạnh đó, việc đánh giá các tham số hiệu suất khác nhau cũng được xem xét. Các khó khăn trong tính toán và khả năng của chương trình máy tính được phát triển để giải quyết vấn đề này cũng được thảo luận.
#dòng chảy nhớt #bộ khuếch tán hình ống đệm #phương trình Navier-Stokes #đầu động #áp suất tĩnh #tính toán sai phân hữu hạn
LRBFT: Cải tiến giao thức đồng thuận Byzantine fault tolerance thực tế cho các blockchain dựa trên nội suy Lagrange Dịch bởi AI
Peer-to-Peer Networking and Applications - Tập 16 - Trang 690-708 - 2023
Công nghệ blockchain đã thu hút được sự quan tâm lớn từ xã hội và học thuật kể từ khi Bitcoin ra đời. Tính phi tập trung và khả năng không bị can thiệp của nó có thể áp dụng trong nhiều tình huống rộng hơn, chẳng hạn như Internet of Things, thành phố thông minh và điện toán đám mây. Trong số các thành phần cốt lõi khác nhau, giao thức đồng thuận là trung tâm duy trì hiệu suất, sự ổn định và an ninh của các mạng blockchain. Tuy nhiên, với sự gia tăng của các nút mạng và sự cải thiện của độ phức tạp mạng, những thuộc tính này rất khó đáp ứng đồng thời. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một sự tiến bộ của thuật toán đồng thuận Byzantine thực tế (LRBFT). Thuật toán này sử dụng nội suy Lagrange mà tất cả các bản sao có thể tham gia để tạo ra các hạt giống ngẫu nhiên, sử dụng các hạt giống này để tối ưu hóa quy trình bầu cử tập hợp chính, cải thiện hiệu quả đồng thuận thông qua các nút ủy quyền, và ngăn chặn các hành vi xấu của tập hợp chính thông qua cơ chế giám sát. Việc tạo ra các hạt giống ngẫu nhiên có các đặc điểm của sự tham gia đầy đủ, không thể đoán trước và có thể xác minh. Quy trình bầu cử của tập hợp chính có tính ngẫu nhiên, phân phối đồng đều và được giám sát. Hơn nữa, chúng tôi đã chứng minh tính khả thi của thuật toán đề xuất thông qua phân tích lý thuyết và đánh giá thực nghiệm. Phân tích thực nghiệm cho thấy khi có 70 nút trong giao thức đồng thuận (PBFT) và nếu LRBFT chỉ chọn 7 nút làm nút ủy quyền, thời gian LRBFT đạt được 100 đồng thuận chỉ chiếm 0,83% thời gian của PBFT.
#công nghệ blockchain #giao thức đồng thuận #nội suy Lagrange #tính toán phân tán #đồng thuận Byzantine
Mô phỏng quy mô lớn của hệ thống theo dõi mục tiêu phân tán Dịch bởi AI
Proceedings of the Fifth International Conference on Information Fusion. FUSION 2002. (IEEE Cat.No.02EX5997) - Tập 1 - Trang 624-629 vol.1
Đối với một lớp lớn các vấn đề quốc phòng liên quan đến theo dõi nhiều mục tiêu, nhiều cảm biến phân tán dựa trên các kỹ thuật hợp nhất dữ liệu, có nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến sự cân bằng chi phí-hiệu suất của toàn bộ hệ thống. Mặc dù độ phức tạp của những vấn đề như vậy phụ thuộc vào độ kích thước tổng thể, nhưng thường có đủ độ phức tạp hiện diện để thiết kế hệ thống không thể tiếp cận bằng các phương pháp chính thức. Dựa trên quan điểm này, chúng tôi đã phát triển một phiên bản ban đầu của một phòng thí nghiệm phân tích và thiết kế cho các vấn đề theo dõi phân tán quy mô lớn, cho phép khám phá một cách thực nghiệm các ảnh hưởng của các đặc điểm tác động khác nhau. Phiên bản ban đầu của phòng thí nghiệm đã được tổng hợp cho một hệ thống theo dõi nhiều mục tiêu phi tập trung trong môi trường cảm biến nhiều phân tán, với mục đích nghiên cứu các ảnh hưởng của các thuật toán theo dõi, các thuật toán hợp nhất theo dõi, và cấu trúc kết nối giữa các nút. Với phòng thí nghiệm hiện tại, chúng tôi xem xét sự cân bằng giữa khối lượng tính toán tổng thể của các hệ thống phân tán quy mô lớn khác nhau và độ chính xác theo dõi tổng hợp. Các kết quả dựa trên mô phỏng sử dụng phòng thí nghiệm sẽ được trình bày cùng với các hệ quả cho thiết kế hệ thống.
#Large-scale systems #Target tracking #Radar tracking #System testing #Sensor systems #Logic #Sensor fusion #Distributed computing #Topology #Computational modeling
Trích xuất phần cứng song song trong quá trình chuyển đổi C sang VHDL Dịch bởi AI
Proceedings of the Thirty-Fourth Southeastern Symposium on System Theory (Cat. No.02EX540) - - Trang 334-338
Việc chuyển đổi ngôn ngữ C/C++ sang VHDL là một bước quan trọng trong việc tổng hợp phần cứng từ C/C++. Tuy nhiên, ngôn ngữ C/C++ thông thường không có cơ chế công khai để khai báo việc thực hiện song song đồng thời, một đặc điểm quan trọng của các hệ thống phần cứng. Bài báo này trình bày phác thảo của một tập hợp các thuật toán chuyển đổi. Những thuật toán này hữu ích trong quá trình trích xuất phần cứng song song trong quá trình chuyển đổi từ C sang VHDL. Một ví dụ về việc trích xuất phần cứng song song từ một quy trình cộng mảng viết bằng C cũng được trình bày trong bài báo này.
#Hardware #Partitioning algorithms #Parallel processing #Algorithm design and analysis #Data mining #Parallel architectures #Field programmable gate arrays #Circuit synthesis #Concurrent computing #Distributed computing
Kết hợp chờ có giới hạn: xây dựng các đối tượng chia sẻ robust và có thông lượng cao Dịch bởi AI
Distributed Computing - Tập 21 - Trang 405-431 - 2009
Các bộ đếm chia sẻ là một trong những cấu trúc phối hợp cơ bản nhất trong tính toán phân tán. Các triển khai bộ đếm chia sẻ hiện có đều hoặc làm tắc nghẽn, không tuần tự hóa hoặc có điểm nút tuần tự. Chúng tôi trình bày thuật toán bộ đếm đầu tiên vừa tuần tự hóa, vừa không chặn, và có thể đạt được thông lượng cao trong các thực thi đồng bộ k — các thực thi mà tốc độ quá trình thay đổi với hệ số cố định tối đa k. Thuật toán dựa trên một biến thể mới lạ của mô hình kết hợp phần mềm mà chúng tôi gọi là kết hợp chờ có giới hạn (BWC). Do đó, nó có thể được sử dụng để đạt được các triển khai, sở hữu cùng những thuộc tính, của bất kỳ đối tượng nào hỗ trợ các thao tác có thể kết hợp, chẳng hạn như ngăn xếp hoặc hàng đợi. Khác với các thuật toán kết hợp trước đó, nơi mà các quá trình có thể phải chờ đợi nhau một cách vô thời hạn, trong thuật toán BWC, một quá trình chỉ chờ đợi các quá trình khác trong một khoảng thời gian có giới hạn và sau đó “nắm lấy vận mệnh vào tay mình”. Để lý luận chặt chẽ về tính song song có thể đạt được bởi thuật toán của chúng tôi, chúng tôi định nghĩa một chỉ số mới để đo lường thông lượng của các đối tượng chia sẻ, mà chúng tôi tin là thú vị theo đúng nghĩa của nó. Chúng tôi sử dụng chỉ số này để chứng minh rằng thuật toán của chúng tôi đạt được thông lượng Ω(N/ log N) trong các thực thi đồng bộ k, trong đó N là số lượng quá trình có thể tham gia vào thuật toán. Thuật toán của chúng tôi sử dụng hai công cụ mà chúng tôi tin có thể hữu ích để có được triển khai không chặn có độ song song cao cho các đối tượng bổ sung. Thứ nhất là "khóa đồng bộ", các khóa mà chỉ được tôn trọng bởi các quá trình trong các thực thi đồng bộ k và không được quan tâm đến trong trường hợp khác; thứ hai là "giao dịch giả" - một sự yếu hóa của giao dịch thông thường cho phép tính song song cao hơn.
#bộ đếm chia sẻ #thuật toán không chặn #kết hợp chờ có giới hạn #thông lượng #tính toán phân tán
Xem xét phân tán trong hồi quy kernel Dịch bởi AI
Soft Computing - - 2023
Trong vài thập kỷ qua, việc phân tán trong tính toán thống kê đã trở thành một xu hướng ngày càng gia tăng, và các nhà nghiên cứu đã nỗ lực đáng kể để chuyển đổi hoặc điều chỉnh các phương pháp và thuật toán thống kê đã biết sang chế độ song song. Lý do chính cho việc chuyển đổi sang quy trình song song là sự gia tăng nhanh chóng về kích thước và khối lượng dữ liệu cùng với sự phát triển phần cứng được thúc đẩy. Phương pháp phân chia và (kết hợp lại) (DnR) là một trong những phương pháp phân tán cho phép dữ liệu hoặc phương pháp hiện có được thực hiện bằng cách chia nhỏ nó thành các phần nhỏ hơn. Có thể sử dụng phương pháp DnR trong hầu hết các phương pháp hồi quy để làm sáng tỏ mối quan hệ giữa các dữ liệu. Mặc dù nhiều thư viện đã được tạo ra trong các ngôn ngữ lập trình hiện có cho nhiều phương pháp hồi quy, nhưng cách tiếp cận như vậy vẫn chưa được sử dụng cho hồi quy kernel. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng phương pháp tính toán hồi quy kernel mất khá nhiều thời gian. Chính vì lý do này, phân tán sẽ là một chiến lược hữu ích để giảm thiểu thời gian tính toán trong hồi quy kernel. Trong nghiên cứu này, chúng tôi nhằm trình bày cách tiết kiệm thời gian được đạt được bằng cách sử dụng các phương pháp DnR cho hồi quy kernel với sự trợ giúp của một số chiến lược phân tán trong R. Kết quả cho thấy thời gian tính toán có thể được giảm tỷ lệ với sự trao đổi giữa thời gian và độ chính xác.
#phân tán #hồi quy kernel #phương pháp DnR #tính toán song song #hiệu quả thời gian
Tổng số: 19
- 1
- 2