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分布式计算技术综述 摘要：分布式计算技术提供了充分利用现有网络资源的有效途径，分布式计算机制能大大缩短问题的求解时间，为计算领域的难解问题提供有效的解决途径。本文对分布式计算的主要技术进行了分析比较, 揭示了它们之间的内在联系并对分布式计算的发展过程进行了概括。 关键词：分布式计算、分布式对象技术、并行计算 1.概述 在生物学的研究中，大量的课题都是NP-难解问题，这些问题的解决往往需要大规模的计算，而高性能超级计算机价格昂贵且具有局限性。随着硬件技术的发展，越来越多的个人计算机构成了庞大的网络，据统计，截至2000 年，与Internet连接的计算机超过3 亿台，每台机器有80%～90%的CPU 资源闲置，怎样组织和利用这些闲置资源进行分布式计算，解决生物计算或其他领域的难解问题受到越来越多的关注。随着计算机技术特别是互联网的飞速发展，人们开始采用分布式计算实现对上述问题的求解。 分布式计算可以用在很多领域当中，尤其是需要巨大计算能力的科学计算应用。这些应用往往需要用高性能计算机来处理，而高性能计算机的使用和维护费用巨大。例如，如果能够有效地利用Internet网络上的空闲的CPU等计算资源，将是一种廉价的解决方案。目前已经有许多这样的应用，其中比较著名的有：信号处理，如SETI@Home（在家寻找地外文明，/）。解决较为复杂的数学问题，如GIMPS（寻找最大的梅森素数/）。 2.关键技术 2.1分布式计算技术 所谓分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。 最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药物。这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的[1]。也可以简单的理解为项目方把大的计算任务分割成小块（任务单元），通过互联网分发给志愿者进行计算，志愿者计算完成后再通过网络把各自的计算结果返回到项目方的服务器。 把一个大问题划分成多个小问题同时运算不仅是为了弥补单一计算单元有限的计算能力的途径，更是人类自然且逻辑地分析和解决问题的方法。时下流行的网格运算便是分布式运算发展的结果。著名的网格运算平台如GlobuS，己经成为学术机构和科研院校解决大型运算问题的主要技术平台。而且如今类似的技术并非只局限于科研，Oracle的分布式数据库、Microsoft的HPC架构，都把目标用户指向对计算能力有较高要求的企业和机构，使得分布式运算和现实生产过程的联系越来越紧密。 通常意义上的分布式计算是将运算任务分发到多台计算机上协同运作，更广义的分布式运算则泛指将计算任务拆分到多个运算节点中进行计算的过程，这个计算节点可以是一个CPU，可以是一台计算机，也可以是一个服务器集群。分布式计算得以实现主要依赖于并行计算技术的推广。并行化是计算机发展的趋势，越来越多的企业应用开始把注意力放在如何提高系统的可并行程度上，只有这样，软件系统才一有可能是不断成长的业务需求，而非受限于单一硬件系统有限的处理能力。充分利用每一个计算节点的能力，合理分配有前后依赖性的任务，是分布式运算的最大挑战。由于并非所有的问题都能够简单地加以拆分，使得分布式运算在企业中的应用仍然十分有限。 分布式系统在计算机协同处理方面和资源共享方面以高效和高性价比著称，对分布式系统的认识有两个方面： 1.以Andrew S.Tanenbaum的定义为典型：“一个分布式系统是一些独立的计算机的集合，但是对这个系统的用户来说，系统就像一台计算机一样。”其含义主要是两点： 1）从硬件角度来讲，每台计算机都是自主的； 2）从软件角度来将，用户将整个系统看作是一台计算机。 Tanenbaum认为，将分布式系统和并行系统加以区别是难以成立的，因为这两个设计领域是统一的，“分布式系统”应该是表示任何一个有多个互连的CPU协同工作的系统。 2.2分布式对象技术 当前分布式组件对象实现的主流技术有以下3种:DCOM(分布式组件对象模型)，CORBA(公共对象请求代理结构)和JavaRMI(远程方法调用)。 ①CORBA CORBA是最早出现的分布式对象计算技术，1991年OMG就颁布了CORBA1.o标准，目前的版本是3.0coRBA的主要目标是解决面向对象的异构应用之间的互操作问题，并提供分布式计算所需的一些其它服务rob是CORBA平台的核心它用于屏蔽与底层平台有关的细节，CORBA