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最新“网格计算”相关专题内容

面向服务的虚拟网格简介

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SOA平台,
运维,
架构 ,
网格计算,
虚拟化,
企业架构

本文探讨了如何将虚拟化,面向服务和网格计算这三个概念结合起来,形成统一的计算平台概念——面向服务的虚拟网格(VSG,本文将使用VSG代替面向服务的虚拟网格)。在介绍其发展历史与定义的同时,本文还通过一个例子展示了分析和实施该技术的方法。

SOA Agents:当网格遇上SOA

主题
网格计算,
ESB,
SOA

网格技术可提升SOA实现的可伸缩性、高可用性和吞吐量。在这篇文章中,Boris Lublinsky解释了网格计算是如何被运用于SOA整体架构中的,并介绍了在服务实现中利用网格的编程模型。他同时还介绍了一种支持该建议架构的实验性网格实现。

用Terracotta实现Master-Worker

主题
Java,
性能和可伸缩性,
集群与缓存

这是来自咨询公司一个实际的案例分析,该案例利用主/从模式对使用Terracotta的应用的负载进行分布,增强了该应用的伸缩性。

“网格计算”相关新闻

AWS瞄准科学社区,为高性能计算提供新的资源

主题
云计算,
架构

Amazon Web Services (AWS)团队公布了一系列资源,瞄准科学社区对高性能计算的需要。AWS特别强调:在Amazon云环境中,他们的“spot价格体系”市场可以提供价格优惠的海量规模计算能力。

Hadoop重新设计,旨在简化升级并支持其他的编程范式

主题
架构 ,
Java,
大数据,
声明,
集群与缓存

近日,Yahoo! Hadoop Map-Reduce开发团队领导Arun Murthy展示了针对Hadoop的重新设计过的核心Map-Reduce架构,旨在简化升级、支持更大的集群、更快的恢复,还要支持除了Map-Reduce以外的其他编程范式。重新设计的Hadoop核心将引擎分割为一个资源管理器,用以支持各种集群计算范式,同时将map-reduce作为一个用户库,组织可以在同一个集群中运行多个版本的map-reduce代码。新的设计非常类似于开源的Mesos集群管理项目——Yahoo!和Mesos对其中的差异进行了评述。

分布式数据挖掘:应付分布式海量数据的现代方法

主题
架构 ,
网格计算,
部署/数据中心,
数据仓库

现在人们面临的挑战不再是收集信息,而是挖掘数据以回答特定研究问题。Benjamin Lieberman向大家介绍了用分布式数据挖掘来处理这些分布式海量数据的技术。

敏捷的云计算?

主题
治理,
容错技术,
云计算,
SOA

在最初关于网格计算和云计算的公告发布大约一年之后,Arjuna Technologies终于发布了他们工作的具体成果:一个新的云计算平台——Arjuna Agility,它注重提供一种无侵害的方法使你的IT投资迁移到云上,并获得最大产出。

Terracotta 2.6支持集群可视化工具与Tomcat6集成

主题
Java,
性能和可伸缩性,
集群与缓存

开源的JVM集群框架Terracotta的最新版包含了一些新特性,如集群可视化工具和对Tomcat 6平台的官方支持。周一Terracotta小组发布了该产品的2.6GA版,该版本还包含了一定的性能提升。

Heroku和Morph AppSpaces:两个Rails托管的新解决方案

主题
Ruby,
云计算,
部署/数据中心,
Ruby on Rails,
性能和可伸缩性,
网格计算,
SaaS

Heroku和Morph实验室是Ruby on Rails的托管提供商,提供整套软件和易用接口来帮助人们快速构建和运行自己的应用程序。为了了解更多的信息,我们对这两个公司进行了采访。