دکتری به خواستگاری دختری رفت، ولی دختر او را رد کرد و گفت به شرطی قبول میکنم که مادرت به عروسی ما نیاید.
آن جوان به فکر فرو رفت و نزد یکی از اساتید خود رفت و با خجالت چنین گفت :
در سن یک سالگی پدرم مرد و مادرم برای اینکه خرج زندگیمان را تامین کند، در خانه های مردم رخت و لباس می شست.
حالا دختری که خیلی دوستش دارم، شرط کرده است که فقط بدون حضور مادرم حاضر به ازدواج با من است.این موضوع مرا خجالت زده کرده و بر سر دوراهی مانده ام، به نظرتان چکار کنم.
استاد به او گفت :
از تو خواسته ای دارم به منزل برو و دستان مادرت را بشور، فردا به نزد من بیا و به تو می گویم چکار کنی.
جوان به منزل رفت و با حوصله دستان مادرش را در دست گرفت که بشوید ولی ناخواداگاه اشک بر روی گونه هایش سرازیر شد زیرا اولین بار بود که دستان مادرش درحالی که از شدت شستن لباسهای مردم چروک شده و تماما تاول زده و ترک برداشته بودند، را دید.
طوری که وقتی آب را روی دستان مادر میریخت از درد به لرز میفتاد.
پس از شستن دستان مادرش نتوانست تا فردا صبر کند و همان موقع به استاد خود زنگ زد و گفت :
ممنونم که راه درست را به من نشان دادید. من مادرم را به امروزم نمیفروشم چون اون زندگیش را برای آینده من تباه کرده است.
امروزه سرویس محاسبه ی ابری نه تنها موجب شکل گیری مجدد حوزه ی سیستم های توزیع شده گردیده است، بلکه به صورت اساسی منجر به تغییر روش های محاسبات در پروسه های شغلی نیز شده است. از آنجایی که محاسبه ی ابری مجهز به ویژگی های پیشرفته ی زیادی می باشد، ولی در عین حال معایبی در آن وجود داشته که نسبتاٌ هزینه های محاسباتی سنگینی را برای هر دو سرویس های ابری خصوصی و عمومی تحمیل می کند. حوزه ی محاسبه ی سبز نیز اهمیت رو به افزایشی در دنیایی با منابع محدود انرژی ، که روز به روز بر تقاضای استفاده از این منابع نیز افزوده می شود، دارد. در این مقاله، سعی شده است تا چارچوب جدیدی به منظور بهبود معماری های محاسباتی ابری ارائه شده است. با استفاده از تکنیک های زمانبندی آگاه از نظر میزان انرژی ، مدیریت منبع متغیر، مهاجرت زنده و طراحی ماشین مجازی کمینه، بهره وری کلی سیستم به میزان زیادی بهبود یافته و مراکز داده ای مبتنی بر سرویس ابری نیز کمترین سربار کارائی را متحمل شده اند.
سالیان سال است که فعالان حوزه ی علوم کامپیوتر، به پیش بینی ظهور یک سرویس محاسباتی مبتنی بر سودمندی پرداخته اند. تاریخچه ی این مفهوم، بر می گردد به سال 1961 میلادی که جان مک کارتی، آنرا در دانشگاه MIT معرفی کرد:
"در صورتی که کامپیوترهایی که من مد نظر دارم، به کامپیوترهای آینده مبدل گردند، ممکن است روزی فرا رسد تا محاسبات به صورت عمومی، مشابه با سیستم تلفن سازماندهی شود... سودمندی کامپیوتر، می تواند مبنای صنایع جدید و مهم را تشکیل دهد.”
امروزه سرویس محاسبات ابری به یکی از متودولوژی های توسعه پذیر در صنعت کامپیوتر مبدل گشته است. این سرویس، یک روش جدیدی به منظور تحویل سرویس های IT بر روی فضای وب است. این مدل، منابعی محاسباتی را از طریق اینترنت در اختیار مشتری قرار می دهد. در محاسبات ابری، تخصیص و زمانبندی منبع باعث شده تا سرویس های وب زیادی در کنار هم قرار گیرند. این مقاله، به تخمین استراتژی های تخصیص منبع در شبکه پرداخته و کاربرد آنها را در محیط محاسبات ابری بررسی می کند. یک تشریح مختصری نیز برای تخصیص منابع در محاسبه ی ابری، و بر مبنای بخش های پویای اتخاذ شده نیز صورت خواهد گرفت. در این مقاله، همچنین به بررسی و دسته بندی آخرین چالش های مرتبط با پروسه ی تخصیص منبع در محاسبه ی ابری و بر حسب انواع تکنیک های تخصیص منبع پرداخته خواهد شد.
محاسبه ی ابری را می توان یک مدل محاسباتی دانست که با استفاده از اینترنت و سرور های زمانبندی شده ی مرکزی،اپلیکیشن ها و آمار و ارقام را نگه داری می کند. این متودولوژی، به کاربران نهایی و پروسه های شغلی اجازه داده تا از اپلیکیشن های خود و بدون نیاز به سخت افزار پردازشی قدرتمند و از طریق گذرگاه اینترنت به اجرا درآرند. محاسبه ی ابری، همچنین با متمرکز سازی فضای ذخیره سازی، نشانه ها، توزیع و پهنای باند، اجازه ی پردازش محاسبات بسیار سنگین را می دهد. نمونه هایی از محاسبه ی ابری، شامل یاهو میل، جی میل گوگل و یا hotmail مایکروسافت می باشد. سرور و نرم افزار مدیریت ایمیل، تماماٌ بر روی فضای ابری قرار گرفته اند و کاملاٌ تحت کنترل و مدیریت تأمین کننده ی سرویس ابری هستند. کاربر نهایی از نرم افزاری که به این سرور وابسته نیست استفاده کرده و از مزایای این سرویس بهره می برد. محاسبه ی ابری، به عنوان سرویس واسطه عمل کرده و در حالی که منابع دوطرفه، نرم افزار و اطلاعات برای کامپیوتر ها و سایراستراتژی ها فراهم می شود. محاسبه ی ابری را می توان به سه سرویس تقسیم کرد:
1. SaaS (نرم افزار به عنوان یک سرویس)
2. PaaS(پلت فرم به عنوان یک سرویس)
3. IaaS(زیر ساختار به عنوان یک سرویس)
تخصیص منابع ابری ، نه تنها کیفیت سرویس(QoS) –محدودیت های مشخص شده به وسیله ی کلاینت ها به وسیله ی توافق سطح سرویس- را فراهم کرده، بلکه مصرف انرژی را نیز به میزان زیاد کاهش می دهد.
امروزه روش های جدید ارائه شده به منظور تجسم و تحلیل شبکه، از متریک های پیشرفته ای استفاده می کنند که اجازه ی دسته بندی و فیلترینگ گره , و همچنین مشاهده ی تعاملات بین گره ها را می دهد. یکی از پژوهش هایی که در زمینه ی چیدمان گراف و متد های ساده سازی صورت گرفته است، حاکی از پیشرفت قابل ملاحظه ای در این زمینه، یعنی تجسم و تحلیل شبکه بوده است.
داده های رابطه ای را میتوان یکی از کلاس های اصلی اطلاعات دانست که به نظر میرسد در آرایه ی بزرگی از اصول، از جامعه شناسی و زیست شناسی گرفته تا مهندسی و علوم کامپیوتر متغیر است. بر خلاف داده های متنی، فضایی و n بعدی، داده های رابطه ای متشکل از یک مجموعه از نهاد ها و یک شبکه از روابط بین آنها میباشد. بعضی از شبکه ها، روابط را انتزاعی را مورد پوشش و نمایش قرار می دهند، مانند دوستی یا نفود؛ بعضی دیگر، شبکه های فیزیکی را مانند روتر ها و یا توزیع انرژی نمایش می دهند.
با توجه به رشد روز افزون اپلیکیشن های شبکه ی جریان اصلی، توانایی در تحلیل مجموعه داده های پیچیده، به امری ضروری مبدل گشته است. ویکیپدیا، دارای میلیون ها مقاله بوده که یک شبکه ای از ارجاع های متقابل را تشکیل می دهند. شبکه ی اجتماعی فیس بوک، بیش از یک میلیارد انسان را در یک ساختار بسیار پیچیده از دوستان، دعوت گروه، بازی ها، تبلیغات، چت های ویدنویی و متنی دور هم گرد آورده است. این شبکه ها و شبکه های مشابه، هر روز به توسعه ی خود ادامه می دهند.
استفاده از آمار و ارقام ساده به منظور ارائه ی دلیل موجهی برای تشریح پویایی چنین شبکه های پیچیده ای، عملی و یا کارآمد نیست. تحلیلگران در حال موضع گرفتن به سمت تجسم این شبکه ها نه به عنوان پروسه ای انفعالی از تولید تصاویر از اعداد ، بلکه به عنوان متد های بسیار تراکنشی که نمایش های بصری را با تحلیل های شبکه ترکیب کرده تا توانایی درک این شبکه ها را بهبود دهد، می باشند. چنین تحلیل هایی، نتایج عمده ای را نیز به همراه داشته است. به عنوان مثال، تحلیل های صورت گرفته شده بر روی شبکه های اجتماعی، الگوهایی را در مورد گروهی از دوستان یا جمعیت نشان داده است. تحلیل شبکه ی توزیع انرژی نیز حاکی از نکاتی کلیدی برای بهبودی های زیرساختار بوده است.
طراحی گراف که از اوایل دهه ی 1990 میلادی آغاز گردیده است، یکی از حوزه های پژوهشی مختص به تجسم ساختار شبکه ها می باشد.
یکی از رایج ترین روش های تجسم و نمای شبکه ها، استفاده از دیاگرام های لینک-گره بوده که در آن، گره ها نماینده ی عامل ها بوده و لینک بین این گره نیز روابط بین این عامل ها را نشان می دهد. اگرچه چنین متدی نسبتاٌ ساده بوده می توان از آن برای تجسم شبکه های کوچک مقیاس استفاده کرد، ولی برای تجسم شبکه هایی پیچیده با مقیاس بزرگتر، اصلاٌ عملی و کاربردی نیست.
هدف تکنولوژی تشخیص عبارت گفته شده(STD) این بوده که بتوانیم واژگانی را در مجموعه ی بزرگی از محتوای گفتاری ، مورد جستجو قرار دهیم. در این مقاله، ما مواردی را مطرح خواهیم کرد که در آن عبارات مد نظر جستجو(پرس و جوها)، مثال هایی صوتی هستند. این مورد، یا به وسیله ی تشخیص بخش مد نظر در جریان صوتی صورت خواهد گرفت و یا به وسیله ی گفتن عبارت پرس و جو. معمولاٌ پرس و جوها مرتبط با شاخص های نام گذاری شده و کلمات خارجی هستند، که عموماٌ پوشش ضعیفی در واژگان مربوط به سیستم های تشخیص گفتار پیوسته واژگان بزرگ(LVCSR) دارند. در تمامی این مقاله، ما بر روی جستجوی Query-By-Example برای چنین عباراتی که فاقد واژگان هستند(OOV) متمرکز خواهیم شد. ما یک مبدل وضعیت محدود(FST) را بر مبنای سیستم شاخص گذری و جستجو ایجاد خواهیم کرد[1] تا مسئله ی جستجوی Query-By-Example را برای عبارات OOV و به صورت ارائه ی هر دوی پرس و جو و شاخص به عنوان شبکه های آوایی از خروجی یک سیستم LVCSR حل شود. ما نتایجی را که متفاوت از مکانیسم های ارائه و تولید است هم برای پرس و جو و هم شاخص هایی که با یک واژه ایجاد شده است ، ارائه خواهیم داد. همچنین متدی دو مرحله ای را ارائه خواهیم داد که از جستجوی Query-by-Example و با استفاده از بهترین واژگان تشخیص داده شده استفاده کرده و اثبات خواهد کرد که این روش می توان کارائی قابل ملاحظه ای را داشته باشد که مقدار آن به وسیله ی مقدار وزن دهی شده ی عبارت واقعی(ATWV)، به میزان 0.479 در مقایسه با مقدار 0.325 که از تلفظ رفرنس برای OOV ها استفاده کرده است، اندازه گیری شده است. بهبودی های بیشتری را نیز می توان به وسیله ی روش دو گذره(دو مرحله ای) و فیلترینگ با استفاده از شمارش های مورد انتظار از سیستم فرهنگ لغت LVCSR بدست آورد.
امروزه شبکه های بهم متصل ، واحد های پردازشی سیستم های محاسباتی با کارائی بالا را بهم متصل ساخته و با آنها محاوره دارند. در این زمینه، خطاهای شبکه دارای تأثیر قابل ملاحظه ای می باشند زیرا بسیاری از الگوریتم های مسیریابی، برای پایداری در برابر خطاها طراحی نشده اند. از این رو، فقط یک خطای منفرد ممکن است پیام های موجود در شبکه را دچار اشکال سازد و اتمام اپلیکیشن ها را با مشکل روبرو سازد، و یا حتی منجر به پیکربندی های بن بست گردد.
در این مقاله، ما یک متد مسیریابی مستعد در برابر خطا را معرفی کرده ایم تا بتوانیم خطاهای لینک دائم و غیر دائم که پویایی بالایی دارند را از بین ببریم. از آنجایی که این خطاها به صورت تصادفی در طول عملیات سیستم بروز میکند، متد ما مسیرهای گریز را برای پیام ها فراهم کرده و در عین حال، از بروز بن بست جلوگیری میکند.پیشنهاد ما از نواحی خطا دار و به وسیله ی روش های مسیریابی چند مسیره اجتناب میکند و از مزایای افزونگی مسیر ارتباطی بهره میبرد.
ارزیابی کارائی، شامل سناریوهای تست ترکیبی بوده که صحت را اثبات کرده و سناریوهایی را که بر مبنای موجودیت دنباله هایی از سیستم های با کارائی بالاست را تست میکند. آزمایشات نشان داده است که متد ما به اپلیکیشن ها اجازه داده تا اجرای خود را حتی در صورت بروز خطا کامل سازند و افت کارائی را به 30% کاهش دهند.
واژگان کلیدی: شبکه های بهم متصل ، پایداری در برابر خطا ، مسیریابی تطبیقی
1.مقدمه
در طی دهه های اخیر، تقاضا برای قدرت محاسباتی بیشتر، یک افزایش بدون توقفی را داشته است. این افزایش، ریشه ای در رشد تعداد کاربرد های محاسباتی پیچیده دارد. در ابتدا، قدرت محاسباتی فقط محدود به فیلد های پژوهشی علمی بود. اگرچه در طول چند سال اخیر، کاربرد های جدیدی نیز ایجاد شده اند که نیاز به قدرت محاسباتی بالایی داشته اند. این برنامه های جدید، شامل ایمن سازی DNA، پیش بینی آب و هوا، مطالعات زیستی و غیره بوده است.
در این لحظه، اهمیت سیستم های HPC غیرقابل انکار می باشد، زیرا آنها گرایش جدیدی را به سمت مدل سازی رفتار روزانه و سبک زندگی جوامع مدرن باز کرده اند. این مورد در صورتی که ساده ترین جستجو در گوگل را که بر مبنای سیستم های HPC نیز میباشد را در نظر بگیریم، بدیهی است[1]. در اصل، با توجه به اهمیت این سیستم ها، ضروری است تا از وقفه های سرویس اجتناب کنیم، که این مورد در سیستم های حساس مانند سیستم های مرتبط با عملیات بحرانی-مأموریتی، بانکداری و اپلیکیشن های محسوس به محاسبات ضرورت پیدا میکند[2].
عضو شوید
عضویت سریع
آمار
وب سایت:
آمار مطالب
آمار بازدید
