Distributed Data Management in Grid Environments
暫譯: 網格環境中的分散式數據管理
Michael Di Stefano
- 出版商: Wiley
- 出版日期: 2005-06-01
- 定價: $2,980
- 售價: 6.0 折 $1,788
- 語言: 英文
- 頁數: 312
- 裝訂: Hardcover
- ISBN: 0471687197
- ISBN-13: 9780471687191
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商品描述
Description:
Grid Computing is entering the IT mainstream driven by cost controls, business needs, and technology conditions. This book is developed by practitioners in the field and presents a balanced review of the field, as well as an introduction to some of the more advanced concepts pivotal in real world implementations. It also focuses on data management issues and techniques in Grid Computing. It includes reasons why businesses are looking at Grid;data management in Grid; data regionalization, synchronization & integration, practical applications of Grid; and programming techniques & examples.
Table of Contents:
Foreword.
Preface.
Acknowledgements.
PART I: AN OVERVIEW OF GRID COMPUTING.
1. What is Grid Computing?
The Basics of Grid Computing.
Leveling the Playing Field of Buzzword Mania.
Paradigm Shift.
Beyond Client/Server.
New Topology.
2. Why Are Businesses Looking at Grid Computing?
History Repeats Itself.
Early Needs.
Artists and Engineers.
The Whys and Wherefores of Grid.
Financial Factors.
Business Drivers.
Technology's Role.
3. Service-Oriented Architectures.
What is Service-Oriented Architecture (SOA)?
Driving Forces Behind SOA.
Maturing Technology.
Business.
World Events.
Enter Basic Supply and Demand Economics.
Fundamental Shift in Computing.
4. Parallel Grid Planes.
Using Art to Describe Life: Grid is the Borg.
Grid Planes.
Compute Grids.
Data Grids.
Compute and Data Grid - Parallel Planes.
True Grid Must Include Data Management.
Basic Data Management Requirements.
Evolving the Data Grid.
PART II: DATA MANAGEMENT IN GRID COMPUTING.
5. Scaling in the Grid Topology.
Evolution in Data Management.
Client/Server Evolution.
Grid Evolution.
Different Implementations of a Data Grid.
Level Zero Data Grids.
FTP in Grid.
Distributed Filing Systems.
Faster Servers.
MetaData Hubs and Distributed Data Integration.
Level 1 Data Grids.
Foundations.
Case Study: Integrasoft Grid Fabric (IGF).
Application Characteristics for Grid.
6. Traditional Data Management..
Data Management.
History.
Features.
Key for Usability.
7. Relational Data Management as a Baseline for Understanding Data Grid.
Evolution of the Relational Model.
Parallels to Data Management in Grid.
Analysis of the Functional Tiers.
Engines Determine the Type of Data Grid.
Data Management Features.
8. Foundation of Comparing Data Grids.
Core Engine Determines Performance and Flexibility.
Replicated vs. Distributed.
Centralized vs. Peer-to-Peer Synchronization.
Access to the Data Grid.
Support for Traditional Data Management Features.
Support for Data Management Features Specific to Grid.
9. Data Regionalization.
What are Data Regions?
Data Regions in Traditional Terms.
Data Management in a Data Grid.
Data Distribution Policy.
Data Distribution Policy Expression.
Data Replication Policy.
Data Replication Policy Expression.
Synchronization Policy.
Load and Store Policy.
Data Load Policy Expression.
Data Store Policy Expression.
Event Notification Policy.
Event Notification Policy Expression.
Quality of Service (QoS) Levels.
10. Data Synchronization.
Intra-Region Synchronization.
Inter-Region Synchronization.
Synchronization Architectures.
Centralized Synchronization Manager.
Peer-to-Peer Synchronization.
Synchronization Patterns.
Synchronization Granularity.
Synchronization Policy Expression.
Synchronization Pattern Simulations.
Synchronization Policy as a Standard Interface.
11. Data Integration.
Enterprise Application/Information Integration in Grid.
STP, EAI, and EII.
EII in Grid.
Natural Separation of Process and Data.
Data Load Policy.
Data Store Policy.
Load, Store, and Synchronization.
Enterprise Data Grid Integration.
12. Data Affinity.
A Measurable Quantity.
What to Expect from Data Affinity.
How to Achieve Data Affinity.
Regionalization, Synchronization, Distribution and Data Affinity.
Data Distribution is Key to Data Affinity.
Data Affinity and Task Routing.
Integration of Compute and Data Grids.
Examples.
PART III: PRACTICAL APPLICATIONS OF GRID COMPUTING.
13. Which Applications are Good Candidates for the Grid.
Grid Enabling Application Chrematistics.
Grid'able Applications.
Use Case Presentations.
14. Calculation Intensive Applications.
Description.
Use Cases.
General Architecture.
Data Grid Analysis.
15. Data Mining, Data Warehouses.
Description.
Use Cases.
General Architecture.
Data Grid Analysis.
Benefits and Data Grid Specifics.
16. Geographic Boundary Problems.
Description.
Business Use Cases.
General Architecture.
Data Grid Analysis.
Benefits and Data Grid Specifics.
17. Command and Control.
Problem Description.
Solution Architecture.
Data Grid Analysis.
Application Spin Offs.
18. Web Services's Role in the SOA/SONA Evolution.
Definition of Web Services.
Description.
Data Management: The Key Stone to Web Services.
Web Services, Grid Infrastructures, and SONA.
The Undiscovered Past.
The SONA Model.
19. The Compute Utility.
Overview.
Architecture.
PART IV: REFERENCE MATERIAL.
20. Language Interface.
Programmatic.
Query Based.
XML Based.
21. Basic Programming Examples.
Hello World Example.
Coarse Granularity.
Coarse Data Atom.
Writer Program.
Reader Program.
Fine Granularity Example.
Writer Program.
Reader Program.
Random Number Surface Example.
22. Additional Reading.
Useful Information Sources.
White Papers.
Grid.
GridFTP.
Distributed File Systems.
Standards Bodies.
Globus - Data Grid.
Global Grid Forum.
W3C.
Public and University Grid Efforts.
Scientific Research Use of Grid.
Web Services.
Distributed Computing.
Compute Utility.
Service Oriented Architectures.
Data Affinity.
23. White Paper: Natural Attraction Forces of Data Bodies within a Data Grid to Describe Efficient Data Distribution Patterns.
Introduction.
Observation.
Hypothesis.
Laws of Attraction.
How does this fit in with Data Distribution Patterns of Single Data Bodies within a Data Grid Fabric?
Collision of Single Data Bodies.
The Effects of the Data Grid on Single Data Body.
Conclusions.
24. Glossary of Terms.
References.
Index.
商品描述(中文翻譯)
描述：
網格計算（Grid Computing）因成本控制、商業需求和技術條件而進入IT主流。這本書由該領域的實踐者撰寫，提供了對該領域的平衡回顧，以及對一些在實際應用中至關重要的更高級概念的介紹。它還專注於網格計算中的數據管理問題和技術。內容包括企業為何考慮網格計算；網格中的數據管理；數據區域化、同步與整合；網格的實際應用；以及編程技術與範例。
目錄：
前言。
序言。
致謝。
第一部分：網格計算概述。
1. 什麼是網格計算？
網格計算的基本概念。
平衡流行術語的競爭環境。
範式轉變。
超越客戶/伺服器。
新拓撲。
2. 為什麼企業考慮網格計算？
歷史重演。
早期需求。
藝術家與工程師。
網格的原因與背景。
財務因素。
商業驅動力。
技術的角色。
3. 服務導向架構。
什麼是服務導向架構（SOA）？
SOA背後的驅動力。
技術的成熟。
商業。
世界事件。
基本供需經濟學的介入。
計算的根本轉變。
4. 平行網格平面。
用藝術描述生活：網格是博格（Borg）。
網格平面。
計算網格。
數據網格。
計算與數據網格 - 平行平面。
真正的網格必須包括數據管理。
基本數據管理需求。
發展數據網格。
第二部分：網格計算中的數據管理。
5. 網格拓撲中的擴展。
數據管理的演變。
客戶/伺服器的演變。
網格的演變。
數據網格的不同實現。
零級數據網格。
網格中的FTP。
分佈式檔案系統。
更快的伺服器。
元數據中心與分佈式數據整合。
一級數據網格。
基礎。
案例研究：Integrasoft Grid Fabric（IGF）。
網格的應用特徵。
6. 傳統數據管理。
數據管理。
歷史。
特徵。
可用性的關鍵。
7. 關聯數據管理作為理解數據網格的基準。
關聯模型的演變。
與網格中的數據管理的平行。
功能層的分析。
引擎決定數據網格的類型。
數據管理特徵。
8. 比較數據網格的基礎。
核心引擎決定性能和靈活性。
複製與分佈。
集中式與對等同步。
訪問數據網格。
支持傳統數據管理特徵。
支持特定於網格的數據管理特徵。
9. 數據區域化。
什麼是數據區域？
傳統術語中的數據區域。
數據網格中的數據管理。
數據分佈政策。
數據分佈政策表達。
數據複製政策。
數據複製政策表達。
同步政策。
加載與存儲政策。
數據加載政策表達。
數據存儲政策表達。
事件通知政策。
事件通知政策表達。
服務質量（QoS）級別。
10. 數據同步。
區域內同步。
區域間同步。
同步架構。
集中式同步管理器。
對等同步。
同步模式。
同步粒度。
同步政策表達。
同步模式模擬。
同步政策作為標準介面。
11. 數據整合。
企業應用/信息整合於網格中。
STP、EAI和EII。
網格中的EII。
過程與數據的自然分離。
數據加載政策。
數據存儲政策。
加載、存儲與同步。
企業數據網格整合。
12. 數據親和性。
可測量的量。
對數據親和性的期望。
如何實現數據親和性。
區域化、同步、分佈與數據親和性。
數據分佈是數據親和性的關鍵。
數據親和性與任務路由。
計算與數據網格的整合。
範例。
第三部分：網格計算的實際應用。
13. 哪些應用是網格的良好候選者。
網格啟用應用的特徵。
可網格化的應用。
用例展示。
14. 計算密集型應用。
描述。
用例。
一般架構。
數據網格分析。
15. 數據挖掘、數據倉庫。
描述。
用例。
一般架構。
數據網格分析。
好處與數據網格的特點。
16. 地理邊界問題。
描述。
商業用例。
一般架構。
數據網格分析。
好處與數據網格的特點。
17. 指揮與控制。
問題描述。
解決方案架構。
數據網格分析。
