在j2ee应用的服务器中，通过什么方式，向外部异构系统提供调用接口

面对一个实习生，我的研究方向是大型的数据处理，分布式计算，中间件的hadoop，似乎是说我很感兴趣的话，中间件，直接问我，我的理解的中间件，我很少思考这样一个问题:中间件有自己的理解是硬件， *** 作系统和应用平台，可以屏蔽不同性质的 *** 作系统。 一个完整的系统平台由一套，中间件通常集成，包括开发平台和运行平台。中间件这组，通常会是至少一个通信中间件。中间件是分布式系统中使用的一个概念。 中间件屏蔽了底层 *** 作系统的复杂性，应用开发简单的统一。降低编程的复杂性(Hadoop是一个很好的例子)，专注于自己的业务，没有程序在不同的系统上的软件移植和重复劳动，大大降低了技术负担。中间件把应用系统，而不是只是简单的开发，缩短开发周期，还减少了工作量的系统维护， *** 作和管理(这并没有觉得在hadoop直接写MPI程序，也可以运行不需要任何额外的维护，容错机制，Hadoop的声音，满足了这一点)。此外，还降低了电脑的整体成本投入。 中间件，以便为解决分布式异构分布式计算系统的问题比较困扰，不得不面对的一个问题。中间件提供了一个标准的程序接口和协议的应用程序调用，或更确切地说，是中间件服务过程调用的应用程序接口来完成的任务。 其中:特性的中间件 可以概括为如下: 1。满足大量的应用程序的需求 各种硬件和OS平台上运行 跨网络，应用或服务的硬件和OS平台的透明性，支持分布式计算 4支持标准协议的互 *** 作性 5。支持标准接口的便携性 ，中间件成为许多标准化工作的重要组成部分。对于应用软件开发，中间件是 *** 作系统和网络服务更为重要，中间件提供了一个相对稳定的高层应用程序接口定义，不管底层的计算机硬件和系统软件更换，只要将中间件升级更新并保持中间件的外部接口定义了相同的应用软件，几乎不需要任何，从而保护重要的企业应用软件开发和维护的投资。 :中间件的分类 在分布式环境中，中间件必须提供通信服务，我们调用这个服务平台，根据不同的目的和实现机制，可分为下列几大类: 远程过程调用(Remote Procedure Call，远程过程调用) 面向消息的中间件(面向消息的中间件) 对象请求代理(对象请求代理) 它们的功能: 第一:起来，提供不同形式的通讯服务，包括同步，排队订阅出版，广播，这些基本的通讯平台，可以建立各种框架，为应用程序提供服务，在不同领域的事务处理监视分布式事务处理访问对象交易经理OTM。 二:中间件本身定义的相应字段的应用程序的体系结构，标准的服务组件，用户只需告诉框架感兴趣的事件，然后提供处理这些事件的代码。当一个事件发生时，框架将调用用户代码。用户不必调用框架，用户程序不关心的框架结构，实施过程中，系统API调用，框架是负责基于中间件的应用程序开发完成后具有良好的可扩展性，可管理性，高可用性和可移植性。 21分类介绍: 211远程过程调用 Remote Procedure Call，远程过程调用是一种广泛使用的分布式应用程序的方法。应用程序使用RPC来“远程”执行一个不同的地址空间的过程中，从效果来看，执行相同的本地电话。 212面向消息的中间件 的MOM是可靠，高效的消息传递机制，独立于平台的数据交换和集成的分布式系统数据通信的基础上。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以扩展的分布式环境中，进程间通信，并支持多种通讯协议，语言，应用程序，硬件和软件平台。流行的MOM中间件产品有IBM的MQSeries，:BEA MessageQ。 消息传递和排队技术有三个主要特点: 通信程序可以运行在不同的时间，程序是在网络上直接相互通话，而是间接地将消息放入消息队列，因为程序之间有没有直接的联系。因此，他们不被同时运行。到合适的队列中的消息，目标程序或根本不需要正在运行的运行，即使目标程序并不意味着他们应该立即处理该消息。 :复杂的应用程序的应用的结构上，图2是不具有约束力，通信处理不仅可以是一个之间的一一对应关系，并且也可以是一对一一对多和many-to-one上，或什至是的各种方法的组合。多种通信手段的构造函数不增加的应用程序的复杂性。 3。计划和网络复杂性的性隔离:程序会把消息放入消息队列，或删除的消息从消息队列中的沟通与此相关的所有活动，比如维护消息队列，维护之间的关系程序和重新启动网络和移动网络中的消息队列处理的任务的MOM不直接与其他程序调用，不涉及复杂的网络通信。 213对象请求代理 随着时代的发展对象技术与分布式计算技术，既能互相形成一个分布式对象计算，并发展成为当今软件技术的主流方向。 1990年底，对象管理集团OMG对象管理结构OMA(对象管理体系结构)，对象请求代理(对象请求代理)是这个模型的核心组成部分。它的作用是提供一个通信框架，透明的请求异构分布式计算环境中传递对象。 CORBA规范包括了ORB的所有标准接口。 CORBA 11于1991年推出，定义了接口描述语言OMG IDL和支持的客户机/服务器对象特定的ORB互 *** 作性API。 CORBA 20规范描述了不同厂商的ORB之间的互 *** 作性。 对象请求代理(ORB)是对象总线，它在CORBA规范的核心，定义异构环境下对象透明的基本机制发送请求和接收响应，是一个客户机/服务器对象之间的关系建立中间件。 ORB允许向其他对象的对象的请求可以是透明的或接受的其他对象的响应，这些对象可以位于本地到远程机器上，也可以位于。可以实现ORB拦截请求调用，并负责寻找所请求的对象，传送参数，调用相应的方法，并返回结果。客户端对象在同一台服务器对象的沟通和激活机制或存储服务器对象，不知道，也不用知道服务器对象，它是什么语言，什么作业系统或其他系统组件不属于对象的接口。 这是值得注意的，客户端和服务器的角色，仅仅是用来协调对象之间的交互，根据不同的场合，在对象上的ORB可以是客户端，也可以是一个服务器，或者甚至两者。当对象发出请求时，它是在客户端的角色，当它接收到一个请求时，它是在一个服务器角色。大多数的对象都发挥客户端扮演的角色在服务器的角色。此外，没有一个是负责传输和服务器管理，客户端和服务器之间的直接连接对象请求ORB，因此，与RPC支持简单的客户机/服务器体系结构相比，ORB可以支持更加复杂的结构。 214事务处理监视器 事务处理监控程序(交易处理监视器)最早出现在大型机上，大规模事务处理环境中的可靠运行提供支持。随着分布式计算技术的发展，分布式应用系统需要大规模的事务处理，如大量的关键事务处理的商业活动。交易监控社会之间的客户端和服务器，事务管理和协调，负载平衡和故障恢复，以提高系统的整体性能。它可以被看作是事务处理应用程序的“ *** 作系统”。一般来说，事务处理监视器具有以下特点: 流程管理，包括启动服务器进程，分配任务，监督其执行情况和负载平衡。 事务管理，即确保在其监测的原子性，一致性，独立性和持久性的交易。 在客户端和服务器之间的通讯管理提供了多种通讯机制，包括请求响应会话，排队，订阅发布和广播。 交易监控提供了大量的客户端，如飞机订票系统的服务。如果被分配给所需要的资源，然后为每个客户端的服务器，该服务器将被淹没(如在图2中所示)。但实际上，在相同的时间，并非所有的客户端需要请求服务，一旦客户端请求的服务，希望得到一个快速的反应。事务处理监视器 *** 作系统之上提供一组服务，管理和分配相应的服务进程，使服务器可以有效地为大型客户提供服务，在有限的系统资源，客户端的请求。 :中间件的不足之处 最流行的中间件服务使用专有的API和专有的协议，使来自不同制造商的应用程序建立在一个单一的制造商的产品实现互 *** 作性是困难的。一些中间件服务平台实现，从而限制了异构系统之间移植的应用。应用程序开发者建立自己的应用程序，这些中间件服务也需要承担相当大的风险，他们往往需要重写他们的系统，随着技术的发展。中间件服务的分布式计算的抽象程度提高，应用程序开发人员需要面对很多困难的设计选择，例如，开发人员还需要在客户端和服务器端的功能分配决定的分布式应用程序。通常是指客户端的显示设备上的服务，方便的使用数据服务的服务器上关闭到数据库中，但它并非总是如此，更何况其他应用程序是如何分配的，它是不容易的确定。

超融合的本质是通过软件定义的方式实现存储计算资源的池化，核心是软件，硬件一般都是通用的 x86 或 ARM 架构的通用服务器。
因此，理论上来说硬件异构是可以的，单一集群内是可以支持同一架构下的不同型号的服务器的，但这也是有一定的前提，比如CPU同一代，不同节点的硬件差异性不应太大，避免某节点故障，其他节点缺少足够的资源恢复虚拟机的运行等。
另外一般厂商都会有自己的硬件兼容性列表，建议咨询厂商后，按照厂商的官方文档配置。

是。阿里云ECS云服务器分为多种实例规格，如通用型、计算型、高主频型、共享型、异构GPU型及裸金属服务器等规格，因此异构计算是。异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。

服务器存储系统大致可以分成三种类型：DAS、NAS、SAN。

直接依附存储系统，即DAS。直接依附存储系统DAS又称为以服务器为中心的存储体系。其特征为存储设备是通用服务器的一部分，该服务器同时提供应用程序的运行，例如视频流、数据库等服务。数据的输入或输出由服务器负责，数据访问与 *** 作系统、文件系统和服务程序紧密相关。网络依附存储系统，即NAS。这种存储方式多采用专用数据服务器。该服务器不再承担应用服务，称之为“瘦服务器”。数据服务器通过局域网的接口与应用服务器连接。由于采用局域网上通用数据传输协议，如NFS，CIFS等，所以能够在异构的服务器间共享数据。存储区域网络，即SAN。存储区域网络SAN采用高速数据连接通道光纤通道连接服务器和存储系统。从结构上看，服务器和数据存储系统相互独立。将设备连接到FC集线器或交换机上，便于扩展系统规模。

随着传感器技术、 嵌入式技术、 分布式信息处理技术和无线通信技术的发展， 以大量的具有微处理能力的微型传感器节点组成的无线传感器网络(WSN)逐渐成为研究热点问题。
与传统无线通信网络Ad Hoc网络相比， WSN的自组织性、 动态性、 可靠性和以数据为中心等特点， 使其可以应用到人员无法到达的地方， 比如战场、 沙漠等。 因此， 可以断定未来无线传感器网络将有更为广泛的前景。
无线传感器网络
无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种分布式传感网络，由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，并最终把这些信息发送给网络的所有者。传感器、感知对象和观察者构成了无线传感器网络的三个要素。
无线传感器网络所具有的众多类型的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等周边环境中多种多样的现象。潜在的应用领域可以归纳为: 军事、航空、防爆、救灾、环境、医疗、保健、家居、工业、商业等领域。
与传统有线网络相比，无线传感器网络技术具有很明显的优势特点，主要的要求有： 低能耗、 低成本、 通用性、 网络拓扑、 安全、 实时性、 以数据为中心等。
无线传感器网络系统的典型结构
采用同构网络实现远程监测的无线传感器网络系统典型结构， 由传感器节点、 汇聚节点、 服务器端的PC和客户端的PC四大硬件环节组成， 各组成环节功能如下。
图1 远程监测无线传感器网络系统结构框图
传感器节点
部署在监测区域（A区）， 通过自组织方式构成无线网络。 传感器节点监测的数据沿着其它节点逐跳进行无线传输， 经过多跳后达到汇聚节点（B区）。
汇聚节点
是一个网络协调器， 负责无线网络的组建， 再将传感器节点无线传输进来的信息与数据通过SCI（ 串行通信接口）传送至服务器端PC。
服务器端PC
是一个位于B区的管理节点， 也是独立的Internet网关节点。 在LabVIEW软件平台上面有两个软件： 一是对传感器无线网络进行监测管理的软件平台VI， 即一个监测传感器无线网络的虚拟仪器VI； 二是Web Server软件模块和远程面板技术(Remote Panel)， 可实现传感器无线网络与Internet的连接。
客户端PC
客户端PC上无需进行任何软件设计， 在浏览器中就可调用服务器PC中无线传感器网络监测虚拟仪器的前面板， 实现远程异地（C区）对传感器无线网络（A区）的监测与管理。
无线传感器网络中的传感器节点
1． 传感器及其调理电路
应根据无线传感器网络所在的地区环境特点来选择传感器， 以适应环境温度变化范围、 尺寸体积等特殊要求。 传感器所配接的调理电路将传感器输出的变化量转换成能与A/D转换器相适配的0~25 V或0~5 V的电压信号。 当处于无电网供电地区时， 传感器及其调理电路都应是低功耗的。
2． 数据采集及A/D转换器与微处理器系统
传感器节点中的计算机系统是低功耗的单片微处理器系统， 可以适应远离测试中心、 偏远地区恶劣环境的工作条件。 如美国德克萨斯州仪器（TI）公司生产的MSP430－F149A超低功耗混合信号处理器(Mixed Signal Processor)， 它内部自带采样/保持器和12位A/D转换器， 可对信号进行采集、 转换以及对全节点系统进行指令控制和数据处理。
3． 射频模块
射频模块接收外部无线指令并将传感器检测到的被测参量数据信息无线发送出去， 如TI公司的CC2420无线收发芯片。

服务器集群：
服务器集群就是指将很多服务器集中起来一起进行同一种服务，在客户端看来就像是只有一个服务器。集群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度，也可以用多个计算机做备份，从而使得任何一个机器坏了整个系统还是能正常运行。
服务器负载均衡：
负载均衡
（Load
Balancing）
建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。
分布式服务器：
所谓分布式资源共享服务器就是指数据和程序可以不位于一个服务器上，而是分散到多个服务器，以网络上分散分布的地理信息数据及受其影响的数据库 *** 作为研究对象的一种理论计算模型服务器形式。分布式有利于任务在整个计算机系统上进行分配与优化，克服了传统集中式系统会导致中心主机资源紧张与响应瓶颈的缺陷，解决了网络GIS
中存在的数据异构、数据共享、运算复杂等问题，是地理信息系统技术的一大进步。
这个三种架构都是常见的服务器架构，集群的主要是IT公司在做，可以保障重要数据安全；负载均衡主要是为了分担访问量，避免临时的网络堵塞，主要用于电子商务类型的网站；分布式服务器主要是解决跨区域，多个单个节点达到高速访问的目前，一般是类似CDN的用途的话，会采用分布式服务器。
纯手工打字，希望可以帮的到你！

随着大数据、云计算、人工智能等技术的成熟与在各行各业的应用，在人工智能时代，AI服务器这个新兴名词也频繁地出现在人们的视线范围内，有人预测在人工智能时代，AI服务器将会广泛的应用于各个行业，那么AI服务器与普通服务器有什么区别呢？为什么AI服务器在人工智能时代能替代大多数的普通服务器呢？
从服务器的硬件架构来看，AI服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。
我们都知道普通的服务器是以CPU为算力的提供者，采用的是串行架构，在逻辑计算、浮点型计算等方面很擅长。因为在进行逻辑判断时需要大量的分支跳转处理，使得CPU的结构复杂，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心数来实现。
但是在大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技术的应用，充斥在互联网中的数据呈现几何倍数的增长，这对以CPU为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验，并且在目前CPU的制程工艺、单个CPU的核心数已经接近极限，但数据的增加却还在持续，因此必须提升服务器的数据处理能力。因此在这种大环境下，AI服务器应运而生。

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