Intelligent Paradigm in Grid Computing

• Autorzy: Mieczysław L. Owoc
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Grid computing offers many advantages essential for business, especially using large scale distributed information. The goal of this paper is presentation of intelligent challenges that come from the grid computing technology. The paper consists of three sections: a short characteristics of general assumptions and features of GC starts the contents, then chosen models of grid computing are demonstrated and finally usability of intelligent methods is investigated. Concluding remarks end the paper. (original abstract)

Przetwarzanie Grid Computing oferuje wiele korzyści niezbędnych w biznesie, w szczególności korzystanie z szeroko rozproszonej informacji. Celm tego artykułu jest prezentacja inteligentnych wyzwań, które stoją przed technologią przetwarzania grind computing. Artykuł składa się z trzech części: jego zawartość rozpoczęto krótkim charakterystyką ogólnych założeń i właściwości GC, następnie zaprezentowano wybrane modele grid computing, a na końcu zbadano użyteczność inteligentnych metod komputerowych. Artykuł zakończono wnioskami podsumowującymi. (AT)

Słowa kluczowe

EN

Grid computing; Information processing; Information Technology (IT)

PL

Sieci siatkowe; Przetwarzanie informacji; Technologia informacyjna

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2008
• Numer: nr 25 Knowledge Acquisition and Management
• Strony: 113--121

Twórcy

autor

Mieczysław L. Owoc

• Wrocław University of Economics, Poland

Bibliografia

• AI and Grid Computing Symposium, http://comma.doc.ic.ac.uk/aisb2002/.
• Baum D. (2004). Technology on-demand. A new frontier. Oracle Magazine, May/June 2004, pp. 26-35.
• Gil Y., Deelman W., Blythe J., Kesselman C., Tangmunarunkit H. (2004). Artificial intelligence and grids: Workflow planning. IEEE Intelligent Systems, January/February 2004.
• Goyal B., Thom B. (2005). Oracle database 10g: The database for the grid. An Oracle White Paper, January 2005. http:www.oraclewhitepapers.com.
• Gray J.(2002). Microsoft and Grid Computing. http://research.microsoft.com/~Gray/papers/Microsoft_and_Grid_Computing.doc.
• Hewlett Packard and Grid Computing, http://www.hp.com/techservers/grid/index.html.
• Huang W., French T., Maple C., Bessis N. (2006). Can intelligent optimisation techniques improve computing job scheduling in a grid environment? Review, problem and proposal, http://www.all-hands.org.uk/2006/proceedings/papers/596.pdf.
• IBM and Grid Computing, http://www-03.ibm.com/grid/.
• ICST QShine, Hong Kong ’2008 - the Fifth International ICTS Conference on Heterogeneous Networking for Quality, Reliability, Security and Robustness. http://www.qshine.org/.
• IncrediBuild by Xoreax Software - Grid Computing for Artificial Intelligence, http://www.xoreax.com/ technology_case_studies_id.htm.
• Kelly D.A. (2004). Core to your business. Oracle Magazine May/June 2004, pp. 26-35.
• Kourpas E. (2006). Grid computing: Past, present and future. An innovation perspective. IBM White Paper, http://www-03.ibm.com/grid/pdf/innovperspective.pdf.
• Nach M. (2005). Grid computing with Oracle. An Oracle Technical White Paper. Oracle Corporation, March 2005.
• Neurona. https://neurona.dev.java.net/.
• Oracle and Grid Computing. http://www.oracle.com/technologies/grid/index.html.
• Owoc M.L., Walasiński T. (2006). Przetwarzanie siatkowe jako przełom w technologiach informatycz¬nych. Studia Informatica ’2006, Uniwersytet Szczeciński, Szczecin.
• Shimp R.G. (2005). Oracle grid computing. An Oracle Business White Paper. Oracle Corporation, February 2005.
• Zhuge H. (2004). The Knowledge Grid. World Scientific Publishing Co., Singapore.