CN111651770B - 一种基于云计算的安全仿真计算***及存储介质 - Google Patents
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Abstract
一种基于云计算的安全仿真计算***及存储介质,该仿真安全***包括仿真安全网,建立在所述仿真安全网中的仿真融合云,仿真模型库,多个计算节点,仿真安全屋,所述安全仿真计算***通过如下方法运行:想定提交、推演前准备、仿真安全屋创建、想定文件获取、模型检索及匹配、模型授权、基于仿真安全屋的仿真运行、任务结果反馈、任务结束,解散仿真安全屋,恢复环境,结束本仿真任务。本发明基于统一资源编码的仿真想定设计与执行,使得想定编辑阶段无需依赖任何特定的模型实现,而完成的仿真想定又可以用不同的模型实现来进行仿真计算;基于仿真安全屋的高性能集中仿真解算,确保了信息的安全。
Description
技术领域
本发明涉及体系建模领域,具体的,涉及一种基于云计算,采用多种安全动态组合技术的安全仿真计算***及存储介质。
背景技术
仿真是基于模型的计算,通常利用传统的计算设备或者高性能计算设备开展,其计算资源采用集中、固定部署模式。一次仿真通常涉及到多个领域模型及相关配套数据,由于知识产权或保密原因,传统仿真模式难以形成各领域模型的复用和共享,造成投资分散、重复建设、低水平等现象。
因此,如何能够保护知识产权和保证安全保密的前提下实现仿真资源的动态共享成为现有技术亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是建立一种基于云计算的安全仿真计算***,采用多种安全动态组合技术,将云计算技术与仿真相结合,依托安全保密或私有网络,提供了一种新型仿真计算模式,即根据仿真需求动态匹配、抽取、组合、利用、释放模型资源,从而在保护知识产权和安全保密的前提下实现仿真资源的动态共享。
为达此目的,本发明采用以下技术方案:
一种基于云计算的安全仿真计算***,其特征在于:
仿真安全网,用于建立仿真融合云,并具有较高的安全防护性能的跨地区局域网,能够有效阻止外界攻击,防止涉密资源外泄;
仿真融合云,建立在所述仿真安全网中,具有仿真资源库,与多个运算节点连接,所述仿真融合云能够存储应用软件、仿真模型及组件、各类数据,能够上传并存储资源,能够提供接口以供用户查询各种仿真模型及组件,向多个运算节点分配仿真任务;
仿真模型库,能够存储并且发布各种仿真模型及组件信息;
多个计算节点,位于云端,能够根据仿真融合云下发的仿真任务进行仿真计算;
仿真安全屋,为仿真融合云收到任务请求后临时创建的存储空间,用于存放本次推演所需的资源,仅限于推演时进行仿真运算的多个运算节点调用,用户无法访问,当推演结束后,删除仿真安全屋内的资源,释放空间;
所述安全仿真计算***通过如下方法运行:
想定提交步骤:用户完成想定编辑后,将想定文件提交到仿真融合云,利用运行工具配置任务运行参数,向仿真融合云发起想定推演任务请求;
推演前准备步骤:仿真融合云接收到想定推演请求后,进行推演前的资源准备工作,包含仿真安全屋创建、想定文件获取、模型检索,
所述仿真安全屋创建包括:仿真融合云接收任务后,在云端创建仿真安全屋;
所述想定文件获取包括:仿真融合云根据任务参数,提取任务运行所需想定,存放于仿真安全屋中;
所述模型检索包括:从任务想定文件中提取推演所需模型清单,在已发布的模型信息中进行模型的检索与匹配,并从仿真模型库获得所需要的仿真模型;
基于仿真安全屋的仿真运行步骤:仿真融合云获取到仿真任务所需全部资源后,查看所有计算节点的工作状态,根据任务量选择合适的运算节点,并向运算节点下达仿真运行任务,运算节点启动仿真引擎、加载仿真想定、加载模型开展运行,记录并存储仿真运行数据;
任务结果反馈步骤:运行任务完成后,仿真融合云记录模型使用情况,并与仿真运行结果一起发送给用户;
任务结束步骤:仿真融合云删除模型、想定、任务参数等与本次任务相关的全部资源,解散仿真安全屋,恢复环境,结束本仿真任务。
进一步优选的,在所述模型检索还包括模型申请与授权。
其中所述模型检索与匹配具体为:在已发布的模型信息中进行检索,通过模型ID进行匹配,并将匹配结果反馈给用户,由用户进行模型确认,如果仿真融合云中存在多个符合要求的同类模型,则需要用户进行选择;
对于需要授权使用的模型,用户须向发布者提出申请,因此还包括所述模型申请与授权,具体为:仿真融合云根据用户确认使用的模型,自动向模型发布方申请授权,发布方接收到申请后,视情况为申请者配置资源使用权限,授权通过后,仿真融合云获得该模型的动态库文件,并存放于仿真安全屋中,模型动态库文件可以为有限使用授权,授权包括限定时间和限定运行次数。
进一步优选的,所述用户可以通过浏览器访问云端资源的方式或离线桌面软件的方式使用想定编辑工具制作想定。
进一步优选的,所述仿真融合云的应用能够虚拟化,便于多个用户能够同时通过浏览器访问云端资源的方式进行想定的编辑。
进一步优选的,所述仿真模型库具有完善的体系和规范,在仿真模型库中模型的开发具有统一的开发规范,还具有模型ID、基础数据、运行参数、交互方法、模型实现。
进一步优选的,模型及组件的开发者能够将仿真模型及组件信息发布在仿真融合云的仿真模型库中,便于需求者检索资源,发布的信息包括模型ID、模型功能描述、发布人、发布时间、使用权限中的一个或多个,模型使用权限包括***、授权后使用,提供按次数授权及按时间段授权两种方式。
进一步优选的,模型及组件的开发者对于模型资源具有配置权限,根据实际情况为申请者提供授权。
进一步优选的,在仿真模型库中,利用模型抽取工具从模型动态库中生成模型元数据描述文件,通过模型元数据描述文件支持仿真模型及组件。
进一步优选的,仿真融合云还提供了消息、控制指令和态势三种模型交互方式,定义了各自的标准及接口实现,各个组件模型之间、实体与实体之间的交互均可通过这三种方式完成。
本发明进一步公开了一种存储介质,用于存储计算机可执行指令,其特征在于:所述计算机可执行指令在被处理器执行时建立并运行上述的基于云计算的安全仿真计算***。
本发明利用云计算技术改造仿真,能够在保护知识产权和安全保密前提下的仿真资源共享,基于统一资源编码的仿真想定设计与执行,使得想定编辑阶段无需依赖任何特定的模型实现,而完成的仿真想定又可以用不同的模型实现来进行仿真计算;基于仿真安全屋的高性能集中仿真解算,推演运算结束后,删除安全屋内的资源,解散仿真安全屋,确保了信息的安全。
附图说明
图1是根据本发明的具体实施例的基于云计算的安全仿真计算***的模型图;
图2是根据本发明的具体实施例的应用虚拟化示意图;
图3是根据本发明的具体实施例的元数据描述文件关系图。
具体实施方式
本申请在于构件仿真安全网,在仿真安全网中建立仿真融合云,以存储应用软件、模型、数据等资源,在仿真融合云中建立模块化、统一标准的仿真模型资源,用户能够在仿真融合云中设立想定任务,仿真融合云收到任务请求后临时创建仿真安全屋,存放本次推演所需资源,仿真安全屋与云端计算资源联通,进行仿真推演。在仿真推演结束后,删除安全屋内的资源,释放空间。从而实现对于多种仿真模型的调用,以及基于仿真安全屋的高性能集中仿真解算,在资源共享的同时保护资源所有者的知识产权,资源使用完毕后由仿真安全屋统一释放或销毁,确保资源***露。
具体而言,参见图1,示出了根据本发明的具体实施例的基于云计算的安全仿真计算***的模型图。
具体包括:
仿真安全网,用于建立仿真融合云,并具有较高的安全防护性能,能够有效阻止外界攻击,防止涉密资源外泄。
仿真融合云,建立在所述仿真安全网中,具有仿真资源库,与多个运算节点连接,所述仿真融合云能够存储应用软件、仿真模型及组件、各类数据,能够上传并存储资源,能够提供接口以供用户查询各种仿真模型及组件,向多个运算节点分配仿真任务。
仿真模型库,能够存储并且发布各种仿真模型及组件信息。
进一步的,所述仿真模型库具有完善的体系和规范,在仿真模型库中模型的开发具有统一的开发规范,即,模型代码开发遵守统一的规范,还具有模型ID、基础数据、运行参数、交互方法、模型实现等内容,便于后续需求方匹配使用。在仿真融合云的建模体系下,仿真模型能够按照领域方向建设,避免重复工作,同时充分发挥专业特长,有效保证模型的可用性与可靠性。
模型及组件的开发者能够将仿真模型及组件信息发布在仿真融合云的仿真模型库中,便于需求者检索资源。示例性的,发布的信息包括模型ID、模型功能描述、发布人、发布时间、使用权限等。模型使用权限包括***、授权后使用,提供按次数授权及按时间段授权两种方式,发布人可以设置使用模型的具体信息。
模型及组件的开发者对于模型资源具有配置权限,根据实际情况为申请者提供授权。
多个计算节点,位于云端,能够根据仿真融合云下发的仿真任务进行仿真计算,本领域技术人员应当明白,所述多个计算节点位于云端,既包括位于仿真融合云中,也包括位于仿真安全网的其它位置,只要能够在仿真安全网中提供仿真运算能力即可。
仿真安全屋,为仿真融合云收到任务请求后临时创建的存储空间,用于存放本次推演所需的资源,仅限于推演时进行仿真运算的多个运算节点调用,用户无法访问,当推演结束后,删除仿真安全屋内的资源,释放空间。
所述安全仿真计算***的运行方法包括:
想定提交步骤:用户完成想定编辑后,将想定文件提交到仿真融合云,利用运行工具配置任务运行参数,向仿真融合云发起想定推演任务请求;
推演前准备步骤:仿真融合云接收到想定推演请求后,进行推演前的资源准备工作,包含仿真安全屋创建、想定文件获取、模型检索,
所述仿真安全屋创建包括:仿真融合云接收任务后,在云端创建仿真安全屋;
所述想定文件获取包括:仿真融合云根据任务参数,提取任务运行所需想定,存放于仿真安全屋中;
所述模型检索包括:从任务想定文件中提取推演所需模型清单,在已发布的模型信息中进行模型检索与匹配,并从仿真模型库获得所需要的仿真模型;
基于仿真安全屋的仿真运行步骤:仿真融合云获取到仿真任务所需全部资源后,查看所有计算节点的工作状态,根据任务量选择合适的运算节点,并向运算节点下达仿真运行任务,运算节点启动仿真引擎、加载仿真想定、加载模型开展运行,记录并存储仿真运行数据;
任务结果反馈步骤:运行任务完成后,仿真融合云记录模型使用情况,并与仿真运行结果一起发送给用户;
任务结束步骤:仿真融合云删除模型、想定、任务参数等与本次任务相关的全部资源,解散仿真安全屋,恢复环境,结束本仿真任务。
进一步的,在所述模型检索与匹配还包括模型申请与授权。
其中所述模型检索与匹配具体为:在已发布的模型信息中进行检索,通过模型ID进行匹配,并将匹配结果反馈给用户,由用户进行模型确认,如果仿真融合云中存在多个符合要求的同类模型,则需要用户进行选择。
对于需要授权使用的模型,用户须向发布者提出申请,因此还包括所述模型申请与授权,具体为:仿真融合云根据用户确认使用的模型,自动向模型发布方申请授权,发布方接收到申请后,视情况为申请者配置资源使用权限,授权通过后,仿真融合云获得该模型的动态库文件,并存放于仿真安全屋中,模型动态库文件可以为有限使用授权,授权包括限定时间、限定运行次数等。
进一步的,所述用户可以通过浏览器访问云端资源的方式或离线桌面软件的方式使用想定编辑工具制作想定。
示例性的,参见图2,示出了基于云计算的安全仿真计算***应用虚拟化示意图,所述仿真融合云的应用能够虚拟化,便于多个用户能够同时通过浏览器访问云端资源的方式进行想定的编辑。
用户可以查询仿真融合云上已有模型,支持按照资源内容、名称和全文检索。对于需要授权使用的模型,用户须向发布者提出申请,发布者授权通过并发送模型元数据文件后,用户可以制作想定。
参见图3,示出了元数据描述文件关系图。当用户在仿真融合云上发布模型时,由于模型动态库能够被使用者进行反向编辑,因此为了保护模型的内部信息,本发明利用模型抽取工具从模型动态库中生成模型元数据描述文件,通过模型元数据描述文件支持仿真模型及组件,从而保护自身的知识产权。
进一步的,仿真融合云还提供了消息、控制指令和态势三种模型交互方式,定义了各自的标准及接口实现,各个组件模型之间、实体与实体之间的交互均可通过这三种方式完成。
本发明还进一步公开了一种存储介质,用于存储计算机可执行指令,其特征在于:
所述计算机可执行指令在被处理器执行时建立并运行基于云计算的安全仿真计算***。
因此,本发明具有如下特点:
1.在仿真模型库中具有统一的模型体系和编码技术
仿真融合云基于建模框架实现了一套完善的模型体系。基于作战实体的能力,采用组件化的建模机制,将真实的作战单元或装备,按照不同的功能组成,拆解为不同的部件,分别建模;组件模型开发完毕后,通过组装机制,以实体模型为基础,将不同功能、专业的组件模型组装起来,使之与真实作战单元或装备一致。
为实现各个领域的模型能够在仿真融合云中顺利运行,模型开发需要遵照融合云提供的模型体系与规范进行编码开发,并在发布模型时对模型的功能、关键参数、交互内容加以说明。
2.模型的自动检索匹配与撮合技术
在用户编制的想定文件中,记录了想定中全部实体所用的模型类别。仿真融合云提取模型类别并与云中发布的类别进行一一匹配,并将匹配信息发送给用户,供用户进行确认。当出现多个已发布模型为同一想定所需模型类别时,由用户选择所需类别。用户确认完成后,仿真融合云向模型发布方申请授权,授权通过后仿真融合云获取模型动态库并放在本次任务创建的仿真安全屋中,供仿真推演时调用。
3.基于云技术的网络仿真安全屋技术
仿真融合云接收用户上传的仿真运行任务请求,首先将运行请求按照优先级排序,然后根据任务描述搜索相关资源。如果申请者没有获得资源使用权限,则任务终止并通知用户。如果用户获得了资源的使用权限,则仿真融合云将任务所需全部资源,存入仿真安全屋。根据仿真任务及云端运算节点的运算能力分配执行任务的设备,下发仿真运行任务及所需资源。仿真融合云可实时监控任务的完成情况,任务完成后,推演运算结果将下发至用户,同时删除安全屋内的资源,解散仿真安全屋。通过仿真安全屋模式,模型、想定等资源不会被他人获取,能够有效保证资源所有者的知识产权。
4.模型元数据抽取技术以保护模型制作者的知识产权
元数据提供类似HLA中FOM表的机制,是模拟C++动态类型的一种方式。通过为平台添加元数据支持,能够实现动态库接口,能够实现模型和数据的分离。
元数据技术具有以下优点:
a.不需要对动态库形成依赖,可以满足知识产权保护需求;
b.可以减少安装包的尺寸;
c.提供数据规范,面向数据建模;
d.为构建数据中心提供可能。
用户通过元数据文件即可制作想定,编辑模型数据,无需依赖于动态库。进行仿真推演时,只需保证应用程序、想定、模型动态库存放于云端,即可通过云端运算技术完成推演任务。
综上,本发明具有如下的优点:
1.保护知识产权和安全保密前提下的仿真资源共享
仿真融合云通过云端资源存储实现资源共享,使各方发挥自身专业优势,在统一的标准规范下进行资源开发,保证仿真资源质量,避免资源重复建设,满足多领域协同仿真的要求。通过对资源的唯一编码提供供需双方的资源共识,并进一步为资源的动态匹配和抽取提供依据;资源的分散存储保证资源的供应方拥有资源的所有权和使用许可权,每个资源可以由资源所有者配置权限,根据实际情况为申请者提供授权;基于仿真安全屋的资源动态抽取组合保证资源仅在使用时由分散的端临时汇聚到云,同时提供授权控制和使用日志,并且与资源使用者物理隔离,仿真运算所需资源存放于仿真安全屋,申请者不能直接获取关键资源,只能由融合云完成资源调度,将运算结果推送给申请者,在资源共享的同时保护资源所有者的知识产权;资源使用完毕后由仿真安全屋统一释放或销毁,确保资源***露。
2.基于统一资源编码的仿真想定设计与执行
仿真想定是对模型的驱动数据集合,在本方法中,模型可以是满足需求的多种实现,通过模型资源编码可根据仿真的需求自动在云上检索满足条件的模型资源,并自动发出使用申请。统一编码的模型有一致的模型元数据,即拥有完全相同的初始化数据要求。通过统一编码和元数据要求,使得想定编辑阶段无需依赖任何特定的模型实现,而完成的仿真想定又可以用不同的模型实现来进行仿真计算。
3.基于仿真安全屋的高性能集中仿真解算
仿真融合云能够接收用户提交的任务申请,根据云端运算节点的工作情况分发任务,最大程度利用计算机性能,轻松应对大样本仿真推演任务。仿真计算需要大量的计算资源,并且在模型之间存在复杂的交互关系,而仿真所要求的时间一致性和仿真因果性又对模型调度时序提出了严格的要求,因此模型应集中解算。集中解算需要利用从云上各端临时抓取的资源,并且通过安全屋的方式进行保护。安全屋利用虚拟机或容器等技术,并且结合模型的运行授权,提供技术防护。
显然,本领域技术人员应该明白,上述的本发明的各单元或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个计算装置上,可选地,他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现,从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施方式仅限于此,对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单的推演或替换,都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定保护范围。
Claims (9)
1.一种基于云计算的安全仿真计算***,其特征在于:
仿真安全网,用于建立仿真融合云,并具有高安全防护性能的跨地区局域网,能够有效阻止外界攻击,防止涉密资源外泄;
仿真融合云,建立在所述仿真安全网中,具有仿真资源库,与多个运算节点连接,所述仿真融合云能够存储应用软件、仿真模型及组件、各类数据,能够上传并存储资源,能够提供接口以供用户查询各种仿真模型及组件,向多个运算节点分配仿真任务,在仿真模型库中,利用模型抽取工具从模型动态库中生成模型元数据描述文件,通过模型元数据描述文件支持仿真模型及组件,用户通过元数据文件即可制作想定,编辑模型数据;
仿真模型库,能够存储并且发布各种仿真模型及组件信息;
多个运算节点,位于云端,能够根据仿真融合云下发的仿真任务进行仿真计算;
仿真安全屋,为仿真融合云收到任务请求后临时创建的存储空间,用于存放本次推演所需的资源,仅限于推演时进行仿真运算的多个运算节点调用,用户无法访问,当推演结束后,删除仿真安全屋内的资源,释放空间;
所述安全仿真计算***通过如下方法运行:
想定提交步骤:用户完成想定编辑后,将想定文件提交到仿真融合云,利用运行工具配置任务运行参数,向仿真融合云发起想定推演任务请求;
推演前准备步骤:仿真融合云接收到想定推演请求后,进行推演前的资源准备工作,包含仿真安全屋创建、想定文件获取、模型检索,
所述仿真安全屋创建包括:仿真融合云接收任务后,在云端创建仿真安全屋;
所述想定文件获取包括:仿真融合云根据任务参数,提取任务运行所需想定,存放于仿真安全屋中;
所述模型检索包括:从任务想定文件中提取推演所需模型清单,在已发布的模型信息中进行模型的检索与匹配,并从仿真模型库获得所需要的仿真模型;
基于仿真安全屋的仿真运行步骤:仿真融合云获取到仿真任务所需全部资源后,查看所有运算节点的工作状态,根据任务量选择合适的运算节点,并向运算节点下达仿真运行任务,运算节点启动仿真引擎、加载仿真想定、加载模型开展运行,记录并存储仿真运行数据;
任务结果反馈步骤:运行任务完成后,仿真融合云记录模型使用情况,并与仿真运行结果一起发送给用户;
任务结束步骤:仿真融合云删除模型、想定、任务参数等与本次任务相关的全部资源,解散仿真安全屋,恢复环境,结束本仿真任务。
2.根据权利要求1所述的安全仿真计算***,其特征在于:
在所述模型检索与匹配还包括模型申请与授权,
其中所述模型检索与匹配具体为:在已发布的模型信息中进行检索,通过模型ID进行匹配,并将匹配结果反馈给用户,由用户进行模型确认,如果仿真融合云中存在多个符合要求的同类模型,则需要用户进行选择;
对于需要授权使用的模型,用户须向发布者提出申请,因此还包括所述模型申请与授权,具体为:仿真融合云根据用户确认使用的模型,自动向模型发布方申请授权,发布方接收到申请后,视情况为申请者配置资源使用权限,授权通过后,仿真融合云获得该模型的动态库文件,并存放于仿真安全屋中,模型动态库文件可以为有限使用授权,授权包括限定时间和限定运行次数。
3.根据权利要求1或2所述的安全仿真计算***,其特征在于:
所述用户可以通过浏览器访问云端资源的方式或离线桌面软件的方式使用想定编辑工具制作想定。
4.根据权利要求3所述的安全仿真计算***,其特征在于:
所述仿真融合云的应用能够虚拟化,便于多个用户能够同时通过浏览器访问云端资源的方式进行想定的编辑。
5.根据权利要求3所述的安全仿真计算***,其特征在于:
所述仿真模型库具有完善的体系和规范,在仿真模型库中模型的开发具有统一的开发规范,还具有模型ID、基础数据、运行参数、交互方法、模型实现。
6.根据权利要求3所述的安全仿真计算***,其特征在于:
模型及组件的开发者能够将仿真模型及组件信息发布在仿真融合云的仿真模型库中,便于需求者检索资源,发布的信息包括模型ID、模型功能描述、发布人、发布时间、使用权限中的一个或多个,模型使用权限包括***、授权后使用,提供按次数授权及按时间段授权两种方式。
7.根据权利要求3所述的安全仿真计算***,其特征在于:
模型及组件的开发者对于模型资源具有配置权限,根据实际情况为申请者提供授权。
8.根据权利要求3所述的安全仿真计算***,其特征在于:
仿真融合云还提供了消息、控制指令和态势三种模型交互方式,定义了各自的标准及接口实现,各个组件模型之间、实体与实体之间的交互均可通过这三种方式完成。
9.一种存储介质,用于存储计算机可执行指令,其特征在于:
所述计算机可执行指令在被处理器执行时建立并运行权利要求1-8中任一项所述的基于云计算的安全仿真计算***。
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Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112817696B (zh) * | 2021-02-07 | 2023-10-03 | 北京华如科技股份有限公司 | 一种在仿真运行中并行行为执行冲突消解方法及存储介质 |
CN113449386B (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-07 | 肇庆小鹏新能源投资有限公司 | 云计算的数据处理方法及装置、电子设备及介质 |
CN113449388B (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-07 | 肇庆小鹏新能源投资有限公司 | 云计算的数据处理方法及装置、电子设备及介质 |
CN113449385B (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-07 | 肇庆小鹏新能源投资有限公司 | 云计算的数据处理方法及装置、电子设备及介质 |
CN116149794B (zh) * | 2023-03-07 | 2023-09-08 | 北京创奇视界科技有限公司 | 一种基于容器架构的云仿真方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104933638A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-09-23 | 中国电力科学研究院 | 一种省地县多级调控联合仿真方法 |
CN106789339A (zh) * | 2017-01-19 | 2017-05-31 | 北京仿真中心 | 一种基于轻量级虚拟化架构的分布式云仿真方法与*** |
CN106951479A (zh) * | 2017-03-08 | 2017-07-14 | 北京仿真中心 | 一种基于云环境的仿真数据可视化协作应用***及方法 |
CN107592216A (zh) * | 2017-09-01 | 2018-01-16 | 湖南合天智汇信息技术有限公司 | 一种支持多场景实验隔离的虚实网络融合仿真方法 |
CN109379233A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-02-22 | 北京仿真中心 | 一种云仿真平台模型安全保障***、方法、服务器及终端 |
CN110209471A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-09-06 | 珠海格力电器股份有限公司 | 集成了多种仿真软件的云仿真方法及*** |
CN110442041A (zh) * | 2019-08-05 | 2019-11-12 | 西藏宁算科技集团有限公司 | 一种基于异构云计算框架的仿真平台构建方法及仿真*** |
CN110991040A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-04-10 | 北京仿真中心 | 一种复杂产品协同仿真环境构建方法 |
CN111061618A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-04-24 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 云平台仿真***、云平台性能测试方法和计算机设备 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10394971B2 (en) * | 2015-06-04 | 2019-08-27 | International Business Machines Corporation | Hybrid simulation of a computing solution in a cloud computing environment with a simplified computing solution and a simulation model |
US10713365B2 (en) * | 2017-09-28 | 2020-07-14 | Oracle International Corporation | Testing cloud application integrations, data, and protocols |
-
2020
- 2020-04-30 CN CN202010362309.0A patent/CN111651770B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104933638A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-09-23 | 中国电力科学研究院 | 一种省地县多级调控联合仿真方法 |
CN106789339A (zh) * | 2017-01-19 | 2017-05-31 | 北京仿真中心 | 一种基于轻量级虚拟化架构的分布式云仿真方法与*** |
CN106951479A (zh) * | 2017-03-08 | 2017-07-14 | 北京仿真中心 | 一种基于云环境的仿真数据可视化协作应用***及方法 |
CN107592216A (zh) * | 2017-09-01 | 2018-01-16 | 湖南合天智汇信息技术有限公司 | 一种支持多场景实验隔离的虚实网络融合仿真方法 |
CN109379233A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-02-22 | 北京仿真中心 | 一种云仿真平台模型安全保障***、方法、服务器及终端 |
CN110209471A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-09-06 | 珠海格力电器股份有限公司 | 集成了多种仿真软件的云仿真方法及*** |
CN110442041A (zh) * | 2019-08-05 | 2019-11-12 | 西藏宁算科技集团有限公司 | 一种基于异构云计算框架的仿真平台构建方法及仿真*** |
CN110991040A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-04-10 | 北京仿真中心 | 一种复杂产品协同仿真环境构建方法 |
CN111061618A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-04-24 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 云平台仿真***、云平台性能测试方法和计算机设备 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
基于云计算的复杂***仿真模型服务化技术研究;熊思齐;《国防科技大学硕士毕业论文》;全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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