关键词:数据链;建模与仿真;网格;框架
中图分类号:N945.13文献标识码:A
文章编号:1004-373X(2009)21-009-04
ResearchofMilitaryDataLinkModelingandSimulatedFrameworkBasedonGrid
XUSheng,WANGWenzheng,ZHOUJinglun,LUOPengcheng
(CollegeofInformationSystemsandManagement,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha,410073,China)
Abstract:Byanalyzingthecomplexityofdatalinkmodelingandsimulation,athree-dimensionflexibledatalinkmodelingandsimulationmechanismisprovidedwhichincludesapplication,systemandtechnology,atthesametime,thethoughtofdatalinkmodelingandsimulationisestablished.Theframeworkofdatalinkmodelingandsimulationbasedongridisprovided,whichimplementstheHLAfunctionswithgridtechnologiesandmeetstheneedofdatalinkmodelingandsimulationpreferably.Theoperationflowofmodelingandsimulationintheframeworkareproposed.
Keywords:datalink;modelingandsimulation;grid;framework
0引言
军事数据链(以下简称数据链)作为一种特殊的战场通信系统,可以将战场上的各种作战单元链接在一起,构成陆、海、空、天一体化的数字信息网络,实现信息资源共享,最大限度地提高武器平台的作战效能。战争实践表明[1],数据链已经成为现代战争中实现联合作战的有力保障、提高体系对抗作战能力的重要因素。
从检索的文献来看,国内现有的对数据链系统的仿真研究[2-6]大都是利用成熟的商品化软件,如SystemView,Matlab,OPNET等,针对国外先进数据链开展的波形级仿真,其目的是基于一定的数学方程或统计计算得到所需的部分性能参数。但是,作为一种复杂的武器装备,数据链系统的整体性能不仅仅取决于部分性能参数,更多的是要从系统的角度来研究其综合性能。例如,在一定的战场环境(不同的地形条件、不同的组网方式)下,仿真评估数据链系统的作战效能;对于不同数据链系统之间的协同互联及其作战效能开展研究,诸如此类问题,现有的仿真是无法解决的,需要开展数据链系统级、网络级的建模与仿真。为此,首要的是在分析数据链建模与仿真需求的基础上,开展数据链建模与仿真框架研究,对数据链建模与仿真进行统一规划和整体设计,这正是本文的目的所在。
1数据链建模与仿真总体设想
1.1复杂性分析
为满足战场需求,数据链系统一般都采用了各种先进的通信技术以保证通信的实时性、安全性、可靠性和有效性。同时,为合理搭配使用资源,提高整体作战效能,现代战争越来越要求各种数据链系统的互联互通,实现一体化、网络化。因此,数据链系统建模与仿真中必然包含各种异构多样的诸多底层模型以及由这些底层模型经过复杂的耦合关系组成的不同分辨率的高层模型。
数据链系统建模与仿真的目的不但要检验数据链系统的通信质量(如传输时延、误码率、数据业务的成功发送率等)是否能满足各军兵种的通信需求,研究各数据链系统内部以及系统之间的互连、互通、互操作性能,为数据链系统的设计开发提供技术支持。而且,还涉及到在一定作战背景下,对战场数据链网络的作战效能评估以及开展相关模拟训练等问题。
因此,数据链系统建模与仿真是一个多学科多目标的问题求解任务,其整体建模及仿真环境的设计也必然是一项艰巨的任务。一方面,系统整体建模以及各种底层模型的建立,必然需要诸多部门的多学科人员的协作;另一方面,一次性建立包容所有模型类型、具有完备功能的仿真系统并不现实,系统的研发必然是从简单到复杂的不断扩展和完善的过程。因此,理想的建模与仿真方法应该采用先进的建模与仿真技术,使仿真系统能够最大限度地适应今后技术发展变化的需要,同时具有体系结构的开放性,系统的可靠性、可扩展性、互操作性,仿真组件的重用性、集成性以及可维护性等,也就是要寻求能够支持多技术综合、多系统集成、多层次应用的柔性建模与仿真机制。
1.2总体设想
所谓柔性建模与仿真机制[7],就是采用统一的体系结构和一致的描述规范,通过数据链系统全寿命周期的数据、工具和技术共享,增强建模与仿真面向多领域应用的可扩展性、可重用性和互操作性。一个数据链系统柔性建模与仿真机制可以定义为一个三维结构,如图1所示。它包含应用体系、系统体系和技术体系。在这三者之中,从实际需求出发,通过分析与综合,可以得出应用体系;根据应用体系的要求和准则,通过分析与综合,得到系统体系;根据系统体系的要求和准则,通过分析与综合,得到技术体系。实际需求是对应用、系统和技术体系进行分析和评价的基础;技术体系为应用和系统体系提供技术支持;系统体系直接服务于应用体系。因此,最终目的是在技术体系的支持下,建立一个能满足应用体系需求的系统体系。
1.2.1技术体系
从技术的角度,数据链系统建模与仿真的柔性可以概括为三个方面的问题:
建模方法即如何采用多种建模方法、综合利用各种建模工具建立包括从底层模型到系统模型的不同分辨率模型,以适应多种仿真用途的需要。
模型框架即明确诸多模型之间的逻辑关系,使所建立的模型可以分层组合使用,实现其重用性。针对不同的应用,重点解决不同分辨率模型之间的聚合和解聚等问题,并且新建模型可以作为一种构件插入到已有的模型框架中去。
仿真框架即建立仿真环境的体系结构以及规范化描述,如何支持多种类型仿真系统的分布互连及其互操作和重用。
1.2.2系统体系
系统体系主要是实现数据链系统仿真环境的柔性,使之具有可扩展性、集成性与互操作性等。系统体系包括数据流的分析、仿真接口的设计以及仿真平台的实现。仿真平台要求采用统一的数据表示、接口规范,具有并行开发、动态执行、分布操作、无缝集成等特点。
1.2.3应用体系
数据链系统建模与仿真是一个全寿命周期支持、多层次、多领域需求的应用体系。从层次上讲,可以大致分为链路层、网络层和应用层。
链路层仿真主要对不同信道条件下的链路以及链路中的各种终端设备进行仿真。例如数据链报文仿真、协议仿真、以及各种服务质量(端对端时延、误码率、吞吐量等)的仿真等。
网络层仿真主要根据实际的网络应用或网络应用想定,建立网络拓扑结构,实现网络路由选择、流量控制及动态组网的功能,分析并输出网络的外在表现性能。
应用层仿真主要是实现任务为中心的通信作业仿真,包括多数据链系统互联互通测试,作战效能评估以及仿真支持的模拟训练等。针对网间互连互通协议、网络组网方案优化、网络的安全性、可靠性、电磁兼容性以及数据链网络对具体作战行动的影响等开展研究。
2数据链建模与仿真框架
开展数据链系统的建模与仿真工作,不但涉及到高精度的协议仿真、数据链系统底层仿真以及战术移动性,而且还包括各种以任务为中心的通信作业仿真等。因此,当处理的节点非常多时,实体移动性、任务分配以及实时场景计算等需要的计算量非常大,单个计算机系统不能满足需求,需要采用并行分布处理系统。
由美国国防部国防建模仿真办公室(DMSO)提出的仿真“高层体系结构”(HighLevelArchitecture,HLA)是目前应用比较广泛的多系统分布仿真体系规范,现已被接纳为IEEE和OMG的分布仿真标准。HLA具有将仿真功能与通用的支撑系统相分离的体系结构,具有开放性、灵活性和适应性,为解决数据链仿真的互操作性和可重用性提供了通用仿真技术框架,支持用户分布、协同地开发复杂仿真应用系统,并最终降低新应用系统的开发成本和时间。
但是,HLA也存在一些局限[8],不能很好地满足数据链系统仿真的需要,主要体现在:
(1)没有统一的仿真数据表示。定义联邦成员共同理解的仿真数据类型是仿真系统正确运行的前提条件,但HLA规范并没有给出数据类型的规定。
(2)仿真资源是静态分配。设计仿真应用时就确定了联邦成员和仿真计算、存储等资源的对应关系。两者被静态地绑定在一起。在仿真执行过程中,无论仿真资源的负载轻重,这种绑定关系都不会发生改变。静态绑定方式容易造成某些仿真资源成为整个仿真系统运行的瓶颈。
(3)缺乏对仿真全生命周期的支持。仿真系统的设计、开发、分析和结果评估等部分都是离线完成的。离线方式对于协作性很强的仿真设计等操作非常不利,往往造成成本的提高。
(4)缺乏对大型并行仿真应用的支持。现有仿真系统中的仿真应用通常采用串行仿真程序,但数据链仿真中某些仿真应用的计算量非常巨大,采用串行程序处理方式不能满足计算要求。使用高性能计算机做并行计算,是解决大型仿真应用计算需求的有效手段。
(5)仿真系统的安全性不强。现有仿真系统对安全性考虑较少。分布式仿真系统往往被限制在独立的局域网内运行,以防在广域网上造成泄密。分布式仿真系统的规模受到了严重的限制。
(6)仿真系统的容错性较差。由于传统仿真系统的资源是被静态分配的,当系统出现严重问题时,往往造成整个仿真系统的失效。
近年来,网格技术[9,10]成为关注焦点。网格是一种分布的高性能计算与数据处理的底层支持框架,能够管理众多地理上、组织上分布的异构资源,包括计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、知识资源、各种设备资源,甚至合作者等。通过提供访问远程资源的可扩展的,安全的,高性能的机制以及相应的协议、服务和软件开发工具,网格技术能使地理上分散的工作团体充分共享资源,协同工作。使用网格技术来支持仿真系统将大大改善HLA在上述方面的不足,使仿真系统能够动态分配资源,极大地提高系统的运行效率。
为此,本文构建了网格技术与HLA相结合的数据链建模仿真框架,如图2所示。它建立在网格体系结构之上,其核心是基于网格的HLA实现。
网络资源是指各种仿真资源,如模型资源(包括各种分辨率的异构模型)、工具资源(如各种建模工具、可视化工具等)、数据资源(如地形数据链等)、存储资源以及设备资源等。各种资源需要通过网络提供的服务接口才能供网格用户共享。所以,需要为每一种资源量身定做合适的资源管理接口。
网格服务是指具有普适性的网格服务,包括资源索引服务、资源分配管理服务、协同调度服务、信息服务、安全服务等。网格通用中间件负责分布式交互仿真中各节点的资源发现和动态分配,以解决传统HLA中资源静态分配的局限。网格通用中间件的实现可以借鉴现有的成熟技术。
仿真网格中间件主要是仿真运行环境RTI,它将继续提供传统HLA中的联邦管理、声明管理、对象管理、所有权管理、时间管理以及数据分发管理等服务。在仿真网格中实现协同建模与协同仿真一体化设计,建模资源与仿真资源的一体化管理与共享;实现仿真网格组件的组装与运行;实现不同粒度模型、不同实时性仿真的需求。
仿真应用主要是各种联邦成员的实现。战场态势联邦主要负责态势生成与控制;测试评估联邦成员负责与网络测试相关的仿真执行;模拟训练联邦成员实现系统与受训人员的动态交互仿真等。其中,仿真客户端包括用户使用界面,仿真对象状态维护,以及与RTI支撑环境的接口等。仿真客户端的作用是作为HLA的仿真应用,与RTI支撑环境打交道,并与其他仿真应用共同完成整个仿真任务。
3建模与仿真操作流程
从建模的过程来看,主要包括协议模型、设备模型以及系统模型三个层次。数据链协议模型的建立是构建系统设备模型和进行网络仿真的基础;数据链设备模型基于各个层次上的协议仿真模型构造,也即由各个层次上的协议模型叠加产生,所以数据链设备模型的实质是多层次协议模型的集成建模(可以利用多分辨率建模,聚合模型等相关理论);数据链系统模型的基础是协议模型和设备模型,关键是网络拓扑结构和网络业务流量模型的建模。
从仿真的过程来看,仿真操作过程分为启动、执行和结束三个阶段,如图3所示。在启动阶段主要完成网格支撑平台启动、联盟的创建、盟员加盟、初始化数据、盟员能够公布的信息以及盟员需要定购的信息等工作。在这个过程中,战场态势联邦成员通过调用所需的各种模型以及组网方案等形成初始战场态势。启动阶段完成之后,进入仿真执行阶段,在这一阶段,首先联邦成员向RTI服务器请求时间推进,获得许可后,推进到相应的时间,然后通过相应的网格服务,申请使用网格服务,完成所需要的本地计算后释放实例。然后根据计算结果更新对象的属性值。当执行阶段完成后,进入结束阶段,联邦成员退出联邦,当所有联邦都退出后,RTI服务器删除联邦执行。结束阶段输出相应的分析评估结果。
4结语
数据链建模与仿真是一项复杂的系统工程,基于网格的数据链建模与仿真,在HLA的基础上,采用统一的数据表示,具有良好的容错性和安全性,能够很好地支持数据链系统全寿命周期的仿真研究,可以较好地满足数据链建模与仿真柔性机制的需求。
参考文献
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作者简介徐盛男,1979年出生,湖北人,硕士研究生。研究方向为风险管理与决策支持技术。
王文政男,1980年出生,河南人,博士研究生。研究方向为军事无线网络建模与仿真。
电子商务作为一个新兴领域，各个院校在电子商务专业建设中，培养目标和课程体系不是完全统一，因此侧重点是不同的。普遍存在的问题是重理论而轻实践的现象非常严重，不利于电子商务人才地培养。原因很简单，就是实践的电子商务平台很难搭建，应用仿真技术可以解决这一问题。利用计算机技术、网络技术等现代信息技术从事商务活动，突出学生的动手能力，培养融IT与商务于一身的高素质复合型人才。
随着互联网的全面普及，基于互联网的电子商务也应运而生，并在近年来获得了巨大的发展，成为一种全新的商务模式，被许多经济专家认为是新的经济增长点。这种电子商务模式对管理水平、信息传递技术都提出了更高的要求，其中安全体系的构建又显得尤为重要。如何建立一个安全、便捷的电于商务应用环境，对信息提供足够的保护，是商家和用户都十分关注的话题。
一、概述
计算机仿真技术可以为学生提供虚拟的仿真情境，为学生创设一种开放的、主动的、发现式的探索式的学习环境，发展学生的高级思维能力和问题解决能力，从而通过对该情境的操纵、观察和思考得出合理的结论。计算机仿真可以在很大程度上激发学生的高水平思维活动，让学生通过反省性的、高水平的思维活动来建构深层的、灵活的、真正的知识，近几年，计算机模拟教学在国内外的电子商务课程中屡见不鲜，但仿真教学在计算机教学中的应用、尤其是在计算机网络课程中的应用还处于探索研究的阶段，将计算机模拟应用于教学活动中，往往能够收到事半功倍的效果。
电子商务引起人们的普遍关注，细说起来也不过是最近几年的事情。电子商务网络仿真实验室可以提供一个真实的环境，在这个环境中，学生可以模拟电子商务的各种活动。因此，电子商务网络仿真实验室具有可操作性、仿真性及适应性强的特点。可操作性，是指电子商务网络仿真实验室中的计算机所需软件;仿真性，是指学生在电子商网络实验室的计算机上安装了相关软件后，能够模拟IT环境，进行各种电子商务活动等;适应性强，是指电子商务网络仿真实验室能够成为与电子商务相关的多门课程的实习实训基地。在电子商务网络仿真实验室，学生可以学习基本的电子商务网站的建设流程。二、计算机仿真技术
计算机仿真技术(computer?simulation?technology)是利用计算机科学和技术的成果建立被仿真系统的模型，并在某些实验条件下对模型进行动态实验的一门综合性技术。它具有高效、安全、受环境条件的约束较少、可改变时间比例尺等优点，已成为分析、设计、运行、评价、培训系统（尤其是复杂系统）的重要工具。计算机仿真，是在研究系统过程中，根据形式性原理，利用计算机来逼真模仿研究对象。研究对象可以是真实的系统，也可以是设想中的系统。传统的仿真方法是一个迭代过程，即针对实际系统某一层次的特性（过程），抽象出一个模型，然后假设态势（输入），进行试验，由试验者判读输出结果和验证模型，根据判断的情况来修改模型和有关的参数。在没有计算机以前，仿真都是利用实物或者它的模型来进行研究的，这种方法的优点是直接、形象、易信，但模型受限、容易破坏、难以重用。而计算机仿真是将研究对象进行数学描述，建模编程，且在计算机上运行实现。它不怕破坏、容易修改、可重用。因此在现代化生产建设中得到了广泛的采用。并取得了丰硕的成果，带来了可观的经济效益。
计算机仿真技术的核心是按系统工程原理建立真实系统的计算机仿真模型，然后利用模型代替真实系统在计算机上进行实验和研究。由于近年来信息技术的发展特别是高性能海量并行处理技术，可视化技术，分布处理技术，多媒体技术，虚拟现实技术的发展，使得建立人——机——环境一体化的分布的多维信息交互的仿真模型和仿真环境成为可能，从而使仿真方法有了一些新的发展，形成了一些新的研究仿真方法热点，如：定性仿真方法；面向对象的仿真方法；分布式交互仿真方法；人——机和谐仿真环境建立方法学。
三、电子商务网络仿真实验室
利用仿真技术可以构建电子商务仿真实验室，通用的通信网络硬件实验平台《计算机网络》或《计算机网络与通信》是计算机专业的必修专业课程。它的实验主要是从以下几个方面进行设计的:网络技术做实验:它包括网络布线与制作，计算机操作系统的安装与配置，局域网的设计与实现，广域网的设计与实现。其目的主要是让学生了解常用网络的设备的连接、安装与配置。通过设计、连线和配置，完成网络数据通信实验。计算机网络原理的模拟与仿真:计算机网络模型，有许多协议支持实现，每种协议实现都有些算法。原理的模拟与仿真就是解决其中的一些算法实验，这种实验通常用软件加以实现，但同时也需一些硬件配合完成。其目的主要是使学生通过实验对算法应用理解更深刻。如:数据链路层的连续ARQ，网络安全中的加密算法等。网页虚拟实现交互指导实验:有些网络设备费用很高，也没有必要全部实做，设计一些虚拟网页，通过网络的操作达到实验的目的。如:网络的测试仪的使用，高端网络设备的使用和配置等。
在教学应用中，通过仿真技术不但可以节约教学成本，而且能取得良好的教学效果。
四、结束语
关键词：云计算；信息系统仿真；关键技术
随着云计算的不断发展，已在很多领域取得卓越的成效。将云计算的理念和技术引入信息系统仿真领域，可以为信息系统仿真提供更加强大的基础设施、仿真平台及仿真软件等的支持，更能进一步提高仿真的效率和降低成本。
1云计算概述
1.1什么是云计算
云计算仍处在发展阶段，关于云计算（CloudComputing）的定义可谓众说纷纭，据ISO组织的调查，云计算的定义多达20多种。可以看下面几种定义。从谷歌的角度来看，云计算是以用户为中心的，是以任务为中心的，是强大的，是易于访问的，是智能的，是可编程的。百度百科中的定义是这样的，云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。美国国家标准与技术研究院（NIST）给出的定义，云计算是一种模式，能以泛在的、便利的、按需的方式通过网络访问可配置的计算资源（例如网络、服务器、存储器、应用和服务），这些资源可实现快速部署与，并且只需要极少的管理成本或服务提供商的干预。
云计算的三种服务模式：
⑴基础设施即服务（IaaS）：为用户提供按需的基础设施服务。
⑵平台即服务（PaaS）：提供用户应用程序运行的软件平台，并作为一项服务提供给用户，包括软件开发测试、部署、运行环境以及应用程序托管服务。
⑶软件及服务（SaaS）：“将软件作为服务”是将某些特定应用软件功能封装成服务。该软件的单个实例运行于云上，并为多个最终用户或客户机构提供服务。
1.2云计算的特点
⑴超大规模：云中具有成千上万台服务器，云能赋予用户前所未有的计算能力。
⑵虚拟化：云支持用户在任意位置，使用各种终端获取应用服务，所请求的资源来自云而不是固定的有形的实体。应用在云中某处运行，实际上用户无需了解，也不用担心应用运行的具置，只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需一切，甚至包括超级计算这样的任务。
⑶高可靠性：云使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠。
⑷通用性：云计算不针对特定的应用，在云的支撑下可以构造出千变万化的应用。
⑸高可扩展性：云的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。
⑹按需服务：云是一个庞大的资源池，你按需购买，云可以象自来水、电、煤气那样计费。
⑺极其廉价：云的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，云的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受云的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。《纽约时报》使用亚马逊的云计算服务在不到24个小时的时间处理了1100万篇文章，累计花费240美元，如使用自己的服务器，需要数月和多得多的费用。
1.3云计算的发展现状
目前Google、亚马逊、雅虎、微软、Oracle、IBM、Dell、SUN等国际上知名的IT公司都在积极地研究和部署云计算，并已经开始提供云计算商业服务。Google正在运营云计算商用平台---在线应用服务托管平台Google应用引擎（GAE），软件开发者可以在此之上编写应用程序，企业客户可以使用定制化的网络服务。典型的应用方式有Gmail、GooglePicasaWeb以及可收费的Google应用软件套件GoogleApps。云计算在军事领域也已得到了高度的重视。美国国防信息系统局（DISA）从2008年开始着手云计算应用，为美国军方和国防部开发一系列的云计算方案，并在2012年9月4日，了《2013-2018年战略规划》，将云计算列入了“战略技术清单”。
国内，云计算发展得也很快。中国电信在上海构建了一个拥有2PB存储空间的云存储平台e云；中国移动研究院已经建立起1000台机器的云计算试验中心；瑞星、金山、360安全卫士等均推出了云安全解决方案；华为、中兴公司都做出了云计算战略部署；2008年，IBM就在无锡和北京建立了两个云计算中心。中国电子学会云计算专家委员会于2008年11月25日成立，目前已举办了四届中国云计算大会。
2云计算在信息系统仿真中的应用
2.1应用模式
根据云计算的三种服务模式，其在信息系统仿真中的应用也可有三种模式：
⑴基础设施即服务（IaaS）：服务机构（运营商）提供基础设施资源，如虚拟主机/存储/网络/数据库管理等，用户无需购买服务器、网络设备和存储设备，只需通过网络（如军网或民用互联网）申请、审批、付费（或租赁），即可搭建自己的应用系统。服务机构提供海量数据存储、数据计算、信息处理和查询消息传递等可靠、低成本的服务。
对于信息系统仿真来说，该服务类型可以有效避免硬件建设的重复投资，降低资源使用成本和推广应用门槛，从而促进信息系统仿真的普及。
⑵平台即服务（PaaS）：提供用户应用程序运行的软件平台，并作为一项服务提供给用户，包括软件开发测试、部署、运行环境以及应用程序托管服务。
对于信息系统仿真来说，该服务类型适宜搭建全军参与的仿真系统。试想，如果上级机构或技术实力很强的研究机构能够提供信息系统仿真系统平台的数据服务引擎、模型构建引擎、模型运行引擎、平台管理服务引擎、系统集成架构与接口等标准化、规范化，甚至一体化的解决方案和服务，那不仅会提高信息系统仿真系统的建设质量和应用水平，而且会显著提高全军上下参与信息系统仿真建设的积极性，发挥更多人的聪明才智，且能从大大减少的重复研发中有效降低信息系统仿真成本。
⑶软件及服务（SaaS）：“将软件作为服务”是将某些特定应用软件功能封装成服务。该软件的单个实例运行于云上，并为多个最终用户或客户机构提供服务。
对于信息系统仿真来说，该服务类型是统一技术体制，提高信息共享程度的极佳途径；也是减少“烟囱”、“孤岛”的有效手段。
2.2关键技术
⑴虚拟化技术：云计算的虚拟化技术不同于传统的单一虚拟化，它是涵盖整个IT架构的，包括资源、网络、应用和桌面在内的全系统虚拟化，它的优势在于能够把所有硬件设备、软件应用和数据隔离开来，打破硬件配置、软件部署和数据分布的界限，实现IT架构的动态化，实现资源集中管理，使应用能够动态地使用虚拟资源和物理资源，提高系统适应需求和环境的能力。
对于信息系统仿真，云计算虚拟化技术的应用意义并不仅仅在于提高资源利用率并降低成本，更大的意义是提供强大的计算能力。众所周知，信息系统仿真系统是一种具有超大计算量的复杂系统，计算能力对于系统运行效率、精度和可靠性影响很大，而虚拟化技术可以将大量分散的、没有得到充分利用的计算能力，整合到计算高负荷的计算机或服务器上，实现全网资源统一调度使用，从而在存储、传输、运算等多个计算方面达到高效。
⑵分布式资源管理技术：信息系统仿真系统在大多数情况下会处在多节点并发执行环境中，要保证系统状态的正确性，必须保证分布数据的一致性。为了分布的一致性问题，计算机界的很多公司和研究人员提出了各种各样的协议，这些协议即是一些需要遵循的规则，也就是说，在云计算出现之前，解决分布的一致性问题是靠众多协议的。但对于大规模，甚至超大规模的分布式系统来说，无法保证各个分系统、子系统都使用同样的协议，也就无法保证分布的一致性问题得到解决。云计算中的分布式资源管理技术圆满解决了这一问题。
Google公司的Chubby是最著名的分布式资源管理系统，该系统实现了Chubby服务锁机制，使得解决分布一致性问题的不再仅仅依赖一个协议或者是一个算法，而是有了一个统一的服务（service）。
⑶并行编程技术：云计算采用并行编程模式。在并行编程模式下，并发处理、容错、数据分布、负载均衡等细节都被抽象到一个函数库中，通过统一接口，用户大尺度的计算任务被自动并发和分布执行，即将一个任务自动分成多个子任务，并行地处理海量数据。
对于信息系统仿真这种复杂系统的编程来说，并行编程模式是一种颠覆性的革命，它是在网络计算等一系列优秀成果上发展而来的，所以更加淋漓尽致地体现了面向服务的体系架构（SOA）技术。可以预见，如果将这一并行编程模式引入信息系统仿真领域，定会带来信息系统仿真软件建设的跨越式进步。
