dds

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我想了解我的評估和關注是否正確。爲了在數據中心建立數據傳輸層，我一直在研究三種數據分發服務，AMQP和ZeroMQ。所有這三個看起來很有希望，但我遇到了一些阻塞問題。舉一個背景下，我的要求是：規模高達500多個物理節點，1000多個出版商和用戶。支持消息的持久傳遞以照顧發生故障的用戶。 - 聚合吞吐量應爲1萬封郵件/秒問題與AMQP的北：經紀架構似乎是在整個安裝部署的瓶頸和故障的中心點

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帶有SSL配置的OpenSpliceDDS

我喜歡按如下方式配置OpenSpliceDDS。我必須配置集中的OpenSpliceDDS。它將發送和接收來自全球的所有數據。在集中式dds服務器中，只有443端口將被打開。如何使用端口443（安全層）配置OpenSpliceDDS？客戶機擁有本地OpenSpliceDDS。本地OpenSpliceDDS應負責將本地數據發送到具有安全層的集中式OpenSpliceDDS（443）。如何配置

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無堆棧Python中TCP/IP IPC的首選方法是什麼？

Stackless的Python允許你序列化需要不一樣的機器上後執行的任務（酸洗）： http://www.stackless.com/wiki/Pickling 我的問題是不無堆疊蟒蛇提供任何形式的IPC，中間件，服務代理，或DDS的用於在流程和/或機器之間移動這些醃製任務的技術？我們真的需要在這裏使用套接字嗎？他們有一個頻道的這個漂亮的概念： http://www.stackless.com

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如何控制使用MPC時清理的輸出目錄和文件？

我正在嘗試OpenDDS（和ACE/TAO），它使用MPC（Make Project Creator）來生成實際的make文件，而且它正在做一些非常煩人的事情。首先，它會生成大量中間源文件（一些IDL和C++頭文件/實現），然後將它們放在與手動創建的IDL和C++文件相同的目錄中。我希望手動創建的文件和生成的文件位於不同的目錄中，因爲所有生成的文件都讓人分心。有沒有辦法做到這一點？其次，讓我運行

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DDS數據讀取器緩存中斷並不再可訪問

使用i386上的dds庫進行操作，試圖重複地提取樣本。我明確地說'樣品'不是'take'，因此它們不應該過期或被刪除。啓動兩個黑板應用中，（1）和（2）在這兩個應用程序進行讀出。這將返回「緩存爲空」。從（1），傳感器ID 寫入：1，事件ID：1，值：1. 閱讀來自（1），確認值閱讀來自（2），寫入從確認值（2），傳感器ID：1，事件ID：1，值：2. 讀自（2）中，「高速緩存爲空」從（

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如何在ANT腳本中使用source命令加載文件？

使用Linux環境用java，我有應該執行從控制檯Eclipse應用程序之前被配置在配置文件，這是OpenspliceDDS配置文件源是在以下目錄源/../HDE/x86.linx2.6./release.com --->在命令行執行但是我需要在ANT腳本中執行source命令，任何人都可以幫我解決這個問題。例子：我所創建的屬性標記爲命令 <property name="release.

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無法加載OMG DDS實現。請設置org.omg.dds.serviceClassName屬性.G

我是OMG DDS的新人，我嘗試運行示例GreetingPublishingApp。我不知道該怎麼辦。 DomainParticipantFactory factory = DomainParticipantFactory.getInstance(Bootstrap.createInstance()); DomainParticipant dp = factory.createPart

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Makefile依賴關係和時間戳

我有一個使用第三方IDL編譯器（rtiddsgen）生成工件的makefile。這需要idl文件並且吐出與它們相關的C/Ada文件。然後將C文件編譯並放入庫（idl_dds_types.a）我有IDL_TYPES變量中列出的IDL文件。每個IDL_TYPES文件會生成（通過rtiddsgen）以下形式的文件（例如與alerts.idl）： alerts.c alerts.h alerts_i

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事件驅動的發佈訂閱模型

我正在制定一個過程（比如生產者）需要發送單向消息給可變數量的過程（比如消費者）的需求。發佈 - 訂閱模式似乎很好，因爲消費者將訂閱來自制作者的消息。我嘗試使用ZeroMQ來實現這一點。但是，我有幾個問題是：消費者不得不爲信息連續輪詢。當有新消息時，我會通知消費者。生產者隊列有可能被填滿。我希望生產者能夠根據某些條件從隊列中刪除消息（例如，刪除超過5秒的消息，或刪除已被讀取5次的消息）。由

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OpenDDS和發佈者存在通知

問題：如何獲取展位發佈者連接和斷開的活動通知？背景：我正在使用OpenDDS實現，其中有一個數據類型（dt）的發佈者和訂閱者，使用同一主題，位於不同的計算機上。用戶端的閱讀器已覆蓋on_data_available(...)和on_liveliness_changed(...)的實施。我的用戶首先啓動，導致回撥到on_liveliness_changed(...)，這表示沒有可用的寫入器。當