并行数据处理架构在当前大数据时代中扮演着至关重要的角色，尤其在网络化测试系统中，其优势更加明显。网络化测试系统通常由一系列智能仪器组成，这些设备具有强大的计算能力，但传统上采用的集中式数据处理方式往往无法充分利用这些资源，反而可能导致仪器内部计算资源的浪费，并对网络带宽产生过大的负担。
针对这些问题，文中提出了一种创新的并行数据处理架构，旨在利用智能仪器内部的计算资源进行高效的数据处理。这一架构的核心是双层计算资源模型。在顶层，采用PBS（Portable Batch System）作业管理系统，该系统能够有效地在网络化测试系统中管理和分配物理资源，确保各个计算节点的合理使用。PBS是一种广泛应用在集群计算环境中的作业调度系统，能够根据任务需求动态调整资源分配，提高系统整体效率。
在底层，基于Linux的Cgroups内核特性构建了资源容器。Cgroups（Control Groups）是一种内核机制，它允许对进程的资源使用进行限制、隔离和度量，确保每个节点内部的计算资源得到有效且独立的管理。通过这种方式，可以避免资源的竞争和冲突，提高系统稳定性和资源利用率。
并行任务的执行则依赖于MPI（Message Passing Interface），这是一种非虚拟化的并行计算平台。MPI使得不同计算节点间的通信和协作变得简单，允许大规模数据处理任务被分解为多个子任务，然后在多个处理器上同时运行。通过并行FFT（快速傅里叶变换）算法的验证，进一步证明了这种并行数据处理架构的有效性和实用性。FFT是一种在信号处理和数据分析领域广泛使用的算法，它可以将时域信号转换为频域信号，对于大量数据的处理速度有显著提升。
实验结果显示，这种并行数据处理架构能够显著减少网络压力，提高数据处理效率，同时减少了对仪器内部计算资源的浪费。因此，该架构在网络化自动测试领域具有广阔的研究前景和实际应用价值，对于提升测试系统的性能和响应速度，以及优化测试流程具有重要意义。
总结来说，本文提出的网络化测试系统中并行数据处理架构，通过优化资源管理、引入并行计算机制和有效的资源隔离技术，实现了对智能仪器计算资源的高效利用，缓解了网络带宽压力，为网络化测试系统提供了更强大、更灵活的数据处理能力。这不仅有助于推动测试技术的进步，也为大数据环境下的数据分析和处理提供了新的思路和解决方案。
