网格服务QoS动态评估方法研究

提出了一种可扩展的网格服务QoS参数构造模型,定义了网格服务多维QoS参数的效用更新函数,且提出了网格服务QoS动态评估框架,并给出了相应的评估算法,用仿真实验验证了所提算法的有效性。     

网格QoS的测量及基于QoS的调度

对网格QoS,QoS参数间的关系及基于QoS网格资源调度问题进行了研究.将网格QoS分为三层,对其中承上启下的虚拟组织层QoS参数进行了新的分类,并对层次之间QoS参数的映射转换过程进行了分析;在虚拟组织层QoS分类的基础上,提出了测量网格QoS的高效机制;将网格QoS的分层和测量运用到网格资源调度算法中,改进了现有的Min-Min算法,并进行了仿真实验.实验结果表明,基于QoS的网格资源管理可以有效提高网格资源的利用率和服务请求的成功率.     

一种基于性能评估的元任务调度算法

在保障本地任务QoS需求及尊重网格节点的本地调度策略的条件下,提出了一种资源动态性能评估方法,并得出了2个资源动态性能的评估尺度.基于网格资源可用性的相关结果,利用概率法得出网格节点服务于网格任务的平均能力.利用热力学中熵的概念对网格节点状态的动态变化不确定性进行了评估,并得到刻画网格节点状态不确定性的定量值.在资源动态性能评估的基础上,提出了一种基于性能评估的元任务调度算法.仿真与评估结果表明,所提算法在服务拒绝率、网格任务执行跨度方面优于以往算法,且在网格用户的QoS保障程度上有所增强.     

基于QoS相似度的网格任务调度算法

针对网格环境下用户任务的多维服务质量(quality of service,QoS)要求,给出了一种基于QoS相似度的网格任务调度改进算法。该算法根据资源在各维QoS参数上提供服务能力的差异程度,计算出用户在各维QoS参数上的权重,并将任务分配到满足用户需求倾向的资源上执行。并采用GridSim工具包对提出的算法进行了仿真,实验结果表明,该算法不仅能满足用户的多维QoS要求,缩短任务完成时间,同时系统资源利用率也得到明显提高。     

基于QoS相似度的网格任务调度算法

针对网格环境下用户任务的多维服务质量(quality of service,QoS)要求,给出了一种基于QoS相似度的网格任务调度改进算法.该算法根据资源在各维QoS参数上提供服务能力的差异程度,计算出用户在各维QoS参数上的权重,并将任务分配到满足用户需求倾向的资源上执行.并采用GridSim工具包对提出的算法进行了仿真,实验结果表明,该算法不仅能满足用户的多维QoS要求,缩短任务完成时间,同时系统资源利用率也得到明显提高.     

网格QoS层次结构模型的研究

基于网格QoS参数特性,在虚拟层将网格QoS参数分成逻辑资源类、系统类、安全类、信任类和记账类5种类型;根据不同对象在QoS描述的不同需要,构建了网格层次结构模型.本研究对提高网格资源利用及服务成功率有重要意义.     

基于经济模型的网格资源调度算法

建立了基于经济模型的网格作业调度系统,给出了相应的服务质量(QoS)资源调度算法.通过定义资源的多维QoS指标,实现了对计算网格中广域分布和异构资源的统一描述,能很好地适应网格资源的动态性和自治性.采用QoS偏好度排序和欧氏距离的优化策略搜索资源,将用户提出的具有个性化或总体服务需求的作业透明、动态地分配给最适应的资源,优化了资源的统一配置.采用仿真实验比较多种算法的性能,结果说明QoS算法可满足资源的自适应性,较好地实现全局资源调度的目标.     

基于QoS本体的语义Web服务选择算法

引入QoS本体,提出了一种基于QoS本体的语义Web服务选择算法.该算法通过构造Web服务的QoS本体模型以支持异构QoS参数的语义描述和度量,并将QoS语义匹配和数值匹配相结合,从而更准确地为用户选择满足其个性化需求的Web服务.仿真实验表明,基于QoS本体的语义Web服务选择算法能够充分利用QoS语义和数值信息,为用户选择更合适的服务,实现用户对Web服务的个性化需求.     

截止期约束下QoS导向的网格任务调度算法

网格系统具有异构性和动态性,同时运行在网格之上的任务对资源的需求也不同,从而使任务调度变得极其复杂.针对网格任务的资源QoS和截止时间QoS要求,提出一种截止期约束下的QoS导向的任务调度算法.采用GridSim模拟实验表明该算法相对于QoS-guided Min-min和MOR,任务完成比率得到了大幅度提高,同时能有效保证系统的负载均衡.     

基于混合微粒群算法的网格服务工作流调度

采用微粒群优化的种群搜索方式,融合了局部搜索和全局搜索,引入了模拟退火算法和遗传算法思想,利用模拟退火随机概率来避免陷入局部最优,提出了一种混合微粒群优化算法,以便更好地满足用户期望的服务质量,解决网格服务工作流调度问题.网格仿真试验结果显示:对于具有全局QoS约束条件的Web服务选择,在执行效率上混合微粒群优化算法明显优于其他混合遗传算法,可在较短时间内获得较好的解,是求解多目标网格服务工作流调度问题的有效方法.