基于移动代理的网格作业调度模型的研究

网格计算是新一代分布式计算技术.网格作业管理是其最主要的功能之一,主要涉及网格计算环境下作业的调度和分配等问题.其中作业调度是实现高性能网格计算的基本问题,该问题已被证明为NP难题.移动代理是代理agent技术与分布式技术的综合体,根据移动代理自身特点,提出了基于移动代理的网格作业调度模型,针对网格作业调度问题提出最短执行时间MAMET(MobileAgent-based Minimum Execution Time)算法,并在研究移动代理技术特性所带来优势的基础上,利用移动代理间通信等技术实现负载平衡.最后对基于移动代理的网格作业调度模型作单机与联机的性能进行分析和比较.     

网格结点中任务包批处理的性能分析

本文首先阐述了网格结点与计算单元之间的关系,然后对任务包到达网格结点后,被调度到计算单元的过程进行数学建模,并利用该数学模型对调度过程进行性能分析,得出系统中任务包的平均滞留量与批处理的规模成正比.该结果对提高网格中计算资源的利用率和服务性能有着重要意义.     

一种基于Nash均衡的网格资源调度算法

运用博弈理论对资源调度算法进行深入研究,提出了能够反映供求关系的基于竞价的网格资源定价机制,并构造了网格资源和用户的效用函数,论证了资源调度中Nash均衡点的存在性和唯一性以及Nash均衡解.仿真实验表明,该资源调度算法与竞价策略能够使整个网格系统得到更高的运行效率,并且使网格用户获得最大的效用.     

一种基于任务分解的时间均衡调度算法

网格环境下的任务调度是一个NP完全问题,它一直是网格领域研究的核心。针对计算网格中的任务放牧调度这类问题,提出了一种基于任务分解的时间均衡调度算法。该算法在调度过程中充分考虑了网格资源的特点,采用重复调度和任务分解策略,并进行了仿真实验。在任务完成时间和系统吞吐率两方面与Max-min和Max-int算法进行比较,实验结果证明该算法优于Maxmin和Max-int,是一种性能较好的任务调度算法。     

计算网格环境下多址作业调度系统模型研究

针对网格环境下的作业调度问题,提出了适合异构机群作业调度的三种网格调度系统模型:作业本地调度模型、作业共享调度模型和作业多址调度模型.建立了多址作业在三种网格调度系统模型下的性能模型.理论分析得出如下结论:同构情况下,多址作业调度应遵循先单址后多址、先本地后异地的资源选择策略;异构情况下,该策略失效,需对所有资源组合进行遍历,可设计启发式调度算法获得近优解.     

计算网格中基于负载平衡的调度模式

对资源进行有效的管理和调度可以提高网格系统的利用率.针对计算网格中的负载平衡问题,为减少网络通信量,提出一种分布式的网格作业调度模型,并给出了其相关算法：将轻负载节点逐个收集到一个队列,并设定一个可调节的刷新时间,当重负载节点提出调度请求时,直接从轻载节点队列中取一轻载节点并把负载转移到该节点上,从而解决了资源调度中的负载平衡问题.     

一种基于资源状态预测的资源调度模型

网格资源管理系统在进行任务请求与资源的匹配调度时,应考虑资源的网格环境以及资源的当前工作状态的问题.提出了一种基于资源状态预测的资源调度模型,结合资源状态和距离计算资源的共享开销,并作为任务资源匹配调度的依据,从而为任务请求分配“最好”的共享资源.     

网 格 社 区 调 度 框 架

在网格环境中, 计算资源往往分布在不同的地域, 使 用互不相同的协议, 因此, 网格资源管理是网格研究的重要环节. 基于WSRF(Globus联盟推出的最新网格标准协议)实现一个对异构、 异地网格资源进行调度和管理的元调度程序: 网格社区调度框架〖CD2〗CSF4. CSF4作为Globus Toolkit 4(GT4)的元调度服务与其同步开发, 是最先基于WSRF实现的元调度程序.     

基于计算期望和信誉度的网格资源调度模型

目的 研究网格经济模型下资源调度的问题.方法 分析以往的资源调度策略,提出了一种基于计算期望和资源信誉度相结合的网格资源调度模型.结果 通过用户设定各因素的重要性,由计算期望分析器将各个因素量化,再由调度器根据量化结果,将任务放到相应的队列中,各队列调用不同的调度算法;同时每次任务完成后,用户的满意度又直接影响资源的信誉度.结论 该模型实现了高效灵活的网格资源调度,达到了资源最优分配的目的 .     

一种多QoS约束的网格资源调度算法

针对网格计算中资源调度问题,提出一种多QoS（Quality of Service）约束的贪婪推广算法.调度时以调度驱动函数为贪婪准则.调度驱动函数与网格用户提供的“deadline”,“budget”,“timeweight”和“costweight”等参数有关.每次根据调度驱动函数选择最经济的资源进行调度.通过在Gridsim环境下的分析与比较,该算法能够在满足用户QoS的同时,能够以最小的调度驱动函数值完成任务,最大化地实现用户的满意度.     

基于蚂蚁算法的网格计算任务调度方法设计

网格环境中的资源情况和任务情况异常复杂,难以用实验测试各种资源管理和任务调度方法的有效性.文中提出一种网格仿真系统结构,并设计和实现了基于蚂蚁算法的任务调度策略,将任务调度和资源管理相结合,兼顾系统的负载平衡和QOS,取得了较理想的实验结果.     

网格计算环境中的资源管理研究

现有的资源管理模型往往无法同时满足网格计算的动态性、可伸缩性和适应性需求.针对这个问题,提出了一种融合了Web计算技术、正统的网格计算技术和对等计算技术的资源管理模型.它将整个网格计算环境分为两级,在各个管理域内部可采用不同的管理策略和体系结构,体现了对遗留系统的适应性支持;各管理域之间的组织则采用对等计算模式,从而可适应网格计算环境的动态性和可伸缩性.在该模型中,标准化的互操作性通过万维网服务提供,以克服资源的异质性;动态资源部署采用基于XML的数据模型来描述资源信息,并通过软状态机制来解决分布式垃圾收集问题;动态资源发现克服了LDAP和关系性数据模型的限制,具有高度的灵活性和可扩展性.     

A Chord-based resource scheduling approach in drug discovery grid

This paper presents a resource scheduling approach in grid computing environment. Using P2P technology, this novel approach can schedule dynamic grid computing resources efficiently. Grid computing resources in different domains are organized into a structured P2P overlay network. Available resource information is published in type of grid services. Task requests for computational resources are also presented as grid services. Problem of resources scheduling is translated into services discovery. Different from central scheduling approaches that collect available resources information, this Chord-based approach forwards task requests in the overlay network and discovers satisfied resources for these tasks. Using this approach, the computational resources of a grid system can be scheduled dynamically according to the real-time workload on each peer. Furthermore, the application of this approach is introduced into DDG, a grid system for drug discovery and design, to evaluate the performance. Experimental results show that computational resources of a grid system can be managed efficiently, and the system can hold a perfect load balance state and robustness.     

网格计算技术及其任务调度策略研究

对网格计算技术及其任务调度策略进行了论述与总结。首先介绍了网格计算技术的起源和网格系统应具备的基本条件,然后论述了网格计算不同于传统分布式计算的独特特征,接下来对网格计算的应用领域进行了简单探讨。最后从网格任务调度的特点、评价指标以及现有的调度算法等方面对网格计算的任务调度策略进行了详细讨论。全文工作将指导我们未来进一步深入研究网格计算。     

一种基于有向无环图的相依性网格任务调度算法

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.本文首先描述了网格计算环境中的DAG任务调度模型.然后,结合网格计算环境的特点, 讨论了多个相依性任务组成的应用任务调度问题,并对GS和CIGS算法进行了全面而深入的研究,并在此基础上提出了一个CIGS算法的改进算法.     

一种新型的AO网格资源管理模型

针对目前抽象所有者（AO)模型中存在的一些问题,将市场经济中的拍卖竞争机制引入到通用的抽象所有者管理模型,设计并实现了一个包含客户端资源代理和多个拍卖者的原型系统,解决资源请求的复杂性以及调度所带来的问题并提高网格资源的利用率。并利用网格模拟器Gridsim对所设计的系统模型进行了仿真验证。     

HowU网格资源管理及调度

讨论了一种基于web的HowU网格系统的实现,以及采用的关键技术．HowU网格系统通过资源请求代理进行网格作业提交,HowU网格系统采用了网格资源的分层管理策略及全局调度思想．根据网格的特性,并针对CPU性能对作业调度的影响,提出了三种全局资源调度算法：资源轮转法;当前最优资源优先调度法;最优资源优先调度法．研究结果表明,当作业数量比较少时,资源轮转法优势最明显,最优资源优先调度法性能最差．但当作业数量增大时,资源轮转法性能明显下降,而最优资源优先调度法比其他两者更有性能优势．     

改进蚁群算法的云计算资源调度模型

针对当前云计算系统资源调度算法的资源利用率低、浪费严重等缺陷,提出一种基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化模型,以获得更理想的云计算资源调度方案.首先对云计算资源调度的工作原理进行分析,建立云计算资源调度优化目标函数;然后利用蚁群优化算法模拟蚁群找到一条从起点到目的地的路径,即云计算资源调度目标函数的最优解,并结合目标函数对蚁群算法进行相应地改进;最后采用MATLAB2014R编程实现云计算资源调度优化模型.实验结果表明,该模型在短时间内可找到云计算资源调度的最优解,使资源利用率得到了改善.     

云计算数据中心的虚拟资源自适应供给模型

随着云计算技术的飞速发展,云计算数据中心的规模越来越大,随之而来的资源管理、运维调度、能耗开销等问题也开始日益严峻。本文对云计算数据中心的设计思路与设计结构进行了详细的介绍,先从云计算数据中心的总体结构进行分析,随后引入虚拟资源自适应供给模型概述,通过综合分析三种不同的虚拟资源供给模型优劣,提出利用多层次网络队列方法搭建虚拟资源自适应供给模型,通过综合考量模型的平均响应时间、服务器利用率、使用成本等因素,对虚拟资源进行合理的规划与调度,最终帮助云计算数据中心配置合适数量的虚拟机,做出合理的资源调度策略,力求优化数据中心的运维调度,降低能耗开销,提高能源利用效率,推动能源发展。