基于资源监控的网格调度系统

研究ChinaGrid生物信息学网格中,根据资源负载变化进行动态作业调度的方案.针对中国网格公共支撑平台(CGSP)的执行管理模块在调度作业时,没有将计算节点的动态性作为调度优化的考虑因素,在ChinaGrid生物信息学网格中实现了一个基于资源监控的作业调度系统(SSRM).SSRM利用CGSV来实时获取资源的动态信息,并报告给ChinaGrid生物信息学网格的调度模块进行调度方案的优化.实验表明,与资源监控相结合的网格调度系统可以明显地缩短一组作业的完成时间.     

基于资源价格的动态作业调度算法的研究

网络作业管理系统是建立在操作系统之上的一个中间件软件,主要目的是用来扩展操作系统的作业管理功能。有效地将作业分配给各个计算资源以实现负载平衡是作业管理系统的基本功能。在过去的作业管理系统中常使用的是静态作业调度策略。为了使系统执行用户作业所需的资源消耗最小化,提出了一种基于价格的动态作业分配策略。通过实验对提出的动态调度策略和以前的静态调度策略在对系统的性能影响方面进行了比较分析。最后,发现动态作业调度策略减少了系统对外部作业的响应时间并提高了计算资源的利用率。     

基于预算的资源管理模型

针对现有批作业系统中的资源管理方式在资源使用公平性和合理性、作业服务质量(QoS)与实际需求存在较大差距的问题,提出一种基于经济学原理的资源管理模型——BB-RAM模型.模型通过预算机制来实现对计算资源管理和使用的宏观控制,最终达到资源使用最优化和保证作业服务质量的目的.基于实际作业流的仿真结果表明该模型的作业调度的作业延误率、效益值等QoS指标,以及平均响应时间等传统评价指标都优于传统调度策略.     

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.     

成本/时间综合优化网络资源调度策略及价格算法

为对资源进行有效管理和调度,分析了网格资源管理领域目前已有的经济学模型资源分配框架,给出了经济模型中价格机制的形式化描述.参考Buyya提出的调度策略,在综合考虑成本价格和作业执行时间的基础上,提出了经济模型下基于时限预算和作业价格预算的成本和时间综合最优调度(STPP)策略和一种获取价格的迭代算法.研究表明,STPP策略增强了资源调度的灵活性和可扩展性.     

面向粗粒度网格应用的分组调度算法

针对粗粒度网格中的调度问题,提出了一种分组调度策略,将相似作业进行分组,再将分组提交到合适的运算资源.与细粒度网格相对比,作业以细分的形式执行并最终返还用户.该策略能有效减少开销,提高处理能力.GridSim Toolkit模拟器验证了所提出方法的有效性.     

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．     

一种动态网格资源可用性风险评价方法

首次提出了网格资源可用性风险的概念,基于相关资源的作业历史信息,利用概率与统计的方法对资源可用性风险进行预测与评估,提出了单一网格资源与网格资源集合的可用性风险评价方法,并给出了基于资源可用性风险评价的网格调度算法.实验表明,基于资源可用性风险评价的网格资源调度算法,可有效的确定可用资源集合,降低网格作业失效率,提高网格资源的使用效率.     

基于SLA经济网格的执行管理研究

基于SLA对作业执行进行有效管理的理论,在资源消费者和资源提供者之间加入协调者的SLA合同管理架构,提出了该架构的经济网格执行管理调度策略,并对该策略的性能进行了模拟分析.分析结果表明,该策略对传统经济网格的资源调度算法进行了扩展,使用户能够更加灵活地在执行时间与代价之间进行权衡.     

基于Agent的新型网格资源调度模型及策略

提出一种基于Agent的、旨在实现负载平衡的网格资源调度模型,着重描述该模型中各个模块的功能以及调度流程,并利用Agent的智能交互,进行协同合作以管理复杂的网格资源。为了充分利用资源调度中的可用资源,提高网格资源的整体利用率,提出了基于此模型的一种动态上限资源调度策略（DUBRSS）。此策略不仅充分发挥了Agent的智能性、自主性,还具有良好的扩展性,提高了资源调度的效率。     

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.     

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.     

一个支持跨域资源同步分配的虚拟作业模型

提出一个能够在跨域环境中为网格并行应用程序完成同步资源分配的虚拟作业模型VJM, VJM能避免由于多个并行作业竞争而产生的死锁, 并利用小作业装填技术缓解因同步资源分配而产生的浪费. VJM并不依赖于资源预约机制, 因此可以通过标准的GRAM协议与现有的多数局部调度器协作. 最后, 在元调度器CSF4中实现了该模型, 并通过生物信息并行应用程序mpiBLAST-G2验证了该模型的合理性.     

基于经济学的启发式网格资源调度算法

针对网格环境中资源调度的复杂需求,将现实世界中的经济原理和模型应用到网格环境下的资源调度中,并据此提出一种基于经济学的资源调度算法.首先,基于经济学中的一般均衡理论,结合集中式定价算法收敛速度快,以及分布式WALRAS算法扩展性好的优点,提出一种新的定价算法,提高定价速率;其次,提出一种能兼顾考虑资源调度的服务质量.时间以及费用的启发式算法,能更好地满足用户需求及开放复杂的网格环境.     

按需调度线性最优化网格资源分派算法

提出了一种基于经济的网格资源分派算法,并提出调度中各经济因素的线性最优化的思想,用户可以按自己所需动态地设置各经济因素的影响因子的值,算法根据用户需求得出相应的最优资源分派策略.给出了算法的数学模型和描述,在网格调度模拟工具GridSim中对算法进行了模拟试验和分析、评价,并与GridSim中自带的算法进行了对比.     

一种基于经济模型的网格资源调度算法

将贪婪算法推广,针对计算网格提出了一种基于经济模型的资源调度算法.将网格计算环境下一组相互独立的计算任务（Meta-Task）的资源调度问题看作是具有限定条件的最优化问题,根据网格用户提供的“deadline”和“budget”,每次选择使得执行最短的任务进行调度.通过在Gridsim环境下的分析与比较,该算法在满足用户要求的QoS需求同时,能够以尽可能少的时间完成任务.     

基于时间期限和预算效益函数的网格资源调度算法

针对具有时间和代价约束的网格资源调度问题,提出了一种基于效益函数的改进的网格任务调度算法,并采用GridSim模拟器分别对提出的调度算法和现有的DBC算法进行模拟实现.对比分析表明,改进的调度算法能得到较高的任务完成率及较好的资源负载均衡性.     

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.     

网格环境下多集群资源虚拟化的设计与实现

针对网格基础平台与多集群的互操作问题,基于西北工业大学校园网格,提出集群资源调节器用以屏蔽集群调度系统的分布性,利用网格技术平台共享资源,消除信息孤岛,并结合调度系统管理作业,使得作业的吞吐量和资源的利用率达到最大化,实现资源虚拟化.通过实现自适应管理机制,准确刻画资源的动态性,提高系统的工作效率.     

网格资源管理系统中的任务调度策略研究

网格计算是继Internet和Web技术之后，又一次信息技术浪潮。由于资源具有广域分布、异构、动态等特性，网格环境下的资源管理和调度是一个非常复杂且具有挑战性的问题。通过分析比较当前多种环境下任务调度策略的基础之上，提出了一种适用于网格资源管理系统的多次映射任务调度策略。该策略在追求最短任务完成时间的同时，兼顾到了不同用户的需求，从而更好的适应了网格资源动态变化的特性。