網(wǎng)格多集群環(huán)境和計算市場環(huán)境中的作業(yè)調度和資源分配研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、網(wǎng)格是建立在Internet上的一種新型的信息技術基礎毆施,目的是無縫地集成廣域資源來合作解決問題,實現(xiàn)計算資源、存儲資源、通信資源、軟件資源、信息資源、知識資源的全面共享。如何有效管理廣域的、異構的、動態(tài)的、自治的網(wǎng)格資源是網(wǎng)格技術研究的重點和難點.傳統(tǒng)的作業(yè)調度方法難以奏效。 本文首先介紹網(wǎng)格的概念、演變和分類,分析了網(wǎng)格凋度面臨的問題。隨后第二章在回顧傳統(tǒng)調度理論的基礎上。結合網(wǎng)格環(huán)境,歸納了調度問題住網(wǎng)格環(huán)境中的新特征:

2、資源大規(guī)模異構性、環(huán)境動態(tài)不可靠性以及面向用戶需求的特性。從兩種典型環(huán)境入手,通過分析網(wǎng)格社區(qū)多集群環(huán)境和網(wǎng)格計算市場的特點,針對多集群環(huán)境提出基于“全局-局部”模式的層次調度方法,針對計算市場提出基于雙向選擇的分布式調度方法。 本文第二章提出了多集群一致監(jiān)控的解決方案,設計了一種自描述方法以解決異構資源信息的公共表示問題,基于Ganglia,GridView,PBS等監(jiān)控工具設計實現(xiàn)了一個通用的資源監(jiān)控系統(tǒng)。毆計了一種自適應的

3、RTT感知的最小生成樹策略以改善系統(tǒng)的可擴展性。 論文第四章針對多集群提出了“全局-本地”的二階段超級凋度算法。針對計算密集型應用,在傳統(tǒng)的批調度算法中加入對任務完成時限用戶QoS的考慮,提出了多集群環(huán)境下OoS感知的批調度算法,并應用于多集群的全局隊列調度中,與傳統(tǒng)批調度算法相比,任務按時完成比率有明顯提高。同時,該算法對任務執(zhí)行時間的預測誤差也具有良好的適應性。 論文第五章致力于研究經(jīng)濟市場和信任評估相結合的激勵機制

4、,把信任機制融入Buyya的網(wǎng)格計算市場模型,提出了網(wǎng)格中信任感知的資源交易模型(Grid Trust Aware ResourceTransaction Model,簡寫G-Tart模型),詳細研究G-Tart模型中的實體、模塊、交易流程。在G-Tart模型中,把信任度作為衡量節(jié)點交易誠信度的重要指標,激勵節(jié)點履行已達成的資源交易合約。引出了G-Tart中兩個關鍵問題,即任務代理的資源選擇問題和資源代理的任務接受問題。 論文第

5、六章從用戶代理角度出發(fā),提出了一種基于信任過濾的資源選擇方法。該方法首先根據(jù)用戶信任需求過濾低可信資源,然后對剩余高可信資源綜合考慮其價格和風險因素,最后給出了最小機會成本啟發(fā)式算法。實驗表明,該方法能對供求雙方產(chǎn)生激勵:對資源方保證可靠資源提供者的整體利潤:對用戶方能顯著降低作業(yè)失效率、減少成本8%-10%。 論文第七章從資源代理角度出發(fā),提出基于收益和成本計算的任務接受策略,根據(jù)用戶提交任務的相關信息,計算接受任務的沉沒成本

6、和機會成本以決定是否接受任務,使得資源捉供者和資源請求者都實現(xiàn)自身的經(jīng)濟目標,提高了服務方的收益。 論文第八章基于G-Tart模型,利用供求規(guī)律,設計了一種分布式調度系統(tǒng),實現(xiàn)了Oppsim模擬器以模擬該系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用用戶與資源進行雙向選擇的模式,通過啟發(fā)式的策略,動態(tài)調節(jié)資源價格,引導用戶和資源的行為。模擬結果表明該系統(tǒng)能有效解決網(wǎng)格環(huán)境中資源負載平衡問題,具有良好的靈活性和可擴展性,能有效提高服務質量,任務完成率方面比Ni

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