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王庆江 《小型微型计算机系统》2008,29(7)
为评估计算网格上并行作业的无中心式调度,设计了基于离散事件的模拟系统J3S.离散事件包括作业提交、开始和终止,作业状态可以是等待、运行或完成.事件引起作业状态的变化 ,并触发网格层次或本地层次调度.作业由网格工作负荷模型产生,该模型基于并行计算机工作负荷模型构建.网格层次调度通过网格调度器之间的协作完成.本地层次调度模拟改进的装填法,使作业可有不同的调度优先级.网格资源性能可有差异,作业执行性能依赖作业指派.模块化实现使J3S可模拟网格上并行作业的无中心式调度的各种场景. 相似文献
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网格计算涉及的资源通常存在区域和组织差异,涉及的作业(Job)则存在数据和计算两种密集类,针对具有混合特征的网格计算,提出了基于SCE中间件的遗传优化网格作业调度算法.首先分析了具有不同密集类型Job的混合网格计算模型,得到作业与资源的属性表示,以及作业调度与资源之间的约束关系.然后根据混合网格计算模型分析,将其转化成约束条件下的最优解问题,引入改进遗传算法进行求解.在种群初始化时根据适应性筛选出一部分样本作为初始种群,利用高质量样本启发寻优,降低进化代数;同时针对每个染色体的作业执行速度和染色体内每个作业的执行速度依次设计适应性,从而加速收敛;通过适应性修正、交叉和变异处理,防止种群出现过早或者局部收敛,并且增加种群多样性.最后基于SCE部署作业调度,从中间件进一步提升作业调度效率,减少出错.实验结果表明,基于SCE中间件的遗传优化网格作业调度算法能够有效抑制执行错误的发生,提升作业调度与资源配置的效率,降低作业调度响应时间. 相似文献
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为了实现作业调度系统的均衡分布,提高资源利用率和系统的吞吐率,通过对网格服务的研究,设计并实现了一种基于Globus网格服务的作业调度系统.提出了网格服务的模式,给出了作业调度系统的结构形式;设计并实现了一种综合考虑作业数、各结点性能以及当前负载情况的作业调度分配器系统.实验结果表明,此分配器系统能有效改善作业的分配和调度,大大提高分布式网络资源的利用率. 相似文献
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网格调度的目标提高网格资源的利用率、改善网格应用的性能,它是网格中需着力解决的问题之一.目前,围绕着网格中的任务调度算法,国内外已做了大量的研究工作,先后提出了各种调度算法.但是,这些调度算法不能很好地适应网格环境下的自治性、动态性、分布性等特征.针对目前网格调度机制存在的问题,提出了一种动态的网格调度技术--基于Cache的反馈调度方法(cache based feedback scheduling,简称CBFS).该调度方法依据Cache中所存放的最近访问过的资源信息,如最近一次请求提交时间、任务完成时间等信息进行反馈调度,将任务提交给负载较小或性能较优的资源来完成.实验结果表明,CBFS方法不但可以有效减少不必要的延迟,而且在任务响应时间的平滑性、任务的吞吐率及任务在调度器等待调度的时间方面比随机调度等传统算法要好. 相似文献
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目前,国内外围绕着网格中的作业调度算法已做了大量研究,先后提出了很多调度算法.但是,这些算法并不能很好地适应网格的动态性、自治性和分布性等特征.对此,提出了一种动态的网格作业调度方法-基于历史信息的自适应动态网格作业调度方法ASHI.该方法利用每个资源上最近作业的执行信息自适应调整预测模型,然后再根据网格的动态性和实时性等因素,对资源进行反馈选择后将作业提交负载较轻的资源上执行.实验证明,ASHI不但能及时有效地对作业进行调度,而且还可有效提高整个网格的吞吐量和均衡系统的负载. 相似文献
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J.H. Abawajy 《Journal of Network and Computer Applications》2009,32(3):770-779
In an enterprise grid computing environments, users have access to multiple resources that may be distributed geographically. Thus, resource allocation and scheduling is a fundamental issue in achieving high performance on enterprise grid computing. Most of current job scheduling systems for enterprise grid computing provide batch queuing support and focused solely on the allocation of processors to jobs. However, since I/O is also a critical resource for many jobs, the allocation of processor and I/O resources must be coordinated to allow the system to operate most effectively. To this end, we present a hierarchical scheduling policy paying special attention to I/O and service-demands of parallel jobs in homogeneous and heterogeneous systems with background workload. The performance of the proposed scheduling policy is studied under various system and workload parameters through simulation. We also compare performance of the proposed policy with a static space–time sharing policy. The results show that the proposed policy performs substantially better than the static space–time sharing policy. 相似文献
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面向高性能计算环境的作业优化调度模型的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
高性能计算环境聚合了多个分布在不同地域、不同组织机构的高性能计算资源,面向用户提供统一的访问入口和使用方式,由系统中间件根据用户作业请求匹配合适的高性能计算资源。随着环境应用编程接口的开放以及作业请求数量的大幅增加,面对高并发作业提交请求时,目前采用的即时调度模型会由于网络等原因导致一定数量的请求处理失败,同时缺乏灵活性。针对此问题,优化了环境作业调度模型,引入作业环境队列,细化了作业系统层状态,增加了作业调度策略可配置性,并基于环境中间件SCE实现了系统原型。经测试,在单核心服务每分钟处理近200个作业提交请求的工作负载下,无因系统和网络原因引起的作业提交出错现象;在共计1 000个作业中,近500个作业提交命令请求在0.3s以内完成,800余个作业提交命令请求在0.5s以内完成。 相似文献
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提出一个新颖的递归算法,用于实现动态的网格负载平衡。实验仿真了松耦合无中心式调度框架,基于传统并行系统的workload模型构建了网格workload模型,保守式装填法用作各结点上的本地调度策略。结果表明,在实现网格负载平衡上,这里的递归算法比静态调度方法更有效。 相似文献
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Grid applications with stringent security requirements introduce challenging concerns because the schedule devised by nonsecurity‐aware scheduling algorithms may suffer in scheduling security constraints tasks. To make security‐aware scheduling, estimation and quantification of security overhead is necessary. The proposed model quantifies security, in the form of security levels, on the basis of the negotiated cipher suite between task and the grid‐node and incorporates it into existing heuristics MinMin and MaxMin to make it security‐aware MinMin(SA) and MaxMin(SA). It also proposes SPMaxMin (Security Prioritized MinMin) and its comparison with three heuristics MinMin(SA), MaxMin(SA), and SPMinMin on heterogeneous grid/task environment. Extensive computer simulation results reveal that the performance of the various heuristics varies with the variation in computational and security heterogeneity. Its analysis over nine heterogeneous grid/task workload situations indicates that an algorithm that performs better for one workload degrades in another. It is conspicuous that for a particular workload one algorithm gives better makespan while another gives better response time. Finally, a security‐aware scheduling model is proposed, which adapts itself to the dynamic nature of the grid and picks the best suited algorithm among the four analyzed heuristics on the basis of job characteristics, grid characteristics, and desired performance metric. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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在商业网格和云计算环境中,作业有到达时间、计算量、预算、截止期等参数,其中,预算是时间的函数。准确区分作业的重要性和紧迫性是作业调度系统的一个关键问题。综合利用这四个参数来定义作业的优先级,并提出基于价值密度和相对截止期的网格作业调度算法。分别对弱实时和强实时网格作业的调度进行仿真。仿真结果显示,所提出的调度算法的性能在两种情况下都优于所有对比算法的性能,且在强实时作业情况下优势更明显。 相似文献
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Javad Akbari Torkestani 《控制论与系统》2013,44(1):77-93
Job scheduling is one of the key issues in the design of grid environments. The performance of the grid system severely degrades if a method does not exist to efficiently schedule the user jobs. In this article, a fully distributed, learning automata–based job scheduling algorithm is proposed for grid environments. The proposed method is composed of two types of procedures: in the first, a procedure is run at the grid nodes and in the second, the procedure is run at the schedulers. The proposed algorithm synchronizes the performance of the schedulers by the learning automata that select their actions using the pseudo-random number generators with the same seed. In this method, the grid computational capacity that is allocated to each scheduler is proportional to its workload. To show the efficiency of the proposed method, several simulation experiments were conducted under different grid scenarios. The obtained results show that the proposed algorithm outperforms several well-known methods in terms of makespan, flow time, and load balancing. 相似文献
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网格服务资源多维性能聚类任务调度 总被引:1,自引:0,他引:1
网格计算是当前一个重要的研究领域,其中任务调度是一个基本组成部分,其性能直接影响到网格服务质量.为了缩短任务调度完成时间,提高任务调度性能,提出了一种网格资源多维性能聚类任务调度算法MPCGSR (task scheduling algorithm based on multidimensional performance clustering of grid service resources).该算法根据网格环境下服务资源数量庞大、异构、多样的特点,预先以构建的网格服务资源超图模型为基础,结合小世界理论对服务资源进行多维性能聚类,将任务与聚类资源相匹配并实施调度.模拟实验结果表明,算法较之同类算法具有优越性,是一种有效的网格任务调度算法. 相似文献