制造网格中基于SLA的资源管理模型研究

为确保制造网格平台提供的制造资源及服务能够达到使用者的功能与质量要求，建立了基于SLA的资源管理模型，并对模型中的资源调度算法进行了深入研究。该模型以制造资源的服务质量(QoS)属性为评价标准，以服务水平协议(SLA)为约束条件，通过资源调度方法和策略为消费者提供有质量保证的制造服务。最后，以快速成型制造为应用，验证了模型的实用性及资源调度算法的可行性。     

服务质量感知的网格工作流调度

在网格工作流中引入服务质量,可以使网格中的资源更好地围绕用户的要求进行组织和分配,服务质量为工作流执行过程中选择成员服务提供了依据.工作流服务质量的估算和服务质量感知的工作流调度是实现服务质量感知的网格工作流的两个关键问题.基于一种网格工作流模型讨论了网格工作流的服务质量参数体系,提出了工作流服务质量的估算算法和网格工作流调度数学模型,并提出了基于遗传算法的调度方法.仿真实验表明,该调度算法具有较好的收敛性.     

基于服务等级的网格服务质量描述语言

针对网格服务质量管理中使用服务水平协议(SLA)带来较大协商开销的问题,提出基于服务等级的网格服务质量描述语言即网格服务等级语言(CGSL)及建立在CGSL之上的网格服务质量管理框架.服务等级是轻量级SLA,提供一种区分不同服务质量的机制.CGSL基于XML技术和WSRF规范,与Web服务描述语言(WSDL)兼容,用于描述网格服务提供方所能提供的不同服务等级,为监控服务质量提供具体信息.网格服务质量管理框架建立在CGSL之上,并通过Mobile Agent监控服务质量是否得到满足.一个具体的文件存储网格服务实例用来展示CGSL在网格服务质量管理中的应用.该实例表明CGSL以少量的服务等级代替复杂的SLA,能有效降低运行时消耗,适合异构多变的网格环境.     

云计算中面向SLA的作业分层优先级调度策略

为了满足云计算中服务提供商和服务消费者双方协商的服务等级协议(SLA),提出在云计算环境下采用元调度和本地调度两层框架结构;在每层上采用了多级反馈队列调度算法,设置了基于截止期限、短作业优先等不同优先级的队列,并设计元调度器完成资源的分配和监控。实验仿真结果表明,该调度策略可以满足用户对作业处理时间的需求,保障了云计算SLA。     

基于服务质量的网格工作流系统研究

网格工作流可以定义成为完成特定目标而在异构和分布的资源上以一定次序执行的网格应用服务的集合.在网格工作流中引入服务质量,为网格服务的调度提供了依据,使得工作流的执行更加满足用户需求.通过使用服务质量可以对网格工作流进行选择和执行,从而更加符合用户的期望.提出了一种典型的基于服务质量的网格工作流管理体系结构及相关的服务质量参数体系,讨论了基于服务质量的工作流调度算法,并给出一个基于快速遗传算法的应用实例.     

OntoSLAt:本体支持的SLA建模及管理

服务等级协定SLA（Service Level Agreements）目前多样化网络服务中服务质量保障的重要手段，但SLA存在诸如缺乏统一信息模型、重用度低等问题，而语义网中的本体论为解决目前SLA中存在的问题提供了有效的技术支持．本文采用本体来对SLA模板进行建模，为SLA概念、参数和度量提供严格的、统一的和富含语义的定义．在此基础上，对如何利用本体来组织和构建SLA模板知识库（OntoSLAt）进行阐述．基于SLA本体的匹配算法可依据服务需求描述对相应网络服务进行有效的匹配，并给出基于QoS的选择；而SLA模板生成算法用于从SLA知识库中重构生成新的模板，以便有效地实现SLA重用．     

一种面向服务的网格作业管理机制

开放网格服务体系结构(OGSA)的出现表明让网格资源以服务形式提供标准化的接口已成为趋势，然而目前的网格作业管理系统主要针对以程序形式提交的批处理类型作业，其管理的资源对象和调度目标主要面向科学计算，在基于服务的网格环境下远不能满足应用的需求：一方面，用户的使用模式从批处理为主转向带有交互性质的服务访问模式；另一方面，不同的应用对服务质量(QoS)有着不同级别的需求，为了解决这些问题，提出了一种面向服务的作业管理机制，它作为用户访问网格资源(服务)的代理，为用户提供透明的、与资源物理位置无关的并带有会话支持的作业服务接口。还引入了服务水平协议(SLA)的概念来表示用户需求的不同网格服务级别，作业管理系统则根据可定制的服务水平实现配置(SLAP)将sIA中规定的各项QoS特性映射到具体的作业管理行为，该作业管理机制已应用于织女星网格系统软件中，并能够为基于服务网格的应用提供灵活有效的支持。     

一种基于QoS的网格服务调度模型

分析了开放网格体系结构（OGSA）的服务本质，论证了作为网格技术重要组成部分的网格服务调度服务对于服务质量（Qos）的需求，提出了一种基于QoS的网格调度随机高级Petri网模型，并对该模型进行了分解和精化，从而简化了模型的求解，以实现基于服务质量（QoS）的网格服务调度。     

自定义服务质量模型的网格工作流调度算法

随着网格服务应用的发展,在网格工作流中,复杂的任务可以由多个独立的服务,通过工作流引擎等方式组合成新服务后完成。在组合服务的过程中,由不同服务提供商提供的候选服务,具有不同的服务质量参数,在网格工作流调度中,需要满足用户定义的服务质量约束。提出了方便用户定义的服务质量模型,并且在该模型的基础上,改进了网格工作流调度算法,通过实验分析证明改进后的算法优于传统的调度算法。     

一种基于信誉QoS的网格资源调度算法

针对目前网格资源管理中存在的调度机制与信任机制分离、资源调度过多依赖于性能服务质量（QoS）的缺陷,讨论了基于信誉QoS的网格资源调度问题．分析了全局可信度模型,提出了基于信誉QoS的网格资源调度算法．该算法在保证服务安全性和可靠性的同时兼顾了网格负载平衡．实验结果表明,该算法在保证服务质量、维护系统性能和抵御恶意节点攻击等方面具有良好的综合性能．     

QoS guided Min-Min heuristic for grid task scheduling

Task scheduling is an integrated component of computing.With the emergence of Grid and ubiquitous computing,new challenges appear in task scheduling based on properties such as security,quality of service,and lack of central control within distributed administrative domains.A Grid task scheduling framework must be able to deal with these issues.One of the goals of Grid task scheduling is to achivev high system throughput while matching applications with the available computing resources.This matching of resources in a non-deterministically shared heterogeneous environment leads to concerns over Quality of Service (QoS).In this paper a novel QoS guided task scheduling algorithm for Grid computing is introduced.The proposed novel algorithm is based on a general adaptive scheduling heuristics that includes QoS guidance.The algorithm is evaluated within a simulated Grid environment.The experimental results show that the nwe QoS guided Min-Min heuristic can lead to significant performance gain for a variety of applications.The approach is compared with others based on the quality of the prediction formulated by inaccurate information.     

基于网格的任务调度与资源分配有效机制的研究

为实现QoS路由技术,提高网格的服务质量,本文定义了网格服务中任务调度的通信开销,给出了QoS路由树的生成原则,提出网格堆排序算法和QoS路由选择算法,利用算法实现了网格的任务调度与分配机制的设计.实验证明本设计能提高网格资源管理的效率.     

网格环境合同计算元服务的设计与应用

网格用户在使用网格服务的时候，希望能够得到一定的保障．给网络服务添加有保障的特性，并为网格服务的使用提供一个通用的接口，将会提高网格服务的QoS．为此，文章提出了合同计算元服务(CCM)，CCM和Foster等人提出的SNAP协议结合，得到了C-SLA环境以及C-SNAP协议．通过这个环境和协议，提供一种服务间对话和协商的方式，从而为网格服务过程提供保障性环境．在这个环境中，协议的达成和调度，分别是通过自动协商和静态优先级调度完成的．文中叙述了这两种算法的细节以及如何在C-SLA中发挥作用．最后通过一个实际的例子，说明CCM是如何为G-QoSM等其它网格服务框架提供保障性服务的．     

一种基于预测的资源匹配算法

网格任务调度过程中的资源匹配是根据任务要求从网格资源信息服务（GRIS）中查找出合适资源的过程。GRIS中记录的往往是资源的静态信息，由于本地负载的动态变化使得基于资源静态信息来确定的候选资源集中一些资源并不能满足任务的QoS需求。基于相关资源动态信息预测资源未来状态，给出了网格任务平均完成时间及完成时间的分布函数，并根据任务QoS需求，兼顾考虑资源当前及未来状态，提出了一种资源匹配模型与匹配算法。通过实验表明，该算法能有效减少候选资源数目，从而降低调度时间复杂度。     

基于缓冲和预选的网格资源调度优化

资源发现是影响调度效率的关键,针对网格资源发现中复杂的查询过程,通过资源代理,将用户任务发生过调度的资源在本地进行缓存,构成黑白资源名单。同时,在网格资源代理空闲时,按照最近调度的QoS参数为参考值,进行资源的预选择,存放在本地记录,由此构成了本地记录优先的资源发现。针对该方法,设计了支撑该方法的优化代理体系结构,讨论了记录管理问题,给出了优化资源调度过程的算法。实验表明,该方法缩短了任务的平均调度时间,从而缩短了任务平均完成时间,提高了吞吐量,达到了优化的目的。     

Bi-level fuzzy based advanced reservation of Cloud workflow applications on distributed Grid resources

The increasing demand on execution of large-scale Cloud workflow applications which need a robust and elastic computing infrastructure usually lead to the use of high-performance Grid computing clusters. As the owners of Cloud applications expect to fulfill the requested Quality of Services (QoS) by the Grid environment, an adaptive scheduling mechanism is needed which enables to distribute a large number of related tasks with different computational and communication demands on multi-cluster Grid computing environments. Addressing the problem of scheduling large-scale Cloud workflow applications onto multi-cluster Grid environment regarding the QoS constraints declared by application’s owner is the main contribution of this paper. Heterogeneity of resource types (service type) is one of the most important issues which significantly affect workflow scheduling in Grid environment. On the other hand, a Cloud application workflow is usually consisting of different tasks with the need for different resource types to complete which we call it heterogeneity in workflow. The main idea which forms the soul of all the algorithms and techniques introduced in this paper is to match the heterogeneity in Cloud application’s workflow to the heterogeneity in Grid clusters. To obtain this objective a new bi-level advanced reservation strategy is introduced, which is based upon the idea of first performing global scheduling and then conducting local scheduling. Global-scheduling is responsible to dynamically partition the received DAG into multiple sub-workflows that is realized by two collaborating algorithms: (1) The Critical Path Extraction algorithm (CPE) which proposes a new dynamic task overall critically value strategy based on DAG’s specification and requested resource type QoS status to determine the criticality of each task; and (2) The DAG Partitioning algorithm (DAGP) which introduces a novel dynamic score-based approach to extract sub-workflows based on critical paths by using a new Fuzzy Qualitative Value Calculation System to evaluate the environment. Local-scheduling is responsible for scheduling tasks on suitable resources by utilizing a new Multi-Criteria Advance Reservation algorithm (MCAR) which simultaneously meets high reliability and QoS expectations for scheduling distributed Cloud-base applications. We used the simulation to evaluate the performance of the proposed mechanism in comparison with four well-known approaches. The results show that the proposed algorithm outperforms other approaches in different QoS related terms.     

网格中执行SLA的并行多群体协作PSO框架

针对广域范围内的计算资源加入粒子群优化(PSO)执行从而提高计算效率并降低计算成本,提出一个网格环境下执行SLA的并行多群体协作PSO框架(PMCF)。给出一个适应网格环境的并行多群体协作PSO(PMCPSO)算法,基于WS-Agreement研究了利用网格技术和PMCPSO算法设计PMCF,把一个元任务调度器用于无缝的资源发现、选取及协商服务质量,通过模拟试验对PMCF进行了评估。     

一个市场驱动的QoS网格工作流任务调度算法

网格调度关系到整个网格任务运行的效率,因此在网格的研究过程中,已经提出了很多调度算法.但这些算法大部分是对元任务(Meta-task)进行调度,很少是针对关联任务的.在考虑用户QoS(Quality of Service)需求的情况下,提出了一个市场驱动的QoS网格工作流任务调度算法.仿真实验结果表明了该算法的合理性和有效性.     

A fuzzy Grid-QoS framework for obtaining higher grid resources availability

A computational grid ensures the on-demand delivery of computing resources, in a security-aware, shared, scalable, and standards-based computing environment. A major concern is how to evolve a general and an encompassing framework that guarantees users’ satisfaction measured as Quality of Services (QoS). To obtain a higher QoS, effective QoS perceived by subscribers (users) must conform to specified QoS agreements in the Service Level Agreements (SLAs) document—a legal contract between the Grid Services Provider (GSP) and users. Sometimes the effective user QoS does not conform to the specifications in the SLA because of the vagueness in linguistic definitions in the SLA. Existing approaches overcommitted resources to meet QoS. In this paper, we propose a fuzzy logic framework for calibrating a grid resources user-QoS that addresses the vagueness in linguistic definitions of the SLA document without overcommitting grid resources.