面向服务的网格调度组件的设计与实现

针对当前网格调度体制的研究仅从功能需求、执行过程方面进行描述,尚未对调度过程中的接口和交互协议进行定义,缺乏对语义支持的现状。结合语义Web服务技术,从实现角度讨论服务网格环境下的调度机制。从分析服务调度过程入手,讨论服务网格中动态调度系统的组成、系统架构及实现技术,初步设计和实现能够完成服务网格中调度需求的服务调度组件——G-Sched,并以模拟网络化虚拟制造作为应用示例来验证所提出方法的可行性和有效性。     

虚拟网格服务工作流的调度算法研究

对虚拟网格服务工作流的调度算法进行了研究,提出了最小计算时间(MCT)、最小传输时间(MTT)、最小执行时间(MET)3种虚拟网格服务工作流的调度算法.在满足给定假设的情况下,MCT、MTT、MET的调度分别能保证目标工作流获得最小计算时间、最小传输时间、最小执行时间.在描述了调度算法之后,证明了算法调度的正确性.对几种算法的调度性能进行实验模拟,并分析和比较了它们的实现代价和时间、空间复杂度,从而给出各算法的适用情况.     

基于遗传算法的网格服务工作流调度的研究

网格服务的提出为网格工作流的研究提供了新的契机与挑战，由网格服务组成的工作流（GSF）的调度问题是一个典型的NP问题。利用遗传算法所具有的并行性和全局解空间搜索的特点，针对网格服务调度问题，提出基于遗传算法的网格服务工作流调度算法GSFGA，并改进了遗传算法的收敛特性，通过分析实验结果证明该算法优于传统的调度算法。     

网格工作流调度研究综述

阐述了工作流调度的基本概念和调度的相关知识,分析了目前流行的网格工作流的调度算法的优缺点,并对当前的网格系统和项目所采用的调度机制,从不同侧面对其进行了比较分析.随着服务网格的日益流行,提出了面向服务网格环境下的服务工作流调度,分析了调度中的关键问题,并给出了解决问题的方法和思路.     

基于信任QoS增强的网格服务调度算法

针对目前服务网格资源管理中存在的信任机制与调度机制分离的缺陷,基于网格信任模型与信任效益函数,讨论了信任QoS增强的计算服务调度问题．分析传统调度算法的缺陷,提出了基于信任关系的网格服务调度算法．该算法在保证服务性能Qos要求的同时兼顾信任QoS的要求．对基于信任关系的网格服务调度算法性能进行了多角度分析和大规模仿真实验．结果表明:该算法较传统的基于性能QoS的调度启发式和另外两种基于信任Qos的调度启发式而言,不仅具有较优的平均信任效益、总信任效益和较小的最终服务期,而且在失效服务数和系统吞吐率等方面具有较好的综合性能．     

仿真网格中服务的最优化调度机制研究

在网格中,如何为任务提供最优化资源服务是一个十分复杂的问题.本文以仿真网格为基础,建立一种服务的最优化调度的理论模型.根据这种理论模型,提出一种新的遗传模拟退火算法.从而形成一种仿真网格环境下服务的最优化调度机制.为了验证这种机制的可行性和有效性,开发一个基于此服务调度机制的仿真网格运行管理系统.通过这个系统的仿真实验表明:这种服务的最优化调度机制具有良好的可行性和有效性.     

网格服务调度算法分布式部署和QoS性能分析

网格是一种复杂的分布式计算系统,研究其网格服务对网格作业的调度算法的分布式部署和性能分析问题具有重要的意义。网格服务调度系统的状态空间模型考虑了具有不同的输入速率和输出速率的作业队列,提出了清空型调度策略和服务调度算法,并在此基础上分析了其分布式部署问题,计算了系统QoS性能指标,指出了稳态吞吐量、稳态响应时间与负载系数的关系。     

网格调度综述

简要地分析了网格资源的特点,给出了网格作业调度过程中所面临的主要挑战.为了便于对网格调度有更清晰的认识,介绍了包含网格系统主要功能模块的网格调度体系结构,并结合特定作业具体介绍了网格作业调度流程.从3个不同的角度重点对网格环境中的作业调度算法进行了详尽介绍,并就各种调度算法的优缺点和适用情形进行了比较和分析.对网格调度进行了总结,并从几个不同的方面对网格调度算法的研究进行了展望.     

网格工作流引擎的设计与实现

针对传统工作流调度策略只强调任务的执行顺序、忽略任务本身相互间的逻辑关系等不足,基于GT4网格环境,以网格服务及其间的协作关系为出发点,设计并实现了用DAG(directed acyclic graph)模型描述网格工作流,并通过网格服务流语言(gridserviceflowlanguage,GSFL)形式化解析工作流的网格工作流引擎系统架构。在该架构中,设计并实现了基于Dijkstra的工作流调度算法,通过实例对该网格工作流引擎和调度算法进行了实验,实现了预期效果。     

基于Globus网格服务的作业调度的实现

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。     

基于网络属性的网格信息服务调度策略的实现与性能测试

网格信息服务的性能优劣直接影响到整个网格平台的性能和应用。本文设计了一种基于IP地址这一网络属性的网格信息服务调度策略,并通过模拟器将其实现,且经过测试验证了其性能较随机调度策略更优。     

基于网络属性的网格信息服务调度策略的实现与性能测试

网格信息服务的性能优劣直接影响到整个网格平台的性能和应用.本文设计了一种基于IP地址这一网络属性的网格信息服务调度策略,并通过模拟器将其实现,且经过测试验证了其性能较随机调度策略更优.     

QoS based resource scheduling by computational economy in computational grid

In this paper, we consider multiple QoS based grid resource scheduling. Each of grid task agent's diverse requirements is modeled as a quality of service (QoS) dimension, associated with each QoS dimension is a utility function that defines the benefit that is perceived by a user with respect to QoS choices in that dimension. The objective of multiple QoS based grid resource scheduling is to maximize the global utility of the scheduling system.     

一种面向服务的网格工作流调度算法

面向服务的网格工作流的研究已成为网格领域的研究热点。由网格服务：组成的工作流（GSF）的调度问题是一个典型的NP问题，由于遗传算法具有并行性和全局解空间搜索的特点，非常适合解决这个问题。因此，本文首先给出GSF的GA定义，然后提出基于遗传算法的网格服务工作流调度算法GSFGA，并通过应用实例验证了该算法优于传统的调度算法，作为结论本文指出了下一步的研究工作。     

基于网格工作流的决策资源协同调度模型

基于网格的开放式决策支持系统越来越受到学术界的重视。在研究网格环境中的决策资源和网格工作流的基础上,提出了一种基于网格工作流的决策资源协同调度模型,并给出了该模型的协同调度机制与调度过程。     

网格的虚拟组织资源管理与工作流调度模型

资源调度是网格计算的重要内容。利用虚拟组织管理领域相关的网格资源，利用工作流技术组织网格任务，可以有效的降低网格调度问题的复杂性。本文提出一种调度模型，分别在工作流引擎和虚拟组织两个层次实施调度，以协调网格用户和服务提供者的不同利益，提高网格系统的性能、服务质量和易用性。     

一种基于QoS的网格服务选择机制

开放网格服务体系结构OGSA提出了网格服务的概念，为网格资源的虚拟化管理给出了一条有效途径。当前网格系统对于网格服务的支持主要集中在服务的功能发现与调用部分，缺乏对服务的非功能属性的管理支持。服务的非功能属性如服务的响应时间、价格、可靠性等对于用户来说非常重要，体现着用户对网格服务的QoS需求。基于QoS的服务选择机制能够对网格服务的QoS模型进行管理和度量，对于用户提出的QoS需求，服务匹配算法能够为用户选择满足需求倾向的服务。     

一个面向服务的网格动态调度算法

随着基于OGSA的网格模型的提出，作业匹配和调度问题显得尤为重要。该文提出了一个面向服务的网格调度框架，引入了随机过程理论，给出了匹配和调度的动态算法，从而使网格计算的动态性问题得到了很好的解决。     

Liana: a decentralized load-dependent scheduler for performance-cost optimization of grid service

This paper addresses the scheduling problem in decentralized grid systems. Such problem focuses on computing a large set of arbitrary tasks to optimize the system performance while minimizing the average system costs. The mainstream solution flourished in recent literatures is to maximize the total system throughput by modeling such systems in either a network flow or a tree. However, most of them neglect the movements of tasks and load-dependent system costs which, in fact, are crucial to the system performance in real situations. In this paper, a Service-Oriented Overlay Network (SOON) is presented, in which the service nodes encapsulate both computation and communication resources and the links are used to track the movements of tasks instead of describing communication. An analytical Cost-Charge (C²) model, in which both running cost and service charge are dependent on load, is proposed to describe the problem by incorporating degree-dependent task allocation into a closed queuing network model. The Infinitesimal Perturbation Analysis (IPA) is applied to solve C² theoretically. Following the theoretical analysis, a scalable decentralized scheduler named Liana (the movements of tasks in the proposed system like the growth and spread of evergreen liana, so we use Liana to name the proposed scheduler) is proposed. The major components of Liana are an autonomous scheduling algorithm and a Degree-Driven Protocol (DDP). Furthermore, trace based simulations on the test bed distributed widely across the world are implemented to compare the system performance by Liana with recent approaches. The proposed approach shows promising results that the close-to-optimal service utilization is achieved when taking system cost into account.