面向实时网格任务的多策略资源协同分配模型

提出一种实时保证度的计算方法,用于评估特定协同分配方案对实时网格任务的截止时间保证度,并在此基础上设计和实现了一个多策略资源协同分配模型。该模型利用已有协同分配策略生成不同的分配方案,并选择截止时间保证度最优的方案为任务分配资源。仿真实验利用实际网格系统的任务负载,在多集群型计算网格测试床上检验了该模型的性能表现。实验结果显示,多策略协同分配模型能综合各种已有各类协同分配策略的特长,为实时网格任务的资源协同分配提供可靠性增强的截止时间保证。     

一种面向网格资源预留的索引链表研究

研究了现有的资源预留数据结构,并在此基础上提出了一种新的数据结构,即索引链表。同时,选择了3种经典的现有数据结构(时隙数组、单链表和双链表)作为比较对象,通过编码实现与实际测试,对4种数据结构的内存消耗、请求接纳时间和请求搜索时间这3个方面的性能进行了评估,实验结果表明,所提出的索引链表的综合性能更优。     

数据网格的存储资源预留方法

为了解决将二元法资源能力预留策略直接应用到数据网格的存储资源能力上所引起的接纳率较低、资源能力碎片过多、存储空间浪费严重等问题,通过分析数据网格应用中存储空间预留的特点,提出了四元法资源能力预留策略.传统的时间槽算法无法适用于四元法资源能力预留,进而提出了使用基本阶梯法和阈值阶梯法能很好的解决此问题.实验表明本文的资源能力预留方法具有更高的资源使用率和接纳率,而阈值阶梯法能够适应传输速度动态变化的网络特性.     

一种高效的网格任务管理器组件的设计和实现

随着分布式计算系统的需求不断增长,集群分布式系统在处理作业提交和作业查询时出现了相当大的通讯延时问题,降低了系统性能.Task Broker是基于ACE开发环境开发的一种高效的网格任务管理器组件,它采用改进的Fair-Share算法来计算作业的优先级,通过使用ACE提供的应甩接口,实现了以异步方式使用一个或多个线程并发处理多个客户端请求的功能.文中介绍了基于Task Broker分布式并行计算系统的结构;详细阐述了用来计算作业优先级的Fair-Share算法以及Task Broker的模型和实现;并且对Task Broker的性能进行了分析和比较.实验证明,Task Broker较好地解决了通讯延时问题,大大减轻了系统的性能开销.     

支持多通道传输的光子网格资源并行调度策略

为满足分布式业务对资源使用灵活性和网络高带宽性的要求,实现高性能光网络,对光子网格体系结构进行了研究,并提出支持多通道传输的光子网格资源并行调度策略. 利用可分负载均衡策略分割数据或执行大文件分片,结合多波长并行预留机制,在应用驱动下按需分配光路资源. 构建光子网格实验平台,以电力分布式潮流数据传输应用为例验证所提策略的有效性. 实验结果表明,在应用驱动下并行调度策略能提供灵活的光网络资源分配,有效提高分布式业务的传输性能及光网络资源利用效率.     

基于移动代理的网格任务管理的应用研究

引入利用移动代理技术特性所带来的优势,提出将移动代理与网格计算二者结合的整体框架结构,并给出该框架的关键技术实现。最后构建基于移动代理的网格作业管理模型的实例模型,并对该模型的计算性能进行测试,通过与单机计算性能比较来验证基于移动代理的网格模型较单机聚集资源计算能力的优势。     

一种基于资源预留的偶发任务状态反馈调度器

针对实时系统中的偶发任务和非周期任务,基于资源预留方法提出了一种利用状态反馈调整资源分配的调度策略。该策略的主要目标是当偶发作业负载在一定范围内变化时,保证偶发任务满足其时限,并使非周期任务的平均响应时间尽可能地小。文章首先通过状态方程描述偶发任务完成时间与预留资源的关系,然后利用状态反馈极点配置为偶发任务分配资源,最后将该闭环反馈调度系统看成是一种分段仿射系统,建立分段仿射二次型Lyapunov函数讨论算法的稳定性。最后通过实验说明,与传统调度算法相比,所提出的调度策略在调度负载不可预测的偶发任务时具有更好的性能。     

面向制造网格的制造资源优化配置策略研究

时间、质量、成本和服务是现代制造业激烈竞争中的关键影响因素。为此,在制造网格中,需要设计一个合理高效的制造资源优化配置策略,快速有效地响应网格中用户发出的资源请求。本系统使用UML类图对制造资源进行了分类建模,并采用WSDL规范对制造资源进行描述和封装。提出了基于二级模糊综合评价的制造资源优化配置模型和策略。最后通过一个实例描述了用户使用本系统模型在制造网格中对制造资源节点的优化选择和配置过程。实验结果表明,系统能够搜索出满足用户制造任务需求的T,Q,C,S性能指标的最佳制造资源。     

基于无比例设计网格的异地协同产品设计系统的研究

将无比例模型和网格技术相结合，提出了无比例设计网格（SFM Grid）的概念，设计了无比例设计网格的体系结构，并在此结构的基础上开发了应用于企业的异地协同产品设计系统（GCPDS），并用具有跨平台特性的JAVA来实现，使不同平台的用户可以实现在线协同设计。所有的安装与配置工作都是在服务器端进行的，用户不需要进行任何客户端软件的安装与配置。可以满足不同计算机应用能力人群的需求。这既可以简化系统的开发，重用企业资源，降低系统实施的成本与周期。同时，可推动企业网络化的进程与网格计算的研究与应用。     

支持并行任务的多约束网格调度模型

针对资源负载瞬时过重情况下负载平衡和跨度的优化问题,提出了一种支持并行任务的多约束网格调度算法。考虑到网格环境资源的非专有性和性能差异较大的特点,提出了扩展分配概率的概念。算法将负载平衡分配概率与期望执行时间对任务分配造成的影响进行加权,依据扩展分配概率进行任务到节点的映射。在3个节点搭建的Globus网格环境中对算法进行了测试和评估。测试结果表明,多约束算法在节点初始负载不均时,算法能达到可接受的负载平衡,且跨度优于负载平衡算法,表明了算法的合理性。     

A novel resource co-allocation model with constraints to budget and deadline in computational grid

To address the issue of resource co-allocation with constraints to budget and deadline in grid environments, a novel co-allocation model based on virtual resource agent was proposed. The model optimized resources deployment and price scheme through a three-side co-allocation mechanism, and applied queuing system to model the work of grid resources for providing quantitative deadline guarantees for grid applications. The validity and solutions of the model were presented theoretically. Extensive simulations were conducted to examine the effectiveness and the performance of the model by comparing with other co-allocation policies in terms of deadline violation rate, resource benefit and resource utilization. Experimental results show that compared with the three typical co-allocation policies, the proposed model can reduce the deadline violation rate to about 3.5% for the grid applications with constraints to budget and deadline. Also, the system benefits can be increased by about 30% compared with the those widely-used co-allocation policies. Foundation item: Project(60673165) supported by the National Natural Science Foundation of China     

单物品多单元双向拍卖环境下的网格资源分配仿真

将基于组合双向拍卖的资源分配及定价算法扩展到单物品多单元场景中,给出了该场景下算法的实现过程,从激励相容、预算平衡、机制效率方面分析了算法的性质,并提出了可调节的拍卖师收入策略。仿真结果表明,该方法可以得到完整的资源分配及定价信息,与传统的多单元双向拍卖(MDA)相比,可以在保证拍卖师收入的情况下,达到更高的节点交易率以及更低的效率损失率,是一种有效的分配及定价方案。     

基于改进遗传算法的QoS移动网格任务调度

移动网格环境具有高度的动态性,任意时刻都可能发生资源的变化,任务调度因此变得复杂,提出了一种面向服务质量(QoS)的移动网格任务调度策略.建立资源和任务模型,定义任务优先级,将任务分成若干子集,子集内调度采用改进遗传算法,选取时延和跨度为QoS指标,编码和遗传操作上体现资源对任务QoS的匹配调度,使最优解尽力满足任务QoS;同一资源上分配的任务,按优先级顺序执行.仿真结果表明,调度算法可以较好地满足用户的QoS,调度跨度也较优.     

移动环境下扩展的基于策略的网管(PBNM)模型的动态资源分配

针对传统静态策略中条件和动作都是确定的,不能很好地适应网络状态变化的问题,提出了一种基于扩展PBNM模型的移动环境下动态资源分配方案,增加了在运行期根据网络状态对策略进行更新的组件,并给出了动态资源分配的方法。通过实验,采用扩展PBNM模型及动态的策略形式对网络资源进行分配,降低了实时新业务的阻塞率和实时切换业务的掉线率,提高了网络资源的利用率,相对于传统资源分配方法更灵活。     

移动网络资源管理策略的动态冲突消解机制

分析了移动网络中基于策略的资源分配机制中可能存在的策略冲突类型,针对系统中存在资源状况的变化性和移动切换的不确定性,动态资源分配策略无法预先在生成时进行静态冲突检测与消解的问题,提出了一种基于效用函数的、在执行时动态检测与消解冲突的方法,实现了对冲突策略动作的定量分析,改进了以往依靠指定优先级来判决策略动作能否执行的不完善性。实例分析表明,根据网络资源状态和系统规划目标实时计算资源分配动态策略动作的效用值,实现了策略冲突的自动消解,提高了资源分配的准确率,完善了系统的动态资源管理能力。