基于多任务拍卖的资源调度算法

资源调度是计算网格资源管理系统的主要内容之一。文中借鉴市场模型中的拍卖机制,通过用户代理、资源代理、拍卖师和资源的交互作用,设计并实现了一个基于多任务拍卖的网格资源调度原型系统,系统使用多拍卖师结构,提高了作业的吞吐率并且可以有效地防止拍卖过程中双方的欺骗行为,改进了网格资源的调度性能。同时,与传统算法相比,该算法能够有效地配置资源和满足用户的服务质量需求。     

跨地域分布式云计算资源调度系统及实证

首先对跨地域分布式资源调度在电网的应用进行必要性分析,提出实际IT环境中的问题和挑战,并分析目前市场上的云计算产品和解决方案的不足;其次结合电网的实际IT环境,对跨地域分布式资源调度的资源模型和调度策略进行研究,提出适用于电网的方案,并给出系统的技术架构和部署模式。最后,在实际生产环境中进行原型搭建,并结合电网的应用对该系统进行实证。     

The DataGrid Workload Management System: Challenges and Results

The workload management task of the DataGrid project was mandated to define and implement a suitable architecture for distributed scheduling and resource management in a Grid environment. The result was the design and implementation of a Grid Workload Management System, a super-scheduler with the distinguishing property of being able to take data access requirements into account when scheduling jobs to the available Grid resources. Many novel issues in various fields were faced such as resource management, resource reservation and co-allocation, Grid accounting. In this paper, the architecture and the functionality provided by the DataGrid Workload Management System are presented.     

基于结构化对等网络的高效分布式任务调度

提出与描述了一个基于结构化对等网络的高效分布式任务调度策略HDTS(High-Efficient Distributed Task Scheduling)。HDTS建立在结构化对等网络的应用层覆盖网络上,保证了系统的非集中性、可扩展性、自组织性,以及规模大的优点。HDTS把基于Chord风格的对等网络协议和容错及高效的多播调度策略结合起来,允许分布式计算的各种大量的子任务在对等网络的节点上高效的调度、分配、执行。除了支持主-从风格的并行计算外,系统允许具有数据依赖的分布式旅行商算法正确的执行,使系统具有通用性和开放性。测试结果表明:HDTS具有正确性与高效性,可以作为对等网络上计算资源高效共享与聚集的可行方案。     

面向服务的网格高性能计算策略

网格技术和Web服务的发展，促成了服务计算的诞生和发展．本文在面向服务的架构下，重新研究传统计算网格下的高性能计算．首先，针舛高性能计算应用的特点，结合面向服务的思想，提出了一种层次资源管理体系结构．其次，分析了适用于网格环境的高性能计算应用的程序结构，并通过有向无循环图（DAG）加以表示．第三，基于上述的资源管理体系结构和高性能计算应用模型，提出了一种改进的动态优先级调度算法．最后，通过仿真实验，分析了提出的算法的性能，实验结果表明提出的算法适用于网格环境，进而验证了本文提出的面向服务的网格高性能计算策略的有效性．     

云计算环境下的自适应资源管理技术综述

云环境下的自适应资源管理是当前云计算研究领域的热点问题,是云计算具备弹性扩展、动态分配和资源共享等特点的关键技术支撑,具有重要的理论意义和实用价值.其主要研究点包括:虚拟机放置优化算法,虚拟资源动态伸缩模型、多IDC间的全局云计算资源调度、全局资源配置及能力规划模型等.对云环境下自适应资源管理研究现状进行分析研究,并指出当前研究中存在的一些主要问题,同时进一步展望本领域未来的研究方向.     

基于效益最优的网格资源调度

网格资源管理和调度是一个非常复杂和重要的研究问题,传统的集中式管理和调度方法很难适用于网格计算环境,基于经济模型的资源管理和调度成为当前的研究热点。论文提出了一个基于效益最优的网格资源调度算法,模拟试验表明新的调度算法具有较好的调度长度。     

A Taxonomy of Workflow Management Systems for Grid Computing

With the advent of Grid and application technologies, scientists and engineers are building more and more complex applications to manage and process large data sets, and execute scientific experiments on distributed resources. Such application scenarios require means for composing and executing complex workflows. Therefore, many efforts have been made towards the development of workflow management systems for Grid computing. In this paper, we propose a taxonomy that characterizes and classifies various approaches for building and executing workflows on Grids. We also survey several representative Grid workflow systems developed by various projects world-wide to demonstrate the comprehensiveness of the taxonomy. The taxonomy not only highlights the design and engineering similarities and differences of state-of-the-art in Grid workflow systems, but also identifies the areas that need further research.     

网格环境下集群管理系统

分析了集群接入网格的过程中所面临的问题,研究了在网格环境下使用集群的方法,详细分析了集群接入网格需要提供的接口和服务,并实现了一个网格环境下集群管理的原型系统,将集群转化成为一种标准的、透明的资源接入网格.通过该系统用户能够在任何地方使用分布在各处的集群资源,系统能保证用户提交的作业正确、有效的运行,并及时向用户反馈提交作业的相关信息.实验分析表明,该系统能够有效的整合集群计算资源,从而提高计算能力,增大全局吞吐量.     

非集中调度模型下的网格资源调度研究*

针对当前网格资源调度系统扩展性差的问题,提出了基于非集中调度模型的以保守Backfilling算法为核心的网格资源调度算法.探讨了网格任务在站点处理器数目异构情况下,网格作业多站点协同调度问题.实验仿真证明,在跨网格站的资源调度中,运用资源预留策略和多站点作业分块可以改善作业的平均响应时间,并起到负载平衡的效果.     

面向配电台区感知的边缘终端资源调度技术

在多用户接入的边缘计算环境中存在设备和容器之间的资源调度问题.本文的主要目的是研究和优化边缘终端资源调度,以提高系统性能和资源利用效率.为了实现这一目标,对边缘终端资源调度进行了建模,并提出了一种基于盖尔-沙普利(GS)算法的优化方案.首先,通过建立边缘计算环境下的资源调度模型分析了设备和容器之间的匹配关系;然后,采用GS算法进行资源分配,通过设备和任务之间的双向匹配实现了资源的最佳分配.为了验证所提出方案的有效性,本文进行了仿真实验,模拟测试了不同任务数量和设备数量情况下的系统性能.实验结果显示,在任务数量增加和设备数量超过容器数量时,GS算法能够有效降低系统开铕,与传统的资源分配算法相比,表现出显著的优势.此外,本文还提出了应对计算复杂性问题的策略,如并行计算和智能任务分配,以提高算法的可扩展性和适应性.     

iVCE中基于可信评价的资源调度研究

随着网格计算、P2P、Web服务技术在电子商务、电子政务领域应用的不断扩展,基于Internet的资源共享的安全可信问题变得越来越重要.该文在基于Internet的虚拟计算环境(Interenet-Based Virtual Computing Environment,iVCE)的资源共享的用户与资源关于身份可信、能力可信、行为可信的信任模型的基础上,提出了一种可信优化的资源调度算法.算法基本思想在于根据用户对资源可信的需求,对虚拟计算环境中的自主元素可信度综合考察与评价,以用户可信满意度为优化调度目标调度资源,进而基于min-min算法优化任务执行时间,满足了资源调度的可信保障,同时具有较好的性能.仿真实验结果表明可信优化调度算法能够在iVCE的信任度效益,最早完工时间,失效服务请求数,资源利用率等性能参数方面明显优于min-min和max-min算法.     

基于多QoS约束的网格任务调度算法

提出一种基于QoS的网格资源管理模型和此模型下基于多QoS约束的网格任务调度算法。引入效益函数对QoS描述建模,为网格任务调度算法提供合理的优化目标。在此基础上改进传统调度算法得到基于多QoS约束的调度算法。实验表明,改进后的算法有更好的性能,更适合应用于网格环境中。     

基于资源限制的高性能计算系统功耗管理

分析并行高性能计算系统的负载及能耗特征,提出一种功耗管理算法,通过控制节点的分配和功耗状态(睡眠状态或激活状态)降低系统的能耗,并使用Parallel Workloads Archive的负载数据对功耗管理算法进行测试。实验结果表明,该算法在不影响或较少牺牲系统性能的情况下,能有效节省系统能耗。     

A multicriteria approach to two-level hierarchy scheduling in grids

In this paper we address a multicriteria scheduling problem for computational Grid systems. We focus on the two-level hierarchical Grid scheduling problem, in which at the first level (the Grid level) a Grid broker makes scheduling decisions and allocates jobs to Grid nodes. Jobs are then sent to the Grid nodes, where local schedulers generate local schedules for each node accordingly. A general approach is presented taking into account preferences of all the stakeholders of Grid scheduling (end-users, Grid administrators, and local resource providers) and assuming a lack of knowledge about job time characteristics. A single-stakeholder, single-criterion version of the approach has been compared experimentally with the existing approaches.     

Framework for Task Scheduling in Heterogeneous Distributed Computing Using Genetic Algorithms

An algorithm has been developed to dynamically schedule heterogeneous tasks on heterogeneous processors in a distributed system. The scheduler operates in an environment with dynamically changing resources and adapts to variable system resources. It operates in a batch fashion and utilises a genetic algorithm to minimise the total execution time. We have compared our scheduler to six other schedulers, three batch-mode and three immediate-mode schedulers. Experiments show that the algorithm outperforms each of the others and can achieve near optimal efficiency, with up to 100,000 tasks being scheduled     

基于网格的分布式虚拟环境仿真海量数据管理

分析了分布式虚拟环境仿真的特点,提出了基于网格的分布式虚拟环境仿真的海量数据管理框架.该框架结构采用分层结构,自底向上依次为网格节点、高性能通信系统、数据存储与处理系统和计算系统.给出了一个基于上述体系结构的原型系统.对该原型系统的仿真结果表明,该海量数据管理体系结构设计符合虚拟环境仿真实时性、稳定性和高可靠性的要求.