在无中心式作业调度中的动态网格负载平衡实现

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。     

计算网格工作负荷的建模

为评估计算网格中的作业调度,建立了网格工作负荷模型。在不同的节点,作业的运行时间不同;在不同的节点之间,作业的迁移开销不同。定义了不依赖网格资源性能的纯运行时间和纯迁移开销。借鉴并行计算机的工作负荷模型,可得到并行度、纯运行时间和到达间隔的分布。构建了作业提交位置、纯迁移开销、纯运行时间估计因子、完成期限的分布。应用实例表明,由网格工作负荷模型可获得 各种工作负荷,支持对作业调度的全面评估。     

用爬山法实现无中心式网格调度

为方便网格资源的扩展,网格调度应当是无中心的.为在尽可能多的计算资源中为单地点作业优化资源选择,这里采用了爬山算法.当一个网格调度器收到一个单地点作业,爬山法被激活,根据网格调度器之间的相邻关系为作业找出最适合的计算系统,这里每个计算系统的适合度用预测的作业响应时间表示.实验模拟了无中心式网格调度与计算系统之间的性能差别,每个计算系统的本地调度采用保守式装填法,网格工作负荷由模型得到,并用一段工作负荷的平均响应时间衡量调度性能.实验结果表明,即使在作业提交点分布不均匀且运行时间估计不准确情况下,爬山法仍可有效改善单地点作业的调度.     

基于事件图的并行离散事件仿真方法

为解决并行离散事件仿真技术开发难度大的问题,提出一种基于事件图的并行离散事件仿真方法。采用模型驱动体系结构,利用转换器将事件图模型自动转换为基于逻辑进程的并行离散事件仿真可执行代码。并行离散事件仿真的建模方式由以代码为中心的模式发展为以模型为中心的模式。实验结果表明,该方法能提高并行离散事件的仿真效率。     

网格原子化作业的二分图调度方法

对于网格系统中计算力调度等问题,结合有向无环作业图DATG和无向节点图UNG,采用并行集APS建立了一种基于二分图的网格调度算法BGS,并在惩罚策略、负载均衡、复活机制的引导下,使系统的调度动态地逐步趋向优化.实验结果表明:该算法能够更加适应网格资源的变化,降低作业负载,提高作业的并行化程度,并能根据系统负载合理地利用节点资源.     

并行离散事件模拟测试模型研究

世界各国的研究结果表明,并行离散事件模拟在提高模拟速度上表现出较大的潜力。测试模型将为各种并行离散事件模拟算法提供一个综合的平台,方便测试工作的进行,进一步加快测试速度。对测试模型进行研究,介绍其测试内容、测试框架及其可扩展性,并对其应用前景进行展望。     

并行离散事件模拟测试模型研究

世界各国的研究结果表明,并行离散事件模拟在提高模拟速度上表现出较大的潜力。测试模型将为各种并行离散事件模拟算法提供一个综合的平台,方便测试工作的进行,进一步加快测试速度。对测试模型进行研究,介绍其测试内容、测试框架及其可扩展性,并对其应用前景进行展望。     

一个基于全局竞标机制的网格调度系统

通过对性能驱动型网格调度系统的分析,指出了其不足之处,继而提出并实现了全局调度和本地调度相结合的基于全局竞标机制的网格调度系统.实验证明,该系统能够在用户指定的时间约束内完成作业,并获得较优的执行代价,降低作业的运行成本.     

基于事件图模型的网格调度模拟

由于网格环境的复杂、动态和自治性等特点,研究网格任务调度时,高性能的网格模拟器是不可或缺的.该文引入了一个基于事件图模型的高性能模拟器HyperSim,介绍了HyperSim的特点,通过对比其他模拟器说明使用HyperSim的理由.为了优化模拟速度,提出了网格任务调度的事件图模型,并给出了在HyperSim上的实现过程.最后,通过实验证明了HyperSim在运行速度和性能方面的优势,并用其模拟了两种经典调度算法的实现,根据模拟结果对比了算法的性能.     

基于蚁群优化算法的服务网格的作业调度

提出了利用蚁群算法来优化服务网格的作业调度系统的方法和一个两层的作业调度模型，该模型可以在网格的动态和异构环境下实现对作业执行时间的预测，然后根据作业的预测执行时间并利用蚁群优化算法使适应函数取得最小值，从而得到最优化的作业调度。基于开发的校园网格实验床，通过实验显示该方法可以优化服务网格的性能，减少作业的平均执行时问，提高系统的吞吐率。     

面向高性能计算环境的作业优化调度模型的设计与实现

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。     

大规模并行计算机作业调度评价

大规模并行计算机的作业调度直接关系到其计算能力的发挥,因而相应的研究具有十分重要的意义。论文通过对国外现有作业调度评价体系的研究,建立了更能反映并行作业特点的作业调度策略评价体系,在此基础上设计并实现了一个作业模拟调度环境。模拟调度环境采用事件驱动的工作模式,支持FCFS、大作业优先、小作业优先、长作业优先、短作业优先、GANG等调度策略。模拟测试结果表明,GANG调度策略优于所有测试的空间共享调度策略;同时在空间共享调度策略中,短作业优先策略和大作业优先策略具有较好的性能。     

航班过站地面服务的优化调度算法

航班过站服务流程是定位型和零工型的混合流程，其调度问题是一个有时间窗和作业调整时间的多目标多设备并行作业动态排序问题．在分析其区别于一般制造业生产作业排序特点的基础上，给出一个考虑了不同设备加工能力的新的启发式算法——设备能力差分配法．通过对服务作业分类，将多目标优化问题转化为服务类作业排序最优化问题．算例分析显示，能力差分配算法在减少航班延误数量、时间上以及平衡设备生产能力上均优于现有的先到先服务和最小负荷调度算法．     

Security‐aware scheduling model for computational grid

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.     

结合价值密度和截止期的网格实时作业调度

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。     

Workload vs scheduling policies in a dual-resource constrained job shop

The purpose of this paper is to report on research conducted to examine the effectiveness of different scheduling policies in a dual-constrained job shop under various workload conditions. The standard assumption in most job shop scheduling research has been that a 90% utilization of the shop is achieved. However, since shop utilization levels vary widely, it was hypothesized that scheduling policies that are optimum under one load condition might not be as effective under other load conditions. The model for this simulation experiment represented a job shop constrained by both labor and machines. The shop contains four machine centers with random routing of jobs through the shop. Shop workload was defined at three levels: 70, 85 and 99% utilization. Four machine scheduling rules and three labor assignment rules were tested for each of the shop workload levels, with mean job flow time as. the performance criterion. The results of the 3 × 4 × 3 factorial experiment showed that the advantage of the SPT (shortest processing time) machine scheduling rule over other rules is diminished dramatically when shop utilization is reduced from 99 to 85% or below. This same observation holds for other rules considered. The LNQ (longest queue length) labor assignment rule outperformed other rules at the 99% utilization level, but yielded no significant difference in performance at the 85% and below workload levels.     

利用作业可塑性改进结合回填FCFS策略的性能

结合回填的FCFS策略是超级计算机上使用最为普遍的调度策略,针对该策略在响应时间和系统利用率等方面的不足,提出了改进其性能的DGA方法。该方法利用并行作业的可塑性,通过调度时对作业平均响应时间的预测来选择适合的作业请求规模,并利用遗传算法来解决最优作业资源请求的搜索问题。模拟器上实际作业流的模拟结果表明：该方法可以显著地改进结合回填的FCFS策略的调度效果,也优于已有的可塑性作业调度策略。     

Multisite co-allocation scheduling algorithms for parallel jobs in computing grid environments

Cooperation of multi-domain massively parallel processor systems in com- puting grid environment provides new opportunities for multisite job scheduling. At the same time, in the area of co-allocation, heterogeneity, network adaptability and scalability raise the challenge for the international design of multisite job scheduling models and algorithms. It presents multisite job scheduling schema through the introduction of mul- tisite job scheduling model and the performance model under the grid environment. It introduces two job multisite and cooperative scheduling models and algorithms with the core of the optimal and greedy-heuristic resource selection strategies. Meanwhile, com- pared with single and multisite cooperative scheduling models and algorithms introduced by Sabin, Yahyapour and other persons, the validity and advance of the scheduling model and the performance model herein are proved.