网格环境下的任务调度策略研究

论文摘要

网格技术是将所有可用于共享的资源,通过网络连接起来,并将它们转化成一种计算能力,对资源进行整合,从而解决信息孤岛问题。用户将任务提交给网格后,需要对任务进行合理的分配和调度,即将任务分配给网格资源去执行。网格的调度策略直接决定着网格整体调度性能。网格调度问题最一般的目标函数是Makespan,即调度系统有效地分配网格资源,实现在整个系统内网格应用任务的完成时间最小。通常发现适合于给定任务的潜在资源集合,从那些资源中选择合适的资源子集,这些资源满足一定预先定义好的调度约束,找到一个这样的最小完工时间是NP完全问题。在现有的网格资源调度技术上,本文针对网格服务环境中使用单机处理环境、并行多处理资源和计算力分配问题,提出了基于主从调度中心的任务分配模型,并根据网格的负载情况,将任务分配为轻负载任务调度和重负载任务调度,对不同的任务采取了不同的任务调度策略。对轻负载任务,用户把任务作为整体来进行分配,不把任务进行分解,直接把这个任务安排到一个能满足该任务的计算节点上去执行；对于重负载任务,对任务进行有效的划分,根据节点计算能力的不同,以子任务为单位对资源进行分域调度。通过成效分析,本调度策略既得到了全局优化,又解决了调度中心瓶颈和局部最优问题。通过分析网格资源调度原理、特点和体系结构,以及在网格中的资源发现、注册和查询,本文将遗传算法应用于网格调度中,对参数编码、初始种群、适应度函数、遗传算子和控制参数设计提出了改进。在Gridsim模拟环境下,通过实验例证了遗传算法适合大规模的网格任务调度。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 网格技术概述
• 1.1.1 概念
• 1.1.2 网格发展现状
• 1.2 网格服务体系结构
• 1.2.1 五层沙漏模型
• 1.2.2 OGSA/OGSI技术体系
• 1.2.3 网格服务资源框架
• 1.3 网格调度概述
• 1.3.1 网格调度的特点
• 1.3.2 网格调度的主要目标
• 1.3.3 网格调度的研究现状
• 1.4 研究问题简介
• 1.5 课题内容及论文安排
• 第二章 支撑理论与仿真工具
• 2.1 遗传算法理论
• 2.1.1 遗传算法的起源和发展
• 2.1.2 遗传算法的基本原理
• 2.1.3 遗传算法的实现
• 2.2 仿真工具
• 2.2.1 仿真的优势
• 2.2.2 仿真工具介绍
• 2.2.3 Gridsim仿真工具
• 第三章 网格中的资源调度
• 3.1 概述
• 3.2 网格资源调度的原理
• 3.3 网格资源组织模型
• 3.3.1 基于WSRF的服务资源模型
• 3.3.2 基于WSRF的服务组织模型
• 3.3.3 网格平台采用的资源组织模型
• 3.4 网格任务的分配执行过程
• 3.4.1 任务提交
• 3.4.2 收集资源信息
• 3.4.3 发现网格资源
• 3.5 服务的描述、发布与注册
• 3.5.1 WSDL与UDDI
• 3.5.2 UDDI的工作原理
• 3.5.3 UDDI的数据类型
• 3.5.4 WSDL的文档类型
• 3.5.5 WSDL描述的发布
• 3.5.6 WSDL描述的查找
• 3.6 用户任务调度问题
• 3.6.1 基于主从分域的任务调度模式
• 3.6.2 主从分域调度模型设计
• 3.6.3 重负载下的调度模型设计
• 3.6.4 任务的调度方法
• 第四章 调度策略设计及仿真
• 4.1 实验任务调度策略设计
• 4.1.1 问题描述
• 4.1.2 编码与解码方式
• 4.1.3 进化操作
• 4.2 实验环境搭建
• 4.2.1 模拟模型实体
• 4.2.2 架设网格平台
• 4.3 实验分析与总结
• 4.3.1 实验结果分析
• 4.3.2 实验结论
• 第五章 结束语
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 在读期间取得的研究成果