网格环境中主机负载和任务执行时间预测研究

网格环境中主机负载和任务执行时间预测研究

论文摘要

网格计算技术是当前国内外通信领域研究的热点之一。网格将地域上分散的计算资源连接成为一个相互分工合作的资源集合,而网格资源自身的性能特征又总是在不断变化,如负载、任务执行时间、网络带宽等。因此,在网格的发展过程中,网格资源性能指标预测的重要性日益显现出来,它是实现网格任务高效调度的关键技术之一。但在已有的网格资源性能监测系统中,关于资源性能预测的研究仍存在着一些不足。大部分监测系统处于被动监控的状态,更多的工作集中在实时数据采集、统计分析以及事后决策上,对未来网格资源性能状态走向把握不够清楚,即使在少有的具有预测功能的监测系统中,采用的数学预测模型均比较简单,各项性能指标的预测精度有待进一步提高。本文从网格资源性能预测的实际需要出发,同时根据网格资源特征,选取合适的预测方法对资源性能进行了预测。首先,总体介绍了网格资源的性能预测系统架构,总结了设计性能预测系统需要满足的特性,同时对本文重点研究的两大网格资源性能指标,主机负载和任务执行时间进行了深入分析。其次,我们在充分了解网格环境中主机负载统计特性的情况下,从主机负载的自相似性和长相关性出发,采用分形插值方法预测未来主机负载;在此基础上,结合主机负载和任务执行时间的线性关系,研究分析了一种基于主机负载的任务执行时间预测算法。最后,利用仿真实现了主机负载和任务执行时间预测算法,并通过计算相对误差、平均相对误差以及覆盖率等预测评价指标对算法的预测性能进行了评估。在主机负载预测方面,将分形插值预测算法与AR(16)和负载图样图形预测法进行了预测精度的比较与分析;在任务执行时间预测方面,对基于主机负载实现任务执行时间预测的可靠性进行了实验论证,并给出了预测精度的评价结果。除此之外,我们在总结本文所得成果的基础上,指出了下一步工作的研究方向。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题研究的背景和意义
  • 1.2 网格资源性能预测现状分析
  • 1.3 论文内容
  • 1.4 论文组织结构
  • 第二章 网格资源性能基本预测方法
  • 2.1 时间序列法
  • 2.1.1 移动算术平均模型(MEAN)
  • 2.1.2 自回归模型(AR)
  • 2.1.3 移动平均模型(MA)
  • 2.1.4 自回归-移动平均模型(ARMA)
  • 2.1.5 自回归-差分-移动平均模型(ARIMA)
  • 2.2 回归分析法
  • 2.2.1 一元线性回归
  • 2.2.2 多元线性回归
  • 2.3 分形拼贴预测法
  • 2.4 灰色预测法
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 网格资源性能预测系统
  • 3.1 网格资源性能预测系统总体架构
  • 3.2 预测指标的研究与分析
  • 3.3 预测请求与应答
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 基于分形插值的主机负载预测算法
  • 4.1 主机负载的统计特性
  • 4.2 主机负载的分形插值预测
  • 4.2.1 分形插值方法
  • 4.2.2 主机负载预测模型
  • 4.3 算法流程实现与分析
  • 4.4 仿真及分析
  • 4.4.1 实验环境及参数设置
  • 4.4.2 仿真结果及分析
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 基于主机负载的任务执行时间预测算法
  • 5.1 主机负载与任务执行时间的关系
  • 5.2 任务执行时间预测
  • 5.2.1 基本假设
  • 5.2.2 任务执行时间预测算法
  • 5.2.3 置信区间
  • 5.3 算法流程实现与分析
  • 5.4 仿真及分析
  • 5.4.1 实验环境及参数设置
  • 5.4.2 仿真结果及分析
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 结论与未来的工作
  • 6.1 结论
  • 6.2 未来的工作
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 相关论文文献

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