基于生存性的网格工作流调度算法

基于生存性的网格工作流调度算法

论文摘要

由于Internet技术的广泛应用,各门学科应用特别是数据密集型、计算密集型的应用对广域网络中海量数字信息分析处理和协同合作能力的要求越来越高,为此人们提出网格计算技术,在网格技术中调度算法是众多研究领域中的热点。在分析了目前的调度算法的基础上,我们发现目前的主要工作是集中在如何优化任务的调度来最小化整个工作流的执行时间,忽视了网格资源失效以及失效对网格应用程序的影响。为此,本文把网格工作流作为研究对象,从基于性能和基于QoS两个方面将生存性引入网格调度算法:第一,通过改造Min-min、Max-min、Sufferage三种算法,给出了三个同时考虑性能和生存性的调度算法,避免将任务分配到可靠性比较低的节点上执行,从而有效地降低了节点失效对任务的影响。不幸的是任务生存性目标和性能目标在一般情况下是冲突的,无法在这两个目标上同时获得最优的调度结果。于是,设定一个偏好参数,在发生冲突时用户可以通过调节偏好参数平衡这两个因素。第二,以“用户指定的其所能容忍的应用程序完成的最晚时间”这种QoS为例,给出了一种基于deadline和生存性的启发式调度算法。本文还开发了一个简易的网格工作流管理系统,用于验证这些调度算法的效果。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题背景
  • 1.1.1 网格和工作流管理系统
  • 1.1.2 网格资源特点
  • 1.1.3 任务调度策略
  • 1.1.4 生存性的概念
  • 1.2 国内外研究概况、水平和发展趋势
  • 1.3 本文主要研究内容和组织结构
  • 1.4 本章小结
  • 第2章 网格工作流管理系统
  • 2.1 网格工作流管理系统体系结构
  • 2.1.1 网格门户
  • 2.1.2 网格应用和数据管理
  • 2.1.3 网格工作流管理
  • 2.2 原型系统设计
  • 2.2.1 系统结构
  • 2.2.2 资源和任务的描述模块
  • 2.2.3 任务调度模块
  • 2.3 本章小结
  • 第3章 基于性能和生存性的网格工作流调度算法
  • 3.1 网格调度算法介绍
  • 3.2 生存性的计算方法
  • 3.3 基于生存性的调度算法
  • 3.3.1 Min-min启发式调度算法
  • 3.3.2 Max-min启发式调度算法
  • 3.3.3 Sufferage启发式调度算法
  • 3.4 实验结果
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 基于QoS和生存性的网格工作流调度算法
  • 4.1 基于QoS的网格调度算法介绍
  • 4.2 Sub-deadline的分配
  • 4.3 基于Deadline的生存性调度算法
  • 4.4 实验结果
  • 4.5 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 攻读学位期间发表的学术论文
  • 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明
  • 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书
  • 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理
  • 致谢
  • 相关论文文献

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