面向QoS的網(wǎng)格應用—系統(tǒng)平衡型優(yōu)化調(diào)度方法研究.pdf

1、隨著網(wǎng)格系統(tǒng)逐步從科研領域走向更加廣泛的商業(yè)領域，面向服務的網(wǎng)格已成為主流趨勢，網(wǎng)格任務調(diào)度的研究重點是“提供非凡的服務質(zhì)量保證(Non-trivial QoS Guarantee)”。網(wǎng)格系統(tǒng)提供QoS保證能力時明確區(qū)分了應用QoS指標和系統(tǒng)QoS指標，當前面向QoS的調(diào)度策略通常單獨考慮網(wǎng)格應用的QoS需求或僅僅優(yōu)化網(wǎng)格系統(tǒng)的目標，亟需一個既能保障應用QoS指標又能適應網(wǎng)格系統(tǒng)內(nèi)在需求的合理、高效和公平的調(diào)度決策機制。因此，面向Qo

2、S的網(wǎng)格應用—系統(tǒng)平衡型優(yōu)化調(diào)度研究具有良好理論價值和實用意義。
　　 網(wǎng)格系統(tǒng)和網(wǎng)格應用從各自的角度提出不同的QoS指標，之間不存在簡單直接映射關系，優(yōu)化系統(tǒng)QoS指標的策略在實際中可能無法滿足用戶所提出的QoS需求，優(yōu)化應用QoS指標則可能損害系統(tǒng)性能參數(shù)?；趯门c系統(tǒng)雙方QoS指標之間關聯(lián)特性的深入分析，本文開展平衡應用與系統(tǒng)QoS指標的網(wǎng)格優(yōu)化調(diào)度研究，重點考慮的應用QoS指標包括用戶通常最關注的應用完成時間和執(zhí)行費

3、用，系統(tǒng)QoS指標則包括系統(tǒng)負載均衡程度與計算經(jīng)濟理論中最常用的系統(tǒng)目標—系統(tǒng)總收益，以期實現(xiàn)用戶QoS保障并滿足網(wǎng)格系統(tǒng)的內(nèi)在需求。論文的主要工作和創(chuàng)新如下:
　　 (1)面向通用網(wǎng)格應用的平衡型優(yōu)化調(diào)度策略
　　 針對網(wǎng)格應用和網(wǎng)格系統(tǒng)雙方的QoS需求存在一定沖突，提出了一種基于序貫博弈的平衡型優(yōu)化策略SGPUBO。SGPUBO以應用完成時間和系統(tǒng)的負載均衡程度為優(yōu)化目標，將調(diào)度過程分為活動分發(fā)和處理器分配兩個階段，

4、首先按照資源性能進行活動分發(fā)，之后基于已接納活動的執(zhí)行情況在資源內(nèi)部實施處理器分配，通過兩個階段相互迭代求解獲得最終分配方案。通過大量實驗分析可知:SGPUBO具有集中分配特性，基于該特性，通過采用站點—活動隊列的截尾處理方案，提出了可進一步優(yōu)化應用完成時間的SGPUBOwTM算法。實驗結(jié)果表明，與經(jīng)典調(diào)度算法Min-Min和Sufferage相比，SGPUBOwTM可在短時間內(nèi)求解處理大規(guī)模網(wǎng)格應用調(diào)度問題，并且在網(wǎng)格應用的完成時間和

5、網(wǎng)格系統(tǒng)的負載均衡等方面都有更好的表現(xiàn)。
　　 (2)面向工作流應用的平衡型優(yōu)化調(diào)度策略
　　 針對經(jīng)典的工作流逆向分層方案中均勻分配截止期寬裕時間將造成寬裕時間浪費這一缺陷，提出了一個非均勻浮差的工作流截止期分配預處理方案DBL_UnevenExt。為了優(yōu)化截止期分配的活動選擇，DBL_UnevenExt基于“服務級差性價比”實施截止期分配，并參考“服務級差”中“時間性能差”的分配需求，以非均勻方式分配工作流截止期寬裕

6、時間。實驗表明，DBL_UnevenExt的截止期分配方案可將截止期寬裕時間分配給更適當?shù)幕顒樱瑪U展了工作流應用子任務的費用優(yōu)化區(qū)間。在采用DBL_UnevenExt實施工作流預處理的基礎上，對每一個子工作流以實時模式進行基于序貫博弈的平衡型優(yōu)化，進而研究提出了一個費用目標下工作流應用的平衡型優(yōu)化算法DBLUCUBO。實驗結(jié)果表明:DBLUCUBO在工作流執(zhí)行費用和網(wǎng)格系統(tǒng)的負載均衡程度方面的性能表現(xiàn)顯著優(yōu)于同類經(jīng)典工作流調(diào)度算法。

7、r>　　 (3)面向全局收益優(yōu)化的管理域內(nèi)平衡型調(diào)度策略
　　 針對當前管理域內(nèi)的調(diào)度大多沿用傳統(tǒng)分布式系統(tǒng)的本地調(diào)度器、不能很好地適應商業(yè)應用環(huán)境中對公平性和合理性的新需求這一問題，提出了一種最大化管理域全局收益的域內(nèi)調(diào)度策略CGBMA。該策略在建立管理域內(nèi)的合作博弈模型并定義管理域的“平衡狀態(tài)”基礎上，通過理論分析得出管理域系統(tǒng)處于平衡狀態(tài)時可以實現(xiàn)全局收益最大的結(jié)論。據(jù)此，將管理域內(nèi)的調(diào)度問題轉(zhuǎn)化為任務零售價、任務市場價

8、和任務分配量的更新迭代過程。實驗結(jié)果表明:與Proportional Share、Double Auction算法相比，CGBMA可實現(xiàn)管理域的最大全局收益。針對上述實驗分析同時發(fā)現(xiàn)，當任務規(guī)模增大時，CGBMA的市場淘汰特性將愈加明顯而致使負載不均衡加劇。為此，在CGBMA算法的基礎上進一步實施負載均衡優(yōu)化，依據(jù)資源的負載情況來動態(tài)調(diào)整合作博弈模型的關鍵參數(shù)，并提出了一個全局收益優(yōu)化的負載平衡調(diào)度算法CGBMAFI。通過大量實驗表明，