基于資源動態(tài)性度量的網(wǎng)格依賴任務重調度研究.pdf

1、網(wǎng)格是一種能夠集成地理上分散資源的基礎設施。它能將各種信息資源接成一個整體，向每個用戶提供包括計算能力、數(shù)據(jù)存儲能力以及各種應用工具等一體化的透明服務。網(wǎng)格資源是分布在Internet環(huán)境中的，資源本身具有異構性、動態(tài)性和自治性。網(wǎng)格任務在不同的資源上的性能表現(xiàn)不同，因此對于提高由多個任務構成的網(wǎng)格應用的整體性能而言，需要網(wǎng)格任務調度為應用中的每個任務指派合適的資源。在網(wǎng)格任務調度中，依賴任務調度問題已經(jīng)引起了廣泛的關注。網(wǎng)格依賴任務調

2、度問題，由于對某一任務的資源指派將影響對其他任務的資源指派，因此，為了實現(xiàn)網(wǎng)格應用性能優(yōu)化的調度目標，需要采取全局的調度策略。該調度策略是基于預知的應用和資源信息，在運行前制定全局調度計劃。網(wǎng)格應用的各個任務將按照計劃中的時間安排在指派資源上執(zhí)行。由于網(wǎng)格資源是動態(tài)變化的且這種變化會隨時發(fā)生，因此在應用的運行期間資源可能發(fā)生變化，這種變化將影響網(wǎng)格應用的最優(yōu)性。為此，就需要網(wǎng)格依賴任務重調度，以便在資源發(fā)生變化時，對全局調度計劃進行調整

3、，以實現(xiàn)應用性能優(yōu)化的目標。
　　 以應用性能優(yōu)化為目標的網(wǎng)格依賴任務重調度，需要采取全局優(yōu)化的的重調度策略與資源變化觸發(fā)的重調度觸發(fā)方式，而這將面臨重調度效率低與觸發(fā)頻繁等困難。為解決上述困難，本文從確定重調度任務范圍、減少資源數(shù)量、提高備選資源穩(wěn)定性、減少無用重調度四個方面著手，提出了基于資源動態(tài)性度量的網(wǎng)格依賴任務重調度機制。該機制以資源動態(tài)性度量模型為基礎，以基于視圖的資源組織、重調度觸發(fā)機制以及重調度任務波及域計算為支

4、撐，盡量利用動態(tài)性較弱的資源，合理縮小重調度任務范圍，并在合適的時機觸發(fā)網(wǎng)格依賴任務重調度過程，解決了網(wǎng)格依賴任務重調度效率低、觸發(fā)頻繁的問題，從而實現(xiàn)了以應用性能優(yōu)化為目標的網(wǎng)格依賴任務重調度。本文主要完成了如下的工作：
　　 (1)針對網(wǎng)格依賴任務重調度面臨的效率低和觸發(fā)頻繁兩個問題，本文研究基于資源動態(tài)性度量的網(wǎng)格依賴任務重調度機制（G-DERM），提出資源動態(tài)性度量模型。該模型對個體資源及整體資源環(huán)境的性能和性能變化周期

5、進行度量。在資源動態(tài)性度量的基礎，G-DERM通過在合適的時機觸發(fā)網(wǎng)格依賴任務重調度過程、盡量利用動態(tài)性較弱的資源、合理縮小重調度任務范圍，能夠有效的提高網(wǎng)格依賴任務重調度的效率，降低重調度的觸發(fā)頻繁。
　　 (2)針對如何減少備選資源數(shù)量和提高備選資源穩(wěn)定性問題，本文研究基于視圖機制的資源組織模型。該模型是一個資源的三層組織結構，是在以應用的資源需求和資源動態(tài)性度量結果對網(wǎng)格資源進行雙重過濾的基礎上構建起來的。該模型能夠過濾性

6、能相近的應用可用資源中的強動態(tài)性資源，提高重調度備選資源的穩(wěn)定性，進而提高網(wǎng)格依賴任務重調度的效率并降低重調度觸發(fā)頻率。
　　 (3)針對如何減少無用重調度問題，本文研究重調度觸發(fā)機制，提出重調度的觸發(fā)規(guī)則，建立觸發(fā)規(guī)則的層次結構。該規(guī)則在網(wǎng)格資源動態(tài)性度量的基礎上，分析資源變化對應用性能的影響，判斷是否需要觸發(fā)重調度，并確定重調度觸發(fā)時刻，延時觸發(fā)在任務執(zhí)行時間估計準確性較低情況下的資源變化引發(fā)的重調度過程，減少無用重調度次數(shù)

7、，降低網(wǎng)格依賴任務重調度觸發(fā)頻率。
　　 (4)針對如何確定重調度任務范圍問題，本文研究重調度任務波及域及計算算法。在度量資源環(huán)境動態(tài)性和估計任務完成時間的基礎上，通過判斷任務完成時間是否在資源環(huán)境的變化周期內，重調度過程中將不考慮完成時間不在該周期內的任務，即不考慮對網(wǎng)格應用性能優(yōu)化支持較弱的任務；并且通過網(wǎng)格應用中任務間所存在的點波及、依賴波及以及連通波及關系計算重調度任務波及域，以在不影響網(wǎng)格應用優(yōu)化效果的基礎上，縮小任務

8、范圍，提高重調度的效率。
　　 (5)針對重調度任務波及域內網(wǎng)格依賴任務重調度求解效率與優(yōu)化效果問題，本文研究基于G-DERM的網(wǎng)格依賴任務重調度模型和算法。提出基于DAG的重調度模型及改進HEFT啟發(fā)式算法，和基于T-RAG優(yōu)化選取的重調度模型及免疫遺傳算法。在保證效率的同時提高網(wǎng)格應用的優(yōu)化效果。
　　 (6)針對如何驗證本文所提出的基于資源動態(tài)性度量的網(wǎng)格依賴任務重調度機制有效性問題，本文搭建G-DERM模擬實驗環(huán)