面向動態(tài)環(huán)境的網格工作流自適應調度機制研究.pdf

1、網格計算的主要目的為整合互聯(lián)網上廣域的、異構的網絡資源，實現跨域的協(xié)同工作和資源共享，為用戶提供透明的計算能力。為了有效利用網格環(huán)境中的海量資源使得在盡量短的時間內正確且高效地完成相應的應用，任務調度成為網格系統(tǒng)中的關鍵問題之一。
　　 當前網格應用正從面向獨立任務的模式向更加復雜的模式轉變。一個復雜的網格應用往往包含多種類型的計算任務，并通過一定的邏輯關系進行協(xié)同交互，可表示為網格工作流應用（如AMS海量數據處理應用等）。通常

2、情況下網格工作流應用采用有向無環(huán)圖(DAG)進行建模，此時針對網格工作流應用的調度問題即可轉化為網格環(huán)境中DAG任務圖的調度問題。目前已有相關調度算法大多假設相關調度參數（如任務執(zhí)行時間等）都預先可知且始終保持不變。然而由于網格環(huán)境通常具有動態(tài)性與自治性，任務執(zhí)行時間等參數可能隨著時間推移動態(tài)變化，因此以上假設并非始終成立，此時已有相關算法無法有效保證應用的實際調度與執(zhí)行性能。
　　 基于此，為了有效適應網格環(huán)境的動態(tài)性，本博士

3、論文針對動態(tài)環(huán)境下網格工作流應用的自適應調度機制展開研究，從造成網格性能動態(tài)性的本質出發(fā)，將任務實際執(zhí)行時間的動態(tài)變化同資源本地負載相聯(lián)系，面向不同網格環(huán)境（是否提供資源提前預留機制）分別提出相應的網格工作流應用（DAG任務圖）自適應調度機制，以獲得理想的調度與執(zhí)行結果。根據以上思路，本博士論文的主要研究內容具體包含以下五個方面：
　　 1)基于支持資源預留的網格DAG任務圖調度算法：針對支持資源預留機制的網格環(huán)境，在分析已有調

4、度算法存在的不足的基礎上，研究如何更有效地對DAG任務圖中各任務設置合適的優(yōu)先級以及如何制定高效的任務復制與資源選擇策略，以獲得更優(yōu)的調度性能。
　　 2)網格計算資源本地負載自適應預測：針對不提供資源預留機制的網格環(huán)境中計算資源的特點，研究如何根據資源本地負載歷史數據建立自適應預測模型，通過對模型相關參數進行動態(tài)調整，實現對該資源將來時刻負載值的有效預測，為任務調度提供有力支持。
　　 3)基于負載預測的網格DAG任務

5、圖隨機調度機制：在資源負載預測結果的基礎上，研究如何對網格任務實際執(zhí)行時間的概率分布進行有效估算，并在此基礎上提出一種基于負載預測信息的網格DAG任務圖隨機1調度算法，使其能夠根據資源動態(tài)性能變化自適應地進行調度，以保證動態(tài)環(huán)境下網格工作流應用的調度性能。
　　 4)網格DAG任務圖動態(tài)自適應重調度機制：針對網格資源負載變化規(guī)律較為復雜的情況，研究由于預測誤差導致的對DAG任務圖的調度執(zhí)行性能的影響，并提出一種運行時自適應動態(tài)重

6、調度機制，使得應用運行過程中能夠根據最新系統(tǒng)負載預測信息自適應實時地對調度方案進行動態(tài)調整，以進一步保證網格應用的執(zhí)行性能。
　　 5)SEU-GJMS的設計與實現：在原有東南大學校園網格平臺SEUGrid的基礎上，研究如何設計并開發(fā)支持網格工作流應用的作業(yè)管理與調度模塊(SEU-GJMS)，并將相關理論研究結果部署其中。通過設計相應實驗并運行預設的AMS海量數據處理應用實例以驗證相
　　 關理論研究成果在實際網格環(huán)境中

7、的有效性。
　　 通過以上五個方面的創(chuàng)新性研究工作，我們對動態(tài)環(huán)境下網格DAG任務圖的自適應調度機制進行了深入地研究，通過一系列仿真實驗以及在實際網格環(huán)境中的運行結果表明，本博士論文所提出的相關調度算法與機制能夠在網格工作流應用的調度過程中有效解決由網格環(huán)境動態(tài)性所造成的影響，并能夠獲得較優(yōu)的調度與執(zhí)行性能，同時能夠為AMS海量數據處理應用的有效執(zhí)行提供有力保證，并為今后更多面向科學計算的網格工作流應用在實際網格環(huán)境上的成功運行