網(wǎng)格計算的Online-Min-Min任務(wù)調(diào)度算法研究.pdf

1、網(wǎng)格計算是分布式計算的一種，它是利用互聯(lián)網(wǎng)或其它專用網(wǎng)絡(luò)將地理上廣泛分布的、異構(gòu)的、自治的、動態(tài)的各類軟硬件資源互聯(lián)起來而整合成的一臺虛擬“超級計算機”，它可以為網(wǎng)格用戶提供計算、存儲、管理等一系列高性能服務(wù)，其最主要的特征是實現(xiàn)資源的共享和任務(wù)的協(xié)作。
　　 本文研究的主要內(nèi)容是網(wǎng)格任務(wù)管理領(lǐng)域的任務(wù)調(diào)度算法和任務(wù)調(diào)度模型。本文的主要研究成果和創(chuàng)新點包括以下幾方面：
　　 （1）針對當(dāng)前廣泛應(yīng)用的Min-Min調(diào)度算法

2、可能會造成嚴(yán)重負(fù)載失衡的問題，提出了基于優(yōu)先級的在線模式Online-Min-Min任務(wù)調(diào)度算法。所提的改進算法取消了批處理模式Min-Min調(diào)度算法對網(wǎng)格環(huán)境所做的一系列假設(shè)，采用在線模式進行實時的任務(wù)調(diào)度以適應(yīng)網(wǎng)格的動態(tài)變化。相比批處理模式的Min-Min調(diào)度算法，Online-Min-Min算法降低了任務(wù)調(diào)度的時間復(fù)雜度，減少了任務(wù)的平均調(diào)度時間；引入了任務(wù)的優(yōu)先級策略，可以對任務(wù)調(diào)度進行動態(tài)管理；同時改進了Min-Min調(diào)度算法

3、中的資源預(yù)留機制，使得多個任務(wù)不能同時映射到同一網(wǎng)格資源上面，從而改善了Min-Min靜態(tài)調(diào)度算法的負(fù)載失衡問題。最后，基于GridSim工具構(gòu)建網(wǎng)格仿真環(huán)境，對基于優(yōu)先級的在線模式Online-Min-Min調(diào)度算法與傳統(tǒng)的Min-Min批處理靜態(tài)調(diào)度算法分別進行了仿真實驗，仿真結(jié)果表明Online-Min-Min算法明顯的降低了任務(wù)的平均調(diào)度時間，同時改善了任務(wù)調(diào)度的負(fù)載均衡。
　　 （2）在對中心式網(wǎng)格調(diào)度模型和分布式網(wǎng)格

4、調(diào)度模型進行分析對比的基礎(chǔ)上，指出了中心式網(wǎng)格調(diào)度模型存在的諸多不足：單個中心節(jié)點的失效會對整個系統(tǒng)造成巨大的危害；系統(tǒng)負(fù)載不均衡；擴展性差；不能適應(yīng)網(wǎng)格的異構(gòu)性；調(diào)度算法單一等等。然后提出了分布式的網(wǎng)格調(diào)度模型，該模型根據(jù)任務(wù)和資源的特點把網(wǎng)格劃分為多個域，每個域內(nèi)有一個相對獨立的網(wǎng)格調(diào)度器，調(diào)度器之間可以相互合作，進行任務(wù)的跨域遷移，以實現(xiàn)域間的負(fù)載均衡。分布性模型中域的劃分可以有效的分散和平衡網(wǎng)格的負(fù)載，降低中心節(jié)點的負(fù)載，提高系

5、統(tǒng)的健壯性和擴展性。分布式調(diào)度模型還可以在不同域中采用不同的調(diào)度策略和調(diào)度算法，以滿足資源和任務(wù)的多樣性需求。通過把Online-Min-Min調(diào)度算法應(yīng)用到分布式調(diào)度模型中，綜合Online-Min-Min調(diào)度算法和分布式模型各自的優(yōu)勢，進一步提高了任務(wù)的調(diào)度效率和系統(tǒng)的負(fù)載均衡，同時體現(xiàn)了網(wǎng)格動態(tài)性、自治性、異構(gòu)性的特點。通過對比Online-Min-Min調(diào)度算法分別在中心式調(diào)度模型和分布式調(diào)度模型中的仿真結(jié)果，充分說明了分布式調(diào)