一种面向通信开销的网格工作流调度算法

采用任务—资源分配图定义了网格任务调度模型,运用动态规划的方法提出了面向通信开销的工作流任务调度算法。采用扩展的拓扑排序算法对具有依赖关系的工作流任务进行划分,根据划分的任务子集得到相应的调度阶段,在每一阶段选择满足约束条件和以计算开销、通信开销以及任务执行成功率为最优目标函数的资源节点进行任务分配,从而使工作流任务调度目标函数最优。应用Grid Sim工具包实现了该调度算法,并与Min-Min算法进行对比分析。仿真结果表明,基于动态规划的网格工作流调度算法具有良好的适应性,且能较好地处理不同网络环境下任务间存在大量数据传输的网格调度问题。     

基于资源融合的网格任务调度模型与算法

讨论了网格资源计算能力和网络通信速度异构的树型计算网格环境下独立任务的调度问题,为单层树型网格计算环境下的任务调度问题建立了整数线性规划模型,并采用资源融合方法将多层树型网格计算环境下的任务调度问题转化为单层树型网格计算环境下的任务调度问题,建立了相应的数学模型.基于所提出的模型构造了两个任务分配启发式算法OPCH和OPBH.实验结果表明,在异构的树型计算网格环境下实现独立任务调度时,文中提出的算法比FCFS、Min-min算法具有更好的性能.     

基于马尔可夫决策过程的云平台资源调度

云计算平台可以动态地配置资源,适合基于工作流的科学计算。当前云平台的资源调度研究更多考虑运行时长和成本的最优化,而较少提到鲁棒性。本文提出了一种基于马尔可夫决策过程理论的资源调度算法,对工作流任务进行分组,按照任务的计算量和依赖关系将任务期限分配给各个任务组,在满足工作流总期限的基础上,将异构环境中的云资源分配给工作流的各个任务,通过最大化每个任务组的容忍时间使得整个工作流的鲁棒性达到最优。实验结果表明:该调度算法在异构环境中可以在任务期限和开销内提高调度的鲁棒性。     

异构任务图在网格环境中的调度实现

并行分布计算环境的任务调度一直是并行计算研究的热点问题，网格技术的发展则对任务调度提出了新的要求。本文采用带参数的有向超图表达异构任务图，为具有一般性、异构性、分布性、动态性等特点的任务请求提供了通用描述方法。通过设计网格异构任务图描述语言GHDL，实现了网格任务请求的统一封装以及任务请求在异构环境下的计算机理解和识别。通过设计自适应调度策略库，为分布异构动态网格环境下的任务调度提供有效解决方案，实现了在考虑网格任务间优先约束与数据关联的同时，采取异构宿主机识别、异构客户端自动创建等方式开发利用环境异构性与任务异构性，采取实时网格状态信息采集与任务迁移屏蔽了资源动态性。异构任务图在网格环境中的调度效果由树生长的仿真实验进行了展示。     

一种基于任务分解的时间均衡调度算法

网格环境下的任务调度是一个NP完全问题,它一直是网格领域研究的核心。针对计算网格中的任务放牧调度这类问题,提出了一种基于任务分解的时间均衡调度算法。该算法在调度过程中充分考虑了网格资源的特点,采用重复调度和任务分解策略,并进行了仿真实验。在任务完成时间和系统吞吐率两方面与Max-min和Max-int算法进行比较,实验结果证明该算法优于Maxmin和Max-int,是一种性能较好的任务调度算法。     

经济网格中基于剪枝策略的时间-费用优化任务调度

由于在经济网格环境下,存在着资源异构和分布的特征,网格任务调度变成了一个复杂的问题.为此,针对独立任务,在考虑用户的服务质量经济需求偏好的基础上,提出了一个优化用户时间和费用的任务调度方案选择算法.该算法首先将网格中兼顾时间和费用的任务调度方案形式化为一个n层m叉树,然后将调度方案的选择问题转化为树的遍历问题,最后利用剪枝方法避免无效路径的搜索,降低了时间复杂度,实现了任务的优化调度.结果表明该算法能按照用户的时限和费用需求偏好选择优化的调度方案,且在性能上优于传统的未剪枝算法.所以该算法是一种可行的任务调度算法.     

网格任务调度问题求解的萤火虫算法

为了获得更优的网格任务调度方案,针对网格环境特点以及标准萤火虫算法存在的不足,提出了一种基于改进萤火虫算法的网格任务调度优化模型.对网格任务调度优化问题进行了分析,建立了网格任务调度的数学模型,引入非均匀变异算子和自适应步长的搜索策略,加快算法的求解速度和精度,并将改进萤火虫算法用于网格任务调度问题求解,通过萤火虫之间的信息共享和交流找到网格任务调度最优方案,采用仿真对比实验对其有效性和优越性进行测试.结果表明,相对于其他网格任务调度优化算法,改进萤火虫算法可以快速、准确地找到网格任务的最优调度方案,提高了计算资源的利用率,保证了网格系统负载均衡,尤其对于大规模网格任务调度问题,具有更加明显的优势.     

基于约简任务资源分配图的网格依赖任务静态调度

网格资源环境的动态性和异构性对依赖任务的静态调度策略产生了极大的挑战.提出了一个能够更好地适应资源异构性,并完整支持调度、重调度的统一静态调度模型,即基于约简任务资源分配图(RT-RAG)的调度模型和调度算法.基于该模型的调度问题归结为RT-RAG的优化选取问题.实验分析表明,基于该模型的调度方法更好地适应了网格环境的动态性和异构性,使得静态调度策略与动态调度策略相比依然保持着较大的性能优势,并且也优于基于DAG任务图调度模型的AHEFT静态调度算法,特别是在资源差异较大的情况下.     

基于排队论时间预测的网格工作流调度算法

针对时间限制严格的DAG（有向无环图）类型网格工作流提出了一种新的基于排队论时间预测模型的网格工作流调度算法。按照用户提交的工作流执行时间的要求,利用Little公式计算任务在各候选资源上执行时间超过规定时间概率的大小,然后选择最佳的候选资源执行工作流任务。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于时间期限和预算效益函数的网格资源调度算法

针对具有时间和代价约束的网格资源调度问题,提出了一种基于效益函数的改进的网格任务调度算法,并采用GridSim模拟器分别对提出的调度算法和现有的DBC算法进行模拟实现.对比分析表明,改进的调度算法能得到较高的任务完成率及较好的资源负载均衡性.     

An improvement on algorithm of grid-workflow based on QoS

With the emergencc of grid computing. new challenges have arisen in workflow tasks scheduling. The goal of grid-workflow task scheduling is to achieve high system throughput and to match the application needs with the available computing resources. This matching of resources in a non-deterministically share heterogeneous environment leads to concerns on quality of service (QoS). Grid concept is presented in this paper, coupled with the QoS requirement of workflow task and an improved algorithm-ILGSS algorithm. has been brought out. The complexity of the improved sched uling algorithm has been analyzed. The experiment results show that the improved algorithm can lead to significant performance gain in various applicatkms. An important research domain adaptive workflow transaction in grid computing environment, has been explored and a new solution for the scheduling of distribute workflow has been hring forward in grid environment.     

网格工作流调度关键技术综述

网格工作流将工作流管理和网格计算结合起来提供了一种更有前景的分布式协作的工作流系统的解决方案。网格工作流调度是网格工作流管理中的一个关键问题,它直接影响网格工作流的执行成功与否和效率的高低。详细总结了网格工作流调度中的关键技术：（1）工作流设计;（2）调度体系结构;（3）调度决策机制;（4）计划模式;（5）调度策略;（6）性能评估,并对各关键技术进行了分析和探讨,其次阐述了几个典型网格工作流调度系统,且指出了网格工作流规范与调度算法存在的问题及其发展方向。     

支持资源协同分配的网格任务调度研究

提出通用的网格和任务执行模型,并以此为基础,给出一种支持资源协同分配的任务调度算法。算法通过定义临界资源的概念,改进了传统的列表调度算法。模拟实验结果表明该调度策略更符合网格计算的复杂环境,能得到较短的任务执行时间,并更好的支持不同类型资源的协同分配。     

业务过程模型驱动的网格工作流互操作机制

从工作流调度模型、工作流映射模型和业务过程评价模型等角度，建立了业务过程模型驱动的动态网格工作流的互操作机制．通过不同层次的业务过程模型，驱动支持企业间集成的全局工作流机、支持企业内异构平台集成的工作流机、企业内同一平台下的工作流机，建立工作流调度模型，解决面向业务流程的动态集成问题；通过建立业务工作流、抽象工作流、执行工作流的映射模型，解决复杂业务工作流到执行工作流的映射与纵向式集成问题；通过建立业务过程选择模型，解决企业业务过程在动态联盟合作伙伴间的评价、动态选择与共享问题．     

基于蚂蚁算法的网格计算任务调度方法设计

网格环境中的资源情况和任务情况异常复杂,难以用实验测试各种资源管理和任务调度方法的有效性.文中提出一种网格仿真系统结构,并设计和实现了基于蚂蚁算法的任务调度策略,将任务调度和资源管理相结合,兼顾系统的负载平衡和QOS,取得了较理想的实验结果.     

多vCPU环境中基于容器的科学工作流调度策略

现有科学工作流调度研究较少考虑计算资源的多道程序设计,难以同时实现有效的容器共享并优化任务并行度与资源利用率。为了解决以上难点,文章提出了一种分布式多vCPU环境中基于容器技术的分段式工作流调度策略。该策略通过分段调度方法,降低启发式算法的解空间大小,使用带遗传算子的自适应离散粒子群优化算法(ADPSOGA),在设备使用成本的约束下优化各个工作流的完成时间,并制定一种容器与设备间的动态伸缩方案,实现容器的复用并解决单个设备中任务并行时的资源争用问题。结果表明：ADPSOGA的性能优于其他同类启发式算法,并且分段调度方法与容器伸缩方案在工作流调度方面表现出良好的性能,能很好地适应因任务并行度增加所带来的影响。     

排队时间感知的动态网格工作流调度

网格资源站点的可靠性将影响站点上任务执行性能,从而影响其他任务的排队等待时间.利用可修排队系统对网格资源站点进行可靠性建模,通过模型求解获得稳态下各资源站点的排队等待时间,提出了排队时间感知的动态网格工作流调度算法并设计了动态网格工作流调度的原型系统.基于GridSim进行了不同网格系统环境设置场景下的仿真实验.实验结果表明,本算法在不同负载和不同失效率的情况下其完成时间明显优于HEFT和CPOP算法,且在平均等待时间方面也比这2种算法高出了50%左右.     

网格资源管理系统中的任务调度策略研究

网格计算是继Internet和Web技术之后，又一次信息技术浪潮。由于资源具有广域分布、异构、动态等特性，网格环境下的资源管理和调度是一个非常复杂且具有挑战性的问题。通过分析比较当前多种环境下任务调度策略的基础之上，提出了一种适用于网格资源管理系统的多次映射任务调度策略。该策略在追求最短任务完成时间的同时，兼顾到了不同用户的需求，从而更好的适应了网格资源动态变化的特性。     

基于风险估计模型的网格任务动态级调度算法

网格中的各种资源的失效是不可避免的,为尽可能减少由于资源失效导致任务执行失败带来的影响,网格的任务调度算法的目标不仅要最小化任务执行的时间,还要兼顾考虑任务在资源上执行失败的风险.提出了Risk-DIS(Dynamic Level Scheduling)算法是将资源的风险估计模型与DIS算法相结合,通过仿真试验与DIS算法相比较,新算法在选择适当的参数的情况下,不仅能够最小化DAG型应用的完成时间,还能提高任务执行的成功率,有效的减少网格环境的不确定性对任务执行的影响.     

石油网格数据挖掘新技术研究

针对石油勘探开发中很多TB级和PB级的数据集在许多情况下分布在一个组织的不同地点或不同组织的多个数据源被集团内所有用户共享的特点,用网格数据挖掘数据集成技术和网格数据挖掘本体技术,作为石油勘探开发行业业务工作流程的信息处理基础设施,以满足石油工业对高性能计算技术的持续需求。提出了Web service与网格技术融合、网格与数据集成技术结合和本体与Web service合成,给出了基于Globus Toolkit 4、开放式网格服务体系结构和Web服务的技术实现方案。研究表明：网格计算中的任务管理、任务调度和资源管理等服务可以为分布式数据挖掘提供极大的便利。