面向GPU的异构流计算系统资源管理与调度机制

文中针对当前广泛使用的大数据流计算系统Storm无法对GPU资源进行管理、调度的问题,提出一种包含GPU在内的流计算系统资源状态管理与调度机制,实现分布式集群环境下的GPU资源状况获取、GPU负载度检测、包含GPU资源的系统资源调度,形成分布式集群环境下对通用计算资源与GPU整体的负载状态评估与按需调度能力。     

校园计算网格作业自适应调度的研究和实现

由于网格资源具有分布、异构、动态、自治等特性。使得网格作业调度成为网格计算中具有挑战性的任务之一。针对校园高性能计算资源负载不均衡、管理模式不统一的问题，提出了校园计算网格自适应调度系统的解决方案。详细研究了网格作业的白适应调度技术，设计了含有负载均衡能力的资源动态信息收集模型，并给出自适应调度算法。实现了校园范围内高性能计算资源的负载均衡和统一的资源管理。     

一种基于QoS的网格资源动态分域算法

为了解决网格资源管理中资源合理分配与任务优化调度问题,提出了一种动态分域的网格资源层次管理模型,以便在实现任务调度最小化任务执行时间(Minimum Execution Time)的情况下,最终实现网格资源的全局优化分配。本模型先按用户提交的任务主关键字对任务进行分类,然后运用一、二级调度中心算法与计算结点算法相互搭配对任务进行合理调度、对资源予以优化管理。文章最后通过仿真实验验证了所述模型与算法的实用性、有效性和优越性。     

密码服务器运算资源可扩展管理研究

资源的可扩展管理是集群式密码服务器设计中的关键问题。本文通过分析密码运算的特点,设置算法线程代理密码芯片的运算资源,并在系统管理层建立资源信息表、注册算法线程与管理层的通信句柄及对应算法资源的属性,使系统管理机可以通过资源信息表监控、调度、增/删底层运算资源。该方法实现了系统资源的可扩展管理,并支持集群系统内多密码芯片并行运算资源的调度管理。     

一种基于计算期望的网格资源管理模型

在网格市场经济资源管理模型的基础上,设计一种基于计算期望的网格资源管理模型。该模型将用户对资源属性的具体要求抽象成为作业对资源的"计算期望",并将其映射到相应的网格资源属性,简化用户的操作,实现网格资源的负载均衡和网格资源灵活、高效的管理与调度。     

满足本地化计算的集群资源调度策略

将本地化计算分成节点本地化计算和机架本地化计算2个层次,分别称作节点本地化计算和机架本地化计算。结合主导资源公平调度策略DRF和Delay调度约束机制提出一种满足本地化计算的集群资源调度策略DDRF,旨在既能达到一个较高的本地化计算水平,又能保证资源调度的“公平性”。通过数据实验分析了在DDRF调度策略下本地化计算延迟对作业执行效率的影响。     

基于移动代理的网格计算环境下的资源管理的研究

根据网格计算环境的各种特点,分析比较了网格计算环境下各种资源调度模型,得出采用分布式资源调度的体系结构和基于移动代理的资源管理策略的可行性和必要性.论述了在网格计算环境下引入移动代理技术对于解决网格计算问题的作用和优点,提出了基于移动代理的资源管理模型,并分析了在此系统中采用的资源发现算法及资源调度策略.     

云边协同中的资源调度优化

随着业务类型的丰富和多样化，低时延、高带宽、数据私密性、高可靠性等成为业务普遍的要求。边缘计算、雾计算、分布式云、算力网络等方案相继被提出，并在产学研各界引发了深度的研究和探索。针对“多级的算力分布以及算力的协同将是未来算力结构的主流”这一观点，产业内外达成了共识，算力管理、分配、调度等与资源优化相关的问题也成为当下的研究热点和重点攻关方向。为此，面向未来的算力供给结构，首先描述了学术界、产业界资源调度优化问题的最新进展，总结了当前的主要方法论和工程实施架构；然后，针对两种典型的云边协同场景，从场景拆分、调度目标、求解方案依次进行分析，给出了适应场景特性的资源调度优化参考方案。     

网格资源管理与定位

提出了一种资源管理模型采用分布式的动态层次结构。网格中的资源之间根据通信性能进行结构组织,以树型结构组织资源。采用社区的概念来进行网格资源的逻辑划分,能够反映网络的实际拓扑,可以从资源上合理分配计算任务,有目的性的选择资源,在全局意义上进行最佳调度。在本管理模型上的请求定位策略可以快速定位目标结点,提高效率。     

电信传输资源及调度一体化管理的研究与实现

本文针对当前电信传输资源管理和调度问题，提出了资源层次结构和资源调度一体化管理模型，采用自动、半自动和手动三种调度方式，以调度驱动资源，实现传输资源管理及调度一体化，降低调度工作难度，提高调度效率，对电信资源管理有着重要意义。     

云计算环境下的资源管理研究

首先提出高性能的大规模的云计算资源是实现云计算服务的基本条件,而对庞大的资源如何进行管理和分配,是云计算服务必须解决的后继问题。其次分析云计算资源管理主要分为数据存储的资源管理,存储层,基础管理层、应用接口层和访问层构成了云存储系统的4层结构模型,云安全是存储技术的重要方面,而云资源调度则包括资源发现、调度组织、调度策略、状态评估以及对资源的再调度等。最后针对目前亟需解决的信息存储安全、服务可靠性、大规模隐私泄露以及资源的可移植性和兼容性等问题提出了相应的资源管理技术方法。     

Hadoop YARN大数据计算框架及其资源调度机制研究

Hadoop 2.0提出一种新的资源管理系统YARN,它可以支持多种大数据计算框架(如Map Reduce、Storm、Spark等),目前已经成为腾讯、阿里等互联网公司部署大数据平台采用的主流计算框架。为此,文章在分析Hadoop YARN计算框架的基本结构和工作流程的基础上,重点研究Hadoop YARN中的资源调度机制,包括其资源调度器的模型与机制,及其目前已经实现的容量调度器(Capacity Scheduler)和公平调度器(Fair Scheduler)的设计思想、工作原理和脆弱性,并探讨其下一代欧米伽调度器(Omega Scheduler)的主要设计思想。     

一种多属性网格任务调度算法及仿真研究

为使网格任务调度时能更多地考虑任务和资源之间的各种属性.通过对常用静态调度算法的分析,吸收了Min-min和Max-min等算法的思想,将影响网格任务调度的诸多属性归纳为两类因素.提出了一种针对多属性任务的调度算法MASA,经过截断处理、归一化、加权计算等方法得出任务与资源之间的匹配矩阵,指导任务调度.仿真实验测试结果表明,在相同任务和资源环境下,通过改变不同属性的加权系数能得到所期望的调度结果,使具有高加权系数属性的任务在调度时更具优势.此算法具有灵活性,属性可增可减,能根据具体情况进行配置,以满足具体应用需求.     

基于本体的电磁频谱感知资源调度管理

为了解决当前电磁频谱感知网中存在的资源异构性、多节点协同、感知资源管理等问题,本文提出一种新的感知资源管理方法,在传统物联网架构基础上建立资源调度层,利用语义本体技术构建本体知识库和感知资源池,实现对电磁频谱感知网感知资源的统一管理和任务资源的统一分配与调度。实验表明,该方法能较好地满足对多节点、多任务电磁频谱感知网的资源管理、任务协同管理需求,具有较好的技术应用前景。     

高性能调度技术中应用程序调度模型设计--地理空间信息网格调度技术的研究

地理空间信息网格调度技术，要比传统的高性能计算中的调度技术复杂，原因是如果将全部网格资源作为一个应用程序的调度和执行目标，必将导致通信延迟、成本昂贵、执行低效等。为此，综合考虑应用程序特性、机器特性等，研究设计了地理空间信息网格高性能调度技术中的应用程序调度模型，包括地理空间信息网格应用程序分析；资源特性分析；应用程序分解；性能预测；资源调度；机器选择；任务映射；任务调度；任务调度器和调度器管理模块。以实现为不同的应用程序匹配不同的计算资源，提高计算资源的利用率和应用程序的执行效率。     

虚拟计算环境下面向应用的基于信任的资源匹配模型

为了解决虚拟计算环境中的资源合理调度问题,提出了一种基于信任的资源匹配模型--“资源滑动窗口”模型。首先对资源的静态属性进行分类,然后依据基于时间窗的贝叶斯信任模型对资源节点进行评价,同时考虑资源的负载,动态划分其实时性能。最后综合评估静态和动态属性,确定调度资源分配。该模型为不同任务和属性的资源调度策略奠定了基础,实现了“合适的资源服务于合适的任务”的目的。仿真实验表明所提的模型相对传统的调度算法,具有更高的系统任务执行成功率和资源利用率。     

3G长期演进系统无线资源下行链路调度算法初探

文章主要阐述三种经典的OFDM系统中的资源调度算法比较,同时简略介绍现阶段流行的调度算法,并指出,能更好地协调多维度的资源调度、跨层调度、包调度与其他的无线资源管理方法紧密结合的调度方法都是今后的研究方向.研究方向.     

3G长期演进系统无线资源下行链路调度算法初探

文章主要阐述三种经典的OFDM系统中的资源调度算法比较,同时简略介绍现阶段流行的调度算法,并指出,能更好地协调多维度的资源调度、跨层调度、包调度与其他的无线资源管理方法紧密结合的调度方法都是今后的研究方向.研究方向.     

一种SLA约束下云资源管理架构

通过分析云计算运营监控、计费等方面的考虑,设计了一种SLA约束下的云资源管理架构SBRAA,将云计算中实现市场机制的核心通过代理网关、应用/任务工作流管理模块、SLA协商管理模块、SLA匹配模块、选择/调度管理模块、标准云接口API、SLA数据管理、监控管理模块等的设计,有效解决云资源的调度管理问题,并实现了云用户和云代理、云代理和云资源提供商之间的高效交互。     

基于QoS的网格工作流的选择调度算法

开放网格服务架构（OGSA）和计算经济模型的提出,使得动态的、不同QoS的服务支持下的资源调度成为一个复杂且具有挑战性的问题。文中提出了基于QoS的网格工作流的选择调度算法,该算法采用动态资源选择策略适应网格计算环境下的动态性和自治性。在满足用户对服务质量要求的基础上,平衡了工作流中服务实例的花费、处理时间和可用性之间的关系。试验证明该调度算法符合计算网格的复杂环境,能够更好地满足不同用户的实际需要。