P2P／Web Service与网格资源发现服务研究

资源发现是网格计算技术一个重要的研究领域.本文根据经典的五层沙漏网格架构模型,结合P2P、Web Service技术,提出了一个网格资源发现模型.使用P2P网络计算模式,充分利用网络边缘的终端设备发现共享资源,可以大大提高发现速度,降低服务器的负载.同时,使用了Web Service来发布网格结点提供的服务.本文中提出了该模型使用的通讯协议簇、模型的实现方法.本文具体的底层发现服务使用perl实现;使用Frontier-RPC发布服务和访问均已经实现.     

支持商业计算的网格资源管理系统研究

集中对网格资源管理系统未得到足够关注的问题进行研究,引入了管理域模型,融合了 Web 计算技术、正统的网格计算技术和对等计算技术,提出了一种支持网格计算的资源管理系统模型,满足对商业计算公平性、适应性和标准性三个特性的支持,符合目前网格计算逐渐向商业领域扩展的发展趋势.     

一种全局统一的层次化网格资源模型

网格计算通过新的组织方式将广域网上的各种计算资源、信息资源、设备资源等集成起来，以统一的方式向用户提供服务，是当前网络计算领域的研究热点，引入逻辑资源树的概念，通过抽象资源参数，提出了一种全局统一的层次化网格资源模型，支持资源的动态加入与删除，与资源池及全局一本地两层资源模型相比，提出的资源模型有效地屏蔽了广域网上资源的异构性，提高了资源的可扩展性；同时根据网络通信性能对资源进行层次化组织，避免了盲目的资源选择，该模型进行资源查找的时间复杂度为Olog(N)，有较高的查找效率。     

基于信任机制的资源调度模型

资源调度模型是计算网格资源管理系统的主要部分之一.当前计算网格中资源调度模型的调度机制和信任机制相分离,忽略了信任的缺失引发的恶意行为会影响到整个网格系统的运行效率和调度安全.定义了域间和域内信任度的计算方法,设计了信任机制模块的调度算法.在分析现有的网格资源调度模型的基础上,增加了安全调度控制模块-信任机制模块,提出了基于信任机制的网格资源调度模型.这样大大地提高了任务调度的成功率,增强了系统的可靠性和安全性.     

网格资源描述模型GLUE+在ACCENT中的应用

基于GLUE模型,建立网格应用资源描述模型,与GLUE模型中原有的计算资源描述模型和存储资源描述模型集成在一起,形成面向多站点、多应用的网格资源描述模型GLUE+,以GLUE+模型中的计算资源服务、存储资源服务和应用资源服务所提供的数据为基础,实现了网格的计费服务系统ACCENT。     

网格资源超图划分聚类任务调度

网格计算是当前一个活跃的研究领域,其中任务调度是实现网格计算目标的一个重要部分.为获得良好的网格任务调度性能,提出了一种基于资源超图划分聚类的网格任务调度算法RHPC.该算法根据网格环境下资源数量庞大、异构、多样的特点,在构建的网格资源超图模型基础上,预先对资源进行性能划分聚类,将任务与聚类资源相匹配并实施调度.模拟实验结果证明算法缩短了任务资源相匹配的时间,提高了任务调度的性能,是一种有效的网格任务调度算法.     

基于Globus Toolkit4的网格多资源Web服务实现

采用Globus作为事实上的网格基础平台,基于Globus进行网格服务开发是当前开发网格应用系统的主要手段.它提供了网格系统的基础服务,可以构建复杂的网格应用系统.针对GlobusToolkit4中网格服务的实现问题,介绍了单资源服务、多资源服务的实现模型,并以一个简单的网格计算为例,详细地说明了网格多资源Web服务的实现过程,最后成功地在单资源网格服务的基础上实现了网格多资源服务.     

一个数据并行型计算的网格资源的管理模型

在由多计算机集群构成的数据网格环境下，挖掘网格计算节点的空余资源来支持数据并行型计算（Data Parallel Computing，DPC），提出了一个基于分类、统计机制的数据网格管理模型。根据不同时间的网格资源的空余、各类DPC以及逻辑计算机机群，研究了支持DPC的网格资源管理模型。实验表明，该模型有效地解决了网格环境下数据并行型计算所需的空余资源优化使用问题。     

基于网格资源超图模型的可信任务调度

网格任务调度是当前重要的研究领域。网格环境具有动态性、异构性等特点,网格资源的处理性能和稳定性都是影响到任务调度顺利完成的重要因素。为了获得更小的任务完成时间,该文根据网格环境的特点,建立了网格资源超图模型,在该模型基础上对资源按性能进行聚类,并提出一种可信任务调度算法GRHTS。模拟实验结果表明,该基于网格资源超图模型的可信任务调度算法优于同类算法,是一种有效的网格任务调度算法。     

计算网格中资源调度研发现状及展望

网格在解决分散式资源共享方面具有广阔的应用前景,使得它成为下一代互联网瞩目的焦点.而计算网格为资源的需求和供给提供定量分析,激励资源拥有者加入网格的同时保证资源消费者合理有效地使用资源.介绍计算网格通用模型GRACE的基础上,针对该模型中的热点问题--资源管理和调度展开讨论,分析比较当前的几种调度方案,为进一步提出高效完备的资源调度算法作准备.     

云计算环境下的自适应资源管理技术综述

云环境下的自适应资源管理是当前云计算研究领域的热点问题,是云计算具备弹性扩展、动态分配和资源共享等特点的关键技术支撑,具有重要的理论意义和实用价值.其主要研究点包括:虚拟机放置优化算法,虚拟资源动态伸缩模型、多IDC间的全局云计算资源调度、全局资源配置及能力规划模型等.对云环境下自适应资源管理研究现状进行分析研究,并指出当前研究中存在的一些主要问题,同时进一步展望本领域未来的研究方向.     

网络并行计算系统中基于多处理机任务的资源调度模型

简要描述了网络并行计算系统中任务调度问题和经典的多处理机任务调度研究现状,并将两者结合到一起建立网络并行计算系统中的新型调度模型,较详细地论述了多处理机任务的定义,然后还讨论了该模型求解的近似调度策略及其近似优化问题,给出了其特例Pm｜fix｜Cmax问题的最优调度的时间跨度下界。     

A taxonomy and survey of grid resource management systems for distributed computing

The resource management system is the central component of distributed network computing systems. There have been many projects focused on network computing that have designed and implemented resource management systems with a variety of architectures and services. In this paper, an abstract model and a comprehensive taxonomy for describing resource management architectures is developed. The taxonomy is used to identify approaches followed in the implementation of existing resource management systems for very large‐scale network computing systems known as Grids. The taxonomy and the survey results are used to identify architectural approaches and issues that have not been fully explored in the research. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于社区模型的云资源监测

云计算是一种新兴的商业计算模型,资源性能和负载监测是其重要的研究点。分析了传统的分布式计算资源监测策略,针对云计算环境,引入社区模型设计了层次式社区监测,提出了基于敏感因子的监测方法,以解决全局监控可能会带来的数据繁冗和无效问题。仿真实验表明,模型和策略在理论上是合理的,在效率上较传统监测系统有一定的提高。     

云计算下的基于萤火虫-遗传算法的资源调度

如何能够最大限度发挥云计算中资源调度效率是目前研究的热点之一.首先建立云计算环境下的资源调度模型,将萤火虫算法中的个体与云计算节点资源进行对应,其次在算法中个体初始化中引入遗传算法优化初始解,对算法中的位置更新设定感觉阀值用来调节个体选择最优路径的概率;最后针对挥发因子的改进使得荧光素的值进行更新.仿真实验表明,该算法能够有效的提高云计算中的资源调度性能,缩短了任务完成的时间,提高系统整体处理能力.     

基于云计算的ACO-K中心点资源优化算法

云计算是计算网络模型研究的热点领域,能实现几种资源共享和资源动态配置。然而,云计算中存储资源如何快速路由,减少动态负荷,兼顾全局负载平衡是有待解决的问题。ACO是一种仿生优化算法,具有健壮性强、智能搜索、全局优化、易与其他算法结合等优点。K中心点算法是K均值的改进算法,鲁棒性强,不易受极端数据的影响。结合这两种算法的优点,提出一种基于云计算环境下的ACO-K中心点资源分配优化算法,得到最优的计算资源,提高云计算的效率。通过仿真验证了该算法的有效性。     

面向可信云计算的资源安全管理机制研究

数据所有权和控制权的分离对云中的程序和数据构成了严重的安全威胁,因此,云计算的可信性是决定其推广和普及程度的关键。本文认为,云计算资源管理机制对云计算可信性具有关键的影响作用;在此认识基础上,本文首先从资源安全管理机制本身及其实现的脆弱性两大方面分析了国内外的相关研究现状;然后,经分析得出,与普通网络环境相比,"共享与隔离"及"安全和性能"这两个矛盾在云计算环境中更为突出,且这两者的完美解决更加依赖于计算体系结构和计算模式的创新;最后,为有效提升云计算可信性,提出了云计算资源安全管理机制应优先着重关注的五个方面问题,并给出了相应思考。     

基于效益最优的网格资源调度

网格资源管理和调度是一个非常复杂和重要的研究问题,传统的集中式管理和调度方法很难适用于网格计算环境,基于经济模型的资源管理和调度成为当前的研究热点。论文提出了一个基于效益最优的网格资源调度算法,模拟试验表明新的调度算法具有较好的调度长度。