基于Vague集的不确定性QoS网格资源调度算法研究

发布时间：2017-11-28 14:14

  本文关键词：基于Vague集的不确定性QoS网格资源调度算法研究

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【摘要】：随着科技的发展和信息的爆炸,在计算科学、工程和商业领域,人们通常需要进行一些大规模的复杂计算,对计算能力的要求越来越高。超级计算机系统(Super Computer System)作为高性能计算的一种有效解决方法,由于其高昂的使用成本,让许多有现实需求的中小企业和科研单位望而却步。1998年以美国资深科学家Ian Foster教授为代表,提出了一种新的分布式并行计算体系结构,网格。它通过网络和协议将分布在全球的各种“空闲”的计算资源、存储资源和信息资源等实现网络互联和全面共享,形成一台虚拟的超级计算机,通过统一的接口向用户提供低成本高性能的计算服务,成为性能计算的重要发展方向。相比于传统的分布式计算系统,网格的规模更为庞大,对资源的兼容性更强。最重要的是网格是对现有资源能力的整合利用,在不增加新的计算设备的条件下为用户提供便捷、可靠、低成本的资源使用服务,以及网格开放、跨平台和易于扩展等优点,网格计算技术得到工业界和学术界的广泛关注。网格资源管理和任务调度是网格系统的核心组成部分,也是网格对外输出服务资源和执行用户任务的重要前提。在已有的以服务质量(QoS,Quality of Service)为目标的网格资源调度算法中,大都只选取一维的QoS参数,对于多维QoS的资源调度研究较少,且针对的是精确匹配,没有考虑到用户使用网格服务提出精确QoS需求的难度,以及精确匹配造成可选资源范围较小,匹配度不高等问题。针对现有研究中存在的不足,本文在前人的基础上,做了如下工作：一、本文使用Vague集来描述不确定性的用户任务QQoS需求,给出了精确值、区间值和定性值QoS测量的Vague集模型,并使用证据推理(ER)算法对分层的QoS参数向上进行信息融合,得到上层广义属性在各评估等级上的Vague值分布,以计算用户任务的综合效用值,并根据效用值的大小确定任务调度的优先级。以“较为准确”的方式来表示用户真实的服务质量需求,为任务调度奠定基础。二、提出基于资源属性加权聚类算法的分层网格资源发现模型,通过对网格资源节点进行聚类分析,将具有相似性能的网格资源聚集在一起形成资源域,以整体的形式对外提供服务,在提高低连接度资源节点“能见度”的同时,将网格资源发现过程缩小在一个个资源域的局部子空间并行进行,以提高资源发现效率和利用率。三、针对已有以服务质量为目标的网格资源调度算法精确匹配的不足,本文提出基于Vague集相似度的多QoS网格资源调度算法(Multi-QoS VSS),该算法优先调度高QoS需求的任务进行适度匹配,并提供在用户可接受阈值范围内的资源协商机制。通过仿真实验对比,基于Vague集相似度的多QoS网格资源调度算法比Min-min算法在任务平均完成时间、平均使用成本、资源请求成功率和资源利用率方面更有优势,且在“恶劣”网格环境下的适应性更好,在保证用户QoS需求的前提下,能够很好地实现任务资源间的映射与匹配。
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.08;TP18

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本文编号：1234233