智能网络磁盘存储系统中IND任务调度模型的研究

发布时间：2020-06-28 17:22

【摘要】： 互联网技术的广泛应用推动了计算机技术的快速发展,人们对数据存储的需求已经有了很大的改变,主要表现在要求计算机存储系统具有巨大的存储容量,并且还希望能够对数据进行快速存取和有效的管理。目前,国内外的许多科研机构和知名大企业对计算机存储技术的研究越来越重视,特别是网络存储技术近年来已经成为计算机存储技术领域内的一个研究“热点”。 本课题组提出的智能网络磁盘存储系统(INDSS: Intelligent Network Disk Storage System)项目是致力于实现计算机存储系统对信息存储的多层次、智能化和自动化管理的目的。而在该系统中的任务调度则是体现智能网络磁盘存储系统智能性的智能性关键步骤之一。由于一般任务的执行时间预测是有效地进行任务调度的前提,所以本文研究的任务调度模型包括两个方面:IND(Intelligent Network Disk)的执行时间预测模型及单IND的任务调度算法的设计。本文作者所做的主要研究工作如下: 针对INDSS存储系统具有高可靠性、高可用性等特征及IND中的应用具有很大的相似性的特点,本文提出的IND执行时间预测模型的框架主要是采用历史信息法建立。在具体的预测过程中,借鉴了向量空间模型(VSM)的相关思想,并结合统计学中DF方法、χ2统计量的优势,得出任务元数据的特征项,主要采用TF-IDF策略计算特征项权重,在具体使用过程中对TF-IDF策略的不足之处进行了改进。在执行时间预测算法中,采用多元线性回归模型建模,比较出最相似任务的执行时间并且根据各个资源因素的动态性进行了相关矫正。实验证明,IND执行时间预测模型能够取得较高的准确率。 智能网络磁盘存储系统(INDSS)中现有的单机调度算法虽然使任务加权总完成时间最优,但是会导致大量任务长期得不到执行而引起“饥饿”现象。针对这个问题,本文提出了一种可控制调度算法(CSA, Controlled Scheduling Algorithm),把任务划分成步骤链并根据步骤链的执行时间及权重计算出ρ因子,在选择未执行步骤链时综合考虑ρ因子的大小与ρ因子所在任务的已执行时间。实验结果证明,CSA使加权总完成时间与IND现有算法相当,任务的平均周转时间及短任务的完成时间均优于IND现有算法,可以消除“饥饿”现象,较好地兼顾效益性和公平性原则。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP333.35

【参考文献】

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本文编号：2733261