基于资源细粒度方式的调度方法研究及应用

发布时间：2024-02-17 20:47

　　随着互联网的普及、用户数量的增加以及海量的互联网产品融入人们的生活,互联网所带来的经济效益已经引起各个国家的重视。但是随之而来的问题是如何快速计算处理与日俱增的海量数据和大量的数据请求访问。现今专家学者们在对这一问题的研究也有多种方案,如增加处理时间、提高计算效率、增加处理机器等方案,其中在增加处理机器上为多数人采用。但异构计算机数量太多且硬件资源细粒度所表现出来的异构性比较明显,如不同的处理器体系架构、缓存的级别以及大小、内存容量、I/O读写速度等。在对增加的机器做集群管理涉及任务调度策略选择中现有的任务调度方案略显简单,主要存在着对硬件资源粒度考虑不够细使得任务调度和资源分配达到最优。本文提出了基于资源细粒度的调度方案对计算机的硬件资源进行分类并分别考虑了四种硬件资源包括CPU主频、Cache缓存容量、Memory主频以及I/O读写速度模拟计算机硬件对任务处理的影响。任务的数据结构是对这四种资源的消耗需求,资源性能高的计算机能较快的处理需求相同的任务。通过对任务处理时间、任务响应时间以及硬件资源性能变化三个方面对调度方案进行评测。任务处理时间评测是通过分别统计出各处理节点在不同调度...

【文章页数】：55 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3-1计算机的性能监视图

中国地质大学（北京）硕士学位论文113基于资源细粒度Slave节点模拟任务处理流程方案研究3.1Slave节点模拟任务处理流程可行性用户对于计算机内部的物理结构和运行过程是不可见的。被计算机识别的信息数据可以通过输入设备输入到计算机中，信息输入到计算机之后，在计算机中的运行状态对....

图3-2计算机的资源监视图

3基于资源细粒度Slave节点模拟任务处理流程方案研究12图3-2计算机的资源监视图把控好任务的输入、结果的输出以及资源的状态，我们就可以模拟计算机的任务处理流程。这种方式简化为只需要把正确的结果返回给用户，并且把资源消耗的情况也通知给用户。这种方式类似于编程规则中的黑盒接口，用....

图3-3Slave节点工作原理图

中国地质大学（北京）硕士学位论文15的CPU、Memory、Cache和I/O的资源详细信息。TaskModel中信息的记录有助于后续分析Slave节点的任务处理能力以及各种任务调度策略的效果。Slave节点的工作原理如图3-3：图3-3Slave节点工作原理图Slave节点在应....

图4-1HBMSlave节点模块工作原理流程图

4基于资源细粒度的任务调整策略26图4-1HBMSlave节点模块工作原理流程图图4-2TDCM工作原理流程图如图4-3所示，TDM模块的主要功能是任务的分发。为了保证任务执行顺

本文编号：3901300