计算网格中基于时间均衡的任务调度方法研究

【摘要】：网格计算技术是目前国际计算机界的热门研究领域。网格任务调度以一定的优化目标为指导,解决如何合理匹配网格资源和网格任务,并将任务调度到资源上运行的问题。任务调度是提高任务运行性能、实现网格资源共享的关键技术之一,长期以来都是计算网格的核心和难点,对它的研究在基础理论和系统开发等方面具有很大意义。 本文针对任务放牧(task farming)问题,提出基于时间均衡(time balancing)的任务调度算法,实现系统高吞吐率,为日后的大规模任务调度、信息处理提供优化服务。 首先研究计算网格应用的特征,剖析任务放牧问题的实质;接下来分析由于网格资源的自治、动态等特性引起的任务服务策略差异,在调度过程中区分远程任务和本地任务,建立考虑中断的任务时间模型;在此基础上,建立基于数学期望的任务预期完成时间预测模型,用具有最大期望完成时间的子任务预测任务预期完成时间;进而以任务预期完成时间最小为目标,提出基于时间均衡的任务划分策略,在考虑资源处理能力的情况下,将任务分解为具有相同期望完成时间的并行子任务进行调度,并对任务划分进行进一步优化;采用批模式和重复调度策略,提出基于时间均衡的任务调度算法(Time-Balancing Based Schedul ing Algorithm,简称TBBS算法)。 然后通过仿真实验检验TBBS算法性能,并与Min-Min算法和Sufferage算法进行比较。 最后,讨论基于时间均衡调度算法的任务调度服务在基于服务的网格资源管理与调度系统中的实现问题。