网格资源调度算法中负载平衡策略

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1、湖北大学硕士学位论文网格资源调度算法中的负载平衡策略姓名:张启芳申请学位级别:硕士专业:系统分析与集成指导教师:周双娥20070501摘要网格计算被定义为一个广域范围的“无缝的集成和协同计算环境”,网格计算模式已经发展为连接和统一各类不同远程资源的一种基础结构。在网格系统中,任务调度是一个难题。优秀的任务调度策略,可以减少任务的执行时间和费用、提高服务质量、增加整个网格系统的吞吐量。网格计算中,一个好的任务调度算法不但要考虑所有任务的makespan,使makespan的值尽可能小,同时也要考虑到整个系统问

2、的负载平衡。本文主要对网格资源调度中的负载平衡问题进行了分析。本文首先对网格的相关理论知识进行了阐述;其次对任务调度模型、资源调度算法进行了分析,讨论其有关负载平衡的相关技术,并对典型的负载平衡系统进行了比较,并介绍了几种主要的网格任务调度算法:开关算法、Min-min和Max-rain算法;最后,针对M/n-m/n算法可能引发的负载不平衡的问题,结合网格计算环境的特点,提出了一种基于Min.Min和Max-Min的自适应调度算法B.M-m,该算法能动念地调用合适的调度算法;并采用网格模拟器GridSim对

3、算法做了相关的模拟实验,来对该算法的性能进行验证,实验结果表明B.M-m算法在给定条件下缓解了系统中的负载不平衡状况。关键词:网格计算;任务调度;负载平衡;B.M.mGridcomputingisdefinedas。the$4mm]etmintegrationand∞op啪6Vecomputingenvironment。inwideresio咀Thegridcomputingpattenhasdevelopedintocadrethatconnectsandunifiesallkindsofremotere

4、sources.InComputationalEconomyModelofGrid,Taskschedulingproblemisahardproblem.Thebadtaskschedulingwillincreasethetimeandcostneededfortasks,affecttheQuafityofService(Qos),lowertheOux,ughputofgri正Asagoodtaskschedulingalgorithm,themakespanoftasksshouldbetaken

5、intoaccountthatbeshortened,andtheloadbalanceofthesystemshouldbeconsideredatthesametimeinthe鲥dcomputing.Inthispap盯9WCmainlyanalysistheloadbalanceofthegridl'韶Ot.U'CCschedule.Firstly,itilluminatesthecorrelativetheoryofthegrid;Secondlyitanalysestaskschedulemod

6、ules锄dalgorithms,di∞珊sedinterrelatedtechniqueofloadbaJance,comparest)rpicalloadbalancingsystem,andintroduceseveralmainkindsofalgofitlemfortasksscheduling∞grid.whicharc.SwitchingAlgorithm,Min-minandMax-min.Then.accordingtotheloadimbalancequestionintheMin-mi

7、nalgorithmandthecharacteristicoftheg.denvironment,thepaperproposesaself-adaptivealgorithmB--M-mbased011Min-MinandMax·-Min.whichcandynamicallycallthesuitablescheddingalgorithm.UseGridSimtodothesimulatedexperimenttocomparetheperformanceofthem.Theexperiments’

8、resultprovestheB-M-malgorithmrelievestheunbalanceamongmachinesofthesystemincertaincondition.Keywortb:鲥dcompetingtaskscheduling;loadbalancing;B-M-mⅡ湖北大学学位论文原创性声明和使用制授权说明原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文。是本人在导师的指导下,独立进行研究工作

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