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时间:2019-02-15
《基于光网络的分布式计算系统中任务调度与容错策略-研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、上海交通大学硕士学位论文ABSTRACTexperimentresultsprovethereschedulingpolicyisabletoachievebetterperformancewhentherearemanyfaultsinthesystem.However,forsomeapplicationswithreal-timerequirement,thereschedulingpolicycan’tprovidetheguaranteedfinishtime.Fortheopticalnetworkbaseddistributedcomputingsystem,theguaran
2、teedfinishtimeisusedtojudgewhethertoacceptanapplicationwithreal-timerequirement.Therefore,weintroducebackupresourcesfortasksanddatacommunications.Accordingtothefaultmodel,weschedulethetasksanddatacommunicationsonboththeprimeandbackupresources.Weproposetwotypesofbackuppolicies:theoverlaypolicyandthe
3、jointpolicy.Theoverlaypolicydirectlyappliestheexistingfault-tolerantpolicyforcomputingresourcesandnetworkresources.Thejointpolicytriestoconsiderthebackupofcomputingresourceandthebackupofnetworkresourcesinthesametime,toavoidsomeunnecessaryresourceredundancy.Thesimulationresultsprovethejointpolicyisa
4、bletoachievethebetterperformance.KEYWORDS:Distributedcomputingsystem,opticalnetwork,taskscheduling,fault-tolerantpolicy第IV页上海交通大学学位论文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,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:孙震宇日期:2008年1月3
5、0日上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密R。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:孙震宇指导教师签名:胡卫生日期:2008年1月30日日期:2008年1月30日上海交通大学硕士学位论文第一章基于光网络的分布式计算系统第一章基于光网络的分布式计算系统随着科学计算、协同设计、
6、虚拟现实等新型大规模数据密集型应用的出现,将光网络与分布式计算系统整合起来,是在不远的将来满足这些新型引用需求的最有希望的解决方案。在这一章,我们首先分别介绍分布式计算系统和光网络的发展情况。接下来,主要介绍基于光网络的分布式计算系统的体系架构,以及面临的主要问题。1.1分布式计算对于各种事物的不断探索,促使人类希望不断地提高认知能力,从而推动了计算系统的飞速发展。自从计算机诞生以来,处理器的性能可谓日新月异。尤其是在上世纪80年代起,处理器的速度大概每过3年就翻一番。可是与此同时一同增长的是人类的探知欲望,为了了解我们所不知道的东西,追求完美的解决方案,我们开发出的软件复杂度、规模都越来越
7、大。在国防、太空、制造业和科学领域出现了许多具有挑战性的应用。他们要求计算机具有每秒钟万亿次浮点运算(teraflops)甚至更强的计算能力。其中规模较大的问题在这样的计算机上也要运行上千小时。为了满足这种计算的需求,人们一方面继续努力提高单片处理器的计算能力,另一方面从多处理器并行计算的角度尝试解决这些问题。通过利用多处理器以及必需的输入输出设备和存储设备,并行计算是可以比较好地解决前面提到的问题。从另一个
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