基于.服务质量的网格资源管理调度的研究

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1、基于服务质量的两格资源管理调度研究格中最重要的性能评价标准。QoS是一组评价指标的综合体，用于衡量用户使用一个服务的满意程度，它描述了关于一个服务的某些性能特点，这些性能特点是用户可见的，它以用户可理解的语言表述为一组参数。对于不同的对象，QoS可以有不同的描述，例如，对于终端用户，可以从网格服务整体性能的角度出发，将QoS要求简略的描述为较差、一般、较好、最好等，也可以从虚拟组织层逻辑资源QoS的角度出发，将QoS要求描述为一组具体的QoS参数，而对于提供服务的物理资源，QoS必须要通过一组具体的性能参数来描

2、述。除去网络传输因素，用户OoS需求的保证情况取决于执行服务时系统所分配的资源本身的性能，因此，为了保证用户的QoS需求以及不同子服务间能够相互协调一致的工作，在进行资源分配时需要与资源提供者或其资源代理进行QoS协商，即网格系统有必要进行基于QoS的资源分配管理。网格资源的动态变化特点使得网格资源的QoS也相应动态变化，这一特性要求网格系统能够提供一种自动的QoS协商机制和动态酊QoS保证机制。同时，由于网格资源的异构性，使得不同管理域内的资源在OoS的定义上有着不同的语义，而且OoS针对不同的对象可以有不同

3、的描述，因此，在进行OoS协商时，系统需要提供基于语义的QoS参数的映射转换服务。这些需求的产生使得对网格QoS和基于QoS的资源分配管理和调度的研究显得尤为重要。1．2研究现状目前对网格QoS的研究还处于起步阶段，现有的研究多集中于如何在网格体系架构中融入多媒体网络的QoS机制以提供对某些部分网格QoS特性的支持∽3，而没旮对网格QoS的特性进行系统化的研究与归纳，也没有建立起9固格QoS的特性模型。在QoS的策略机制方面，最常用的策略之一是提供资源预留机制。而目前在这一领域的研究都集中于静态提前协同预留。如

4、果在共享资源动态变化的网稽环境中采用静态提前预留技术，由于系统不能自动动态修改资源预留设置，一方面会降低系统资源预留的成功率，另一方面也会降低资源的利用率，从而影响系统的整体服务质量和性能。由于网格是一个开放的、动态的互联网并行环境。用户可以从网格的任何地方向网格提交自己的应用，另一方面，网格资源、用户或者管理策略都可能根据时间的不同，动态地发生改变。这种静态的提前预留策略不能很好的满足网格资源动态变化的特征。2基于服务质量的网格资源管理调度研究1．3网格资源调度网格是÷个分布式的异构环境，其主要是由网格中间件

5、系统与在Internet上的各个分布式共享资源所组成。网格系统的主要目的就是当用户在网格的某一处向网格系统提交任务时，网格能够综合分析和评价所有共享的资源，将该任务分配到最适合的资源上进行执行。由于网格中的用户数量众多，其所提交的任务种类和数目都很大，所以如何合理分配这些资源和任务变得尤为重要。网格的出现，对分布式任务调度研究提出了新的挑战。如何有效的对网格上的任务进行调度是影响网格计算是否成功的重要因素之一。从本质上来讲，网格就是一个基于广域网构建的分布式计算系统，它与传统的分布式系统的主要区别在于它具有广域

6、性、异构性、动态性三个特点。它主要应用于解决科学、工程、商业领域中规摸庞大、计算复杂、需要使用多种异构资源的计算问题。在传统的并行和分布式调度问题中，所涉及的计算资源是同构的、集中的，不用过多的考虑资源的异榭问题和通讯开销。但是由于网格资源所具有的这些特点以及网格应用的复杂性，教前针对传统的分布式计算的调度方法已经不适用于网格环境中的任务调度。目前，网格计算已经在许多方面进行了应用，针对不同的应用，有许多网格任务调度模型和算法被提出。当前，已有许多科研组织对网格任务调度进行了研究，其中包括将传统的分布式计算中的

7、任务调度算法应用到网格计算中来，常用的调度算法包括：Min-Min算法、Max—Min算法、Sufferage算法、X—Sufferag彰算法、贪婪算法、遗传算法、蚂蚁算法等。1．4网格QoS的需求服务质量(QualityofService，QUS)是一个综合评价指标，用于衡量使用一个服务的满意程度，描述关于一个服务的某些性能特点。另一种描述为：QOS是指服务的镌匿用者同服务的提供者之间的关于服务所能提供的质量的一种约定。该约定可以被理解为服务提供者与用户之间的一份服务契约，即服务提供者承担给定的服务质量。一般

8、的，QoS是指系统在为用户提供服务时要求满足的一系列服务请求嘲。在多媒体信息网中QoS强调端到端(End-to-End)或网络边界到边界(Edge-to-Edge)的整体性，具体可以量化为带宽、传送延迟、延迟抖动、报文丢失率、吞吐量：响应时间等性能指标。在面向服务的网格环境下，由于资源的动态变化和虚拟化技术的使用，使得网格有着不同于多媒体信息网络的QoS特征。由于用户在终端提出的应用Q