pc集群负载均衡调度策略研究

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1、中固山油人学(华东)顺士学位论文群计算对于现有单一、静态的分布计算环境是一种挑战，其对动态、异质性、可扩展性等的需求将引发若干需要解决的新问题。其次，研究的相应成果具有最终转化为巨大商业价值的潜力，可以极大地提高资源利用率，解决许多以现有技术无法解决的问题或无法支持的应用。例如地震勘探资料处理非常急需集群的高性能计算，而在作业分配的过程中，就需要有合理的调度算法支持任务调度，达到更好的利用率，在更短的时间内完成相同的任务。4．蚁群算法的引入和改进虽然蚁群优化算法的研究刚刚起步，但在众多领域中已展现

2、出它的特点和魅力。这些初步研究已显示了蚁群优化算法在求解复杂优化问题方面的优越性，证明它是一种很有发展前景的方法。对于蚁群算法还有以下几点值得我们注意：1)蚁群优化算法是一种概率算法，从数学上对它们的正确性与可靠性的证明还比较困难；2)传统的调度算法包括蚁群算法都以任务预测值和系统计算资源作为考量，但是任务预测值常常有偏差，系统资源也可能改变，蚁群算法的动态更新性和反馈性恰好符合了集群资源的动态更新性；3)进一步提高算法的收敛速度，虽然蚁群算法经过优化后收敛速度得到了一定的提高，但对于高组合优化问

3、题并不很理想；4)传统的蚁群算法没有把任务需求量和计算资源能力的匹配程度相匹配，这就可能出现使性能较高的资源长期处理不需要较大资源的任务，而需要资源较大的任务只能在性能相对较差的资源上运行或者得不到运行的情况。本文将着力改进这种“大炮打蚊子"式的现象。5．调度实验集群的调度算法、策略在实施于大规模环境之前，需要进行实验与验证。通过实验，将改进的调度算法测试运行，并与之前的调度策略进行比较，验证负载均衡任务调度算法的可行性和优缺点也非常重要。1．3论文的组织结构第一章是引言部分，主要介绍了课题提出的

4、目的与研究背景，课题研究的主要内容以及论文的组织结构。本文第二章集群和集群作业调度系统的介绍。首先阐明了集群的架构、分类、调度等基本概念，然后对几种著名的集群作业调度软件进行了介绍，最后分析和介绍了3第一章绪论OpenPBS调度软件，指出了其需要改进的地方。第三章首先对作业调度过程进行介绍，然后总结了几种负载均衡调度策略，最后介绍了蚁群算法在负载均衡调度策略上的研究。第四章主要介绍了“以退为进”的改进的蚁群算法的设计与实现。第五章给出实验以及测试结果，分析评价了算法的局限性和需要改进的地方。最后是

5、全文的结论与展望。4中围石油大学(华东)硕上学位论文第二章集群和负载均衡策略概述·在信息化高速发展的社会，仅仅依靠提高单个计算机的处理能力来满足诸如在气象预报、石油勘探、航天科技等领域的高密度计算需求已经不可行了。随着互联网技术和网格技术高速发展，人们对进行科研生产的机器提出了更低廉的价格、较少的能耗、更优秀的应用服务能力等一系列要求。经由高速互联的局域网连接起来的PC集群凭借其优秀的性价比、良好的可扩展性和安全性迎得了大家的关注。近几年国际高性能计算评选出的Top500机器中，应用集群的比例越来

6、越多，2009年11月Top500中，集群的比例就高达83．4％。集群的应用得到了大家的认可，如何能更好的管理集群，使得集群硬件资源充分利用也成为人们关注的焦点。集群技术的关键是如何有效共享和使用资源，提高资源的利用率，只有平衡的负载才能达到最大的资源利用率。所以，针对不同的系统应用合适的调度策略，将任务平均分配到集群中的各个节点上，达到资源应用能力的最大化就是研究的目标。．2．1集群技术概述2．1．1集群的概念集群是随着网格技术发展而逐渐被认知的，网格技术与集群技术非常相关，总的说来，集群就是一

7、个小的网格，集群和网格之间的主要差别是网格是连接一组相关并不信任的计算机，而集群连接的是一组互相协作需要互相信任的机器。现实生活中，用户们都希望机器的处理能力可以越来越快，尽管单个计算机的性能在提高，但是用户们的需求仍然超出计算性能所能提供的范围。随着技术的发展，计算机的价格越来越廉价而计算速度越来越快，更多的公司表现出了对利用集群技术以取得更丰富的计算性能的兴趣。事实证明，集群的技术优势也的确更大的满足了用户们的需求。目前，在生命科学研究、石油和天然气勘探以及天体模拟等方面，集群都发挥了巨大的作

8、用。集群没有一个统一的概念，它是由一组PC机或工作站通过高速网络连接在一起，协同工作，像单独的计算机一样的整体。美国著名的阿伯丁公司对计算机集群系统做出了如下定义：计算机集群是一种多节点的计算机，它具有以下特征：(1)从用户、程序员、操作员及管理员角度看，它相当于一个单一的系统：(2)可以提供高可靠性；(3)具有在集群范围内统一的操作与管理特征：5第二帝集群和负载均衡策略慨述(4)打印队列、批作业队列、文件系统以及外部设备等在集群范围内共享；(5)完美的增量式扩充能力：采用集群，用