支持网格服务质量的资源分配与管理机制研究

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1、学校代码：10055学号：0323钉高撼犬淫’NankaiUniVersity论文题目：支持网格服务质量的博士学位论文DOC丁ORALDISSERl礤LTION培养院系：值基兰撞苤型堂堂睦一级学科．_过篡扭登堂皇堇鲞二级学科：让箕扭廛旦撞盔论文作者：扬洼兰指导教师：昱功宣麴援南开大学研究生院2006年5月九公允锨可新以买摘要·提出支持网格服务质量的按需资源分配模型。为了得到服务质量需求、服务访问流量和资源分配之间的关系，我们提出一个数学模型来进行准确的定义和分析。该模型分析了网格服务访问流量的特点，使用带推理的排队算法对网格服务进行

2、分析，并结合了仿真方法做为补充，给出了在一定条件下，如何根据访问流量的变化来计算资源分配计划，以满足服务级别保证。·提出基于服务质量的语义资源描述与匹配机制。在网格服务质量和网格资源的描述与匹配方面，本文引入Ont0109y将语义与资源描述结合起来，使用语义技术能够准确地描述应用与资源、资源与资源之间复杂的调用和依赖关系，能够应付资源与应用种类繁多、匹配条件不断变化的网格环境。同时，由于服务质量往往是综合评定，在这样的评价过程中，需要为不同的因素给定权值，对于不同的应用类型和用户类型，服务质量因素对他们的重要性区别也是不同的，因此，

3、权值也有差异。另一方面，网格技术的发展决定了网格中的资源和服务种类十分繁多，并且可以任意组合，所以，评价模型和权值都要有很高的扩展性。在我们的系统中，评价模型由Qos领域知识和用户Qos偏好选择得来，权值则由AHP算法在评价模型的基础上根据用户的选择得到，可扩展性和灵活性都非常高。·提出集中式与分布式相结合的混合资源发现系统。由网格资源和网格用户的天然属性，即其所属的组织和本地网络，组成资源管理域，管理域内部使用集中信息服务；管理域之间使用结构型信息服务，可以是层次结构也可以是星形结构或网状结构；在支持对等功能的资源提供者之间，使用

4、对等技术建立基于语义分类的虚拟社区，做为对资源管理域结构的补充，基于语义分类的虚拟社区支持对等资源管理的资源节点在域间进行动态组合来达到同类信息聚合和同类资源查找的功能。并给出相应的系统组织结构与发现算法，仿真实验证明了该系统的有效性和可扩展性。同时，本文的按需资源分配原型系统结合以上创新点，使用监控、分析、计划、行动的循环机制来控制和保障服务质量级别；对于系统的动态资源分配机制，本文结合预测算法来对其进行支持；对于系统的服务质量需求，本文给出了对其进行定义的网格的sLA协商协议，并讨论了sLA的生命周期和相关内Il摘要容；同时，系

5、统使用了分级服务与推模式相结合的负载均衡调度机制进行资源调度。仿真实验表明，按需资源分配能有效地满足网格服务质量级别需求。关键词：网格，服务质量，按需资源分配，资源匹配IIIAbs仃actAbstractGridhaseme唱edasapromisingbr锄chofdismbutedcomputingarldberegardedastheneXtgenerationIntemet．GddiⅢ．ras仃ucture衄sparemlyiIltegratesgeograpllicallydistributedresollrcesinth

6、eIntemet，makesitselfespeciallymforlarge-scaledanddi蹦butedapplications．Inthedi如buted，heterogeneousandautonomousenvimnment，Gridaggregatesgeogmphjcallyhcterogeneousresources，includephysicalresources(suchasCPustoragenetworkandequipment)a11dlo百cresources(e名．systemso行wareand

7、印plicationsoft、Ⅳare)，astheⅥnual0娼a11izationtoshareresourceandrealizecooperativecomputing．嘶daimstosatis黟tbecriticalreqllirememssuchaS1a略e-scaledcomputing，heavendatapmcessingand印plicationswitllhugeusers．Wi血tlleev01埘onofGridtechnology，tllequal时ofsenriceassumceincludesserv

8、icelevela伊eememand删砌entisbecomingmoreandmoreimportallt．嘶dserviceproVidersneedtoproVideservices稍tllcertainquali廿estose