基于GridSim的网格调度应用研究

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【国家自然科学基金】_网格系统_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730

【国家自然科学基金】_网格系统_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730

推荐指数 41 17 8 7 7 6 6 6 6 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
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科研热词 网格 网格计算 数值模拟 计算网格 任务调度 资源分配 服务网格 制造网格 web服务 自适应 网格服务 网格工作流 高层体系结构 访问控制 网格技术 并行计算 委托凭证 分布式计算 信息服务 hla 资源管理 调度 虚拟力 群机器人系统 网格资源 网格安全 网格分布 空间信息网格 本体 有限元 无网格法 授权步 授权决策 地理信息系统 优化设计 优化 pi-演算 非结构网格 遥感 遗传算法 资源调度 调和曲面 语义 设备网格 设备池 计算机网络 蚁群算法 航空摄影测量 自重构 自修复 网格监控 策略规范
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CLOUDSIM介绍、安装与仿真步骤

CLOUDSIM介绍、安装与仿真步骤

1.CLOUDSIM介绍2009年4月8日,澳大利亚墨尔本大学的网格实验室和Gridbus项目宣布推出云计算仿真软件,称为CloudSim。

它是在离散事件模拟包SimJava上开发的函数库,可在Windows 和Linux系统上跨平台运行,CloudSim继承了GridSim的编程模型,支持云计算的研究和开发。

CloudSim是在GridSim模型基础上发展而来,提供了云计算的特性,支持云计算的资源管理和调度模拟。

云计算与网格计算的一个显著区别是云计算采用了成熟的虚拟化技术,将数据中心的资源虚拟化为资源池,打包对外向用户提供服务,CloudSim体现了此特点,扩展部分实现了一系列接口,提供基于数据中心的虚拟化技术、虚拟化云的建模和仿真功能。

通常,数据中心的一台主机的资源可以根据用户的需求映射到多台虚拟机上,因此,虚拟机之间存在对主机资源的竞争关系。

CloudSim提供了资源的监测、主机到虚拟机的映射功能。

CloudSim的CIS(Cloud Information Service)和DataCenterBroker实现资源发现和信息交互,是模拟调度的核心。

用户自行开发的调度算法可在DataCenterBroker的方法中实现,从而实现调度算法的模拟。

2.安装(1)JDK安装和配置(2)从/ 下载JDK最新版本jdk1.6.0_13,CloudSim需要运行在JDK1.6版本以上。

安装下载的JDK,设置环境变量。

在Path中加入路径:C:\ProgramFiles\Java\jdk1.6.0_13\bin; ClassPath中加入路径:C:\ProgramFiles\Java\jdk1.6.0_13\lib\dt.jar; C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_13\lib\tools.jar; 。

(2)下载cloudsim :/p/cloudsim/downloads/list(3)下载flanaga.jar包放入C:\cloudsim-3.1.1\cloudsim-3.1.1\jars在PATH中添加环境变量为:C:\cloudsim-3.1.1\cloudsim-3.1.1\jars\cloudsim-3.1.1.jar;C:\cloudsim-3.1.1\cloudsim-3.1.1\jars\cloudsim-3.1.1-sources.jar;C:\cloudsim-3.1.1\cloudsim-3.1.1\jars\cloudsim-examples-3.1.1.jar;C:\cloudsim-3.1.1\cloudsim-3.1.1\jars\cloudsim-examples-3.1.1-sources.jar;(3)在Myclipse下创建java project在创建工程时,指定其位置点击完成即可至此安装完成3、使用CloudSim仿真的一般步骤(1) 初始化GridSim 库GridSim.init(num_user, calendar, trace_flag, exclude_from_file,exclude_from_processing, report_name);(2) 创建数据中心,在CloudSim仿真平台中,一个数据中心由一个或多个Machine组成,一个Machine是由一个或多个PEs或CPUs组成。

【计算机研究与发展】_调度算法_期刊发文热词逐年推荐_20140725

【计算机研究与发展】_调度算法_期刊发文热词逐年推荐_20140725

推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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低复杂度 传输层安全 任务调度 交换分区 上行链路 markov过程 i/o能力分级 color-coding
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关于网格模拟工具GridSim的研究

关于网格模拟工具GridSim的研究

作 为动作的信号起作用 了。像“ 双杠挂臂挺身后滚翻” 的动 这样
作, 对初学者来说是 比较困难 的。有 的教师用保护帮助 的方法 ,
一个网格系统是一个非 常复杂的系统工程 ,它需要
网格系统设计者在实际部署新设计的系 “ 手把手” “ 着学 生完成动作 的全过程 , 地 扶” 同时指示学 生注意 考虑许多问题。因此 ;
四、 利用正确动作的肌 肉运动感觉作为信号的方法
种方法。还有这种方法使练习者处 于被 动地位 , 容易养成练习 者 的依赖心理 , 响他独立完成动作 。第三种方法是利用动作 影
每一个体育教师 或教 练都 知道使练 习者 自己体会正确 动 过程 中 自 然发生的感觉信号 , 比第一和第二种方法都好 。 四 第 作 的肌 肉运动感觉 的重要性 。可是练 习者 , 尤其是初学者 , 自 种方法是最好 的方法 。因为它是把动作 过程 中产生 的本质 因 对
己动作 的肌 肉运动感觉往往是模糊的, 的还可能是错误的。 有 例 素 即以骨 肉运动感觉作信 号。
如在倒立 的情况下, 练习者的腿明明是弯的, 自己却觉得是直 他 的。或有 的人根本不知道 自己的腿是弯的或是直的。如果教师 把他的腿扶直 , 并叫他比较弯时和直时的两种不同的肌 肉感觉 。
体会主要动作的肌 肉运动感觉和翻转平衡感觉的变化 。具体做 统之前需要确保它 能够可行并 且具有所期望的 执行 效率。对 法是 : 教师站在杠侧高位置上 , 当学生 收腿时握住两腿 , 帮助上 网格模型 的测试有两种途径 。一种是在实际 的网格 环境中进
时, 为了防止学生在倒立时低头。 的教师就叫学生在倒立时眼 作掌握 的过程 , 有 又要 逐步 消退 这种联 系( 即要 逐渐 过渡到 , 以

新能源配电网“源–网–荷”协同运行优化模型

新能源配电网“源–网–荷”协同运行优化模型
2. “源–网–荷”模型
“源–网–荷”协调系统可以分为源层、网层、荷层。其中,“源”层模型指包含风电机组、光伏 发电系统等可再生能源出力,以及微型燃气轮机(Micro-turbine, MT)、燃气锅炉(Gas boiler, GB)等机组消 费天然气,由能源集线器统一集中协调出力;“网”层指电网侧,通过智能软开关 SOP 以及无功补偿装 置 SVC 等设备协同作用降低线路的网损,改善电网电能质量;“荷”指冷、热、电、气等负荷,通过考 虑建筑储热/储冷特性的虚拟储能 VES 模型,采用 AC-DC-AC 变换器灵活控制可以充分发挥其有功-无功 协同作用的能力[9]。
Copyright © 2021 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/
为保证配电网满足经济性,运行可靠性、安全性以及相关约束,构建“源–网–荷”模型如图 1 所 示。
Figure 1. “Source-grid-load” structural model 图 1. “源–网–荷”结构模型
2.1. “源”模型
2.1.1. 能源集线器模型 能源集线器为了满足电力系统的电、热、冷、气等多能源需求,通过热电联产单元 CHP 实现其电/
(a)
(b)
Figure 2. (a) Typical energy hub topology 1; (b) Typical energy hub topology 2 图 2. (a) 能源集线器典型结构 1;(b) 能源集线器典型结构 2

关于网络技术的论文题目

关于网络技术的论文题目

网络技术的论文题目关于网络技术的论文题目导语:网络技术是从1990年代中期发展起来的新技术,它把互联网上分散的资源融为有机整体,实现资源的全面共享和有机协作,使人们能够透明地使用资源的整体能力并按需获取信息。

下面由小编为大家整理的关于网络技术的论文题目,希望可以帮助到大家!1、基于移动互联网下服装品牌的推广及应用研究2、基于Spark平台的恶意流量监测分析系统3、基于MOOC翻转课堂教学模式的设计与应用研究4、一种数字货币系统P2P消息传输机制的设计与实现5、基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究6、基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究7、基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现8、基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现9、基于OpenStack的SDN仿真网络的研究10、一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现11、基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究12、软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究13、基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究14、基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现15、基于SDN的网络流量控制模型设计与研究16、《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发17、数据挖掘技术在网络教学中的应用研究18、移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究19、基于SDN的负载均衡节能技术研究20、基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计21、基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计22、 SDN中面向北向的控制器关键技术的研究23、基于SDN的网络流量工程研究24、基于博弈论的云计算资源调度方法研究25、基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现26、一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的`研究与实现27、基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护28、基于SDN的集群控制器负载均衡的研究29、基于大数据的网络用户行为分析30、基于机器学习的P2P网络流分类研究31、移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究32、基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现33、面向SDN的流量调度技术研究34、基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现35、基于移动互联网的智慧校园应用研究36、内容中心网络建模与内容放置问题研究37、分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究38、基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究39、面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究40、虚拟网络映射策略与算法研究41、内容中心网络网内缓存策略研究42、内容中心网络的路由转发机制研究43、学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究44、互联网流量特征智能提取关键技术研究45、云环境下基于随机优化的动态资源调度研究46、基于OpenStack开放云管理平台研究47、基于OpenFlow的软件定义网络路由技术研究48、未来互联网试验平台若干关键技术研究49、基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究50、基于网络化数据分析的社会计算关键问题研究51、基于Hadoop的网络流量分析系统的研究与应用52、基于支持向量机的移动互联网用户行为偏好研究53、“网络技术应用”微课程设计与建设54、移动互联网环境下用户隐私关注的影响因素及隐私信息扩散规律研究55、未来互联网络资源负载均衡研究56、面向云数据中心的虚拟机调度机制研究57、基于OpenFlow的数据中心网络路由策略研究58、云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究59、基于多维属性的社会网络信息传播模型研究60、基于遗传算法的云计算任务调度算法研究61、基于OpenStack开源云平台的网络模型研究62、 SDN控制架构及应用开发的研究和设计63、云环境下的资源调度算法研究64、异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究65、 OpenFlow网络中QoS管理系统的研究与实现66、云协助文件共享与发布系统优化策略研究67、大规模数据中心可扩展交换与网络拓扑结构研究68、数据中心网络节能路由研究69、 Hadoop集群监控系统的设计与实现70、网络虚拟化映射算法研究71、软件定义网络分布式控制平台的研究与实现72、网络虚拟化资源管理及虚拟网络应用研究73、基于流聚类的网络业务识别关键技术研究74、基于自适应流抽样测量的网络异常检测技术研究75、未来网络虚拟化资源管理机制研究76、大规模社会网络中影响最大化问题高效处理技术研究77、数据中心网络的流量管理和优化问题研究78、云计算环境下基于虚拟网络的资源分配技术研究79、基于用户行为分析的精确营销系统设计与实现80、 P2P网络中基于博弈算法的优化技术研究81、 OpenFlow网络中虚拟化机制的研究与实现82、基于时间相关的网络流量建模与预测研究83、 B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现84、基于SDN的信息网络的设计与实现85、基于网络编码的数据通信技术研究86、计算机网络可靠性分析与设计87、基于OpenFlow的分布式网络中负载均衡路由的研究88、城市电子商务物流网络优化设计与系统实现89、基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究90、网络虚拟化环境下的网络资源分配与故障诊断技术91、基于中国互联网的P2P-VoIP系统网络域若干关键技术研究92、网络流量模型化与拥塞控制研究93、计算机网络脆弱性评估方法研究94、 Hadoop云平台下调度算法的研究95、网络虚拟化环境下资源管理关键技术研究96、高性能网络虚拟化技术研究97、互联网流量识别技术研究98、虚拟网络映射机制与算法研究99、基于业务体验的无线资源管理策略研究100、移动互联网络安全认证及安全应用中若干关键技术研究101、基于DHT的分布式网络中负载均衡机制及其安全性的研究102、高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究103、基于移动互联网技术的移动图书馆系统研建104、基于连接度量的社区发现研究105、面向可信计算的分布式故障检测系统研究106、社会化媒体内容关注度分析与建模方法研究107、 P2P资源共享系统中的资源定位研究108、基于Flash的三维WebGIS可视化研究109、 P2P应用中的用户行为与系统性能研究110、基于MongoDB的云监控设计与应用111、基于流量监测的网络用户行为分析112、移动社交网络平台的研究与实现113、基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现114、基于Android定制的Lephone系统设计与实现115、云计算环境下资源负载均衡调度算法研究116、集群负载均衡关键技术研究117、云环境下作业调度算法研究与实现118、移动互联网终端界面设计研究119、云计算中的网络拓扑设计和Hadoop平台研究120、 pc集群作业调度算法研究121、基于特征串的P2P流量识别研究与实现122、基于主动测试的网络性能监测技术研究123、社区发现技术的研究与实现124、基于身份与位置分离映射的可扩展路由体系研究125、 P2P流的测量与识别方法研究126、 P2P点播流媒体服务质量研究127、社交网络结构研究128、构建大型CDN网络的关键技术研究129、 P2P流媒体内容分发与服务关键技术研究130、 P2P网络拓扑结构研究131、基于SNMP的网络管理系统的研究与实现132、无线传感器网络分布式分簇和节能的数据收集协议研究133、基于VB的网络管理系统的设计与实现134、网格计算中的任务调度算法研究135、 FLEX的WEB应用系统重构136、基于支持向量机的网络流量预测研究137、复杂社会网络的结构测度与模型研究138、异构网络中垂直切换若干关键技术的研究139、网络监控技术的研究与应用140、网络流量的特性分析与预测研究141、网络流量测量技术的研究与应用142、网络流量控制技术及应用研究143、网络故障智能诊断关键技术研究144、 P2P系统中资源管理机制的研究145、分层分布式网络故障管理研究146、分布式系统故障检测的关键技术研究147、本体存储与查询技术研究148、 P2P流量监控技术研究与实现149、 Web性能测试的方法研究与工具实现150、 P2P流量识别的研究与实现151、 P2P流媒体分发技术研究152、 P2P应用流量检测的研究与实现153、基于NetFlow的流量统计分析系统设计与实现154、基于模糊理论与层次分析法的网络教学学习评价研究155、复杂网络可靠性研究156、网络舆情监控的热点发现算法研究157、基于网格方法的聚类算法研究158、基于市场的网格资源管理研究159、大规模网络IP流行为特性及其测量算法研究160、基于GridSim的网格模拟技术的研究161、基于网格和密度的数据流聚类方法研究162、信息网络拓扑结构与内容相关性研究163、基于嵌入式Internet的远程监控系统的设计164、基于遗传算法和蚁群算法的网格任务调度策略165、微分网格处理技术166、非结构化网格生成及其并行化的若干问题研究167、 P2P网络信任模型及激励机制的研究168、基于ARP欺骗的交换网络监听技术分析与研究169、网格环境下的服务调度机制研究170、动态口令身份认证方案的研究与实现171、网络拓扑发现的算法研究与实现172、基于Web技术的嵌入式网络视频监控系统研究173、 P2P网络资源定位模型研究174、 OPNET网络仿真技术及网络设计175、基于DirectShow的流媒体实时传输的研究与实现176、基于语义的网络服务匹配机制的研究与实现177、基于SNMP的网络管理系统设计与实现178、网格资源定位和任务调度的研究179、 P2P流媒体内容分发关键技术研究180、基于对等模式的资源定位技术研究181、网络故障诊断关键技术的研究182、基于BP神经网络的网络故障诊断系统183、基于Web应用的测试研究与应用184、基于RTP的流媒体实时传输机制研究与实现185、对等网络中信任管理研究186、基于数据网格的海量数据管理若干关键技术研究187、基于P2P的分布式存储及其相关技术研究188、数据网格副本管理关键技术研究189、基于SNMP的网络管理系统设计与实现190、网络编码及网络容错的研究191、 Web服务器集群负载均衡技术的应用研究192、高速互联网性能测量若干关键技术研究193、基于博弈论的网络资源分配方法研究194、基于Web的内容管理系统的研究与开发195、网络流量异常检测与预测方法研究196、串匹配算法及其在网络内容分析中的应用197、基于ARM的嵌入式系统及SNMP的设计与实现198、基于WEB的网络管理技术研究与实现199、基于Internet/Intranet的资源共享模型及技术研究200、三角网格简化及等值面抽取技术。

基于SimGrid层次网格调度算法研究与实现毕业论文

基于SimGrid层次网格调度算法研究与实现毕业论文

基于SimGrid层次网格调度算法研究与实现毕业论文目录第一章绪论 (1)1.1课题背景、目的及意义 (1)1.2研究现状 (1)1.3课题研究方法 (2)1.4 论文构成及研究容 (2)第二章网格和网格调度 (3)2.1 网格 (3)2.1.1 什么是网格 (3)2.1.2 网格计算 (3)2.2网格调度 (4)2.2.1 网格调度体系结构 (4)2.2.2网格资源调度策略 (5)2.3本章小结 (5)第三章网格调度算法 (6)3.1 调度模型 (6)3.1.1任务模型 (6)3.1.2系统模型 (8)3.2 HEFT (9)3.3HRDS (10)3.3.1 分析改进 (10)3.3.1.1可靠性 (11)3.3.1.2层次调度 (12)3.3.2 算法流程 (12)3.3.2.1本地可靠性驱动的调度 (12)3.3.2.2全局可靠性驱动调度 (13)3.4 本章小结 (14)第四章仿真 (15)4.1 网格模拟器 (15)4.2 SIMGRID (15)4.3 仿真 (17)4.3.1参数设置 (17)4.3.2 仿真结果 (18)4.3本章总结 (19)第五章总结与展望 (20)致谢 (21)参考文献 (22)第一章绪论1.1课题背景、目的及意义网格[1]系统一般由高速网络互联的多组资源构成。

相对于大型机,网格系统更适合执行计算密集型的并行和分布式应用程序。

随着科学计算的日趋复杂,大型科学与工程项目的组织与实施都面临着大量异构计算资源、多信息系统之间的协作与交互。

网格技术的核心是要实现广域围的计算资源、信息资源和各种各样的应用共享和聚合,从而提供一种高性能计算能力。

网格技术是当前计算机科学的热点之一。

为提高网格系统的效率,使要执行的任务能在尽量短的时间完成,合理地安排任务执行顺序和给任务安排合适的处理器是要考虑的关键,即网格调度算法。

本课题设计深入研究并实现Heterogeneous-Earliest-Finish(HEFT)[2]算法和新的Hierarchical Reliability-Driven Scheduling(HRDS)算法。

网格调度

网格调度
网格调度
LOGO
网格调度
1 概念 2 调度模型 3 机器选择 4 常用调度算法
1 网格调度概念
问题:为什么需要网格调度?
1. 一方面,应用领域需要计算机解决的问题越来越复 杂、规模越来越大。
2. 另一方面,网格系统包括各种异构资源,每种资源 都有自己的特性。
3.如果映射大部分任务在不合适的机器上运行,将花费 大量的额外开销,并引起计算系统机器性能的严重下 降。
KPB(K-Percent Best Heuristic)算法
只使用全部可用机器的一个子集来进行任务映射。
机会均载平衡(OLB)算法
分配任务给下一个就绪的机器,而不考虑机器的期望 完成时间。 当映射任务给机器时,不考虑任务的执行时间,如果 多个机器可供使用,可随机选择。
用户导向指派(UDA)算法
不考虑任务的到达顺序,而是将已经到达的任务指派 给具有最小期望完成时间的机器,而不考虑机器是否 可用。
3 增强优化选择理论(AOST)
使用与OST相同的代码分解方法,但考虑到 可用机器数量有限的情况。 为每种类型的程序代码提供服务的机器数量 是有限的。 在OST和AOST中,一个应用分解的程序模块 是顺序执行的。
3 OST/AOST算法应用
单指令多数据 多指令多数据
向量类型
OST/AOST算法的应用分解过程
2 分布式网格调度模型(2)
第二种:多个网格调度器和一个中心管 理节点
当一个网格节点收到作业时,中心管理节点 根据搜索开销,确定作业迁移到周围那些网 格调度器是可行的,从中选择最适合的网格 调度器。
此种方法的负载平衡属于静态的,适用于作 业提交点服从均匀分布的情况。
2 分布式网格调度模型(3)
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稳 定 的、可行 的 。
关键词:网格调度;网格调度模拟;G iS r i d m;B o e rkr 中图分 类号 :T 3 1 P 9 文献标 识 码 :A 文章编 号 : 0 8- 1 9( 0 7 5 0 6 - o 10 - 6 2 2 0 )0 — 0 9 _ 3 网格调度是网格的一个非常重要组成部分。【 I 】 正因为此 ,对它的研究非常多,出现了不少调度算法。 然 而 ,网格 调 度是 非常 复杂 的 ,对它 开展 研 究并 不容 易 。 目前 ,一 共有 三种 方法 。一种 方法 是搭 建一个 环境,在该实验环境中部署应用并进行实验 ,以获得较佳 的实验数据 。另一种方法是使用模拟的方法【, J J 在 模 拟环 境 中进行 实验 ,获 得 实验数 据 ,并 依此 数据 判定 调度 的好 坏 。 网格 模 拟器 对于 网格 调度研 究 意 义重大。一方面,模拟器可 以大大减少网格调度研究不必要的工作,提高效率。另一方面,也为网格调 度研 究 提供 了一个 平 台,在此 平 台上 , 实验 环境 以及 条件 可 以重现 ,甚 至不 同的调度 模 式还 可 以进 行 比 较 。这 种 工具如 Gr S 。第三 ,网格 调度 也 可 以使用 建模工 具对 其进行 研 究 ,如华 中科技 大学 的金海 等 i i dm 对 P t 在 网格 容错调 度模 型方面 进行 了研 究 。 er i 文 中探 讨 了 G iSm 应 用 的各种 问题 ,特 别研究 了应 用 G iSm 进行 调度 研究 的各种 方法 。并 且探 r i d r i d 讨 了基 于 Brkr o e 的调度 算法 分析 结构 以及 Gr Sm 中网络搭 建等 问题 。最后 ,重 点阐述 了基 于 B oe 的 i i d rkr 退 火调度 算 法模 拟实 验并分 析 了模 拟 结果 。


基 于 G iS m的应 用 rd i
Gr Sm 是 基于 SmJv i i d i aa基 础开 发 的模 拟 器 。它 的核心部 分 G iSmC r、G iSm 都 是 Sm ni r i oe r i d d i E ty t 的子类 。Gr Sm 是基 本 开发包 ,包 含 网格 基 本要 素 的模 拟表 达 。G iSmCoe实现 了通 讯 以及 线程 管理 ii d r i r d 的基本 功 能 ,是 Gr Sm 的父 类 ,管理 了模拟 任 务 、资源 以及动 态信 息 。 i i d 可 以将 Gr Sm 作 为调度 模拟 工具 ,来 研究 调度 算法 ,如确 定与 算法 相关 参数 等等 问题 以及研 究调 i i d 度 性 能。这可 以分 为两种 方式 。其 一是 基 于利用 Gr Sm 提供 的各 种开 发包 构建 调度 算法 。如 基于 boe i i d rkr 的调度算 法 。其二 是在 Gr Sm 的核心 实体 基础 上对 其进 行扩 展 以后 开 展调度 研 究 ,如 数据 调度 【。如果 i i d 4 J 当前 版本 不 能满 足需 要 时 ,尤 其 是需要 开 发新 增 功能 时 ,后者 比较 适合 。拍 卖 算法 就是 这样 设计 与开 发
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第2 4卷
第 5期
邢 台 职 业 技 术 学 院 学 报
Ju l f n t o tcncC l g o ma o Xiga P l eh i ol e i y e
V_ .4 N O. o 2 1 5
20 0 7年 1 0月
Oc . 0 7 t20
的。
总 的来 讲 ,G iSm 的模拟 能力 很强 。它 在 网格调度 算 法方面 应用 ,一般 步骤 是 :首先 ,根 据模 拟对 r i d 象创 建相 应特 征 的资源 。这 主要 是实 例化 一组 资源 ( Gr R suc) 如 i eore实体 对象 。如果 开发 包不提 供 的资源 d 实体 ,可 以进行 扩展 开发 实现 ;其 次 ,模 型化 应用 任 务 。这主要 是 实例 化一 组 任务 对象 。同样也 可 以进 行继 承扩 展 生成 新模 拟 实体 ;再 次 ,创建 模 拟用 户 ,也可 以开 发需 要 与系 统交 互信 息 的“ 用户” ;最 后 , 需要 模型 化 调度 器 ,执行应 用 调度 算法 ,将任 务分 发 到资源 上 并协 调它 们 的执 行 。调度 器取 得任 务信 息 后 ,获 取 资源信 息 与 网络信 息 ,将 它们 全部作 为 参数传 给调 度算 法 。调度 算法 将 调度 结果返 回 。 模 拟 的运行 ,首先 要设 置模 拟器 的初始 化参 数 ,用 这些 参数 初始 化 模拟 器 ,在 完成 资源 以及 用 户创 建 后 ,启 动模拟 器 。模拟过 程 的终止 由发送终 止 事件 来完 成 。 二 、基于 B o e r k r的模 拟运 行 以及分 析结 构 B oe 是 G i i rkr r Sm提供的一种调度模拟 。B oe 主要由用户实体( srni) d r r k U e t 、实验台 (xeiet E t y E pr n 、 m ) 肩客 ( rk r ̄ 肩 客资源 ( rk r eo re ̄ 成 。其 中用 户 实体和 肩客 是 Gr S 的子类 ,具 有 B d B o e) B o eR suc) i i dm o y方 法。实验台是对用户提交任务的封装。 户实体代表 网格用户,在 B d 用 oy中向网格提交封装请求任务的实 验台实例 ,并等待返回。肩客完成与网格核心的交互。它在 B d 方法 中向 G S oy I 请求资源,并将获得的资 源保 存在 肩 客 资源 中 。肩 客 资源 维护 相对 应 资源 的动态 信 息 ,包括 资 源属 性 等等 。这 样 ,模 拟者只 需要 将调 度算 法加 入 到该结 构 中 ,就可 以进 行调 度 模拟 。创 建 B oe 新 调度 算法 需 要 五个 步骤 : rkr () 实 验 台中注册 调度 算法 ,如 O T MIE T ME A A A a在 P I Z I ND D T ANN ALNG; E I
基于 G iSm 的网格调度应用研 究 r i d
郭 玉 华
( 安徽工业大学 计算机学院,安徽 马鞍 山 23 0) 4 02
摘 要: 探讨 了应用 G i i rS d m开展 网格调度研究的方法。 在此基础上详细阐述 了一种基于 Bo e r r k 的调度分析结构。最后, 就基于 B oe rkr的退火调度算法,进行 了模拟实验 。结果表 明该算法是
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