网格计算调度及其应用的研究

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网格计算中任务调度算法研究的开题报告

网格计算中任务调度算法研究的开题报告

网格计算中任务调度算法研究的开题报告一、研究背景和意义网格计算是一种分布式计算模型,它利用大量分布在不同地理位置的计算资源进行科学计算和数据处理。

随着计算机技术和网络技术的不断发展,网格计算得到了广泛的应用,例如天气预报、遗传研究、药物研发等领域。

然而,网格计算系统中存在大量任务,如何有效地将任务分配给计算节点并实现高效的任务调度成为网格计算领域的一个重要问题。

目前,网格计算任务调度算法研究方面取得了一定的进展,如负载均衡、动态调度、任务预处理等方法。

但是,在实际应用中还存在一些问题,如节点负载不均衡、任务调度效率低下等。

因此,本研究将针对网格计算中的任务调度问题,探索更加高效的任务调度算法,提高网格计算资源的利用率和性能,从而为网格计算的研究和应用提供一定的理论支持和实践指导。

二、研究内容和方法本研究将围绕网格计算中的任务调度问题展开研究,主要包括以下内容:1.任务调度算法研究。

探究针对不同场景下的任务调度问题,从负载均衡、资源有效利用、任务优先级等方面出发,设计高效的任务调度算法。

2.任务调度实现。

将设计的任务调度算法应用到实际的网格计算场景中,并根据实际情况进行一定的调整和优化,从而实现高效的任务调度。

3.实验和评估。

通过实际的实验和评估,对比不同的任务调度算法,分析算法的优缺点,并探究任务调度算法的适用范围和性能。

本研究的方法主要包括文献调研、任务调度算法设计、实验实现与评估等方面。

三、预期成果和意义本研究预计可以取得以下成果:1.提出一种针对网格计算任务调度问题的高效算法,有效提高网格计算资源的利用效率和性能。

2.实现并验证所提出的任务调度算法的有效性,对比其它方法的效果,并探究算法的适用范围和性能。

3.对网格计算中任务调度问题进行探索和研究,为网格计算领域的研究和应用提供一定的理论支持和实践指导。

四、可行性分析本研究的主要部分是任务调度算法设计和实验实现与评估,需要进行一定的计算机实验和数据分析。

网格计算中任务调度策略研究

网格计算中任务调度策略研究

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简单 地讲 . 网格 就是把 整个 因特 网整合 成一 台 巨大 的超 级
异构、 广域 的特 点 , 网格 计算 系统 下 , 务调度 需要 考 虑任 务 在 任 特性 、 机器 特性 , 为不 同任 务匹 配不 同 的资源 , 而提 高 系统 资 从
第7 第 l 期 卷 2
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网格计算 中任 务调度策 略研 究
许 光 男
( 东西大 学校 计 算机 信 . 学 院 , 国 6 7 7 6 g - 韩 1— 1 )
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做 网格计 算 。
在 网格 系统 中 , 大 量 的应 用 程序 要 运行 . 些应 用 程 序 有 这 共享 网格 的各 种 资源 , 如何 才 能够 合 理利 用 这些 资源 , 获得 最
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22 . Qo ud d Mi— n 法 与Mi- n 法 的性 常 由3 个部 分组 成 , 分别 是资 源 发现 、 资源 匹配 和任 务执 行 。 中资源 发现 部分 是在 所有 可 用的资 源 中找 其

要: 首先概 述 了网格 计 算 中的任务 调 度 算法 , 然后 着重 讨论 了比较 经 典 的Mi— n 法 : ̄ Q Sg ie n mi n mi算 2 o ud dMi— n

基于网格的资源调度的研究的开题报告

基于网格的资源调度的研究的开题报告

基于网格的资源调度的研究的开题报告一、研究背景随着信息技术的发展,计算机网络和互联网广泛应用于各个领域,使得分布式计算和分布式数据处理成为可能。

网格计算是分布式计算的一个典型应用,它允许多个计算机在同一时间内协同完成一项任务,从而实现高效的资源共享和利用。

网格计算技术在科学研究、工程设计、金融和医疗等领域具有广泛应用前景。

在网格计算中,资源管理是一个关键的问题。

传统的资源调度技术通常采用集中式资源调度,即所有任务的调度都由一个中央调度器完成,这种方式虽然具有一定的优点,但是不利于大规模任务的调度和快速响应。

因此,基于网格的资源调度成为了近年来研究的热点之一。

二、研究内容本课题将探索基于网格的资源调度技术,结合实际的应用场景,从以下几个方面进行研究:1. 网格资源调度的特点和挑战分析网格计算的资源特点和调度过程中面临的挑战,探究其与传统的分布式系统调度的异同点。

2. 基于网格的资源调度算法研究基于网格的资源调度算法,包括任务调度、数据调度等方面的技术,探究其适用性和性能优化方法。

3. 网格资源调度系统的设计与实现基于研究的成果,设计并实现一个基于网格的资源调度系统,该系统能够实现任务的自动分配和调度,以及对资源的管理和监控。

三、研究意义通过对基于网格的资源调度技术进行研究,可以有效提高网格计算的运行效率和资源利用率,为网格计算的性能提升和资源共享提供支撑。

此外,本课题的研究成果还可以为其他领域的资源调度和管理提供借鉴。

四、研究计划第一年:对网格计算的资源调度技术进行综述和分析,研究基于网格的资源调度方法和算法,调研相关的技术解决方案和实践案例。

第二年:针对实际应用场景,设计并实现一个基于网格的资源调度系统,进行性能测试与优化。

第三年:总结研究成果,撰写论文并进行学术交流,提出后续研究方向和建议。

五、预期成果研究成果将包括基于网格的资源调度算法和系统设计,以及相关的实现和测试情况。

同时,本课题将撰写相关学术论文,通过学术交流和推广,提高基于网格的资源调度技术的应用水平和广泛性。

网格计算中任务调度与资源动态管理研究

网格计算中任务调度与资源动态管理研究

网格计算中任务调度与资源动态管理研究在网格计算中,任务调度和资源动态管理是关键的研究领域。

随着网格计算技术的不断发展,越来越多的应用程序需要在分布式环境下进行计算,因此有效地调度任务和动态管理资源变得至关重要。

本文将针对网格计算中任务调度和资源动态管理的研究进行探讨。

任务调度是指将各种计算任务分解和分配到不同的资源节点上执行的过程。

它需要考虑任务的特性、资源的特性以及网络拓扑等因素,以期在保障任务的质量和系统性能的前提下,实现高效的任务执行。

任务调度的目标是最大化系统的资源利用率,降低任务的执行时间,并尽量避免资源冲突和延迟。

任务调度算法的设计是任务调度研究的核心。

常见的任务调度算法包括静态调度算法和动态调度算法。

静态调度算法是事先根据任务和资源的特性进行推演和分析,得到一种固定的调度方案,再根据实际情况应用调度方案。

动态调度算法则根据运行时的实时情况,根据任务执行的进度、资源的状态等动态地进行调度决策。

动态调度算法相对更加灵活,能够更好地适应实际运行环境的变化。

针对不同类型的任务和资源,现有的任务调度算法包括基于启发式算法、遗传算法、模拟退火算法等。

资源动态管理是指对网格环境中的资源进行实时监测和调控,以保障系统的稳定运行和资源的平衡利用。

由于网格环境中的资源包括计算节点、网络带宽、存储等多种形式,资源动态管理需要综合考虑这些不同类型资源之间的关系。

资源动态管理的目标是通过精确地监测和分析资源的使用情况,合理分配资源,提高系统的整体效率。

在资源动态管理中,资源调配是重要的一环。

资源调配需要根据任务的需求和资源的状态进行决策,以满足任务的运行要求。

资源调配可以通过资源的分配、迁移和共享等方式来实现。

资源的分配是将任务所需的资源分配到合适的节点上执行,以保障任务的运行质量。

资源的迁移是指将任务正在使用的资源从一个节点迁移到另一个节点,以平衡资源的负载和提高系统的整体性能。

资源的共享是指多个任务共享同一资源的情况,通过合理规划资源的共享策略,可以提高资源的利用率。

网格应用中优化数据重用的任务调度技术研究的开题报告

网格应用中优化数据重用的任务调度技术研究的开题报告

网格应用中优化数据重用的任务调度技术研究的开题报告一、选题背景随着大数据时代的到来,人们对数据处理的需求越来越多,数据量越来越大,传统的数据处理方式已经不能满足人们的需求,因此,分布式计算成为了一种高效处理大规模数据的方式。

在分布式计算中,任务调度是整个系统的核心,如何优化任务调度,提高执行效率,成为了关注的重点。

在网格应用中,数据重用是一种能够减少计算资源和存储资源需求的技术。

因为数据重用可以使得计算节点只需在需要的时候去获取数据。

但是,数据重用也会增加任务调度的难度,需要对任务进行合理的分配和调度,才能达到优化执行效率的效果。

因此,本文将研究网格应用中优化数据重用的任务调度技术,以提高计算效率和资源利用率。

二、研究内容本文将以网格应用中的任务调度为主要研究对象,围绕数据重用展开研究,探究如何通过任务调度来优化数据重用,提高计算效率和资源利用率。

具体研究内容如下:1. 分析网格应用中数据重用的特点和优缺点,探究数据重用对任务调度的影响。

2. 分析当前任务调度算法的优缺点,提出基于数据重用的任务调度算法,通过合理的任务调度在实现数据重用的同时提高整个网格应用的计算效率和资源利用率。

3. 在实验环境下,比较传统的调度算法和基于数据重用的调度算法在各种运行环境下的效率和资源利用率,验证本文提出的基于数据重用的任务调度算法的有效性。

三、研究意义1. 对于数据处理任务复杂的网格应用,优化数据重用可以提高计算效率和资源利用率,提高整个系统的效率。

2. 本文提出的基于数据重用的任务调度算法为网格应用提供了一种新的解决方案,并对促进网格运算、优化资源利用具有实际应用价值。

四、研究方法1. 文献综述:通过查找相关文献以及已有的调度算法,全面认识和掌握数据重用技术的现状和发展趋势,分析已有算法的优缺点,为提出新算法奠定基础。

2. 理论分析:在深入了解数据重用技术和任务调度算法的基础上,针对网格应用的特点,分析如何合理地分配和调度任务,为后续实验提出可行性方案。

网格资源调度与分配的研究的开题报告

网格资源调度与分配的研究的开题报告

网格资源调度与分配的研究的开题报告一、选题背景随着云计算、大数据等新兴技术的迅速发展,计算机的应用需求不断增加,使得分布式计算系统成为了大规模计算的主流方式之一,而网格计算作为分布式计算的一种重要方式,因其具有可靠性高、可扩展性好等特点,近年来逐渐成为了研究热点。

网格计算的应用范围涉及到科学计算、社会计算、商业计算等多个领域,但由于其系统规模较大,任务调度和资源管理等问题使得网格计算的研究和应用面临着巨大的挑战和困难。

因此,对于网格计算系统的资源调度和分配进行研究具有重要的理论和实践意义。

在网格计算系统的资源调度和分配研究中,采用合适的调度算法对于提高系统的资源利用率、降低系统的延迟和提高作业的完成率等方面具有重要的作用。

因此,本研究拟以网格资源调度与分配为研究对象,对其进行深入研究,以期为网格计算系统的应用提供有益的参考和建议。

二、研究内容和研究方法本研究的主要内容是针对网格计算系统中的任务调度和资源管理问题进行研究,具体包括以下方面:1. 网格计算系统的任务调度算法研究。

针对网格计算系统中出现的任务调度问题,设计合适的调度算法,以提高系统的资源利用率和作业的完成率。

2. 网格计算系统的资源管理研究。

对于网格计算系统中的资源管理问题,采用合适的资源管理策略,以优化系统中的计算资源分配。

3. 网格计算系统的性能评价研究。

通过对网格计算系统的实现和性能测试,评估研究成果的效果和优劣,并针对实验结果进行探究和分析。

本研究采用“理论研究+实践应用”的方式开展研究。

具体来讲,首先对网格计算系统中的任务调度和资源管理进行深入探究,综合考虑网格计算系统的特点和需求,设计出适用于网格计算系统的任务调度算法和资源管理策略,然后在实验平台上进行测试和实验,对研究成果进行深入评估与分析。

三、预期成果本研究预期实现以下成果:1. 提出针对网格计算系统的任务调度算法和资源管理策略,优化网格计算系统的资源利用率和作业的完成率。

网格计算环境下任务调度优化算法

网格计算环境下任务调度优化算法随着科技的发展和计算技术的不断进步,网格计算作为一种新型的计算模式已经得到了广泛的应用。

在网格计算环境下,传统的任务调度算法已经无法满足需求,因此从理论和实践出发进行算法的优化已经变得尤为重要。

本文将从网格计算环境下任务调度的常见问题、优化算法的原理和实际应用三个方面展开论述。

一、网格计算环境下的任务调度问题任务调度是指在操作系统中对各种任务按照一定的规则进行分配和管理的过程,从而达到效率的最大化和资源利用率的最优化。

在网格计算中,任务调度问题主要表现在以下几个方面:1. 资源不均衡:网格计算环境下,资源分布十分不均衡,任务在执行过程中可能会遇到节点关机等问题,从而导致资源浪费或任务阻塞。

2. 时延长:在网格计算环境下,任务传输需要经过多个节点的传递,因此可能出现传输时间过长的情况,影响任务的执行效率。

3. 能源消耗高:任务执行需要消耗大量的能源,因此如何在保证任务执行效率的同时降低能源的消耗也是一个重要的问题。

二、任务调度优化算法的原理为了解决上述问题,传统的任务调度算法无法满足需求,因此需要基于网格计算环境下的特点,提出优化算法。

下面介绍三种常见的优化算法:1. 基于遗传算法的任务调度优化遗传算法是一种基于生物进化的随机优化算法,它通过模拟生物的进化过程来不断搜索最优解。

在任务调度中,每个任务节点可以看做一个基因,任务的排列和执行时间可以看做一个个体,通过交叉和变异等操作,逐渐优化得到最优解。

2. 基于模拟退火的任务调度优化模拟退火算法是一种随机优化算法,它模拟物理退火过程,在搜索到局部最优解时具有一定的跳出概率,以避免陷入局部最优解,从而得到全局最优解。

在任务调度中,可以通过不断降低退火温度的方式来优化解。

3. 基于蚁群算法的任务调度优化蚁群算法是一种模拟蚂蚁行为的算法,蚂蚁通过释放信息素来确定路径选择,最终获得最佳路径。

在任务调度中,可以将节点看做蚂蚁,任务调度看做蚂蚁选择路径的过程,通过启发式规则和信息素的设定搜索最优解。

基于网格计算的资源调度研究

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【】刘炎艳, 4 李仁发.无线传感器 路由协议分析 ht' w . tcn t / wa o p/ w uo
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Reo re Ma a e n su c n g me t
Re u c c e uig o s re S h l d n
1网格 资源
1 . 1网格 资源 的分类
源。
() 3 是否可复制。可将网格资源分为可复制 资源 和不 可 复制资源 ,可复制是指可 以通过指令或服务请 求把 一份 资源变 为多份 , 如数据、 应用程序 、 服务等。 1 . 2网格 资源存在的三个 问题 这三个 问题 也是 目前 网格 所存在的 问题 。首先是异构 性 。由于网格 由分布在广域 网上不 同管理域 的各种计算 资
oo l o Di e n t g I omain i iees S no t tc s fr s miai n r t n W rls o s n f o e sr New-
() 2 是否可重复使用 。可将 资源分为可重复使用的资 源和不可重复使用 的资源 。可重复 使用 的资源包括人类资
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表 3 各 个 协议 的 总 结
协议 L A H EC TE EN 能 耗 延迟 可扩 展 性 动 态 地 理 位 驱 动式 适应性 置信息 路由 小 短 差 小 短 好 好 好 好 差 好 不 需 要 否 不 需 要 否 不 需 要 否 不 需 要 否 不 需 要 是

智能网格计算环境下的任务调度算法研究

智能网格计算环境下的任务调度算法研究智能网格计算环境是指一个由分布式计算资源组成的计算环境。

在这个环境中,不同的计算任务会被分配给不同的计算节点,由这些计算节点共同完成计算任务。

然而,在这样的计算环境中,如何有效地调度这些计算任务,以达到最优的计算效果,一直是一个非常重要的研究课题。

任务调度算法是一种将计算任务分配给不同计算节点的策略。

这个算法需要根据不同的任务特性和计算节点的资源情况,把计算任务分配给最优的计算节点。

在智能网格计算环境中,任务调度算法的效率对于整个计算过程的效率和性能非常重要。

任务调度算法的类型目前有很多种任务调度算法,这些算法可以分为静态调度算法和动态调度算法两种类型。

静态调度算法通常是在整个计算过程开始之前进行预调度。

这种算法通常可以分为两种类型:基于规则的静态调度算法和基于优化的静态调度算法。

基于规则的静态调度算法是指通过一定的规则和约束条件将计算任务分配给不同的计算节点的算法。

而基于优化的静态调度算法则是在保证符合一定的限制条件下,以最佳的资源利用率为目标,设计出最优的任务分配方案。

动态调度算法则是在计算过程中进行的调度。

这种算法主要根据不同的计算任务的特性,计算资源的情况以及其他相关因素进行调度,以保证整个计算过程的效率和性能。

这种算法的优势是可以动态地根据情况进行调度,但是缺点是需要大量的计算资源来完成调度算法本身的计算。

常用的任务调度算法目前,常用的任务调度算法主要可以分为两类:静态调度算法和动态调度算法。

静态调度算法的优点是可以事先通过一定的规则和算法进行计算,从而获取最优的任务分配方案。

然而,该类算法的局限之处在于对于计算环境中某些未预测到的情况,无法进行适应性调整。

动态调度算法则是一种更加自适应和动态的调度方式。

这种算法可以根据当前计算环境的实际情况,及时调整任务分配方式,从而提高整个计算过程的效率。

但是,动态调度算法需要更加复杂的计算,因此需要相应的计算资源和算法复杂性的支持。

“网格化”配电网规划技术研究与应用

“网格化”配电网规划技术研究与应用当前10千伏配网规划建设与国际先进水平仍存在较大差距。

在配网规划方面,传统规划采取自上而下方式,通过人工手段进行数据及方案梳理,配网规划准确性不足;在配网管理方面,缺少系统化的管理平台及辅助决策系统,制约了规划成果及管理效果的延续性;在地区经济发展衔接方面,缺少配网规划与地区发展规划对接机制,制约了配网项目的有效落地。

现今,电力资源在社会发展中起到关键性作用,要想真正深化配电网改革,应适当创新配电网规划方法,使网格化规划法实践优势全面显现。

新时期背景下,中压配电网网格化规划方法实践工作刻不容缓,这在一定程度上能够保证供电安全性和可靠性。

1 网格化规划基本介绍1.1网格化规划定义网格化规划属于新兴规划法,即参照相关标准细分单元网格,并针对性制定监管方案。

网格化规划方法用于中压配电网管理环节,即管理者在精益化理念指导下完成电网建设任务,以期实现提质增效目的,避免出现电力资源区域配置不当现象,从整体上提高电网企业经济价值。

1.2 网格化规划特点其特点为图形化、立体化、信息化、综合化、精细化。

基于网格化规划法全面采集数据信息,如配电站位置、终端用户数量等,确保电力资源有效配置,以此提高电力资源利用率。

经网格分析掌握电网企业精益化管理需求,据此细化网格化规划目标。

2 中压配电网规划常见问题2.1 配电网协调不当配电网规划需要树立全局意识,一旦主配网协调不当,则电力资源低效配置现象随之出现,进而影响配电网建设效果。

目前,主网配置工作备受关注,相对来讲,配网规划工作流于形式,导致电力资源优势片面彰显,这对电网企业后续发展将起到制约作用。

2.2 供电质量相对较低一般来说,配电网规划前期要合理化设计,尽可能减少配电网投用问题,确保配电网稳定运行。

实际上,配电网规划环节应考虑技术、人员、资金等因素,如果规划形式较单一,或是影响因素片面考虑,那么配电网可靠性和稳定性得不到保证,最终影响供电质量。

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点, 白行研 发 出一套调 度程序来 发掘 所需要 的异 构资源 , 然后 再把项 目分配到这些 资源 中进行计算。这种模式的优 点是项 目 针对性 强, 适用于对资源有特殊要求的项 目。但缺点是程序 开
发 的 时 问 比较 长 , 本 高 昂 。第 三 种 是 网 格 代 理 程 序 的 调 度 模 成 式 。用 户 通 过 代 理程 序 提 交 需 要 执 行 的项 目, 由代 理 程 序 选 出 最 适 合 的异 构 资源 进 行 计 算 , 后 把 结 果 返 回 给 用 户 。这 种 模 最
中选择 出最适合用户项 目的那些资源来进行网格计 算。这种方 法 就称作 网格计算调度。它 的关键在于如何平衡各种异构资源 的性 能、 可用性、 经济性以及是否满足用户的服务质 量要求 。
4网 格 代 理 程序
上述 的三种 网格计算 的调度模式各 自具有特 点, 适用 的范 围也各不相 同。现实中使 用得最为广泛 的是网格代理 程序 , 因
此 本文 将 对 它 作 进 一 步 的 分析 。 网格 代 理程 序 的主 要 分 成 三 大 部 分 。 ( 图 1 见 )
尊拭资溽
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如天文 望远镜 ;5 人力资源 , 过不同 的分工 安排 , () 通 使得整个 系统可 以井然有序地进行实施 。
22网格 计算 的特 点与应 用 .
由于 网 格 计 算 摆 脱 了地 理 位 置 的 限 制 , 以利 用 大 量 不 同 可 的计 算 机 同 时进 行 处 理 , 大 地 提 高 了计 算 的 效 率 和 缩 短 了运 极 行 时间, 同时 亦 有 效 地 降 低 了计 算 成 本 。因 此 它 适 合 于 计 算 任
学界 I I 信息技术
网格计算调度及 其应用 的研究
周 烨 、
( 广东省技术经济研究发展 中心)

要 : 格 计算 调度 是 一 种 被 用 在 网 络 上 寻 找 各 种 闲 置 的异 构 资 源 , 选 出符 合 要求 的最 佳 异 构 资 源 , 且 利 用 它 们来 进 行 网格 计 算 网 筛 并
务 十分繁重 的工程 , 主要应用于 科学实验和 电子商务 , 如天文
学 、 字 生物 、 产 组 合投 资分 析 、 数 资 海量 商业 数 据 的挖 掘 等 。
图 1 网格代理程序的主要组成部分
3网格计算 的调 度模 式
31什 么是 网格计 算调 度 .
由于 网 格 计 算 中 的 异 构 资 源 广 泛 地 分 布 在 不 同 的 地 理 位 置 , 且 计算过程 中需要处理海 量的数据 , 而 因此 需 要 一 种 方 法 来 寻 找 网络 上 大 量 闲 置 的 各类 资源 并对 其进 行 分 析 和 比较 , 从
的一 种 方 法 。
关键词 : 网格计算; 网格计算调度 ; 网格代理程序
1引言
近 年 来 互 联 网 的发 展 非 常 迅 猛 , 量 各 种 各 样 的 高性 能 计 大 算 机 涌 现 在 网 络 上 。但 据 统 计 , 们 的利 用 率 却 并 不 高 , 有 它 只 3 %左 右 。如 何对 这 些 闲置 资 源 进 行 更好 地 利 用 成 为 了 人 们 关 0 注 的 焦 点 。 为 此 科 学 家 们 提 出 了一 个 想 法 : 用 网络 作 为 通 讯 利 基 础 , 大 量 联 网 的计 算 机 组 成 为 一 台虚 拟 的超 级计 算机 。 这 把 种 方法 就称 为 网格 计 算 。 网格 计 算 的诞 生 , 不 同类 型 的计 算 机 可 以 同 时 为 一 个 任 让 务 协 同工 作 。它 不 但 解 决 了 网络 空 闲资 源 的 问题 , 提 供 了 一 还 种 高 性 能 的 、 靠 的 计算 服 务 。本 文将 讨论 网格 计 算 调 度 并 重 可 点 分 析 网格 代 理 程 序 的组 成 架 构 , 结 合两 种 常 见 的 代 理 程 序 并 分 析 这 一架 构在 网格 计 算 中的 应 用 。
式 的优 点是 资源选择 的高度 自动化 , 节省 了大量的开发 时间以
及 具有 很 高 的经 济 性 , 用 于 需 要 进行 大 量 复 杂 运 算 的 项 目。 适
2网格计算 的概念
21什么是 网格 计算 .
网格计算 是一种把地 理位置上分 散分布 的各种异 构资源
进 行 共 享 、 择 、 合 的并 行 系 统 和 分 布 式 处理 系 统 。 些 异 构 选 整 这 资 源 主 要 分 为 五 种 : 1 各 类 型 的 计 算 机 , 如 个 人 电脑 、 作 () 例 工 站 、 群 服 务 器 等 ;2 应 用 软 件 , 用 服 务 商 为 用 户 提 供 各 种 集 () 应 具 有 专 业 用 途 的软 件 租 用 服 务 ;3 目录 数 据 及 各 种 数 据 库 , () 为 计 算 提 供 了所 需 要 的各 种 数 据 ;4 专 业 的科 学 仪 器 和 设备 , () 例
定 的异构资源进行计算 。这种模式 的最大优点是简单快捷 , 可
以迅 速 加 入 符 合 指 定 要 求 的资 源 , 缺 点 是 只 能 在 小 规 模 的 异 但 构 资源 中 进 行 挖 掘 , 能 和 经 济 性 较 差 , 适 用 于 中 小 型 网 格 性 只 计 算 项 目。第 二 种 是应 用 程 序 的调 度 模 式 。用 户按 照项 目的特
第 一 部 分 是 资源 寻 找模 块 。在 这 里 , 先 要 获 许 使 用授 权 。 首 因为 代 理 程 序 需 要 访 问不 同地 理 位 置 的远 程 资 源 , 因此 必 须 要 获 得 对 方 给 予 的登 录 许 可 , 则 将 无 法进 行操 作 。接 着 是 定 义 否 项 目的最 低 要 求 。用 户 必 须 指 定 一 系 列 的要 求 , 如 要 使 用 何 例 种 操 作 系 统 和 硬 件 设 备 、 算 成 本 为 多 少 、 者 选 择 哪 种 架 构 预 或
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