DC资源管理系统
简析管理体系精华之“过程方法”与“PDCA”原则
王晓波 中 交一航 局 第二 工 程 有 限 公 司 ， 山 东青 岛 ２ ６ ６ ０ ７
摘要
管理 体 系之 所 以称为体 系，是 因为其 对 相 关
领 域 内各 项 工作 的 全面识别 ，以及对 这 些工
作 间联 系和秩 序 的 系统化 管理 。而要 做 到这 两点 ，需要 在体 系的建 立和 运行 过程 中贯彻 实施 “ 过 程 方 法”和 “ Ｐ Ｄ Ｃ Ａ ” 工作原 则 。本 文通 过对 “ 过 程 方法 ”和 “ Ｐ Ｄ Ｃ Ａ ” 内涵 的阐 述 ， 分析 了 “ 过 程方 法” 和 “ Ｐ Ｄ Ｃ Ａ”在 企业 管理 体 系运 行 中的重要 意 义 ，提 出 了贯彻 实 施 中应 注意 的工作 要 点 。 关键 词
管理 体 系 ； 过 程 方 法 ； Ｐ Ｄ Ｃ Ａ
１ “ 过程方法 ”和 “ Ｐ Ｄ Ｃ Ａ ”的定义
过程 方法起源于Ｉ Ｓ Ｏ９ ０ ０ ０ 族 标 准 ，在 Ｉ Ｓ Ｏ９ ０ ０ １ — ２ ０ ０ ８ 中对过程方法 的定义为 ： “ 为 了产生 期望 的结 果 ， 由过 程组 成的 系统 在组 织 内的 应用 ，连 同这 些过 程的识 别 和相 互 作用 ，以及对 这些 过程 的管 理 ，可称 之为 过 程方 法 ”。而 所谓 过程 ，即通过 使用 资源 和 管理 ，将 输入 转化 为输 出 的一项 或一 组活 动 ，可 泛指 企业 管理 中的 各项具 体 工作 。 Ｐ ＤＣ Ａ循环 又 叫戴 明环 ，是 管理 学 中的 个 通 用 模 式 ，最 早 由休 哈 特 于 １ ９ ３ ０ 年 构 想 ，后 来被 美 国质量 管理 专 家戴 明博士 发扬 光 大 。Ｐ ＤＣ Ａ模式 可 简述 如下 ：Ｐ一策 划 ： 包 括方 针和 目标 的确 定 以及 活动计 划制 定 ； Ｄ一实 施 ：就 是 具 体 运 作 ，实 施 计 划 中 的 内容 ； Ｃ一检 查 ：根 据 方 针 目标 和 工 作计 划 ，对执 行过 程和 产 品进 行 监视 和测 量 ，并 报告结果 ； Ａ一处 置 ：根 据检 查 结 果 ，对 成功 的经验 予 以保持 ；对 于 失败 的教训 进行 分 析 ，并 采取措 施 ，以 实现 企业 管理 工作 的 持续 改进 。 企业 的各 项管 理工 作可 划分 为一 个个过 程 ，而 “ Ｐ ＤＣ Ａ”方 法可适 用于 所 有过程 。
人力资源管理系统需求分析
人力资源管理系统需求分析一、系统概述二、招聘管理1.职位发布：用户可以在系统中发布组织的招聘岗位，包括职位名称、薪资待遇、任职要求等信息。
2.简历筛选：系统通过关键词匹配和自定义筛选规则，对收到的简历进行自动筛选，提取适合岗位的候选人。
3.面试安排：系统可以帮助用户安排面试时间和地点，并自动发送面试通知。
4.绩效评估：系统可以对面试者进行评估，并生成面试报告，为组织的招聘决策提供数据分析支持。
三、员工信息管理1.档案管理：系统可以整理和维护员工的基本信息，包括个人信息、工作经历、资质证书等。
2.员工档案：系统可以生成员工档案，包括个人简历、职位变动记录、培训记录等，方便管理人员查看和维护。
3.职位调动：系统可以记录员工的职位调动情况，并自动生成文档，确保组织的内部调动程序规范和合法。
4.薪资管理：系统可以根据员工的薪资档案进行薪资核算和发放，包括基本工资、绩效奖金等。
5.考勤管理：系统可以记录员工的考勤情况，包括上班打卡、请假等信息。
四、培训管理1.培训计划：系统可以帮助用户制定和管理培训计划，包括计划内容、培训时间、培训地点等。
2.培训报名：系统可以提供员工报名培训的功能，并自动生成报名信息和培训名单。
3.培训评估：系统可以对培训效果进行评估，包括培训反馈、考试成绩等，为培训质量提供反馈意见。
五、绩效管理1.目标设定：系统可以帮助管理人员制定员工工作目标，并与员工进行目标确认和签订目标合同。
2.绩效评估：系统可以对员工的绩效进行评估，包括KPI考核、360度评估等，为管理人员提供决策依据。
3.绩效分析：系统可以对组织的绩效数据进行分析，包括绩效得分、绩效排名等，帮助管理人员识别高绩效人才和低绩效人才。
六、福利管理1.福利发放：系统可以帮助用户进行福利发放，包括员工月度福利和年度绩效奖金等。
2.工作安排：系统可以为员工安排工作任务和休假计划，并进行日常工作考核和绩效评估。
七、其他需求1.数据安全：系统需要提供数据备份和恢复功能，确保员工信息和组织数据的安全性。
人力资源管理系统数据库设计
人力资源管理系统数据库设计人力资源管理系统的数据库设计是一个关键的步骤，它涉及到人事信息管理、员工考勤、薪资管理、招聘管理等多个方面。
一个合理和高效的数据库设计可以提高系统的运行效率和数据的安全性。
以下是一个示例的人力资源管理系统的数据库设计。
首先，我们需要创建员工信息表(Employee)来存储员工的个人信息。
该表包括以下字段：-员工ID：一个唯一的标识符，主键。
-姓名：员工的姓名。
-性别：员工的性别。
-出生日期：员工的出生日期。
-职位：员工的职位。
-部门：员工所属部门。
接下来，我们创建员工考勤表(Attendance)来记录员工的考勤情况。
该表包括以下字段：-考勤ID：一个唯一的标识符，主键。
-员工ID：外键，关联到员工信息表的员工ID字段。
-考勤日期：员工的考勤日期。
-上班时间：员工的上班时间。
-下班时间：员工的下班时间。
然后，我们创建薪资信息表(Salary)来记录员工的薪资信息。
该表包括以下字段：-薪资ID：一个唯一的标识符，主键。
-员工ID：外键，关联到员工信息表的员工ID字段。
-发放日期：薪资的发放日期。
-基本工资：员工的基本工资。
-奖金：员工的奖金。
-扣款：薪资的扣款项。
此外，我们还需要创建招聘信息表(Recruitment)来记录公司的招聘信息。
该表包括以下字段：-招聘ID：一个唯一的标识符，主键。
-职位：招聘的职位。
-部门：招聘的部门。
-公司名称：招聘的公司名称。
-薪资范围：招聘的薪资范围。
-招聘人数：招聘的人数。
最后，我们需要创建管理员信息表(Admin)来存储管理员账号和密码以及其他相关信息。
-管理员ID：一个唯一的标识符，主键。
-用户名：管理员的用户名。
-密码：管理员的密码。
-姓名：管理员的姓名。
以上是一个示例的人力资源管理系统的数据库设计，可以根据实际需求进行调整和扩展。
另外，为了保证数据的安全性，我们还可以对表进行索引和约束的设置，并定期进行数据备份和恢复操作。
人力资源管理系统
人力资源管理系统现代企业中，人力资源管理是非常重要的一项工作。
在管理人力资源的过程中，需要处理大量的信息和数据，包括招聘信息、薪资情况、员工考勤、培训记录等等。
当企业规模稍微扩大一点时，这些数据就会变得非常庞大和复杂，需要一个专门的系统来管理。
这就是人力资源管理系统（HRMS）。
人力资源管理系统是一种集信息、资料、管理和运作于一体的系统，旨在帮助企业实现对员工、薪资、业绩和培训等关键人力资源的有效管理。
它可以自动收集和整理重要的人力资源数据，有效地实现信息的共享和传递，为企业决策提供有力支持和参考。
本文将从系统的基本组成部分、主要功能和优势这几个方面进行介绍和分析。
一、组成部分一个人力资源管理系统包括很多组成部分，如下：1. 数据库人力资源管理系统的核心组成部分是数据库。
集合了公司员工、薪资、考勤、绩效等各项数据。
这个数据库可以通过互联网访问、查看、编辑和下载。
2. 薪资计算系统一个标准的HRMS包含了薪资计算系统，可以自动地处理公司员工的工资单、奖金、给付和福利等方面的信息。
3. 绩效管理系统绩效管理系统也是人力资源管理系统的一个重要组成部分。
这个系统帮助企业评估和管理员工的工作绩效，可以快速、准确地确定每个员工的能力和工作表现，从而提供阶段性的反馈和有效的任务配备。
4. 考勤记录考勤记录也是HRMS的一个重要组成部分。
这个系统跟踪员工的上班和下班时间，工作时间和缺勤情况。
这个系统帮助企业依据实际工作量和质量管理员工的工作时间和假期天数。
二、主要功能人力资源管理系统的主要功能如下：1. 自动化管理人力资源管理系统自动化了一些例行的人力资源管理步骤。
例如，自动招聘、自动培训和自动离职处理，它可以让企业的人力资源部门更加高效，更加专注于战略规划和决策。
2. 数据仓库人力资源管理系统中的数据仓库可以收集、储存和分析龙头企业的各种人力资源数据，并为企业提供强大的决策支持。
通过对数据分析，企业可以了解人力资源现状，制定更好的方案，并跟踪进展情况。
人力资源管理信息系统的维护只负责软件这一方面的工作
人力资源管理信息系统的维护只负责软件这一方面的
工作
人力资源管理信息系统的维护并不仅仅只涉及软件方面的工作，还包括以下几个方面：1. 硬件维护：维护人力资源管理信息系统所需的硬件设备，包括服务器、计算机、网络设备等的运行和维护，确保系统硬件设备的正常运作。
2. 软件维护：包括系统平台软件、数据库软件、应用软件等的维护，确保系统软件的稳定性和安全性，及时修复软件bug，并进行软件更新和升级。
3. 数据库维护：负责系统数据库的备份、恢复、优化和监控，保证数据的完整性、可靠性和安全性，并进行数据库的性能优化，提高系统的运行效率。
4. 安全管理：负责系统的安全管理工作，包括用户权限管理、数据加密、防火墙的设置和安全漏洞的修补等，防止系统受到非法入侵和数据泄露。
5. 用户支持：为系统用户提供技术支持、问题解决和培训等服务，及时解决用户使用系统中遇到的问题，保障系统的正常运行。
综上所述，人力资源管理信息系统的维护工作涉及硬件、软件、数据库、安全和用户支持等多个方面，只负责软件方面的工作是不充分的。
域控获取组策略
域控获取组策略
域控制器（Domain Controller，简称DC）是负责管理域中所有对象和资源的主机。
在域环境中，组策略（Group Policy）是实现集中管理和配置的重要工具，用于配置和管理网络中计算机和用户的各种设置。
在域环境中，组策略是通过组策略对象（Group Policy Object，简称GPO）来配置和应用的。
每个GPO都包含一组组策略设置，这些设置将在域中的计算机或用户应用。
要获取域控制器上的组策略，可以执行以下步骤：
1. 打开组策略管理控制台：在域控制器上，以管理员身份运行“gpmc.msc”命令，打开组策略管理控制台。
2. 找到组策略对象：在控制台左侧的导航窗格中，展开“组策略对象”节点，可以看到所有的组策略对象列表。
3. 查看组策略设置：在右侧窗格中，选择要查看的组策略对象，并查看其组策略设置。
可以查看计算机配置和用户配置中的各种设置，并进行相应的配置和管理。
4. 导出组策略：如果想将组策略导出为文件以便在其他计算机或用户上应用，可以右键单击组策略对象，选择“导出”选项，并按照向导进行操作。
导出的组策略文件通常具有“.pol”扩展名。
5. 应用组策略：要将组策略应用到域中的计算机或用户，可以将组策略文件部署到相应的位置，并使用组策略管理控制台进行配置和链接。
需要注意的是，组策略的配置和管理需要具备一定的网络和系统管理知识。
在进行更改之前，建议先备份当前的组策略配置，并确保对网络环境有足够的了
解。
人力资源管理系统的设计与实现毕业论文设计
人力资源管理系统的设计与实现毕业论文设计人力资源管理系统（HRMS）是一种集中管理和自动化处理企业人力资源的信息化系统。
其设计与实现对于提高企业人力资源管理的效率和质量具有重要的意义。
本篇论文设计与实现将包括需求分析、系统设计和系统实施三个主要部分。
一、需求分析1.目标：明确论文的主要目标，如提高人力资源管理的效率、强化数据的准确性等。
2.功能需求：分析现有人力资源管理的流程和问题，确定需要系统化管理的功能模块，如员工信息管理、招聘流程管理、考勤管理、薪酬管理等。
3.数据需求：分析需要管理的数据，如员工基本信息、培训记录、绩效评估结果等。
4.技术需求：确定系统的技术平台、数据库选择等技术要求。
二、系统设计1.系统结构设计：设计系统的总体结构，包括前端展示层、服务器中间层和后端数据库层。
2.功能模块设计：根据需求分析中确定的功能需求，设计相应的模块，如员工信息管理模块、招聘管理模块等，并定义模块之间的交互关系。
3.界面设计：设计用户界面，包括界面布局、交互方式等，确保用户能够简单易懂地操作系统。
4.数据库设计：根据数据需求进行数据库设计，确定数据库表的结构和字段，确保数据的准确性和完整性。
5.系统安全设计：设计系统的安全性控制措施，如用户权限管理、数据备份等，保障系统的安全可靠性。
三、系统实施1.系统开发：根据系统设计的结果进行系统开发，包括前端、后端和数据库的开发工作。
2.系统测试：对已开发完成的系统进行测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保系统的稳定性和可用性。
3.系统部署：将开发和测试完成的系统部署在服务器上，进行最后的调试和优化。
4.系统运维：建立系统的运维机制，包括数据备份、故障处理等，确保系统的稳定运行。
通过以上三个步骤的设计与实现，可以提高企业的人力资源管理效率，并有效减少人力资源管理中的错误和漏洞，提升人员的工作效率。
此外，人力资源管理系统还可以提供数据分析和报表功能，帮助企业高效决策，更好地管理人力资源。
CloudFabric云数据中心网解决方案-Multi-Site设计指南
CloudFabric云数据中心网解决方案设计指南（Multi-Site）目录1 多数据中心业务诉求和场景 (1)1.1 多数据中心的发展趋势 (1)1.2 多数据中心业务场景分析 (1)1.3 多数据中心互联需求分析和技术介绍 (5)1.4 多数据中心SDN网络需求分析 (7)1.5 华为Multi-DC Fabric方案整体架构和场景分类 (8)1.5.1 方案整体架构 (8)1.5.2 场景分类 (9)2 Multi-Site场景和设计 (13)2.1 Multi-Site方案应用场景 (13)2.1.1 大VPC (13)2.1.2 VPC互通 (15)2.2 Multi-Site方案设计 (16)2.2.1 Multi-Site场景业务部署过程 (16)2.2.2 VMM对接设计 (18)2.2.3 部署方案设计 (18)2.2.4 转发面方案设计 (22)2.2.5 外部网络多活 (28)2.3 Multi-Site部署方案推荐 (29)2.3.1 按安全等级划分VPC (29)2.3.2 多租户VPC模型 (31)3 Multi-PoD场景和设计 (34)A 参考图片 (35)1 多数据中心业务诉求和场景本章节说明多DC场景的客户诉求和业务场景。
1.1 多数据中心的发展趋势1.2 多数据中心业务场景分析1.3 多数据中心互联需求分析和技术介绍1.4 多数据中心SDN网络需求分析1.5 华为Multi-DC Fabric方案整体架构和场景分类1.1 多数据中心的发展趋势随着业务的发展，越来越多的应用部署在数据中心，单个数据中心的规模有限，不可能无限扩容，业务规模的不断增长使得单个数据中心的资源很难满足业务增长的需求，需要多个数据中心来部署业务；同时，数据安全、业务的可靠性和连续性也越来越被重视，备份和容灾逐渐成为了普遍需求，需要通过建设多个数据中心来解决容灾备份问题，“两地三中心”是这一阶段的代表方案。
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DC资源管理系统中科院计算所詹剑锋/jfzhan /jfzhan提纲⏹概述⏹EC2模式下的资源管理⏹MapReduce Cluster的资源管理⏹HPC in Cloud场景下的资源管理⏹相关系统什么是资源管理？⏹In organizational studies, resource management is the efficient and effective deployment for an organization‘s resources when they are needed.（Wikpedia）⏹通过有效的资源分配手段，在满足用户需求的前提下，实现系统的高利用率和低成本。
资源管理是计算机系统的基本问题⏹处理器资源管理⏹操作系统⏹广义的操作系统资源管理系统的评价指标⏹服务端评价指标⏹系统吞吐率⏹Instructions⏹Threads⏹应用相关的指标⏹TCO、功耗。
⏹客户端评价指标⏹应用平均响应时间、作业平均运行时间。
资源管理系统的Benchmark ⏹管理系统框架⏹负载traces⏹HPC⏹Cloud ?提纲⏹概述⏹EC2模式下的资源管理⏹MapReduce Cluster的资源管理⏹HPC in Cloud场景下的资源管理⏹相关系统EC2概述⏹Pay as you go模式⏹Elastic Compute Cloud⏹Amazon的云计算服务⏹基于Amazon内部的大规模虚拟化数据中心平台⏹用户租用虚拟机实例(Virtual Instances)⏹通过Web客户端和API租用⏹$0.10 VM instance/hourEC2模式的资源管理⏹问题抽象⏹虚拟机在线放置问题⏹资源碎片=》在线迁移First-Fit⏹This is a very straightforward approximation algorithmin the first bin that can accommodate theIf no bin is found, it opens a new bin andputs the item within the new bin.Best-fit为一作业选择分区时总是寻找其大小最接近于作业所要求的存储空间提纲⏹概述⏹EC2模式下的资源管理⏹MapReduce Clusters的资源管理⏹HPC in Cloud场景下的资源管理⏹相关系统并行数据处理模型-MapReduce云计算数据中心资源管理⏹问题抽象基于存储与计算平台的作业调度问题A Node1 Node2. . .B Node3 Node5….C Node4….Hadoop MR作业调度流程评价指标⏹数据中心⏹吞吐率⏹The number of completed jobs or tasks?⏹公平性(Fairness)⏹资源利用率⏹用户⏹作业的平均运行时间云计算数据中心调度⏹调度算法⏹FIFO⏹公平调度⏹延迟调度⏹计算能力调度FIFO调度⏹应用场景⏹面对单用户提交大型批处理作业⏹Nutch⏹Inject、Generate、Fetch、Parse、Update Crawl DB、Invert Links、IndexFIFO调度⏹策略⏹所有用户作业被提交到一个队列⏹按照作业的优先级调度⏹特点⏹算法简洁⏹不支持抢占⏹忽略了多用户场景公平调度⏹应用场景⏹多用户共享⏹FaceBook生产性应用（数据加载、数据分析）批处理作业（机器学习）交互式作业（SQl查询）如何分配？公平调度⏹策略⏹将作业按照用户分组，形成作业池⏹给每个作业池分配资源容量下限⏹将多余的资源平均分配给每个作业公平调度⏹特点⏹支持两级调度⏹支持抢占⏹支持作业分类调度⏹不同类型作业可以获得不同规模的资源⏹没有考虑节点的实际负载状态⏹可能导致节点负载实际不平衡Proportional Share Scheduling ⏹In a proportional share algorithm every job has a weight, and jobs receive a share of the available resources proportional to the weight of every job.⏹wikipediaLottery Scheduling⏹Yet another alternative: Lottery Scheduling⏹Give each job some number of lottery tickets⏹On average, CPU time is proportional to number oftickets given to each job⏹How to assign tickets?⏹To approximate SRTF, short running jobs get more,long running jobs get fewer⏹To avoid starvation, every job gets at least one ticket(everyone makes progress)⏹Advantage over strict priority scheduling: behaves gracefullyas load changes⏹Adding or deleting a job affects all jobsproportionally, independent of how many ticketseach job possessesLottery Scheduling Example⏹Lottery Scheduling Example⏹Assume short jobs get 10 tickets, long jobs get 1N/A50%50%N/A9.9%0.99%50%5%延迟调度⏹问题背景⏹如何在公平调度的基础上，兼顾公平性和数据局部性的目标？⏹分配给新作业的节点可能没有其对应的数据⏹策略⏹在新作业提交的时候，如果当前被分配节点上无其对应的数据（不满足局部性），选择延迟等待，允许其他满足数据局部性的作业先被调度。
延迟调度 简化的算法描述试验结果⏹性能⏹在保证公平性的前提下，吞吐率提高1倍。
⏹取决于workload traces计算能力调度⏹应用场景⏹多用户共享⏹思想⏹为各个队列中的作业模拟出具有指定计算能力的独立Hadoop集群资源，而不是公平调度算法那样试图在所有的作业之间实现公平的资源分享。
计算能力调度⏹策略⏹多个作业队列⏹每个队列分配一定的系统容量⏹空闲资源可以被动态分配给负载中的队列⏹支持作业优先级⏹特点⏹支持多作业并行执行，提高资源利用率⏹动态调整资源分配，提高作业执行效率⏹用户需要了解大量系统信息提纲⏹概述⏹EC2模式的资源管理⏹云计算数据中心的资源管理⏹HPC in the Cloud场景下的资源管理HPC in the Cloud 概述⏹动机⏹能否构建一个为使用HPC应用的中小规模科研团体服务的云平台？⏹通过HPC应用负载的聚合,提高云平台资源利用率，降低云平台的使用成本。
⏹实现⏹聚合HPC负载的云平台管理系统DawningCloud⏹Lei Wang, Jianfeng Zhan , Weisong Shi, Liang Yi,In Cloud, Can Scientific Communities Benefitfrom the Economics of Scale? IEEE Trans. ParallelDistrib. Syst. 23(2): 296-303 (2012).HPC in the Cloud 使用模型⏹Resource Provider: 资源提供者，拥有资源可以动态的为服务提供者创建运行环境和分配资源。
⏹Service Provider ：服务提供者，为用户提供服务，可以根据用户负载动态变化资源数量。
⏹End Users ：用户，使用服务提供者提供的服务。
Resource providerService providerEnd Users nodeRuntime environmentWorkload运行时环境生存周期管理HPC in the Cloud资源管理⏹问题抽象⏹在保证服务质量的前提下，云平台服务提供者和资源提供者如何通过协作的资源管理机制与策略，实现各自成本的节约。
⏹评价指标⏹服务提供者⏹性能⏹吞吐率、单位时间完成作业数。
⏹使用成本⏹资源开销（单位：节点*时）⏹资源提供者⏹运行成本⏹运行时的总资源开销（单位：节点*时）⏹构造成本⏹运行时的峰值资源开销（单位：节点）相关系统:ReservoirMesos实现一个分布式环境的资源管理平台，对于Hadoop、MPI等不同计算模式的作业进行统一资源管理。
DawningCloud与相关系统比较⏹Reservoir versus DawningCloud⏹Reservoir是在基于虚拟机供应和集成现有开源软件的基础上实现⏹DawningCloud通过一体化设计和分层的架构，可以更灵活的构造出轻量级的服务环境，同时在资源供应方式上，不仅支持虚拟机还支持物理机。
⏹Mesos versus DawningCloud⏹Mesos以将不同的HPC计算模式（MPI、MR）聚合为目的,实现统一计算平台。
⏹DawningCloud将不同HPC计算负载的聚合,提高云平台资源利用率，降低云平台使用成本。
HPC应用类型⏹Many-task computing (MTC)⏹定义：⏹delivers much large numbers of computing resources over shortperiod of time to accomplish many computational tasks.⏹特点⏹短时间内完成大量的计算任务⏹代表⏹HPC Workflow⏹High throughput computing (HTC)⏹定义⏹delivers large amounts of processing capacity over long period oftime.⏹特点⏹长时间内实现对于大量作业的处理⏹代表⏹batch jobsDawningCloud系统架构⏹Thin runtime environment (TRE)⏹提供服务的运行环境。
⏹HPC应用、MR应用⏹Common service framework (CSF)⏹集成的基础框架提供对TRE支持的基础服务⏹虚拟机管理、生命周期管理、配置服务、命令加载。
CSF 的生命周期管理服务CSF 的资源供应服务TRE 的server 服务Resource managementpolicyResourceprovision policySetup policy DawningCloud 资源管理资源管理策略（服务提供者制定）安装策略（服务提供者制定）资源供应策略（资源提供者制定）DawningCloud资源管理策略HTC TRE初始资源动态资源Yes当前所需资源总数大于阈值HTC TRE当前作业需要最大资源数大于当前拥有资源YesNO每分钟执行检查HTC TRE实验分析⏹实验场景⏹1个资源提供者⏹4个服务提供者⏹3个HTC应用服务⏹NASA iPSC⏹SDSC BLUE⏹LLNL Thunder⏹1个MTC应用服务⏹Montage workflowHPC应用负载介绍⏹NASA iPSCSystem128-nodeHPC应用负载介绍⏹LLNL ThunderSystem1024-nodeNASA iPSC完成作业数18237和其他系统具有相同的吞吐率（完成作业数）比DCS节约25.6%的资源，的资源SDSC BLUE完成作业数和其他系统具有相同或更好的DCS节约14%的资源，比EC2LLNL Thunder完成作业数DCS节约7.9%的资源，比EC2节Montage workflow DCS 节约67.5%的资源，比的资源每秒完成作业数DCS 模式 2.46DawningCloud资源提供者⏹总资源消耗使用DawningCloud比DCS节约29.5%的资源，比EC2节约54%的资源。