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高本能计划范围中以网格计划和云计划为普通的大范围散布式计划普通办法(Large-scale Distributed Computing Infrastructure,LDCI)为共享和共同运用洪量计划资源供给领会决计划。暂时宏大的科学运用计划工作不只对计划资源需要越来越多,同声其计划过程也越来越搀杂,须要共同稠密的资源举行计划。所以,须要实行扶助搀杂运用的大范围异构资源共同安排本领。面临LDCI情况中资源的大范围性、异构性、动静可用性,以及运用工作的计划聚集性和共同牵制搀杂性,怎样在LDCI情况的工作安排进程中实行灵验的资源处置和共同工作安排,变成一个函待处置的挑拨性题目。开始,因为资源的大范围性、异构性和运用的计划聚集性,引导LDCI在举行资源配合时进程搀杂,须要扶助多个资源的会合,所以须要一种资源刻画的体制,一致刻画资源的百般个性,扶助会合资源并简化资源的配合进程;第二,因为LDCI动静的负载和连接变革的资源可用性,引导现有的评级本领难以精确刻画资源状况消息,所以须要一种动静评级本领获得资源的本质状况并举行评级。第三,因为现有的LDCI安排本领很难扶助计划聚集型并行科学运用的共同预留安排,没辙保护运用中搀杂的功夫牵制和本能牵制,所以须要一个扶助计划聚集型并行科学运用的共同资源预留框架结构,在共同安排多个资源时保护功课对多个资源的独吞。对准上述题目,正文中心接洽了LDCI情况下资源共同实行进程中的会合资源配合、资源动静评级和资源共同预留安排等实质,并在此普通上安排实行了扶助大范围异构资源机动共同实行的中央件Migol(Migration in the Grid OGSA Lite)安排体例。重要接洽功效如次:1. 提出鉴于资源本领模子的资源会合与配合体制。对准LDCI中资源乞求的大范围性、异构性和科学并行运用的计划聚集性,开始,商量设置资源本领模子中单个资源的各项属性并给出单个资源情势化的本领刻画。而后,鉴于本领模子将多个资源举行会合和配合,产生资源会合与配合本领,而且在此普通上提出其对应的XML方法的GSO刻画谈话(Grid Service Object)用来刻画资源和资源需要。经过与关系接洽比较领会表白,正文提出的计划资源本领模子刻画消息更所有,透彻刻画资源本领,能灵验扶助资源会合和配合。鉴于资源本领模子的资源会合与配合体制能满意LDCI中文大学范围异构资源配合进程中的本领需要。2. 提出鉴于用户聚类的功课实行功夫预算算法(User-Based Clustering Execution Time Estimation,UBCETE)的最短憧憬推迟(Shortest Expected Delay,SED)动静资源评级本领。对准LDCI中资源的动静变革的负载和资源可用性,开始,给出SED规则的设置及其计划公式。而后,对于本领入彀算部队等候功夫时运用的功课功夫,鉴于用户提交形式的分门别类对汗青功课消息举行领会,给出UBCETE算法,普及SED评级进程的精确性。试验截止表白UBCETE算法功夫搀杂度低、功夫耗费短,并且UBCETE算法的精确率对立于已有的同类算法也有普及,同声SED资源评级本领精确性也较高,能满意资源动静评级的需要。3. 提出鉴于最早实行功夫预算(Earliest Start Time Estimation,ESE)预留资源采用算法的两层资源共同预留框架结构。对准LDCI中运用搀杂的功夫牵制和本能牵制,开始,给出两层共同资源预留框架结构以扶助共同预留的亚原子性。而后给出并行工作和共同预留的人命周期处置方法,结果,鉴于偏好当地功课规则(Local-Job-Preferred Principle)提出鉴于ESE的预留资源采用算法来普及预留资源采用的精确性。试验截止表白ESE算法和鉴于两层资源共同预留框架结构的安排算法扩充性较好,同声ESE算法在采用预留资源时能保护当地功课的公道性,并能在运用情况中保护采用预留资源时的精确率。4. 安排并实行了扶助大范围异构资源机动共同实行的中央件Migol安排体例并举行了本能评价。对准LDCI资源安排进程中的计划会合资源配合、动静资源评级和资源共同预留安排这三项要害本领,安排并实行了扶助资源本领模子、扶助SED资源评级本领、扶助两层共同预留安排的资源安排体例Migol,个中囊括扶助资源本领模子的运用消息效劳(Application Information Service,AIS)、扶助SED资源评级本领和两层共同预留安排框架结构的功课散发效劳(Job Broker Service,JBS)和提早资源预留效劳(Advance Reservation Service,ARS),同声评价了该体例的本能,为LDCI中运转计划聚集型并行科学演算步调供给共同资源安排扶助。舆论的接洽功效已运用于德国波茨坦大学计划网格名目和华夏国度地动搜集计划运用体例中,考证了正文接洽功效的灵验性
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