計算網(wǎng)格中的任務(wù)管理研究及示范應(yīng)用

前言

　　網(wǎng)格計算作為一種發(fā)展迅速的基礎(chǔ)設(shè)施，能夠共享大規(guī)模分布式的計算資源、存儲資源、數(shù)據(jù)資源、軟件資源、設(shè)備資源及人力資源等，能夠突破現(xiàn)有的計算限制，實現(xiàn)大規(guī)模協(xié)同的科學(xué)計算及協(xié)同問題求解，成為一種新型的分布式計算模式，被認(rèn)為是繼因特網(wǎng)和Web之后的第三次信息技術(shù)浪潮，是下一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究與應(yīng)用的重要領(lǐng)域之一，也是被當(dāng)今眾多研究人員所關(guān)注和吸引巨大資金投入的研究熱點和前沿問題。　　目前無論是發(fā)達(dá)國家還是像中國、印度等一些發(fā)展中國家，都啟動了大型網(wǎng)格研究計劃，并得到了產(chǎn)業(yè)界的大力支持。美國政府用于網(wǎng)格技術(shù)基礎(chǔ)研究經(jīng)費已達(dá)5億美元。美國軍方規(guī)劃實施了一個宏大的網(wǎng)格計劃，稱為“全球信息網(wǎng)格（Global Information Grid）”，預(yù)計在2020年完成。英國政府已投資l億英鎊，用來研制“英國國家網(wǎng)格（NKNational Grid）”。世界各國的主要IT廠商也積極開展網(wǎng)格計算的研究開發(fā)，包括Sun、IBM、Microsoft、Intel、SGI等。由中國政府發(fā)起的網(wǎng)格項目有：中國國家網(wǎng)格（China National Grid）、中國教育科研網(wǎng)格（China Grid）、國家自然科學(xué)基金委網(wǎng)格（NSFC Grid）、上海網(wǎng)格（Shanghai Grid）。通過應(yīng)用網(wǎng)格，將有效完成廣域網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下資源的深度共享，消除信息孤島；將能實現(xiàn)普遍的高性能計算，提供高水平、低成本的多種服務(wù)?！　【W(wǎng)格的大規(guī)模、異構(gòu)、動態(tài)、分布和自治等特性，使其任務(wù)管理變得非常復(fù)雜和難以有效實現(xiàn)。同時，可用性和易用性的迫切需求使網(wǎng)格計算的任務(wù)管理研究顯得更加關(guān)鍵和必要。本書以計算網(wǎng)格環(huán)境中的任務(wù)管理為核心，圍繞諸多關(guān)鍵技術(shù)展開研究，并進(jìn)行示范應(yīng)用介紹。在當(dāng)前已有的網(wǎng)格計算專業(yè)書籍中，尚未存在針對網(wǎng)格計算中任務(wù)管理關(guān)鍵技術(shù)的研究專著，本書聚焦網(wǎng)格任務(wù)管理，為開展網(wǎng)格相關(guān)研究及其應(yīng)用開發(fā)提供了有益的指導(dǎo)和參考?！　∪珪卜?0章。第1章介紹了本研究的背景知識和網(wǎng)格計算的概念、發(fā)展、面臨的挑戰(zhàn)以及關(guān)鍵技術(shù)等。第2章在分析計算網(wǎng)格的任務(wù)特點及應(yīng)用需求的基礎(chǔ)上，提出了面向用戶的任務(wù)管理體系結(jié)構(gòu)。

內(nèi)容概要

網(wǎng)格計算作為一種重要的新型分布式計算技術(shù)，有其重要的戰(zhàn)略意義和廣闊的應(yīng)用前景，其中的任務(wù)管理是基礎(chǔ)且具有挑戰(zhàn)性的研究內(nèi)容。本書以計算網(wǎng)格為例，介紹了網(wǎng)格任務(wù)管理中的諸多關(guān)鍵技術(shù)和典型應(yīng)用實例。內(nèi)容主要包括：計算網(wǎng)格中任務(wù)管理研究的背景知識、面向用戶的網(wǎng)格任務(wù)管理體系結(jié)構(gòu)、調(diào)度模型及相關(guān)算法、分布式網(wǎng)格任務(wù)監(jiān)控體系MMS、并行適應(yīng)性任務(wù)性能預(yù)測模型cBPP、任務(wù)調(diào)度中的負(fù)載平衡和容錯機(jī)制、網(wǎng)格不確定性的對策及服務(wù)質(zhì)量管控方法、并行化子任務(wù)級授權(quán)服務(wù)PSAS等。    本書可作為計算機(jī)、電子、通信等專業(yè)的高年級本科生和研究生的參考書，也可供從事網(wǎng)格計算基礎(chǔ)理論研究和相關(guān)應(yīng)用開發(fā)的科技工作者參考閱讀。

書籍目錄

前言第1章  網(wǎng)格計算及其任務(wù)管理概述  1.1  網(wǎng)格計算簡介    1.1.1  網(wǎng)格計算的概念和意義    1.1.2  網(wǎng)格計算的發(fā)展過程與趨勢    1.1.3  國內(nèi)外的網(wǎng)格計算項目簡介    1.1.4  網(wǎng)格體系結(jié)構(gòu)    1.1.5  網(wǎng)格計算面臨的挑戰(zhàn)和關(guān)鍵技術(shù)  1.2  網(wǎng)格計算中任務(wù)管理研究的重要性    1.2.1  網(wǎng)格中任務(wù)管理研究的基礎(chǔ)性    1.2.2  網(wǎng)格中任務(wù)管理研究的迫切性  1.3  網(wǎng)格計算中任務(wù)管理概述    1.3.1  網(wǎng)格任務(wù)管理相關(guān)概念    1.3.2  網(wǎng)格計算任務(wù)管理的目標(biāo)和任務(wù)    1.3.3  網(wǎng)格計算任務(wù)管理的要點    1.3.4  與其他任務(wù)管理系統(tǒng)的差異  1.4  計算網(wǎng)格中任務(wù)管理研究的其他問題說明    1.4.1  網(wǎng)格任務(wù)管理研究的環(huán)境對象選擇    1.4.2  計算網(wǎng)格中任務(wù)管理研究的現(xiàn)實驅(qū)動  1.5  本章小結(jié)第2章  網(wǎng)格任務(wù)管理系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)  2.1  網(wǎng)格任務(wù)管理系統(tǒng)類型  2.2  服務(wù)的網(wǎng)格計算環(huán)境  2.3  任務(wù)管理系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)    2.3.1  任務(wù)管理系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)概要    2.3.2  任務(wù)管理系統(tǒng)的基本功能模塊    2.3.3  任務(wù)管理系統(tǒng)的輔助功能模塊  2.4  任務(wù)啟動與執(zhí)行部件  2.5  任務(wù)執(zhí)行流程  2.6  任務(wù)的存儲結(jié)構(gòu)  2.7  本章小結(jié)第3章  網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度模型D3SM及其適宜調(diào)度策略  3.1  網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度概述  3.2  任務(wù)與數(shù)據(jù)一致調(diào)度的背景  3.3  網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度模型和策略    3.3.1  網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度模型    3.3.2 網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度策略  3.4  D3SM調(diào)度模型  3.5  協(xié)同一致調(diào)度策略及其性能分析    3.5.1  協(xié)同一致調(diào)度策略假定    3.5.2  調(diào)度策略一致化方式    3.5.3  調(diào)度策略描述    3.5.4  性能分析  3.6  重疊調(diào)度策略及其性能分析    3.6.1  重疊調(diào)度策略假定    3.6.2  重疊策略描述    3.6.3  相依性并行任務(wù)提前數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制的實現(xiàn)    3.6.4  性能分析  3.7  實驗  3.8  本章小結(jié)第4章  三個啟發(fā)式任務(wù)調(diào)度算法  4.1  啟發(fā)式任務(wù)調(diào)度算法概述  4.2  基于DAG的相依性任務(wù)調(diào)度算法XCIGS    4.2.1  CIGS算法    4.2.2  XCIGS調(diào)度的假定與術(shù)語定義    4.2.3  XCIGS算法    4.2.4  實驗    4.2.5  算法評析  4.3  啟發(fā)式貪心調(diào)度算法HGSA    4.3.1  問題描述    4.3.2  算法HGSA描述    4.3.3  實驗    4.3.4  算法評析  4.4  無線網(wǎng)格中關(guān)注資源問歇性和能耗的分層調(diào)度算法    4.4.1  無線網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)    4.4.2  基于代理的分層調(diào)度模型    4.4.3  無線網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度算法    4.4.4  模擬實驗    4.4.5  算法評析  4.5  本章小結(jié)第5章MMS：分布式層次化的網(wǎng)格任務(wù)監(jiān)控體系  5.1  問題描述    5.1.1  網(wǎng)格監(jiān)控系統(tǒng)的意義    5.1.2  網(wǎng)格監(jiān)控系統(tǒng)的需求    5.1.3  網(wǎng)格環(huán)境中的監(jiān)控對象    5.1.4  MMS擬解決的問題  5.2  網(wǎng)格監(jiān)控系統(tǒng)研究現(xiàn)狀  5.3  MMS體系結(jié)構(gòu)    5.3.1  GMA簡介    5.3.2  MMS體系結(jié)構(gòu)  5.4  MMS有關(guān)問題的解決方法    5.4.1  利用MMS監(jiān)控任務(wù)    5.4.2  任務(wù)與其進(jìn)程問的映射    5.4.3  監(jiān)控部件的啟動    5.4.4  MMS系統(tǒng)中的安全問題    5.4.5  并行應(yīng)用程序性能分析  5.5  監(jiān)控文件操作的實驗及分析  5.6  本章小結(jié)第6章  CBPP：基于案例及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)格并行任務(wù)性能預(yù)測  6.1  問題描述與分析    6.1.1  任務(wù)執(zhí)行時間預(yù)測的意義    6.1.2  主要預(yù)測方法    6.1.3  使用歷史信息預(yù)測的參考研究    6.1.4  預(yù)測對象分析  6.2  網(wǎng)格環(huán)境中并行任務(wù)執(zhí)行時問預(yù)測方法    6.2.1  并行任務(wù)執(zhí)行時間影響因素分析    6.2.2  CBPP預(yù)測算法    6.2.3  基于案例預(yù)測    6.2.4  利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測  6.3  實驗分析    6.3.1  增加特征模板的實驗    6.3.2  特征模板一的兩種預(yù)測類型的對比實驗    6.3.3  基于案例預(yù)測與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的對比實驗    6.3.4  CBPP算法的實驗  6.4  本章小結(jié)第7章  基于D3SM調(diào)度模型的負(fù)載平衡和容錯技術(shù)  7.1  網(wǎng)格中的負(fù)載平衡與容錯概述  7.2  網(wǎng)格負(fù)載平衡與容錯解決策略  7.3  術(shù)語定義及其功能  7.4  擴(kuò)展的D3SM調(diào)度模型及其平衡容錯原理  7.5  基于智能代理的平衡和容錯機(jī)制    7.5.1  平衡代理的工作實施    7.5.2  代理間通信機(jī)制  7.6  模擬實驗及其結(jié)果分析  7.7  本章小結(jié)第8章  調(diào)度級的網(wǎng)格不確定性對策及服務(wù)質(zhì)量操控  8.1  網(wǎng)格的不確定性和服務(wù)質(zhì)量  8.2  網(wǎng)格不確定性與服務(wù)質(zhì)量解決方案分析  8.3  基于D3SM模型的網(wǎng)格不確定性對策    8.3.1  D3SM模型的擴(kuò)展及其對策方案    8.3.2  全局調(diào)度器的調(diào)度修訂      8.3.3  次序調(diào)度的動態(tài)調(diào)整    8.3.4  三種應(yīng)對資源不確定性方法  8.4  可視化服務(wù)質(zhì)量操控    8.4.1  調(diào)度中的綜合服務(wù)質(zhì)量模型    8.4.2  可視化調(diào)度框架    8.4.3  可視化調(diào)度的實現(xiàn)  8.5  后調(diào)度機(jī)制  8.6  本章小結(jié)第9章  并行任務(wù)的訪問與管理授權(quán)  9.1  網(wǎng)格任務(wù)管理中的授權(quán)問題概述  9.2  并行任務(wù)授權(quán)研究的目標(biāo)與參考工作  9.3  網(wǎng)格中間件中的授權(quán)現(xiàn)狀  9.4  并行化子任務(wù)級授權(quán)服務(wù)    9.4.1  子任務(wù)級授權(quán)    9.4.2  社區(qū)策略授權(quán)    9.4.3  任務(wù)管理授權(quán)    9.4.4  上下文感知授權(quán)  9.5  實現(xiàn)機(jī)制    9.5.1  規(guī)范擴(kuò)展    9.5.2  用戶環(huán)境中功能模塊實現(xiàn)    9.5.3  底層系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)制  9.6  PSAS的相關(guān)考慮  9.7  本章小結(jié)第10章  MASSIVE中網(wǎng)格任務(wù)管理系統(tǒng)的實現(xiàn)及應(yīng)用實例  10.1  MASSIVE中網(wǎng)格任務(wù)管理系統(tǒng)設(shè)計    10.1.1  MASSIVE中任務(wù)管理的需求    10.1.2  MASSIVE中任務(wù)管理體系及其功能設(shè)計  10.2  MASSIVE中網(wǎng)格任務(wù)管理系統(tǒng)實現(xiàn)    10.2.1  任務(wù)描述界面    10.2.2  資源發(fā)現(xiàn)界面    10.2.3  任務(wù)調(diào)度界面    10.2.4  任務(wù)監(jiān)控界面    10.2.5  調(diào)度中的QoS操控界面  10.3  應(yīng)用實例與評價    10.3.1  一個典型實例描述及其運行評價    10.3.2  基于Monte carlo高維積分運算簡介    10.3.3  巖石工程中的二維數(shù)值模擬簡介    10.3.4  固體力學(xué)中的三維數(shù)值模擬簡介  10.4  本章小結(jié)參考文獻(xiàn)附錄　計算網(wǎng)格中任務(wù)管理的實驗環(huán)境——MASSIVE簡介

章節(jié)摘錄

　　第1章　網(wǎng)格計算及其任務(wù)管理概述　　本章介紹了網(wǎng)格計算的背景知識及計算網(wǎng)格任務(wù)管理研究內(nèi)容，如概念、發(fā)展、面臨的挑戰(zhàn)和關(guān)鍵技術(shù)等；然后說明了網(wǎng)格中任務(wù)管理研究的重要性；接著簡述了網(wǎng)格任務(wù)管理的相關(guān)概念、基本目標(biāo)與任務(wù)、要點及其與其他任務(wù)管理系統(tǒng)的差異；最后對計算網(wǎng)格任務(wù)管理研究的幾個問題進(jìn)行了說明?！　?.1　網(wǎng)格計算簡介　　隨著人類探索自然活動的深度、廣度不斷拓展，人們迫切需要功能更強(qiáng)、速度更快的計算機(jī)系統(tǒng)。同時，一方面制造技術(shù)與工藝、體系結(jié)構(gòu)設(shè)計在不斷推動著單個計算機(jī)設(shè)備的計算能力增強(qiáng)；另一方面，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)步已經(jīng)使得以一種支持有效并發(fā)執(zhí)行的方式匯聚地理上分散的計算資源成為可能。多種現(xiàn)狀表明，目前高性能計算正處于重要的轉(zhuǎn)折期，如何用好在摩爾定律下因硬件進(jìn)步和網(wǎng)絡(luò)提升帶來的匯聚效能，提高計算的效率和生產(chǎn)力，成為業(yè)界研究的重中之重。因此，一種新的網(wǎng)絡(luò)計算模式——基于動態(tài)的、異構(gòu)的和跨域的協(xié)同資源共享和問題求解的計算模式應(yīng)運而生，這便是網(wǎng)格計算（Grid Computing），也有時簡稱網(wǎng)格。實際上，無論是“牧村浪潮”規(guī)律的指示結(jié)果，還是計算機(jī)系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)演變歷史的啟示，都告訴我們：目信息技術(shù)正在進(jìn)人一個新的“分”體系的發(fā)展階段，即服務(wù)器機(jī)群物理上分散到各地，但仍然保持虛擬的單一系統(tǒng)映像。在這個網(wǎng)絡(luò)計算時代，孤立的計算機(jī)系統(tǒng)、軟件和應(yīng)用將被網(wǎng)絡(luò)化的產(chǎn)品和服務(wù)取代。世界將被互聯(lián)成為一個開放的、一體化的、資源共享的全球計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，即用全球大網(wǎng)格（Great Global Grid）來滿足人類日益增強(qiáng)的計算性能的需求。其最高目標(biāo)是能夠如同電力網(wǎng)一樣使用網(wǎng)格中的資源，如圖1-1所示。正是這個遠(yuǎn)大美好的前景吸引了眾多的研究人員投入到網(wǎng)格的研究當(dāng)中，網(wǎng)格也因此獲得了蓬勃的發(fā)展，從最初的實驗產(chǎn)品演變成為今天科學(xué)界和工業(yè)界備受關(guān)注的技術(shù)。

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