計算網格資源管理優化技術和相關算法研究

摘要：在對現有的網格資源管理模型進行分析和比較的基礎上，提出了一種基于分層結構的具體模型HRMM，將資源管理分為作業并行分析、全局資源分配、局部資源分配和本地資源管理四個層次，并為每個層次設計了相應的優化策略和算法。該模型對資源管理的最大計算復雜度為O(n2)~O(n3)，是一個優化而有效的網格資源管理模型。

    關鍵詞：計算網格 資源管理 資源分配 作業 資源調度 Globus Toolkit

計算網格是近年興起的一種重要的并行分布式計算技術，其關鍵技術之一是對網格中的資源進行管理。網格中的資源具有廣域分布、異構和動態的特性，使得網格資源管理變得很復雜。當前還沒有一種模型能夠處理所有的網格應用需求。目前，網格資源管理模型主要分為分層模型、抽象所有者模型和經濟／市場模型三類。Globus項目組在網格協議制定上有重要發言權，包括IBM、Microsoft、Sun、Compaq、SGI、NEC在內的眾多重要公司都宣布支持Globus Toolkit。因此Globus所采用的分層模型代表了網格資源管理的發展趨勢。

本文在Globus分層模型設計思想的基礎上提出一種優化的網格資源管理模型HRMM(Hierarchical Resource Management Model)，并給出了相應的資源管理算法。為了提高效率，在HRMM的主要模塊中運用了Globus Toolkit 2．4提供的數據結構和接口。

1 HRMM的總體結構

HRMM的設計思想是：動態接收來自用戶的作業請求，并為該作業分配符合條件的計算資源，同時提供整個計算過程中有關資源信息的在線反饋，接受用戶的在線控制。HRMM的體系結構如圖1所示，將計算網格的資源管理任務分為四個層次：作業并行分析、全局資源分配、局部資源分配和本地資源管理。

由圖1可見，用戶經過GUI(圖形用戶界面)向HRMM提交作業請求，作業并行分析器接收用戶的作業請求，再按最大并行度將作業中的任務劃分為若干任務組，提交給全局資源分配器。對多任務組中的每個任務，全局資源分配器在靜態資源庫中一次搜索多個滿足該需求的集群，組成候選集群組提交給局部資源分配器。局部資源分配器在動態資源庫中讀取候選集群組中每個集群的有關信息，并將相應任務分配給最符合條件的集群。然后，該集群應用本地資源管理器執行任務。在整體上，本地資源管理器每隔一定時間向靜態資源庫發送靜態資源更新信息。另外，局部資源分配器讀取動態資源庫前，動態資源庫會從本地資源管理器讀取更新信息。

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