元计算实现机制和资源管理的研究

摘要

随着科学计算规模的不断扩大,大规模计算在各行业也日益得到广泛应用.人们对计算能力的需求是无限的,尽管微处理器的速度以摩尔定律--每18个月增长一倍的速度发展,但一些大规模计算问题依然不能在适当的时间内由一台单一的PC计算完成.超级计算机造价昂贵,通常属于某大学或大公司所专有,普通用户没有机会使用.普通机构或个人为满足自身的计算需求而购买高端的计算设备是不经济的.Internet上连接的包括超级计算机在内的计算机数目的极大增长及大部分计算机远远都未充分利用的现实引出了元计算的概念.元计算是指通过网络连接地理上分布的各类计算机(包括机群)、数据库和其它设备,形成对用户透明的虚拟高性能计算环境,实现广域范围的资源共享和协同工作,它的应用包括科学与工程计算、信息服务、协同工程等.本文针对元计算在信息服务和科学工程计算中应用的实现机制做了研究.在信息服务方面,以面向服务的观点,提出了一个Web服务的通用集成模型,为集成现有的Web服务实现元计算提供了一种可选机制.在科学与工程计算方面,则是借用其它方的计算设备来运行用户特定的应用,实现计算资源共享.为了应对元计算中资源管理和任务调度的挑战,借鉴已有的相关研究成果,给出了一个改进的基于市场的资源管理模型,这一模型不仅能更好的调节计算资源的供求关系,而且可以刺激更多的计算节点加入到元计算系统中提供计算力,促进元计算系统的良性循环发展.为任务调度设计了一种蚂蚁算法,本算法在动态变化的元计算环境中可得到较好的响应时间和较高的系统利用率.最后根据给出的资源管理模型设计了一个元计算系统,并对其原型实现中的难点做了详细研究.

目录

文摘

英文文摘

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1绪论

1.1课题背景

1.2国内外研究概况

1.3课题主要研究工作

1.4小结

2集成现有的WEB服务实现元计算

2.1 WEB服务集成通用模型GIMWS

2.2实例分析

2.3小结

3基于市场的资源管理模型(MRMM)

3.1概述

3.2计算市场结构

3.3资源智能体RA

3.4用户智能体UA

3.5小结

4元计算系统MRMM的设计和原型实现

4.1元计算系统的设计要求

4.2集群与元计算的比较

4.3设计中的难点问题

4.4 MRMM的体系结构

4.5各模块的功能及设计

4.6任务调度中的蚂蚁算法

4.7原型实现

4.8典型应用

4.9小结

5 MRMM系统原型的使用环境和实例测试

5.1 MRMM的使用环境

5.2实例测试

6总结与展望

6.1全文总结

6.2工作展望

致谢

参考文献

附录1攻读硕士学位期间发表论文目录