Fault Tolerant Job Scheduling and Resource Management Scheme for Economic Based Computational Grid

摘要

当资源分布在不同的地点和组织界限时，网格技术可以为此提供大规模的聚集和共享资源的能力。网格资源管理实际上是确定网格应用中的要求，匹配资源到这些应用，然后分配资源和监督管理网格资源，以使网格应用能够有效运行的过程。 和传统的并行计算系统相比，在大型网格中，由于缺乏集中控制环境，有时主要执行长工作，高动态资源的可用性，不同地域资源来自不同的领域，以及网格资源本身的异构性，使得网格运行失败的和网格性能的降低的概率成指数倍增长。因此，在设计调度策略的时候，相关容错功能的实现是非常必要的。 在本文中，我们研究了白丰性网格环境中的资源分配，容错和计算网格经济中的应用调度。我们提出了一种新的关于容错资源分配的解决方案，调度算法在执行用户的任务的同时不仅防止了资源分配的失败，而且满足了用户的服务质量(QoS)的要求。 我们比较详细地回顾了文献中提出的不同网格应用的不同资源分配系统(RMS)，还讨论了在网格计算环境中应用计算经济做为资源管理和应用调度的好处。我们已经研究了点对点应用和网格基础结构中计算经济驱动系统的实现，以提供经济鼓励的形式诱使人们能够大范围地共享文件，内容和音乐。 对于基于经济型的网格，我们为资源选择提出了一个经济模型和一个有容错机制的调度算法，这个算法在为用户选择合适的资的时候满足了他们服务质量(QoS)的要求。我们的策略在基于元组空间的基出上使用交易和检测点的技术来提供容错机制。例如，假设发生了资源不能够执行任务的错误，我们的策略会迁移此任务到另一个资源上，并且使用检测点技术使得新分配的机了在执行它的时候起始于它原本中断的点上，因此也减少了整体的时间跨度。我们将提出的调度策略和工作队列(WQ)，工作队列推广(WQR)，和时间优化调工策略进行了比较。我们使用了GridSim工具包-4.0模拟网格仿真环境，详细的性能估测是通过变化一系列的性能参数，如用户数，最终期限，预算，容错索引等等。 从仿真结果表明，就最终期限完成的任务数，预算参数和任务的时间跨度整体减少的情况下，我们的调度策略性能优于WQ，WQR和时间优化调度策略的性能，这可以表明我们的调度策略为基于经济的网格环境提供了比较好的容错调度方法，因为结果也很明显地可以看出我们的策略满了用户的服务质量要求，这也使得此策略使得经济网格更加可靠和一致，即使存在资源故障的情况下。 我们使用GridSim工具包来仿真调度策略，并将其和WQ，WQR-2以及时间优化调度策略进行比较。实验结果表明我们的方法更好，且相对于其他方法，仟务的平均时间跨度也减少了。 实验结果表明即使存在资源故障的情况下，我们的策略也可以有效地调度用户的仟务，从测量结果中来看，我们的策略提供了在经济型网格环境中比较合适的容错调度方法，这是因为它比较明显地满足了用户的服务质量要求。因此即使存在资源故障的情况下，此策略也能使得经济型网格更加可靠。这使得网格环境的信仟度增加。在以后的研究中，我们计划将此策略嵌入到现实网格中以探索其潜力。 最后，我们将提出的算法FATASS和WQ，WQR和时间优化策略在不同实验参数情况下进行了比较，这些参数包括： ·在固定期限和可变预算下完成任务 ·在固定预算和可变期限下完成任务 ·在固定期限和带有可变粒度任务的预算法完成任务 ·在固定期限和可变预算中最终期限时间利用的百分率 通过实验，我们的策略性能优于其他二种策略，通过在网格环境中减少任务的时间跨度。

目录

英文文摘

论文说明：List of Figures、List of Tables

声明

CHAPTER 1: INTRODUCTION

1.1 Grid Computing Context

1.2 Grid Computing Environment

1.3 Resource Management and Job Scheduling in Grid Environment

1.4 Economic Based Grid Computational Context

1.5 Motivation

1.6 Contribution

1.7 Thesis Organization

CHAPTER 2: RESOURCE MANAGEMENT AND JOB SCHEDULING

2.1 Introduction

2.1.1 Resource Management Challenges

2.2 Requirements for Grid Resource Management

2.3 Classification for Resource Management System (RMS)

2.3.1 Computational Grid

2.3.2 Data Grid

2.3.3 Service Grid

2.4 Resource Management System Taxonomy

2.4.1 Scheduling

2.4.2 Scheduling Policy

2.5 Previous Work and Survey on Grid Resource Management Systems

2.5.1 Globus: A Toolkit for Grid Computing

2.5.2 Condor: Cycle Stealing Technology for High Throughput Computing

2.5.3 Nimrod/G: A Grid Resource Broker

2.6 The Role of Computational Economy in Resource Management and Job Scheduling

2.6.1 Computational Economy Framework

2.6.2 Economic Models in a Grid Context

2.6.3 Challenges and Requirements for Economic-Based Grids

2.6.4 Grid Architecture for Computational Economy (GRACE)

2.7 Summary

Chapter 3: Fault Tolerant Quality Aware Resource Scheduling Strategy in Computational Economy Based Grid Framework

3.1 Introduction

3.2 Grid based Economic Model Context

3.3 The System Model

3.3.1 Application model and Resources entities

3.3.2 Resource Trading Context

3.4 Adaptive Fault-Tolerant Resource Scheduling Architecture

3.4.1 Fault-Tolerance

3.4.2 Related Work

3.5 System Architecture

3.5.1 Resource Management Model

3.5.2 Proposed Adaptive Fault-tolerant Scheduling Strategy

3.5.3 Fault-tolerant Approach

3.5.4 Grid Resource Broker

3.6 Experimental Results and Evaluation

3.6.1 Simulation Environment

3.6.2 Simulation Results and Discussion

3.7 Summary

CHAPTER 4: SIMULATION AND EXPERIMANTAL RESULTS

4.1 GridSim Simulation Environment

4.1.1 GridSim Entities

4.2 Designing and Implementing Resource Failures into GridSim

4.3 Interaction Protocols among Grid Entities for communication

4.4 Experimental Setup

4.4.1 Characteristics of Resources Simulated

4.4.2 Specifications of Users Jobs

4.5 Experiment Results and Discussion

4.5.1 Experiment Ⅰ: Fixed deadline/Variable budget

4.5.2 EXperiment Ⅱ Fixed budget/Variable deadline

4.5.3 Experiment Ⅲ: % of Deadline Time Utilized (Fixed Deadline)/Variable Budget

4.5.4 Experiment Ⅳ: Fixed budget and Jobs/Variable task granularity (task size)

4.6 Summary

CONCLUSION AND FUTUER DIRECTION

REFERENCES

PUBLICATIONS

ACKNOWLEDGEMENT

APPENIX