### 网格工作流中基于优先级的调度方法研究
#### 概述
随着网格计算技术的发展，网格工作流成为连接多个异构资源的重要工具，以支持大规模、复杂的业务处理。本文研究了如何在网格环境中，根据用户身份、信誉、工作流中应用程序的时间紧迫度及其相互间的依赖关系，来制定应用程序的优先级，并提出了一种基于优先级的调度算法，以优化资源分配，提高执行效率。
#### 网格工作流及调度背景
网格计算是一种分布式计算模型，它通过网络将地理位置分散的计算资源（如计算能力、存储空间和特殊设备）集成起来，为用户提供高性能计算环境。网格工作流则是在这一环境中，利用一系列任务及其相互之间的逻辑关系来描述复杂业务过程的一种方式。调度算法在网格工作流中扮演着关键角色，它决定了各个任务如何被分配到不同的资源上执行。
#### 优先级计算方法
论文提出了一种新的优先级计算方法，该方法综合考虑了网格用户的特性和应用程序的特点。具体来说，包括以下方面：
1. **用户身份和信誉**：不同的用户因其在网格社区中的贡献不同而享有不同的优先权。通常情况下，活跃度高、贡献大的用户会被赋予更高的优先级。
2. **应用程序的时间紧迫度**：某些任务可能有明确的时间限制，因此这些任务应当被优先考虑。
3. **任务间依赖关系**：如果一个任务依赖于其他任务的结果，则这些前置任务的优先级也会影响后续任务的优先级设置。
#### 调度算法
针对网格工作流的特性，论文提出了两种调度算法：完全优先级调度算法和非完全优先级调度算法。
1. **完全优先级调度算法**：
- 这种算法根据每个任务的优先级向量生成调度序列，每次只选择优先级最高的任务进行调度。
- 当网格中的资源较少或资源性能差异较大时，这种算法能够确保高优先级的任务优先使用优势资源。
2. **非完全优先级调度算法**：
- 在资源性能相近的情况下，这种方法允许同时调度多个无依赖关系的任务进入网格执行，以此解决资源利用率低导致的总体完成时间增加问题。
- 通过提高并行度，非完全优先级调度算法可以有效减少工作流的完成时间。
#### 实验验证
通过实验验证了这两种调度算法的有效性。实验结果表明，在资源有限或性能差异较大的情况下，完全优先级调度算法能够有效地保障高优先级任务的执行；而在资源较为充裕且性能相近时，非完全优先级调度算法能够显著缩短工作流的整体完成时间，避免了资源浪费造成的效率低下问题。
#### 结论
基于优先级的调度方法对于提高网格工作流系统的整体性能具有重要意义。通过合理地设置任务优先级和采用合适的调度算法，可以在资源有限的条件下最大化工作效率，同时也能满足不同用户的需求。未来的研究方向可以进一步探索更多影响优先级的因素，以及如何在动态变化的网格环境中更加智能地调整调度策略。
