论文研究-基于分类挖掘的网格资源分配研究.pdf

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根据用户访问网格资源的历史信息, 采用分类算法对此信息进行挖掘, 得出用户使用集群资源的访问规则和模式, 在此基础上构造一种基于分类挖掘的资源调度模型、用户调度UA算法以及资源调度CDMRA算法, 分别将用户请求调度到各个集群中闲置的CPU资源。实验证明, 采用基于分类挖掘的资源分配策略相比其他算法可以减少资源分配过程中对资源的重新分配次数, 可以提高网格资源的利用率。
第2期 刘林东:基于分类挖掘的网格资源分配研究 373 4结束语 for(=1; 9<=j; 9++) Task =t,/sL 本文提出了UA和 CDMRA算法。在分类挖掘的资源分 将的请求任务平均分配到相应的资源中 配模型中,分类挖掘模块主要存在于元调度器中,可以视集群 for (u=l; u<=s q]: u++ assign Task to r,;//d,为r[q,s]中值为丰0的下标; 的规模情况,在资源分配模型中釆取多层架构,调度器间可实 现信息共享和相互调度,可以在本地调度器中增加分类挖掘守 输出:rj[订 护程序以提高分类挖掘的效率。 CDMRA算法在UA算法的基础上.在每个集群内部对当 文中只针对处理器资源的分配策略和算法进行了研究,当 前集群中的资源进行调度。根据所产生的分类规则,判断每个网格网络屮存在处理器资源、存储资源以及带宽资源多类资 用户的资源访问主要集中于哪几个资源以及资源访问的时间源时,需要对多种资源进行协调处理3,使调度算法可以 特征,由此对请求任务进行直接调度。 对各种资源的利用率达到整体优化。在 CDMRA算法的设计 中.由于分类规则中记录了用户访问资源的时间特性,因此可 3实验结果及分析 以将l1、2类任务在适当的时侯合并为l3、4类任务,减少任务 3.1实验过程 分配过程中所造成的碎片问题。 在UA和 CDMRA算法的实验过程中,通过 GridSim模拟参考文献 环境创建资源、集群、用户和任务对算法进行仿真。主要参数1王观玉,阅格计算中任务话度其法的研究和改进(J计年机工程 与科学,2011,33(10):186-187 每个节点的处理器数=8,因此资源总数R=120:每个集群2DKR1.HNDR1 puristic scht则w小 中的资源数为40个,其中每个节点的CPU类型和数量均相 CCGrid. Washington DC: IEEE Computer Society, 2007: 335-342 同用户数n=10,每个用户的请求任务数c2=3,每个任务请13 CUR D, EPEMA D1. Scheduling policies for processor c 求的时间片在0~30min内。 allocation in multicluster system[J. IEEE Trans on Parallel and 先采用LA算法将用户分配给各个集样,算法执行的结果 Distributed Systems, 2007, 18(7): 958-972 AE GI: Iul, uy, u,, uo!, C2::u4, u6, uoi, C3:: us, u,, ugo tE: [4 NETTO M A S, BUYYA R. Rescheduling co-allocation requests UA算法的基础上,最后采用 CDMRA算法分别在各个集群中 hased on flexible advance reservat ions and proc esso)r remapping[ C]// 实现资源调度。在实验过程中,对该算法共执行50次,CDM Proc of the 9th Grid Computing Conference. [S 1.]: IEEE Press RA算法的执行次数与集群中任务完成时间关系如图3所示。 2008:144-150. 对比其他资源分配算法(FCFS、EBF),得到在处理器资源利用 [5 NETTO M A S, De ROSE C A F. CRONO: a configurable and easy 率上的对比关系,如图4所示。 to maintain resource manager optimized for small and mid-size GNU Linux cluster[ Cl/Proc of International Conference on Parallel Pro CDMRA cessing. Washington DC: IEEE Computer Society, 2003: 555-562 [6〗王璞,彭玲.一种新的经济网格计算任务调度控制糢型[J].计算 M 机科学,2008,35(3):106-108 [7 KAUSHIK N R, FIGUEIRA S M. CHIAPPARI S A. Flexible time 5531015202535404550 windows for advance reservation scheduling[C/Proe of the 14th 5101520253035404550 实验次数 实验次数 MASCOTS. Washington DC: IEEE Computer Society, 2006: 218-225 图3任务完成时间与算法次数关系图4几科算法的资源利用率对比81NETo0MAs., BUYYA R. Offer based scheduling of deadline-con 3.2实验分析 strained bag-of-tasks applications for utility computing systems[ C/ 从图3的实验结果可知,在采用 CDMRA算法进行资源调 Proc of IEEE International Symposium on Parallel Distributed Pro- 度时,由于需要基于用广访问资源的历史信息,在算法执行的 cessing. Washington DC IEEE Computer Society, 2009: I-I 9]方金戚.分类挖掘算法综述[冂.沈阳工程学院学报:自然科学版 前期,因没有足够的信息用以支撑分类挖掘,所以得不到有效 2006,2(1):73-76 的分类规则,用户任务在执行过程中所花费的时间较长。随着101 NETTOM A S, CALHEIROS R N, SILVARKS,aal. Transparent 执行次数的增加,分类挖掘模块有足够的历史信息进行分析, resource allocation to exploit idle cluster nodes in computational grids 从而可以有效地指导后续的仁务,使资源在分配的过程中更有 LC//Proc of the 1 st International Conference on e-Science and Grid 效,在执行到30次以后,任务的执行时间围绕在5mn上下波 Computing. Washington DC: IEEE Computer Society, 2005: 238-245 动,并最终趋于稳定 11 YE Yan-bin, CHIANG CC. A parallel Apriori algorithm for frequent 图4的实验结果是分析了文中提出的 CDMRA算法与其 itemset mining C//Proc of the 4th International Conference on Soft- 他两种算法在资源利用率上的对比。容易得知,在算法执行的 ware e 已sear h, Managernent and Applications. Washing- 早期,由于分类挖掘对历史信息的敏感,所以造成资源利用率 ton DC IEEE Computer Society, 2006: 87-94 蛟低,但随着执行次数的增加,处理器资源利用率最终趋向天[12 FERRETO1C,NEr0MAs, CALHEIROS R N,ea!. Server tensolidat ion with migration contrl for virtualized data centers[ J] 稳定,处于90%较高的水平;而FCFS算法由于只是采用了简 Future Generation Computer Systems, 2011, 27(4): 1027-1034 单的先来先分配的策略,其算法效率处于70%的低位水平,该 [13 NETTO M A S, VECCHIOLA C, KIRLEY M, et aL. Use of run time 算法不受执行次数的影响,在执行过程屮,由于受执行任务的 predictions for automatic co-allocation of multi-cluster resources for 影响,实验结果会岀现某些异样;EBF算法采用了回滚策略,其 iterative parallel applications[ J]. Journal of Parallel and Distrib u- 算法效率介于FCFS和 CDMRA之间 ted Computing,2011,71(5):1388-1399

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