基于QoS上网网格工作流调度综述 张婷.docVIP

基于QoS的网格工作流调度 在网络上三维可视化数据的复杂应用，能有效地满足其对大规模计算能力和海量数据处理的需求。而一些对实时性要求较高的系统,例如实时性的可视化操纵、手术中的医学模拟应用等，对其服务质量有着很高的要求。 针对这样的应用中，网格工作流中的调度问题是十分重要的问题，不仅仅影响到网格工作流执行成功与否和效率的高低，同时也涉及到网格工作流的资源管理情况。当前的网格调度算法中大部分调度策略和算法都是针对元任务的，即调度任务相互之间没有关联，不能满足网格工作流中任务之间是否具有时序或者因果的约束条件，另外网格中考虑具有关联任务的调度采用基于DAG的调度方法，对算法缺乏优化，难以满足网格工作流应用的需求。 因此，Ivona Brandic首先提出面向服务的网格工作流的概念[1]，他们在Vienna Grid Enviroment(VGE)的网格环境中，开发了一个服务质量敏感的工作流服务语言QoWL和服务质量敏感的网格工作流引擎。其中，QoWL是在BPEL的基础上加入了QoS的扩展，而其工作流引擎主要分为静态计划和动态计划两部分。Tong等人在文献[2]提出了一种智能有哪些信誉好的足球投注网站算法以优化工作流的服务质量。文献[3]提出了一种划分局部时间(Time Division)的方法，在每个时间片内进行任务服务资源的匹配，其目标是在保证时间约束的条件下最小化花费。李金忠[4]在2009年基于AGWL网格工作流模型的服务质量估算研究提出了一种网格工作流服务质量的估算算法，该算法具有基于AGWL语言，可扩展的QoS度量，多维全局QoS度量等特点。 同时，在 QoS研究工作中 ,文献 [ 5-9,5]提出了不同的 QoS参数体系 ,这些 QoS参数的内容大同小异 ,基本上涵盖了 QoS的不同方面 ,包括响应时间、 服务代价、可靠性、 可提供性、 可扩展性、 声誉、 满意度、 安全性、 准确性、完整性等。 在服务质量研究中，不同的研究提出了不同的服务质量参数体系，但这些体系往往规定了参数的类型和数目，缺乏灵活性。而事实上，不同的服务质量参数体系的处理和组合方法往往是类似的。陈乐在2009年自定义服务质量参数模型，使用改进的遗传算法，解决在网格工作流的环境中的服务选择问题，提高了结果的准确率。Jun Qin[10]等人在2009年提出了基于网格工作流的组成问题的正式定义和一种基于新型的自动组成算法的高质量网格工作流。王勇[11]等人，从工作流服务质量的估算和服务质量感知的工作流调度入手，提出基于网格工作流模型的服务质量参数体系和工作流服务质量的估算算法和网格工作流调度数学模型，并提出了使用遗传算法的调度方法。在文章中，他们主要使用的语言是自己所提出的网格工作流描述语言GPEL[12]。 网格工作流的调度则是满足QoS花费约束下进行调度，如文献[13]则是提出适用两种启发式策略LOSS和GAIN动态调整调度满足调度的花费约束，而时间则成了工作流调度目标。另外还有许多研究考虑多QoS约束和多QoS目标，在满足各个QoS约束条件下最大化多个QoS综合值，该问题比较复杂往往没有确定的解，比如文献[14]结合混合DE和NSGA-Ⅱ算法，求解多个QoS约束条件下，最优化各维服务质量参数的优化问题。李迪研究了基于QoS的网格工作流调度问题，在多个QoS参数描述的调度模型上提出了自己的算法。针对市场经济模式下的网格环境，在考虑时间、花费两个QoS参数下，研究带有约束的单目标网格工作流调度问题，将改进的免疫算法结合遗传算法进行问题的求解。研究网格工作流调度中带约束的多QoS目标问题时，引入查分演化算子，利用其多目标有哪些信誉好的足球投注网站能力结合免疫遗传算法求解该问题。 Ivona Brandic[15]等人在2009年针对目前大多数现有的工作假设通讯伙伴知道SLA谈判协议和进入谈判前的SLA模板的不足，提出了基于元协商和SLA映射的高级QoS的网格工作流方法，呈现了元谈判和SLA的映射规范的文档模型讨论元谈判和SLA的映射，以及整合到网格工作流管理框架的体系结构的管理架构。[1]I.Brandic,I.Brandic,S.Benkner,G.Engelbrecht,R.A.S.R.Schmidt,QoS support for time-critical grid workflow applications, presented at First International Conference on e- Science and Grid Computing,2005. [2]Hongxia Tong,Jian Cao,Shensheng Zhang .A Distributed Genetic Algorithm for Optimizing the Quality of Grid