一种基于GridSim的网格任务调度算法研究

一种基于GridSim的网格任务调度算法 本文提出了一种基于GridSim的网格任务调度算法，旨在网格环境中调度用户的作业，并把作业分配给适当的网格资源去执行。该算法使用GridSim工具包来模拟粗粒度（任务的长度）的网格任务，通过在GridSim环境下的分析与比较，该算法在满足用户要求的同时，能以尽可能少的时间完成任务。 网格计算的出现，对于在跨管理域的许多异构计算资源上执行大规模的资源密集型任务提供了一个新的平台。在网格计算环境中，调度器选择最合适的机器或计算资源来处理用户的作业从而达到高的系统生产率。如果一个任务由许多作业组成，而每个作业不需要很高的处理能力的资源，这时在作业之间的传递信息的时间比资源处理所有作业的时间要多。因此，在用户层次上一定数量的作业可以聚积在一起组成粗粒度（任务长度大）的任务，然后送交给调度器来分配合适的资源进行处理。 本文提出的调度策略考虑了（1）根据资源的能力，把作业打包成组的机制；（2）每个作业的处理要求；（3）把粗粒度的任务调度给合适的资源进行处理。该算法的优点是可以减少用户作业的全部执行时间，提高系统的生产率和资源的利用效率。 GridSim是一个开源的网格计算模拟工具包，提供了一个灵活的平台来模拟网格计算环境中的各种场景。使用GridSim，可以模拟网格计算环境中的各种资源和作业，分析和比较不同的调度策略，以提高系统的生产率和资源的利用效率。 本文的贡献在于提出了一个基于GridSim的网格任务调度算法，该算法可以减少用户作业的全部执行时间，提高系统的生产率和资源的利用效率。该算法的提出，为网格计算环境中的任务调度提供了一种新的解决方案。 关键技术点： 1. 粗粒度（任务的长度）：在网格计算环境中，任务可以根据其长度被分为粗粒度和细粒度两种。粗粒度的任务是指由许多作业组成的任务，而每个作业不需要很高的处理能力的资源。 2. GridSim：GridSim是一个开源的网格计算模拟工具包，提供了一个灵活的平台来模拟网格计算环境中的各种场景。 3. 任务调度算法：任务调度算法是指在网格计算环境中，将任务分配给适当的网格资源去执行的过程。 4. 资源利用效率：资源利用效率是指网格计算环境中，资源被充分利用的程度。 结论： 本文提出了一个基于GridSim的网格任务调度算法，该算法可以减少用户作业的全部执行时间，提高系统的生产率和资源的利用效率。该算法的提出，为网格计算环境中的任务调度提供了一种新的解决方案。本文的研究结果，对网格计算环境中的任务调度和资源分配提供了重要的参考价值。