网格资源管理：关联规则驱动的分域策略

"基于关联规则的网格资源分域管理 (2006年)，作者: 殷锋、李志蜀、付强、王莉、卢暾、李奇，发表于《四川大学计算机学院》" 网格计算作为一种分布式计算模型，旨在高效利用全球范围内的计算资源。在网格环境中，任务调度和资源管理是核心问题，因为它们直接影响到系统的整体性能和效率。本文提出的基于关联规则的网格资源分域管理机制，旨在解决这一问题，通过优化子任务的分组和资源分配，提升系统运行效率。 关联规则学习是数据挖掘领域的一种方法，用于发现数据集中的项之间的有趣关系。在网格计算中，关联规则被用来分析子任务间的依赖性和相关性。该机制首先分析用户任务的子任务切分，依据子任务之间的关联性进行分组。这样做可以增强组内子任务的关联性，同时提高组间的独立性，减少不必要的通信，从而降低通信开销，提高整体运行效率。 在分组后，管理机制会针对每个子任务组在已经分类的网格资源中划分“资源域”。资源域是一种逻辑上的资源分区，它允许对子任务组进行更有效的管理和调度。根据子任务组的需求，资源域可以临时分配给特定的任务，以确保每个任务组能在合适的资源环境下运行。这种方式增强了资源分配的灵活性，有助于优化任务执行的顺序和并发性。 实验结果表明，该分域管理机制相较于传统的多队列Backfilling和先来先服务（FCFS）调度策略，具有更好的调度性能。这证明了关联规则模型在网格资源管理和调度中的应用价值，以及其实用性和有效性。 通过采用关联规则的分域管理，网格系统能够更好地适应动态变化的资源和任务需求，提高资源利用率，减少延迟，以及提升整体系统性能。这种创新的方法对于大型分布式计算环境，尤其是在处理大规模、复杂任务时，有着显著的优势。因此，关联规则模型在网格计算中的应用为未来的资源管理和调度研究提供了新的思路和可能。