机群作业调度：信度模型与资源分配算法

"机群环境中基于信度模型的作业调度算法 (2004年) - 国家自然科学基金资助项目，作者：张树东、曹元大、廖乐健、贺巧艳" 本文主要探讨了在机群计算环境中，如何通过建立信度模型来优化作业调度算法。传统的作业调度通常考虑资源利用率、作业执行时间等因素，而该研究引入了信度这一新维度，以提高作业调度的可靠性与效率。 在提出的信度模型中，每个计算节点被视为一个信度实体。系统会综合考虑节点的物理性能（如处理能力、内存大小等）、当前工作状态（如负载情况、故障率等）以及过去的历史作业完成记录，对节点进行信度评估，并据此赋予每个节点一个信度值。这个信度值反映了节点执行任务的可靠程度。 作业调度算法依据这些信度值来决定哪些作业应该被分配到哪个节点执行，以确保作业能在预期的时间内可靠地完成。同时，调度系统还会评估整个机群系统的整体信度，这涉及到对系统中所有节点信度的综合考量。如果作业的完成期限紧迫，调度系统会根据预计的作业运行时间和整体信度进行信度要求折算，以决定是否接受该作业请求。这种方法有助于避免因资源不可靠导致的作业延误或失败。 为了验证这种基于信度模型的调度算法的有效性，研究者在OpenPBS（Portable Batch System）机群调度系统上实现了该算法，并使用GridSim工具包进行了模拟对比实验。实验中，他们将新算法与传统的先入先出（FIFO）算法和Libra调度算法进行了对比。实验结果显示，基于信度模型的调度算法在作业完成的可靠性、资源利用效率等方面表现优越，证实了该方法的有效性。 该研究为机群环境中的作业调度提供了一个新的视角，通过引入信度概念，增强了系统的稳定性和作业的执行质量。这对于大规模分布式计算环境，如网格计算，具有重要的理论和实践意义，能够帮助优化资源分配，减少作业等待时间，提高整体系统性能。