遥感数据集群处理：双级调度策略与优化资源分配

本文是一篇关于遥感数据集群处理作业调度管理系统的研究论文，主要探讨了如何优化遥感数据处理的效率和资源利用率。作者基于Open PBS集群作业调度管理系统，提出了一种双级调度策略，旨在实现最优的资源自动分配，并采用了分层架构和服务导向的软件开发方法。 在当前科技迅速发展的背景下，遥感技术的进步导致了大量的遥感数据产生，这不仅对数据处理的精度提出更高要求，同时也对处理速度有了紧迫的需求。为了应对这一挑战，高性能集群处理技术被引入到遥感领域，以提高数据处理的效率。然而，现有的集群作业调度管理系统虽然通用性强，但在针对性、自动化程度和资源利用率方面存在不足。 论文中，作者针对遥感数据集群处理的特点，设计了一种双级调度策略。这种策略旨在更智能地分配计算资源，最大化系统吞吐率和资源利用率。具体实现中，他们采用了ICE中间件进行网络通信，利用XML作为数据交换的标准格式，构建了一个C/S架构的调度管理系统。这样的系统设计使得用户界面更加友好，操作更加灵活，同时提高了整体处理效率。 OpenPBS作为一种广泛使用的集群作业调度系统，被选为研究的基础。通过改进和优化，提出的双级调度策略能更好地适应遥感数据处理的特性，自动分配资源，减少资源使用的盲目性，从而提升整个集群处理系统的性能。 此外，论文还讨论了国际上其他几种有影响力的集群作业调度管理系统，如CONDOR、LSF、LOADLEVELER和SGE，这些系统虽各有优势，但在遥感数据处理的特定需求面前，可能无法完全满足。因此，本研究的创新点在于，它针对遥感数据处理的特殊性，提出了定制化的解决方案，以提升集群处理在遥感领域的应用效果。 这篇论文深入研究了遥感数据集群处理中的作业调度问题，为提高数据处理效率和资源利用率提供了新的思路和方法。通过双级调度策略和基于Open PBS的优化，论文为遥感数据处理的高效自动化管理提供了一个有力的工具。