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    面向云的分布式集群四叉樹任務(wù)分配策略*

    2010-06-11 06:30:18劉仁義
    電信科學 2010年10期
    關(guān)鍵詞:樹結(jié)構(gòu)計算力粒度

    曾 志 ,劉仁義 ,張 豐 ,劉 南

    (1.浙江大學省資源與環(huán)境重點實驗室 杭州310028;2.浙江大學地理信息科學研究所 杭州 310028)

    1 引言

    云計算普遍被認為是當今計算發(fā)展的主流。參考文獻[1]和[2]詳細地分析了云計算的幾大特征與瓶頸,指出了以數(shù)據(jù)為中心的高性能計算是分布式集群計算的基礎(chǔ)。云計算是一種計算模式,它主要用來解決服務(wù)器與PC之間存儲資源共享和數(shù)據(jù)共享的問題。參考文獻[3]從成本的角度研究了云環(huán)境下集群系統(tǒng)釋放CO2的影響,從能效的角度研究了計算能耗的數(shù)學模型。根據(jù)云計算的特征,云計算技術(shù)必須是建立在高速、穩(wěn)定、低廉、基于應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之上,所提供的各種服務(wù)以高性能計算為主要技術(shù)手段。云計算被認為提供3種服務(wù),分別是基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)(IaaS)、軟件服務(wù)(SaaS)以及平臺服務(wù)(PaaS)。軟件作為服務(wù)的前提是能提供高效可靠的海量數(shù)據(jù)并行處理能力。

    2 問題提出

    隨著遙感圖像分辨率的不斷提高,每一景圖像的數(shù)據(jù)量大增,計算量也相應(yīng)增加。根據(jù)圖像數(shù)據(jù)本身存儲的規(guī)律性以及相關(guān)性等特點,其算法也具有一致性、鄰域性、行順序性的特點,為圖像并行計算創(chuàng)造了良好的條件。并行總的來說可以分為兩類:數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行。目前,對于任務(wù)分配的研究取得了一定的成果,提出了很多算法模型以及各種任務(wù)優(yōu)先圖。如參考文獻[4]提出了一種基于小波分解的大數(shù)據(jù)圖像數(shù)字融合處理的任務(wù)分解算法模型,啟發(fā)式任務(wù)分配算法[5]多核處理器與網(wǎng)絡(luò)處理器任務(wù)分配算法的研究等。但專門針對面向云的集群環(huán)境圖像處理的任務(wù)分配研究相對較少,雖然圖像融合的算法和應(yīng)用取得了一定的成果,但如何提高計算效率仍是一個具有挑戰(zhàn)性的研究課題。鑒于此我們采用集群任務(wù)并行處理的思路,監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)節(jié)點計算力,吸納動態(tài)負載均衡的任務(wù)分配思想,提出基于四叉樹結(jié)構(gòu)的并行計算任務(wù)分配模型。

    3 關(guān)鍵技術(shù)

    3.1 集群體系模型

    圖1為云環(huán)境集群計算體系結(jié)構(gòu),Web客戶端首先向具有集中控制權(quán)的Web應(yīng)用服務(wù)器發(fā)出服務(wù)請求,依據(jù)負載均衡的思想和集群環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)節(jié)點計算力估算值,將任務(wù)分派給不同計算節(jié)點進行并發(fā)計算,再將結(jié)果返回給控制服務(wù)器進行整合,最后將結(jié)果發(fā)送回Web客戶端。整個過程的運行效率取決于任務(wù)分派的方式和并行計算的粒度。這里講的任務(wù)分配策略包括任意分配策略、可計算力的任務(wù)分配策略、數(shù)據(jù)節(jié)點鄰近分配策略等。下面探討在集群體系下的節(jié)點計算力模型。

    3.2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點計算力模型

    定義1網(wǎng)絡(luò)節(jié)點:在集群環(huán)境中,除主控服務(wù)器外的通過網(wǎng)絡(luò)相連的計算機。

    定義2任務(wù)粒度:指在一個服務(wù)中可以分解的任務(wù)數(shù)。

    定義3網(wǎng)絡(luò)節(jié)點計算力:通常是指節(jié)點計算機在運行狀態(tài)下,根據(jù)其自身的CPU內(nèi)核個數(shù)、CPU頻率、內(nèi)存、IO傳輸速度、硬盤容量以及任務(wù)粒度大小等指標所決定的一個標量。具體見式(1):

    其中,p表示節(jié)點計算力,Tcomputer(ti)為完成一個任務(wù)耗時量;vp=1/fp,其中 fp表示 CPU 頻率,vp為處理速度;Data表示待處理的數(shù)據(jù)量,vp、vB、vIO分別表示處理器速度、總線速度、IO速度,Mem、Num分別表示內(nèi)存容量與CPU核的個數(shù),Wj,…,n表示權(quán)值,依據(jù)經(jīng)驗數(shù)據(jù)進行估算,Vol表示硬盤容量。

    在集群環(huán)境下,完成一個計算任務(wù)的耗時與數(shù)據(jù)傳輸量也有一定的關(guān)系,節(jié)點vi、vj間的傳輸時間可由式(2)進行估算。

    其中,vi、vj分別表示控制機與處理機節(jié)點,Data表示待處理的數(shù)據(jù)量,bi,j表示節(jié)點i、j間的帶寬,di,j表示延遲時間。因此,計算節(jié)點vj的計算力可用式(3)表示,為數(shù)據(jù)傳輸時間與節(jié)點計算時間和的倒數(shù),時間越小,計算力越大。

    依據(jù)上述定義,表1、表2、表3分別描述了存儲在主控節(jié)點的3種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用于監(jiān)控當前系統(tǒng)各節(jié)點的狀態(tài)與任務(wù)分配情況,其中表1是依據(jù)經(jīng)驗值得出節(jié)點狀態(tài)參數(shù)權(quán)值表,為表2中的節(jié)點計算力估算提供參考,表3的作用是記錄整個系統(tǒng)任務(wù)分配執(zhí)行情況。

    表1 節(jié)點狀態(tài)參數(shù)權(quán)值分配表

    表2 節(jié)點狀態(tài)登記表

    表3 任務(wù)登記表

    3.3 四叉樹結(jié)構(gòu)計算節(jié)點

    四叉樹結(jié)構(gòu)模型實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的分級,如圖2所示,其中主控服務(wù)器節(jié)點負責各級網(wǎng)絡(luò)節(jié)點性能測試與整個系統(tǒng)任務(wù)消息的發(fā)送與處理結(jié)果的回收。

    3.4 集群環(huán)境四叉樹任務(wù)分配模型

    分布式集群體系結(jié)構(gòu)四叉樹任務(wù)分配模型可以考慮兩方面的內(nèi)容。其一就是任務(wù)粒度的劃分;其二就是各處理節(jié)點的任務(wù)分配。下面主要討論節(jié)點的任務(wù)分配問題。

    如圖3所示,首先將系統(tǒng)中所有的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進行分級,初始時分級方法對應(yīng)四叉樹結(jié)構(gòu),主控節(jié)點對應(yīng)根節(jié)點,依次類推。其中,主控節(jié)點負責向各二級節(jié)點分配任務(wù),并收集各二級節(jié)點的負載信息;二級節(jié)點在收到主控節(jié)點分配的任務(wù)之后,對三級節(jié)點進行調(diào)度,安排三級節(jié)點進行相應(yīng)的工作;二級節(jié)點同時將自己的負載情況向主控節(jié)點匯報,主控節(jié)點根據(jù)提供的消息在二級節(jié)點之間進行負載平衡;三級節(jié)點在收到二級節(jié)點的命令之后,開始執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù),并將執(zhí)行結(jié)果返還給二級節(jié)點??紤]到二級節(jié)點所起的橋梁作用,有必要重點討論一下該二級節(jié)點的具體算法,描述如下。

    步驟1:準備接收其他節(jié)點(一級主控節(jié)點、二級計算節(jié)點、自己所轄三級計算節(jié)點)的消息。

    ①接收一級主控節(jié)點分配的任務(wù)。

    ②接收其他二級節(jié)點廣播的負載信息。

    ③ 如果有可能,接收同級節(jié)點向自己轉(zhuǎn)移的任務(wù)。

    ④接收自己所轄下一級節(jié)點的響應(yīng)消息。

    步驟2:如果沒有消息傳遞或收到的任務(wù)不合法,轉(zhuǎn)步驟1,否則執(zhí)行步驟3。

    步驟3:若本二級計算節(jié)點負載不為空,則開始計算預(yù)計所需時間及資源。

    ① 在三級節(jié)點大于等于8個的情況下,不必考慮三級節(jié)點的負載均衡情況,直接將需要計算的任務(wù)分配給三級節(jié)點;在三級節(jié)點小于8個的情況下,依次給三級節(jié)點分配計算任務(wù)。此時由于分配的任務(wù)不均衡,故需要考慮負載均衡的問題。二級節(jié)點依據(jù)任務(wù)優(yōu)先級分配任務(wù)完成后,在一級主控節(jié)點按照節(jié)點計算力更新上述節(jié)點狀態(tài)與任務(wù)表。

    ②三級節(jié)點每計算完成一個點向二級節(jié)點發(fā)送一完成信息,二級節(jié)點每收到一個完成信息將更新監(jiān)控任務(wù)表(相應(yīng)的任務(wù)數(shù)減1)。當三級節(jié)點空閑時,從表中選擇某一任務(wù)項。

    ③ 當任務(wù)表中的三級節(jié)點所有任務(wù)數(shù)為0,二級節(jié)點收到所有計算的完成結(jié)果。

    ④ 計算并更新自己的負載信息(任務(wù)數(shù))。

    ⑤ 定期向其他二級節(jié)點廣播自己的負載信息。

    步驟4:判斷自己的負載量,如果自己的載荷情況比較重,從任務(wù)表中挑選一個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點作為接收者,向該接收者發(fā)送一部分負載。

    步驟5:如果收到其他二級節(jié)點向本核遷移的任務(wù),轉(zhuǎn)步驟3。

    步驟6:如果自己的任務(wù)完成了,并且其他二級節(jié)點的負載均不大于原始負載情況的45%,則本二級節(jié)點的工作已經(jīng)完成,向主控節(jié)點進行匯報,然后結(jié)束本輪的工作,退出。

    4 系統(tǒng)實例與性能分析

    為了驗證四叉樹任務(wù)分配策略(圖表中簡寫為QuadTree)性能在同類算法中的優(yōu)劣,設(shè)計了兩種任務(wù)調(diào)度算法對比試驗:FCFS算法和Min-Min算法。FCFS算法的思想是:按照任務(wù)請求的到達順序給各子節(jié)點分配任務(wù)。Min-Min算法使用所有計算節(jié)點,其思想是:盡量把更多的任務(wù)分配到執(zhí)行速度最快并能最早完成的機器上,其常用作調(diào)度算法的評測基準[10]。本文以標準的數(shù)字圖像融合過程為例,按如下三大步驟進行,分別按任務(wù)粒度為10、50、250、1 000 任務(wù)數(shù)進行性能比較:

    · 將原始圖像增強、消畸變、校準、去噪;

    ·對多光譜圖像進行RGB到IHS的變換;

    ·對真彩色圖像和IHS多光譜圖像的亮度成分進行直方圖匹配。

    SimGrid特別適合于集群任務(wù)調(diào)度的模擬和研究[3],我們利用 SimGrid[7]分別模擬和實現(xiàn)以上3種任務(wù)分配算法,分別對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)為4、8進行了相關(guān)測試,測試結(jié)果見圖4和圖5。

    5 結(jié)束語

    本文提出的分布式集群四叉樹任務(wù)分配模型,首先必須對集群計算節(jié)點依據(jù)四叉樹結(jié)構(gòu)進行劃分,然后對任務(wù)進行適當粒度的分解,依據(jù)動態(tài)均衡的思想實時監(jiān)測各節(jié)點的計算力,通過消息機制及時更新節(jié)點狀態(tài)表、任務(wù)表,把分解的任務(wù)動態(tài)映射到各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進行并行計算的一個過程。通過實驗得出以下結(jié)論:

    (1)基于四叉樹結(jié)構(gòu)對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的劃分,方便網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的控制,分工明確合理;

    (2)采用負載均衡思想的集群任務(wù)并行機制運算提高了算法執(zhí)行速度;

    (3)任務(wù)粒度的劃分,也將不同程度地影響計算的整體效率;

    (4)集群環(huán)境四叉樹任務(wù)分配策略能有效提高云計算的性能,為高性能計算系統(tǒng)級控制提供了一個有效的實例。

    1 Saurabh K G,Chee S Y,etal.Environment-conscious scheduling of HPC applications on distributed cloud-oriented data centers.Journal of Parallel and Distributed Computing,May 2010

    2 林偉偉等.樹型網(wǎng)格計算環(huán)境下的獨立任務(wù)調(diào)度.軟件學報,2006,17(11)

    3 Ian Foster,ZhaoYong,etal.Cloud computing and grid computing 360-degree compared.In:International Conference on GCE08 Clouds Grids,2008

    4 程英蕾,趙榮椿.一種基于小波包變換的SAR圖像與TM圖像融合方法.西北工業(yè)大學學報,2004(5):89~92

    5 劉軼等.一種面向多核處理器并行系統(tǒng)的啟發(fā)式任務(wù)分配算法.計算機研究與發(fā)展,2009,46(6):1058~1064

    6 Casanova H.Simgrid:a toolkit for the simulation of application scheduling.Brisbane:IEEE Computer Society Press,2001

    7 Stefan Chevul,Andreas Binzenhfer,Matthias Schmid,et al.A self-organizing concept for distributed end-to-end quality monitoring. University of Wurzburg Institute, Wurzburg,Germany,2006

    8 劉振英等.一個有效的動態(tài)負載平衡算法.軟件學報,2001,12(4):563~569

    9 Braun T D,Siegel H J,Beck N.A comparison of eleven static heuristics for mapping a class of independent tasks onto heterogeneous distributed computing systems.Journal of Parallel and Distributed Computing,2001,61(6):810~837

    10 Kwok Y K, Ahmad I.On multiprocessor task scheduling using efficient state space search approaches.Journal of Parallel and Distributed Computing,2005,65(12):1515~1532

    11 Liu Zhen,Rhonda R.Optimal parallel processing of random task graphs.Journal of Scheduling 2001,3(4):139~156

    12 Wu Qishi,Zhu Mengxia,et al.System design and algorithmic development for computational steering in distributed environments.In:Proc of the 14th IEEE Int Conf on Parallel and Distributed Systems,Melbourne,Australia,Dec 2008

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