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    云計算環(huán)境下基于關(guān)聯(lián)量的數(shù)據(jù)部署與任務(wù)調(diào)度*

    2013-09-05 06:35:44郭力爭趙曙光姜長遠(yuǎn)
    計算機(jī)工程與科學(xué) 2013年8期
    關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)矩陣集群部署

    郭力爭,趙曙光,姜長遠(yuǎn)

    (1.東華大學(xué)信息學(xué)院,上海201620;2.河南城建學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與工程系,河南 平頂山467036)

    1 引言

    研究人員依賴于一定的平臺來執(zhí)行科學(xué)工作流,解決數(shù)據(jù)密集型、計算復(fù)雜型等問題,如天文學(xué)、高能物理、地震監(jiān)測[1]和生物信息學(xué)[2],這樣的科學(xué)工作流通常在本地集群和數(shù)據(jù)網(wǎng)格平臺上執(zhí)行[3]。云計算的出現(xiàn)為科研人員提供了執(zhí)行科學(xué)工作流的又一個優(yōu)秀平臺[4]。在學(xué)術(shù)界,文獻(xiàn)[5,6]探討了在云計算平臺上運(yùn)行科學(xué)工作流的可行性,文獻(xiàn)[7]總結(jié)了云計算平臺運(yùn)行科學(xué)工作流的優(yōu)點(diǎn)??茖W(xué)工作流的特點(diǎn)是要處理和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量通常巨大,達(dá)TB甚至PB級,另外科學(xué)工作流運(yùn)行過程中也會產(chǎn)生大量的中間數(shù)據(jù)和一些最終的處理結(jié)果,因此,在利用云計算時遇到了一些新的挑戰(zhàn)性問題,如數(shù)據(jù)部署和任務(wù)調(diào)度,主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)中心的不同集群處理能力不同,集群間網(wǎng)絡(luò)性能有所不同,而且數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用所處理的數(shù)據(jù)量巨大,所以如何減少數(shù)據(jù)中心不同集群間的數(shù)據(jù)傳輸量、傳輸時間和數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)就成為數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的一個難題。一個科學(xué)工作流有一定數(shù)量的任務(wù),每個任務(wù)要處理特定的文件,每個文件有不同的數(shù)據(jù)量和復(fù)雜性,并且這些文件間有一定的依賴關(guān)系,所以數(shù)據(jù)中心應(yīng)合理分析這種關(guān)系,盡量減少流程執(zhí)行過程中數(shù)據(jù)的移動和傳輸,提高數(shù)據(jù)中心的性能。

    一些研究者在網(wǎng)格環(huán)境下致力于數(shù)據(jù)依賴性的研究,并應(yīng)用到大規(guī)模科學(xué)工作流中。Filecules項目[8]基于數(shù)據(jù)的依賴對文件進(jìn)行分組,結(jié)果顯示了其分組策略在科學(xué)網(wǎng)格環(huán)境中對數(shù)據(jù)管理的有效性。BitDew[9]是一個基于桌面網(wǎng)格的分布式數(shù)據(jù)管理系統(tǒng),不同于云計算中向用戶提供服務(wù),桌面網(wǎng)格的目的在于使用桌面計算機(jī)閑置的計算和存儲資源。在BitDew中數(shù)據(jù)依賴被定義為數(shù)據(jù)的一個屬性,該屬性由用戶預(yù)先定義。但是,在云計算環(huán)境下,所有的數(shù)據(jù)都存儲在數(shù)據(jù)中心,供所有的用戶使用,讓用戶預(yù)先定義數(shù)據(jù)的依賴關(guān)系是不切實際的。一些研究者研究了云計算環(huán)境下的數(shù)據(jù)部署和任務(wù)調(diào)度問題,Agarwal等人[10]考慮到在分布式環(huán)境下的數(shù)據(jù)部署問題,提出了一個自動的模式來處理存儲限制和數(shù)據(jù)相互依賴問題。Cope等人[11]提出了啟發(fā)式算法來獲得對科學(xué)工作流存儲超限的問題。Pandey等人[12]和 Ramakrishnan等人[13]討論了數(shù)據(jù)敏感的科學(xué)工作流中的調(diào)度問題。但是,在這些研究中,文件在多個站點(diǎn)進(jìn)行復(fù)制,這樣會帶來數(shù)據(jù)的傳輸問題。張春燕等人[14]提出了一種基于蟻群優(yōu)化算法的云計算任務(wù)分配方法,該方法減少了處理請求任務(wù)的平均完成時間,提高了任務(wù)處理的效率;曾志等人[15]提出了海量數(shù)據(jù)集群環(huán)境計算的四叉樹任務(wù)分配策略,該策略能有效地提高整體計算速度。但是,這些方法沒有對數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析,不能減少數(shù)據(jù)的傳輸。

    針對上述問題,本文通過分析云計算環(huán)境下面向流程的數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的特點(diǎn),在全面考慮數(shù)據(jù)傳輸次數(shù)、數(shù)據(jù)傳輸量以及工作流執(zhí)行性能的基礎(chǔ)上,提出云計算環(huán)境下面向數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的基于最大關(guān)聯(lián)量的數(shù)據(jù)部署和任務(wù)調(diào)度策略。該策略一方面對數(shù)據(jù)集間數(shù)據(jù)依賴關(guān)系進(jìn)行建模,并依此模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類;然后通過K分割算法對聚類后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分割,數(shù)據(jù)中心的任務(wù)分配器根據(jù)分割結(jié)果進(jìn)行部署和調(diào)度。

    2 基本概念與問題描述

    2.1 基本概念

    定義2 數(shù)據(jù)集為工作流的任務(wù)需要處理的文件集:FS = {f1,f2,…,fm}。這些數(shù)據(jù)文件有的是輸入數(shù)據(jù),有的是輸出數(shù)據(jù)。

    定義3 T = {t1,t2,t3,…}表示科學(xué)工作流中任務(wù)的集合,ti= 〈runtime,fi〉,runtime表示每個任務(wù)運(yùn)行的時間,fi表示i任務(wù)要處理的文件。

    定義4 fi= 〈sizei,Ti,dci,linki〉表示科學(xué)工作流中編號為i的文件的數(shù)據(jù)集。其中,sizei表示文件的大小,Ti= {t1,t2,t3,…}表示處理文件fi的任務(wù)的集合,dci表示文件被分配到的集群,linki={in,out}表示文件是輸入還是輸出。

    定義5 trf為完成任務(wù)t所需要的文件集:trf= {f1,f2,…,fn}。

    定義6 tgf為執(zhí)行任務(wù)t所產(chǎn)生的中間文件或輸出文件集:tgf= {f1,f2,…,fn}。

    定義7 tim是執(zhí)行任務(wù)i所需移動的文件集:

    為了更好地分析資源部署和任務(wù)調(diào)度,首先對一些基本概念進(jìn)行定義說明。

    定義1 數(shù)據(jù)中心定義為一個集合C

    2.2 問題分析與案例

    科學(xué)工作流在云環(huán)境下運(yùn)行的步驟如下:

    步驟1 云計算服務(wù)商建立數(shù)據(jù)中心,用戶可以按需申請使用。另一方面,數(shù)據(jù)中心也可以是科研院所建立的,免費(fèi)供合作伙伴或個人使用。

    步驟2 使用者運(yùn)行科學(xué)工作流時,需要向云平臺申請資源,并對云平臺進(jìn)行定制。比如申請使用的存儲空間、計算能力、使用時間、使用方式等。

    步驟3 在科學(xué)工作流運(yùn)行之前,需要分析具體科學(xué)工作流的數(shù)據(jù)特點(diǎn)和任務(wù)特點(diǎn),進(jìn)行數(shù)據(jù)的邏輯部署。根據(jù)其結(jié)果,數(shù)據(jù)中心的任務(wù)分配器進(jìn)行數(shù)據(jù)的部署和任務(wù)的調(diào)度。

    步驟4 在科學(xué)工作流執(zhí)行階段,會產(chǎn)生中間數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)會被后續(xù)任務(wù)使用,把數(shù)據(jù)分配到最合適的集群,以減少數(shù)據(jù)的傳輸,提高性能。

    下面以圖1為例說明不同的數(shù)據(jù)部署和任務(wù)調(diào)度策略對數(shù)據(jù)移動次數(shù)和數(shù)據(jù)量的影響。

    Figure 1 Instance of scientific workflows圖1 科學(xué)工作流實例

    圖1 a是一個簡單科學(xué)工作流的例子,其中四個輸入文件f1、f2、f4、f5,兩個輸出文件f3、f6,四個任務(wù)t1,t2,t3,t4對應(yīng)的數(shù)據(jù)集FS = {f1,f2,f3,f4,f5,f6},任 務(wù) 集 T = {t1,t2,t3,t4}。具體數(shù)據(jù)內(nèi)容為:f1= 〈200,t1〉,f2= 〈400,t1〉,f3=〈100,{t1,t2}〉,f4= 〈500,{t3,t2}〉,f5= 〈300,{t4}〉,f6= 〈800,{t4,t2}〉。

    科學(xué)工作流運(yùn)行中數(shù)據(jù)集和任務(wù)之間并不是一對多或者多對一的關(guān)系,而是多對多的關(guān)系。從圖1a中可以看出,f4同時被任務(wù)t2、t3使用,而任務(wù)t2同時使用f4、f3文件。由于在科學(xué)工作流中數(shù)據(jù)之間有相關(guān)性,所以將關(guān)系緊密的數(shù)據(jù)集盡量放置到同一個集群。在圖1a中,如果把工作流分配到三個集群,按圖1b中的數(shù)據(jù)部署和調(diào)度,由于t2∈C2需要使用f3,而f3?C2,f3∈C1是t1產(chǎn)生的,即f3= {200,t1,C1,link =out},所以要把f3傳輸?shù)紺2。同樣的原因,需要把f6傳輸?shù)紺3,f4傳輸?shù)紺2。因此,總共需要移動三次數(shù)據(jù),移動的數(shù)據(jù)量為:100+500+800=1400。如果按照圖1c的部署,t1、t2要處理f1、f2、f3、f4,而 {t1,t2}∈C1,{f1,f2,f3}∈C1,所以不需要移動數(shù)據(jù),但是f4∈C2,而t2也要處理f4,所以應(yīng)把f4傳輸?shù)紺1;同樣,t4要處理f5、f6,而t4∈C3,f5∈C3,但f6?C3,所以要把f6從C1傳輸?shù)紺3,t3要處理f4,但t3∈C2,f4∈C2,所以不需要移動數(shù)據(jù),因此,只需移動兩次數(shù)據(jù),移動的數(shù)據(jù)量為:500+800=1300。

    3 數(shù)據(jù)依賴性的定義與BEA算法

    在科學(xué)工作流中有大量的數(shù)據(jù),在本文中,不考慮數(shù)據(jù)的格式,把所有數(shù)據(jù)當(dāng)作文件來處理。

    3.1 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性的定義

    通過2.2節(jié)的分析,可以清晰地看到不同的部署方法、任務(wù)調(diào)度策略,對科學(xué)工作流產(chǎn)生的數(shù)據(jù)移動次數(shù)和移動量是不同的。執(zhí)行每個任務(wù),所需的數(shù)據(jù)必須位于同一個集群,否則就要把數(shù)據(jù)從其他的集群傳輸過來。如果一些數(shù)據(jù)集總是被相同的任務(wù)集使用,有理由相信,把這些數(shù)據(jù)集部署到同一個集群,再把相應(yīng)的任務(wù)調(diào)度到此集群,會減少數(shù)據(jù)的移動量和移動次數(shù),稱這些數(shù)據(jù)集有依賴性。如果兩個數(shù)據(jù)集同時被同一個任務(wù)使用,則說明這兩個數(shù)據(jù)集有相關(guān)性;如果使用數(shù)據(jù)集的任務(wù)越多,數(shù)據(jù)越大,數(shù)據(jù)集間的關(guān)聯(lián)性也越大。因此,我們定義最大關(guān)聯(lián)量如下:該公式中各變量的含義見2.1節(jié)中的定義3和定義4。

    3.2 基于BEA的聚類算法

    鍵能算法 BEA(Bond Energy Algorithm)[16]被廣泛應(yīng)用于垂直分割分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的大表。這是一個排列類型的算法,通過行和列的排列、分割,使矩陣中類似的元素放置在一起。BEA算法把關(guān)聯(lián)矩陣AA(Affinity Matrix)作為輸入,

    其中,n是矩陣的行或列數(shù),aff(Ai,Aj)表示兩列或兩行相對于其他列或行的相近性。

    約束條件為:

    全局依賴量的約束條件說明,如果矩陣的一列元素被放置在CA最左列的左邊或最右列的右邊,則這兩列的相近度量值為0,因為在這種情況下CA左邊或右邊沒有鄰居,它們在CA中還不存在。行處理同此。

    最大化的依賴量只考慮臨近的鄰居,因此導(dǎo)致了大的數(shù)據(jù)聚集在一起,小的數(shù)據(jù)聚集在一起。由于關(guān)聯(lián)矩陣是對稱的,因此,簡化后的關(guān)聯(lián)量定義如下:排列行和列形成一個聚類關(guān)聯(lián)矩陣CA(Clustered Affinity Matrix)。行和列依據(jù)全局依賴量最大化進(jìn)行。全局依賴量的定義如下:

    BEA算法的基本思路如下:

    初始化:任選一列

    迭代

    選擇下一列并放置于矩陣中,使得全局的依賴量最大

    重復(fù)

    行的處理和列相同

    由于輸入的依賴矩陣是對稱矩陣,所以列的順序和行相同。

    4 基于關(guān)聯(lián)量聚類的數(shù)據(jù)部署與任務(wù)調(diào)度

    基于關(guān)聯(lián)量聚類的數(shù)據(jù)部署與任務(wù)調(diào)度分為以下幾個步驟:原始數(shù)據(jù)的分析與關(guān)聯(lián)矩陣的建立;BEA聚類、K分割的具體實現(xiàn)。

    4.1 原始數(shù)據(jù)的分析與關(guān)聯(lián)矩陣的建立

    由于標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)工作流為XML文件格式,對原始數(shù)據(jù)的分析主要是分析XML文件包含多少個任務(wù)(tasknumber),每個任務(wù)的運(yùn)行時間(runtime)是多少,每個任務(wù)需要處理的文件數(shù)(each_task_use_file),文件名(filename)是什么,文件的大?。╢ilesize),文件的輸入輸出(filelink),每個文件被多少個任務(wù)(each_file_used_task)使用。

    原始數(shù)據(jù)提取的大致過程如下所示:

    filestr=fileread(xmlfile);//讀取XML文件

    tasknumber=get(filestr);//XML文件的任務(wù)數(shù)

    for(each jobin filestr)

    each_job_file_number=get(each_job);

    runtime=each_job_runtime;

    filesize=size;

    filelink=link;

    filename=file;

    end

    end

    for(each file)

    each_file_used_task=find(task use file);

    end

    for(each task)

    each_task_use_file=find(file in job)

    end

    下面詳細(xì)說明關(guān)聯(lián)矩陣的建立:關(guān)聯(lián)矩陣是根據(jù)數(shù)據(jù)間的最大關(guān)聯(lián)量建立的,最大關(guān)聯(lián)量的定量計算通過公式(1)來進(jìn)行。關(guān)聯(lián)矩陣的建立過程如下所示:

    1.for(each_file)

    2. file_use_task=0;

    3. for(each_file_use_task)

    4. if(other_file_use_the_task)

    5. file_use_task+1;

    6. end

    7. AA=file_use_task;

    8.end

    9.for(each_element in AA)

    10. if(size(AAi)>(size(AAi+1))

    11. AAi=AAi*size(AAi+1);

    12. else

    13. AAi=AAi*size(AAi);

    14. end

    15.end

    1~8行計算出每個文件被多少任務(wù)使用,即Ti∩Tj,9~15行計算出相互關(guān)聯(lián)的兩個文件中文件數(shù)據(jù)大的那個乘以關(guān)聯(lián)的任務(wù)數(shù)并賦給關(guān)聯(lián)矩陣對應(yīng)的值。

    4.2 BEA聚類與K分割的實現(xiàn)

    BEA聚類算法首先通過聚類把關(guān)聯(lián)矩陣轉(zhuǎn)換為聚類矩陣,詳細(xì)的算法實現(xiàn)在3.2節(jié)已闡述過。而云計算中的科學(xué)工作流通常有多個集群,聚集后就要考慮如何把這些關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分割成k個部分,部署到相應(yīng)的集群。把這些關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)部署到集群是個NP-h(huán)ard問題,運(yùn)用二元遞歸分割法來找到一個近似的最優(yōu)解,K分割算法如下所示:

    1.//input:k,分割k個部分

    2. CA:聚類矩陣

    3. newlocInex:聚類分割后的列索引

    4. filesize:每個文件的大小

    5. filelink:每個文件的類型,in或out

    6.//output:partSet,k個分割部分

    7.[p,CPt,CPb]=partition_algorithm(CA);//首先把CA分割為兩個矩陣CMt,CMb,并求出分割點(diǎn)p

    8.loop:CPt=CAthe top part index//分割的上部的列的索引

    9.CPb=CAthe downd part index//分割的下部的列的索引

    10.partSet(1)=CPt;

    11.partSet(2)=CPb;

    12.big_index=max(all has been partioned)//最大部分的索引

    13.[p,CMt,CMb]=partition_algorithm(partSet(big_index));對大的部分繼續(xù)分割

    14.go to loop

    首先把聚類矩陣CA分割為兩個部分,兩個部分為 {f1,f2,…,fk}和 {fk+1,fk+1,…,fn},分割成兩個部分的標(biāo)準(zhǔn)是使如下的測量值最大化:

    該測量值PM使得CA矩陣中關(guān)聯(lián)性高的數(shù)據(jù)被分割到一起,關(guān)聯(lián)性低的數(shù)據(jù)被分割到另一部分?;诖?,分別計算k=1,2,…,n-1,n,并選擇使PM最大的k作為分割點(diǎn)把CA分割為兩個部 分,分 別 為 CPt= {f1,f2,…,fk}和 CPb={fk+1,fk+2,…,fn}。經(jīng)過一次分割一個變?yōu)閮刹糠?,如果要把CA矩陣分割為k個部分,就要進(jìn)行k-1次分割;進(jìn)行k-1分割可以通過遞歸的方法完成,關(guān)鍵的問題是選擇哪一部分進(jìn)行繼續(xù)分割。選擇數(shù)據(jù)量最大的部分進(jìn)行分割,這是為了云計算中數(shù)據(jù)傳輸和移動的方便而考慮的;反之,如果部分?jǐn)?shù)據(jù)量巨大,傳輸和移動都比較耗時間,影響網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)中心的性能。K分割算法大致如下:第7行通過分割算法把聚類矩陣CA分割為CPt和CPb兩個部分;第8行和第9行計算出AA經(jīng)過BEA算法聚類為CA的矩陣的各個文件在CA中的索引;第10行和第11行分別把兩個部分賦給part-Set;第12行計算已分割部分中數(shù)據(jù)量最大的下標(biāo);第13行繼續(xù)分割直到分割為k個部分。

    5 仿真環(huán)境的建立與仿真結(jié)果分析

    5.1 仿真環(huán)境的建立

    為了測試基于最大關(guān)聯(lián)量的數(shù)據(jù)部署策略的效果,建立了以下仿真環(huán)境。測試硬件為:AMD Phenom? Ⅱ X4B95 3.0GHz,2GB RAM,Microsoft Windows XP environment。仿真結(jié)果是基于MATLAB R2009b實現(xiàn)的。為了更準(zhǔn)確地測試算法的性能,運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)CyberSahke科學(xué)工作流作為測試對象。這些工作流可以從Pegasus web page https://confluence.pegasus.isi.edu/display/pegasus/WorkflowGenerator下載。仿真結(jié)果基于關(guān)聯(lián)量的策略簡稱KA,基于相關(guān)性的策略簡稱K,為了比較這兩種數(shù)據(jù)部署策略,還使用了一種隨機(jī)的數(shù)據(jù)部署策略Random。

    Random部署:從XML文件提取出工作流的數(shù)據(jù),通過BEA聚類算法形成聚類矩陣,再通過K分割算法分割為k個部分。

    K部署:從XML文件提取出工作流的數(shù)據(jù),基于相關(guān)性形成關(guān)聯(lián)矩陣,把關(guān)聯(lián)矩陣中的數(shù)據(jù)通過BEA聚類算法形成聚類矩陣,再通過K分割算法分割為k個部分。

    KA部署:本項目提出的基于關(guān)聯(lián)量的部署方法。

    5.2 仿真結(jié)果及分析

    運(yùn)用以上的標(biāo)準(zhǔn)測試工作流,把四個測試工作流中的文件和任務(wù)分別部署和調(diào)度到3、6、9、12、15和18個集群,測試K、KA和Random策略的性能,其結(jié)果如圖2所示。

    圖2給出的是當(dāng)數(shù)據(jù)中心集群數(shù)量改變時文件移動量的變化趨勢圖。隨著集群數(shù)量的增多,Random策略的文件移動量都在逐步上升;K策略在測試任務(wù)為30、50、100的情況下,文件首先會上升,當(dāng)集群為12或15時達(dá)到穩(wěn)定,當(dāng)任務(wù)集為1 000時,文件的移動量會逐步上升;KA策略在測試任務(wù)為30、50、100時,文件會先上升,但是比K策略會早一點(diǎn)達(dá)到穩(wěn)定;當(dāng)任務(wù)集為1 000時K策略和KA策略文件移動的量都會逐步上升??梢悦黠@看出,Random策略最差,KA策略比K策略性能優(yōu)越。

    原因分析:隨著集群數(shù)量的增多,平均每個集群分得的數(shù)據(jù)集將減少,任務(wù)執(zhí)行時調(diào)用其它集群數(shù)據(jù)集的可能性增加,導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸量上升。但是,KA策略要優(yōu)于K策略。

    Figure 2 Amount of file movement with different clusters圖2 集群數(shù)量對文件移動量的影響

    圖3 給出的是當(dāng)集群數(shù)量改變時文件移動次數(shù)的變化趨勢圖:隨著集群數(shù)量的增多,文件的移動次數(shù)也相應(yīng)地增多,Random策略的文件移動次數(shù)幾乎和集群數(shù)呈線性增長;K策略在測試任務(wù)為30、50、100的情況下,文件首先會上升,當(dāng)數(shù)據(jù)中心為12或15時達(dá)到穩(wěn)定,當(dāng)任務(wù)集為1 000時,文件的移動量會逐步上升;KA策略在測試任務(wù)為30、50、100時,文件會先上升,但是比K策略會早一點(diǎn)達(dá)到穩(wěn)定;當(dāng)任務(wù)集為1 000時K策略和KA策略文件移動次數(shù)都會逐步上升,但KA策略要比K策略增長緩慢。

    Figure 3 Times of file movement with different clusters圖3 集群數(shù)量對文件移動次數(shù)的影響

    圖4 給出的是集群數(shù)量改變時任務(wù)性能的變化趨勢圖。設(shè)定集群為k時,集群的性能為1~k的一個隨機(jī)數(shù)。由于集群數(shù)不同產(chǎn)生的集群的性能也不一樣,所以在比較性能時從縱向比較,同一個任務(wù)同一個集群的三種不同的數(shù)據(jù)部署和調(diào)度策略進(jìn)行比較。仿真結(jié)果表明:隨著任務(wù)集的增加,任務(wù)的執(zhí)行性能在不同的集群逐步上升,K策略和KA策略明顯優(yōu)于Random策略,KA策略稍微優(yōu)于K策略。

    Figure 4 Task performances with different clusters圖4 集群數(shù)量對任務(wù)執(zhí)行性能的影響

    6 結(jié)束語

    本文對云計算環(huán)境下數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用科學(xué)工作流的基本概念進(jìn)行了說明,對數(shù)據(jù)部署和任務(wù)調(diào)度進(jìn)行了分析;通過以上分析提出了最大關(guān)聯(lián)量的數(shù)學(xué)模型,基于最大關(guān)聯(lián)量模型提取對科學(xué)工作流中的數(shù)據(jù),形成關(guān)聯(lián)矩陣;運(yùn)用BEA算法對關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行聚類形成聚類矩陣,然后通過K分割算法把聚類矩陣分割為k個部分;通過任務(wù)調(diào)度器把k個部分部署到相應(yīng)的集群,任務(wù)調(diào)度到集群,完成任務(wù)的部署和調(diào)度。仿真結(jié)果表明,KA策略能有效地減少數(shù)據(jù)的移動次數(shù)和移動量,提高任務(wù)的性能,降低程序的復(fù)雜性。目前,本文策略沒有考慮云計算的費(fèi)用和能耗的優(yōu)化問題。由于科學(xué)工作流中要處理的數(shù)據(jù)量非常大,云計算中根據(jù)傳輸數(shù)據(jù)的量來收取數(shù)據(jù)的傳輸費(fèi);科學(xué)工作流處理的任務(wù)復(fù)雜,在多個不同的集群對任務(wù)進(jìn)行處理,造成能耗非常大,所以,下一步計劃對云計算科學(xué)工作流中的費(fèi)用、能耗問題進(jìn)行研究。

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