信任约束下的网格工作流任务调度算法

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网格是一个分布、异构、开放的互联网并行环境。网格环境中的资源筛选和调度策略是网格研究的关键问题之一。目前很多网格系统考虑了资源节点的身份验证,但是身份验证不足以有效保证网格的安全和可靠。将任务调度到不可靠、失效资源会增加任务的执行时间,有可能引发重调度。目前很多研究将信任机制和调度机制相分离,网格管理策略中将信任机制融入工作流任务网格调度算法的研究较少。本文在分析网格研究现状和网格工作流调度关键技术的基础上,对具有时间QoS和信任QoS约束的网格工作流任务的调度问题进行了深入的研究,提出了一种将信任机制和调度机制相结合的调度机制及基于任务执行状况的直接信任度和基于推荐因子的推荐信任度相结合的信任计算模型,并设计了信任约束下基于关键路径的工作流任务调度算法。该调度算法通过计算工作流任务的逆向深度,按照任务在候选资源上的完成时间确定关键任务,并通过资源实体的直接信任度和推荐信任度综合计算该资源的信任度,最后根据任务的逆向深度从大到小依次为任务分配满足综合效益函数的资源,优先调度关键任务。若是关键任务则选择满足执行时间和信任综合函数的资源,若为非关键任务选择完成时间和信任综合函数最小的资源。实验表明,本文提出的调度算法可减少工作流的完成时间、提高任务执行成功率5%-15%,能有效保证网格调度中的资源优化和提高调度执行效率。
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