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1、隨著后基因組時(shí)代的到來(lái),爆炸式增長(zhǎng)的生物數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算資源的性能提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),作為應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)的生力軍,網(wǎng)格技術(shù)得到了空前的重視,專(zhuān)門(mén)用來(lái)處理生物數(shù)據(jù)的生物信息學(xué)網(wǎng)格也隨之誕生。除傳統(tǒng)網(wǎng)格所面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)外,由于生物數(shù)據(jù)所特有的數(shù)據(jù)量大、彼此間不相關(guān)或弱相關(guān)、任務(wù)粒度大以及需要多方協(xié)作等特性,生物信息學(xué)網(wǎng)格對(duì)資源管理、任務(wù)調(diào)度、負(fù)載均衡等技術(shù)和方法提出了特殊需求,需要根據(jù)生物信息學(xué)應(yīng)用的特點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行必要的改進(jìn),使底層資源與高層應(yīng)用有機(jī)結(jié)合,
2、從而有效提高資源利用率和任務(wù)執(zhí)行效率,簡(jiǎn)化生物學(xué)研究人員使用網(wǎng)格平臺(tái)的復(fù)雜程度,使生物信息學(xué)網(wǎng)格作為生物學(xué)研究的重要基礎(chǔ)設(shè)施最大限度地發(fā)揮其服務(wù)潛力。
在對(duì)網(wǎng)格資源管理模式詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上,提出雙層資源定義機(jī)制,綜合考察系統(tǒng)底層物理資源特性和高層應(yīng)用的邏輯關(guān)聯(lián),使網(wǎng)格平臺(tái)在進(jìn)行任務(wù)調(diào)度、負(fù)載均衡以及服務(wù)流的動(dòng)態(tài)組織等關(guān)鍵操作時(shí)能夠兼顧到物理和應(yīng)用兩方面的特征,做到服務(wù)與任務(wù)的最佳匹配,有效避免了縱向資源定義機(jī)制可能帶來(lái)的拓
3、撲失配問(wèn)題。
基于雙層橫向資源定義的思想,分別給出了適合生物信息學(xué)網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度、負(fù)載均衡以及服務(wù)流動(dòng)態(tài)組合調(diào)度的新策略。
復(fù)雜生物學(xué)應(yīng)用通常由多個(gè)子任務(wù)根據(jù)特定應(yīng)用邏輯共同協(xié)作完成,基于相關(guān)服務(wù)組合優(yōu)化的思想,給出了基于邏輯組合劃分的兩級(jí)服務(wù)調(diào)度策略SP2SP。根據(jù)復(fù)雜應(yīng)用各子任務(wù)之間的邏輯關(guān)系確定符合其需求的服務(wù)集并定義為服務(wù)的邏輯分組,首先實(shí)現(xiàn)復(fù)雜應(yīng)用和服務(wù)邏輯分組之間的一級(jí)優(yōu)化匹配,進(jìn)而在服務(wù)的邏輯分組
4、內(nèi)部,實(shí)現(xiàn)基于QoS和加權(quán)隊(duì)列的二級(jí)匹配。SP2SP 有效降低了調(diào)度器與信息服務(wù)的交互次數(shù),實(shí)現(xiàn)了資源預(yù)留,同時(shí)兼顧到任務(wù)的優(yōu)先級(jí),提高了網(wǎng)格任務(wù)的執(zhí)行效率,保證了多任務(wù)之間對(duì)資源競(jìng)爭(zhēng)使用的公平性。
網(wǎng)格負(fù)載均衡是保證網(wǎng)格系統(tǒng)整體性能不可或缺的功能模塊。針對(duì)生物信息學(xué)網(wǎng)格負(fù)載均衡過(guò)程中,任務(wù)的動(dòng)態(tài)遷移可能引起大數(shù)據(jù)遷移現(xiàn)象,提出基于最小代價(jià)最大流信道M 2 C的負(fù)載均衡策略M 2 ON。M 2 ON 通過(guò)語(yǔ)義覆蓋網(wǎng)搜索計(jì)算
5、性能符合需求的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn),通過(guò)M 2 C 考察源節(jié)點(diǎn)與可能的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的通信狀態(tài),最后通過(guò)雙線性插值函數(shù)DLI 將其融合成綜合影響因子IIF作為最終目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的選擇依據(jù)。M 2 ON 避免了傳統(tǒng)單覆蓋網(wǎng)模型可能引起的拓?fù)涫鋯?wèn)題,降低了任務(wù)或數(shù)據(jù)傳輸開(kāi)銷(xiāo)在整個(gè)任務(wù)完成時(shí)間中的比例,從而提高了網(wǎng)格任務(wù)的執(zhí)行效率。
為了降低使用網(wǎng)格平臺(tái)的復(fù)雜程度,互相協(xié)作的多個(gè)網(wǎng)格服務(wù)可以根據(jù)特定的應(yīng)用邏輯自動(dòng)組織成特定的服務(wù)流,在服務(wù)流程確定
6、后,由于任務(wù)粒度較大且不均勻,可能引起資源負(fù)載不均衡,進(jìn)而影響資源總體利用率。針對(duì)生物數(shù)據(jù)之間不相關(guān)或弱相關(guān)特性,給出了基于任務(wù)粒度分解的多級(jí)流水線服務(wù)調(diào)度策略MP-GridWF。
結(jié)合副本創(chuàng)建機(jī)制,進(jìn)而給出基于多級(jí)流水和多粒度副本創(chuàng)建的服務(wù)調(diào)度策略MP&MR-GridWF。MP-GridWF與MP&MR-GridWF相繼提高了需要多個(gè)服務(wù)串行協(xié)作的網(wǎng)格任務(wù)的執(zhí)行效率。
結(jié)合上述研究?jī)?nèi)容和方法,基于中國(guó)教育科
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