實時任務(wù)在集群計算中的自適應(yīng)容錯調(diào)度研究.pdf

1、集群系統(tǒng)由于其良好的擴展性和可用性，逐漸成為當(dāng)前并行計算的主要平臺。隨著實時應(yīng)用范圍的擴大，對計算機處理能力的要求不斷提高，集群系統(tǒng)由于能夠很好地處理計算密集型和數(shù)據(jù)密集型的應(yīng)用，成為了解決這一問題的平臺。在集群系統(tǒng)中，為了提升已有資源的資源利用率，調(diào)度算法的改進和優(yōu)化是關(guān)鍵。由于實時任務(wù)有時間限制性的要求，因此為了防止系統(tǒng)出錯而導(dǎo)致的任務(wù)失敗，在實時任務(wù)調(diào)度算法中還必須考慮容錯問題。本文在已有文獻的研究基礎(chǔ)上，研究異構(gòu)集群中對于有服務(wù)

2、需求的實時任務(wù)的容錯調(diào)度算法，以提高集群系統(tǒng)的整體性能。
　　已知的實時調(diào)度算法可以分為靜態(tài)調(diào)度算法和動態(tài)調(diào)度算法兩種。靜態(tài)調(diào)度算法主要調(diào)度狀態(tài)預(yù)先已知的任務(wù)，動態(tài)調(diào)度算法主要調(diào)度動態(tài)地到達的狀態(tài)預(yù)先未知的任務(wù)。靜態(tài)調(diào)度算法可以在編譯時期實施完畢并且效率較高，主要用于調(diào)度周期性的硬實時任務(wù)；動態(tài)調(diào)度算法的靈活性更好，應(yīng)用更加廣泛。本文介紹了經(jīng)典的靜態(tài)調(diào)度算法及其擴展算法，還介紹了動態(tài)調(diào)度算法中任務(wù)的安全需求模型，系統(tǒng)的可靠性模型，

3、以及系統(tǒng)的可獲得性模型等研究內(nèi)容。由于容錯技術(shù)是實時任務(wù)調(diào)度算法的基本要求，本文介紹了Primary/Backup容錯技術(shù)在調(diào)度算法中的應(yīng)用。
　　本文研究的調(diào)度算法是一種動態(tài)的調(diào)度算法。在基于異構(gòu)集群平臺上，為了處理有服務(wù)需求的實時任務(wù)，如具有安全需求或質(zhì)量需求等服務(wù)需求的任務(wù)，本文采用Primary/Backup容錯技術(shù)，綜合考慮了任務(wù)的時間限制、任務(wù)的服務(wù)需求、系統(tǒng)整體性能等方面，提出了一種靈活的自適應(yīng)容錯調(diào)度算法SAOL。