异构分布式环境下多DAG工作流的混合调度策略

关于多个DAG工作流在异构分布式环境下调度的研究近来有了新的进展,也解决了一些问题,但现阶段还没有考虑和解决根据不同类型DAG的需求按优先级进行分类,以及对不同时间到达的多个不同优先级DAG进行调度的问题.为解决这些问题,针对各用户对DAG工作流的QoS需求的不同,在对不同用户的DAG工作流进行优先级划分的基础上,首先提出了一种新的调度模型,并改进了已有的公平调度算法,解决在不同时间上被提交的具有相同优先级的多个DAG工作流之间调度的公平性问题.为了提高资源利用率和高优先级DAG尽可能小地受低优先级DAG的影响,又提出了一种适用于多个不同优先级DAG之间调度的Backfill算法.在新的系统模型和这两种算法的基础上,提出了一种混合调度策略.实验结果表明,这种混合调策略能够兼顾不同时间到达的多个不同类型DAG调度需求和资源利用率的改善.另外,通过实验发现了关于两个DAG调度所特有的'拖尾'规律,具有进一步研究和应用的价值.

云计算环境下多DAG调度的资源分配进化算法

现有多DAG调度研究主要在多个DAG共享资源调度的时间最小化、公平性最大化、吞吐量最大化等问题方面提出了相关的解决方案,然而,现有的方法还不能很好地解决云计算环境下多DAG共享资源调度的资源分配优化问题。为此,首先分析讨论了一组多DAG共享云计算资源调度中的多DAG数量、属性结构分布特点与资源需求量之间的关系,并在此基础上提出了基于资源需求强度预测变异方法的进化算法EFRD,有效地解决了云计算环境下多DAG共享资源调度的资源分配优化问题,既保证了多DAG的调度执行时间最小化,也避免了资源的浪费。实验表明,EFRD算法能够有效地收敛到最优解。

异构网络化汽车电子系统中多DAG离线任务调度

公平性和通信开销已成为影响调度性能的主要瓶颈,首先在任务优先级排序阶段,提出基于通信开销权值的轮转调度的公平排序标准;在处理器选择阶段,提出在插入法的基础上将任务分配到具有最小选择值的选择标准;综合上述2个阶段,提出以降低调度长度和减少通信开销为目标的多DAG离线公平任务调度(MDOFTS,multiple DAGs off-line and fairness task scheduling)算法。异构网络化汽车电子系统是一个典型的混合关键级嵌入式系统,既要确保实时性又要降低调度长度,提出了以满足安全关键DAG的多DAG离线优先级任务调度(MDOPTS,multiple DAGs off-line and Priority task scheduling)算法。综合MDOFTS和MDOPTS,提出多DAG离线自适应任务调度(MDOATS,multiple DAGs off-line and adaptive task scheduling)算法,在满足实时性的基础上提高调度性能。实例分析和实验结果表明,提出的算法在调度长度、通信开销、不公平性、最差响应时间和实时性上都优于其他算法。

有期限约束的多DAG共享资源的调度及公平费用优化方法

随着网格和云计算工作流技术的发展,近来关于多DAG(Directed Acyclic Graph)共享资源调度的研究取得了一些进展,然而,关于具有最晚完成期限约束的多DAG共享一组有限异构资源的调度及其费用最低化等问题还有待进一步研究和解决.针对这些问题,文中首先提出了衡量DAG期限紧急水平的"相对严格程度"的新方法,并在此基础上提出了基于相对严格程度的调度算法MDRS(Scheduling for Multi-DAGs with Deadline based on Relative Stritness).该算法不仅能够合理处理多个DAG之间调度的紧急水平关系,也能对由于DAG期限过于严格而可能产生的"过饱和"情况进行探测和处理.一旦遇到"过饱和"情况,则采用"堆栈"与"调度回溯"相结合的机制尽可能少地丢弃其中的DAG,从而达到DAG吞吐量最大化调度目标.在MDRS算法的基础上,为了满足各DAG期限内完成约束条件,并尽可能公平地降低多个DAG执行的费用,又提出了基于单位相对严格程度变化量的费用降低率最大化方法的费用优化算法CDVRS(Cost Decrease based on Variance of the Relative Strictness).实验表明:这些方法及算法能够达到较好的性能.

通信竞争的混合关键级系统多DAG动态调度策略

以多DAG模型研究通信竞争的混合关键级系统(mixed-criticality systems)的调度问题是适应现代汽车电子系统异构化和分布式的需要.首先实现通信竞争环境下"向上排序值(upward rank value)"和"最早完成时间(earliest finish time)"中时间的精确分析,以适应系统中计算与网络均异构,且任务与消息的同步特征.接着提出公平策略的多DAG动态任务与消息调度F_MDDTMS算法,以降低系统的调度长度;提出关键级策略的多DAG动态任务与消息调度C_MDDTMS算法,以确保高关键级应用的实时性;结合F_MDDTMS算法和C_MDDTMS算法,提出混合关键级策略的多DAG动态任务与消息调度MC_MDDTMS算法,既确保混合关键级系统中高关键级应用的实时性,又使得低关键级应用得到积极的处理.实例分析和实验结果验证了提出的算法在调度长度、不公平性、最差响应时间和实时性上的优越性.

一种多DAG任务共享异构资源调度的费用优化方法

针对多DAG(Directed Acyclic Graph)共享一组异构资源在调度吞吐量最大化基础上的费用优化问题,本文提出了一种基于总费用变化量探测的费用优化算法PDTC(based on the Probe of the Total Cost Decrease),目的在于尽可能降低有优化条件的多个DAG的总费用.实验表明,该算法不仅能使得各DAG充分利用期限内的冗余时间,也能够在一定程度上降低多个DAG调度执行的总费用.

云计算中一种多DAG工作流可抢占式调度策略

为解决多用户工作流调度过程中的公平性问题,提高资源利用率,满足不同用户DAG工作流的不同QoS需求,提出了抢占式多DAG工作流动态调度模型。该算法将DAG工作流按照QoS需求进行优先级划分,采用高优先级作业优先占有资源的原则调度作业。相同优先级DAG工作流的任务依据带有启发性信息的slowdown进行资源抢占,进一步提高了作业调度的公平性;对于不同优先级的作业调度,提出了基于阈值的回填算法,该算法在保证作业调度公平的同时提高了资源利用率。

基于最小化传输和完成时间的多DAG调度

针对云计算环境下多个有向无环图(DAG)工作流的调度问题,提出一种基于最小化数据传输时间和任务完成时间(LTCT)的算法,用于处理具有相同优先级的多个DAG工作流之间的调度问题。在多个DAG优先级各不相同时的情况下,给出多优先级多DAG的混合调度算法。实验结果表明,LTCT算法较E-Fairness算法在保证多DAG调度公平性的基础上,能避免额外的数据传输开销,有利于缩短整个工作流的执行Makespan,提高资源的利用率。

分布式系统下的DAG任务调度研究综述

近年来随着网格、云计算工作流等分布式计算技术的发展,关于DAG(有向无环图)模型任务在分布式系统环境下的调度问题逐渐成为备受关注的研究热点。根据最新研究进展,对分布式系统下的DAG任务调度问题和有关技术进行了研究与讨论,主要包括四个方面:系统地描述了分布式系统和异构分布式系统的有关概念,异构分布式系统下的DAG任务调度问题、调度模型及其典型应用;对现有分布式系统下DAG任务调度的研究按照不同的方式进行了分类;探讨了多DAG共享异构分布式资源调度的研究现状;讨论了目前多DAG共享异构分布式资源调度研究存在的问题和未来可能的研究方向。