摘 要: 針對當(dāng)前網(wǎng)格資源管理中任務(wù)與資源匹配的缺陷,,基于信任效益函數(shù)和最小完成時(shí)間,,提出了基于信任的Trust Mintime Min-Min算法。分析了傳統(tǒng)的Min-Min算法,,考慮Min-Min算法負(fù)載不平衡,,對其在調(diào)度策略方面進(jìn)行了改進(jìn)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,,該算法不但可以有效地平衡負(fù)載,,而且可以提高任務(wù)的完成率,兼顧計(jì)算的有效性和可靠性,。
關(guān)鍵詞: 網(wǎng)格計(jì)算,;信任模型,;資源調(diào)度;信任關(guān)系
當(dāng)前計(jì)算網(wǎng)格中存在調(diào)度機(jī)制與信任機(jī)制分離,。將信任機(jī)制與資源調(diào)度機(jī)制有效融合,,可以為網(wǎng)格資源安全管理提供保障,使得資源調(diào)度更好地在動(dòng)態(tài),、異構(gòu),、開放的真實(shí)網(wǎng)格環(huán)境中有效運(yùn)行。
目前相關(guān)的研究中對信任的定義還沒有形成一致的見解,,在信任的計(jì)算方法中不同的作者有不同的思路,。其中具有代表性的研究包括:AZZEDIN與MAHESWARAN[1]等人首次將“信任”融入網(wǎng)格資源管理,提出考慮信任因素的作業(yè)調(diào)度會(huì)引入額外負(fù)載并設(shè)計(jì)了負(fù)載最小化算法,。HUMPHREY[2]等人對具有安全意識的網(wǎng)格計(jì)算模型進(jìn)行了深入研究,。ABAWAJY[3]等人提出的DFTS 分布式失效容忍調(diào)度策略,通過復(fù)制作業(yè)的多個(gè)副本到不同站點(diǎn)保證作業(yè)在網(wǎng)格環(huán)境下可靠進(jìn)行,。DOGAN[4]和SONG Shan Shan[5]提出了最小化失效率的網(wǎng)格信任調(diào)度框架和調(diào)度算法,。唐小勇[6]等人在Buyya設(shè)計(jì)的GRACE網(wǎng)格資源管理框架下,提出反映信任值動(dòng)態(tài)變化規(guī)律的信任函數(shù),,建立基于行為的網(wǎng)格信任機(jī)制,,并將其應(yīng)用到網(wǎng)格經(jīng)濟(jì)模型中的DBC調(diào)度算法中。
本文采用參考文獻(xiàn)[7]中給出的信任定義,,將信任效益值和最小完成時(shí)間作為調(diào)度目標(biāo)函數(shù),,對資源進(jìn)行分配,提出了基于信任的網(wǎng)格資源調(diào)度算法Trust Mintime Min-Min算法,。
1 概念與問題描述
1.1 信任模型
本文采用的信任定義為:
定義1 信任:由信任值表征的客觀實(shí)體的身份和行為的可信度評估,,信任值取決于實(shí)體可靠性、誠信和性能等,。計(jì)算網(wǎng)格信任模型主要由資源信任屬性,、任務(wù)信任屬性及其相互間信任關(guān)系構(gòu)成。資源信任屬性包含兩方面:
(1)安全性,。衡量網(wǎng)格資源對任務(wù)和數(shù)據(jù)的真實(shí)性,、保密性和完整性的保障程度。采用資源安全級別量化資源安全屬性,。
(2)可靠性,。長時(shí)間執(zhí)行的任務(wù)有可能因?yàn)槟硞€(gè)資源失效導(dǎo)致運(yùn)行失敗甚至重啟,造成系統(tǒng)資源浪費(fèi)和系統(tǒng)性能低下,。本文量化資源可靠性為單位時(shí)間內(nèi)失效概率,。
任務(wù)信任屬性指網(wǎng)格用戶提交任務(wù)請求時(shí),對任務(wù)運(yùn)行的安全性和可靠性要求。分別采用任務(wù)安全級別與可靠性級別量化任務(wù)信任屬性,。
定義3 信任關(guān)系:根據(jù)調(diào)度過程中任務(wù)對資源信任值的要求,,二者之間的信任關(guān)系可以分為強(qiáng)信任關(guān)系、弱信任關(guān)系和無信任關(guān)系,。
(1)強(qiáng)信任關(guān)系指調(diào)度時(shí)任務(wù)的安全性和可靠性需求級別必須高于所分配資源的固有屬性值,。如果不存在滿足條件的資源,則此任務(wù)將被放棄,。其最終效益值或者為最大,,或者為零。
(2)弱信任關(guān)系指調(diào)度算法盡量保證任務(wù)信任屬性值高于資源的信任屬性值,,此時(shí)可獲得最大效益,;否則,可以降低任務(wù)的信任需求,,但是其信任效益值隨之下降,。
(3)無信任關(guān)系指在調(diào)度過程中不考慮任務(wù)和資源間的信任關(guān)系,僅以完成時(shí)間最小為目標(biāo),。
定義4 資源調(diào)度的最小完成時(shí)間計(jì)算:在網(wǎng)格環(huán)境中,考慮任務(wù)之間沒有通信和數(shù)據(jù)依賴的集合,,即元任務(wù),。那么要將m個(gè)資源M={m1,m2,,…,,mm}以合理的方式調(diào)度到n個(gè)元任務(wù)T={t1,t2,,…,,tn}的過程中,目的是得到盡可能小的總執(zhí)行時(shí)間(makespan),。n個(gè)元任務(wù)在m個(gè)資源的預(yù)測執(zhí)行時(shí)間ETC(Expected Time to Compute)是一個(gè)m×n的矩陣,,矩陣中的每一行代表某一個(gè)任務(wù)在m個(gè)資源上的不同時(shí)間,每一列代表某一資源上的m個(gè)任務(wù)的不同執(zhí)行時(shí)間,。
第i個(gè)任務(wù)在第j個(gè)資源上的預(yù)測最小完成時(shí)間(Minimum Completion Time)記為MCT(i,,j),則n個(gè)元任務(wù)在m個(gè)資源上的預(yù)測最小完成時(shí)間也是一個(gè) m×n的矩陣,,筆者僅考慮以下決定因素:
(1)ETC(i,,j):任務(wù)i在資源j上的預(yù)測執(zhí)行時(shí)間。
(2)CSTART(j):資源j最早可用時(shí)間,。
以上這些數(shù)據(jù)可以通過網(wǎng)格中NWS(Network Weather Service)和MDS(Monitoring and Discovery Service)組件來獲取,。
定義MCT(i,j)的計(jì)算公式為:
MCT(i,j)=ETC(i,,j)+CSTART(j) (9)
2 算法
首先將具有強(qiáng)信任關(guān)系和弱信任關(guān)系的任務(wù)各分為一類,,把無信任關(guān)系的任務(wù)歸為第三類;然后,,先對有信任關(guān)系的任務(wù)進(jìn)行調(diào)度,,計(jì)算有信任關(guān)系的每個(gè)任務(wù)在各網(wǎng)格計(jì)算資源上的最大信任效益函數(shù)值,選擇信任效益最大的任務(wù)—資源對進(jìn)行映射,;再計(jì)算無信任關(guān)系的任務(wù)在各網(wǎng)格計(jì)算資源上的最小完成時(shí)間,,選擇完成時(shí)間最小的任務(wù)―資源對進(jìn)行映射。算法描述為:
Trust Mintime Min-Min()
輸入:任務(wù)和資源信任信息,,ETC矩陣
輸出:任務(wù)映射方案map
初始化:令T為所有任務(wù)的集合,,M為所有資源的集合,集合TR=?覫保存任務(wù)―資源對,,變量k用于計(jì)數(shù),。
根據(jù)信任關(guān)系(strong、weak ,、no)將任務(wù)集合T分為三個(gè)不相交的子集合class1,,class2,classno
令k=1;
Repeat
if(classk不為空)
TR置為空,;
for classk中每一個(gè)任務(wù)ti
for M中每一個(gè)資源mj
if資源mj能滿足任務(wù)ti的信任需求
計(jì)算ti在mj上的信任效益
TrustUtil(i,,j);
endif
endfor
if所有資源均無法滿足任務(wù)ti的信任需求
將ti從T中刪除,;
else 找出使任務(wù)的信任效益值最大的資源,,
將此任務(wù)—資源對保存到TR中
endfor
從TR中找出信任值最大任務(wù)資源對(ti,mj),;
將ti分配到mj任務(wù)隊(duì)列末尾,,從classk中刪除ti;
endif
if(classk為空)
K=k+1;
endif
until (k>2)
if (classno不為空)
for classno中的每個(gè)任務(wù)ti
for資源M中的每一個(gè)資源mj
計(jì)算MCT(i,j)
endfor
找到使任務(wù)的最小完成時(shí)間MCT最小的資
源,,將此任務(wù)—資源對保存到TR中;
endfor
從TR中找出MCT最小的任務(wù)資源對(ti,mj);
將ti分配到mj任務(wù)隊(duì)列末尾,,從classno中刪
除ti;
endif
until(classno為空)
3 仿真實(shí)驗(yàn)
3.1 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與設(shè)置
仿真試驗(yàn)考察了20~50個(gè)計(jì)算資源組成的網(wǎng)格系統(tǒng)對1~200個(gè)獨(dú)立任務(wù)構(gòu)成集合調(diào)度的情況。
資源安全級別JR和任務(wù)安全級別JS在這4個(gè)級別{poor,,low,,medium,high}內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生,。資源的單位時(shí)間失效率FR在區(qū)間[0.000 1,,0.001 5]上隨機(jī)生成。任務(wù)需求級別JR在強(qiáng),、弱信任關(guān)系的情況下根據(jù)公式JR=(0.9+0.1×rand)×exp(10-4×任務(wù)數(shù)/主機(jī)數(shù))生成,。根據(jù)參考文獻(xiàn)[8]中方案取μtask=μmach=100,,Vtask=Vmach=0.6。設(shè)置變量1≤Vq≤4控制任務(wù)與資源間的信任關(guān)系,,生成一個(gè)[0,,1]間隨機(jī)數(shù),如果該數(shù)小于0.25 Vq,,則稱兩者具有強(qiáng)信任關(guān)系,;該數(shù)小于0.5 Vq為弱信任關(guān)系;否則為無信任關(guān)系,。信任效益函數(shù)式(7)中w1和w2均取值為0.5,。
3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和性能分析
設(shè)置200個(gè)獨(dú)立任務(wù)在50個(gè)異構(gòu)資源進(jìn)行調(diào)度。如圖1所示,,顯示了30個(gè)資源負(fù)載情況,,可以看出本文提出的Trust Mintime Min-Min算法負(fù)載平衡性明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的Min-Min算法。
由于考慮了信任關(guān)系,,將任務(wù)提交到信任度較高的資源上執(zhí)行,,如圖2所示,Trust Mintime Min-Min算法大大提高了任務(wù)提交的成功率,,資源也得到有效的利用,。
圖3和圖4分別給出了在網(wǎng)格環(huán)境中正常運(yùn)行和有10%的任務(wù)存在惡意請求的情況下的兩種算法的Makespan。從圖中可以明顯看出,,隨著任務(wù)數(shù)目的增加,,本文提出的Trust Mintime Min-Min算法在任務(wù)總的執(zhí)行時(shí)間越來越少于Min-Min算法,特別是在網(wǎng)格環(huán)境中存在惡意行為的情況下更為明顯,。
仿真結(jié)果證明Trust Mintime Min-Min算法在資源負(fù)載、任務(wù)總的執(zhí)行時(shí)間等方面較經(jīng)典的Min-Min算法有所提高,??紤]到信任關(guān)系,在一定程度上提高了網(wǎng)格系統(tǒng)的安全性和可靠性,,保證了網(wǎng)格系統(tǒng)的正常運(yùn)行,。
參考文獻(xiàn)
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