RTS-PGATS based approach for data-intensive scheduling in data grids

查看全文 作　　者：Kenli [1]LI;Zhao [1]TONG;Dan [1]LIU;Teklay [1]TESFAZGHI;Xiangke [2]LIAO 机构地区：[1]College of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China;[2]Computer School, National University of Defense Technology, Changsha 410072, China 出　　处：《Frontiers of Computer Science》索引2011年第5卷第4期,共13页 摘　　要：格子计算是计算机资源在的联合一泛泛地联合了,异构,并且地理上驱散的环境。格子数据是在格子计算使用的数据,它由大规模数据集中的应用程序组成,生产并且消费数据的巨大的数量,越过很多机器分布式。数据格子计算填写其各个要求可以各在不同资源上被复制的巨大的分布式的数据集合的独立任务的集合。减少应用程序的结束时间并且改进格子的性能,适当计算资源应该被选择执行这些任务和选择服务这些任务要求的文件的适当存储资源。这个问题能因此被分解为二亚问题:存储资源的选择和到计算资源的任务的赋值。这份报纸建议一个调度程序,它被分解为能在平行跑并且使用两平行禁忌搜索和一个平行基因算法的三部分。最后,建议算法被把它与另外的相关算法作比较评估,它指向最小化 makespan。模拟结果证明建议途径能是为安排大数据格子应用的一种好选择。 关 键 词：数据密集型 调度 数据网格 并行遗传算法 计算资源 基础 网格计算 应用程序