基于网格的光网格仿真平台的实现方法

1、一种基于网格的光网格仿真平台的实现方法，其特征在于，用户首先利用GridSim中现有类定义资源模型，包括每个资源中各个处理器的计算能力或存储能力、操作系统、资源所在时区、高峰或者低谷时间、使用成本以及时分复用/空分复用调度策略，然后建立用户模型，包括每个用户提出的任务总数、各任务大小、任务文件经资源处理前/后大小，在gridsim.net.Link类基础上增加相应参数，表示某条光路在一时间段内是否被占用：如果此光路空闲，那么当前传输任务可使用本条光路，并且将本光路标志为“忙碌”，在传输完毕后，释放该光路，将光路标志为“空闲”；如果此光路“忙碌”，那么当前传输任务不可使用本光路，如果有其他路由，则可通过其他光路传输，否则等待，直到有光路“空闲”，实现模拟光网格的仿真平台。
2、根据权利要求l所述的基于网格的光网格仿真平台的实现方法，其特征 是，包括具体步骤如下：1) 建立资源模型，每个资源可包含多台机器，每台机器可包含多个处理单元或者存储单元，GridSim定义具有不同处理能力的多种类型的网格资源，位于多个 时区，采用多种调度算法；（2) 建立用户模型，定义每个用户提交的任务总数以及大小，规定任务之间的 先后顺序关系，可用有序无圈图表示，可以对任务进行并行的处理，即同时处理 两个或多个任务，这里给出了一个DAG自动生成器，用户可以根据自己需要方便 的生成符合自己要求的DAG;（3) 建立光网络模型，用光网络将所有网格资源连接起来，网格资源包括计算 资源、存储资源、显示资源等，每个网格资源可以用一个资源节点表示，分别被 定义成不同的类型、容量和处理能力；（4) 利用光网格调度算法，将每个任务合理的分配到相应的资源上运算或存储, 利用先来先服务算法，MAX-MAX算法、MIN-MIN算法的多种调度算法，调度时采用 最短路径来确定光路的选择，调度计算完毕后释放此条光路；（5) 利用输出结果进行光网格性能评估，通过以上算法，比较各个任务完成时 间及最后完成时间来评价算法的优劣。
3、 根据权利要求2所述的基于网格的光网格仿真平台的实现方法，其特征是， 在步骤3)中，所述的网格资源，各个网格资源节点通过光网络互连，光网络节点 为OXC、 AS0N、 SDH或WDM设备，节点间通过光链路相连，每条链路具有指定的带 宽，光网络节点及光链路将各个网格资源联系起来就构成一个光网格模型。
4、 根据权利要求2所述的基于网格的光网格仿真平台的实现方法，其特征是， 在步骤4)中，所述的多种调度算法，将具体DAG中的首个任务按所规定的顺序调 到相应类型的资源上，然后再一一将各个任务按规定顺序调到各个相同类型的资 源上执行。

基于网格的光网格仿真平台的实现方法\n技术领域\n本发明涉及的是一种用于网格和光网络技术领域的实现方法，具体是一种基 于网格的光网格仿真平台的实现方法。 背景技术\n网格是把整个因特网整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资 源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。网格的根本特征并 不一定是它的规模，而是资源共享。网格技术是一种大规模并行分布处理技术， 作为近期最炙手可热的IT技术之一，受到人们的青睐。网格是一种网络基础设施， 将各种网络资源连接起来，使用户方便有效的享用服务，而不必管服务来自于哪 个地理位置，或由什么设施提供。支撑网格的网络是现成的通信网，主要是互联 网或IP网。但是，随着网格技术的成熟和网格应用的推广，现成的IP网将可能 无法更好地满足未来的网格服务对带宽、安全性等方面的要求，需要发展光子网 格，即建立基于光网络的网格应用。光网格具有了光网络和网格的双重特性，可 以利用光网高效快速的传输大量数据，同时也可以利用网格的特性进行大量的数 据运算和存储。与非光网格相比，可以更加有效的进行计算资源、存储资源等的 全面共享。支撑光子网格的光网络可以是ASON网、WDM网、SDH网等等。\n光网络的高速传输特性能很好的解决网格传输的瓶颈，为网格的进一步发展 提供了方向。尽管光网络具有支持网格应用的诸多良好特性，但是，要将光网络 发展成为光子网格，还面临着许多新的挑战，其中之一就是缺少光子网格仿真平 台，不利于研究工作的开展。实际的光网格地区跨度较大，跨越多个自治系统， 包含多种不同协议管理的资源、用户，以可控制可重复的方式评估实际光网格的 性能十分的困难；同时，光网络还在发展阶段，在实际中以全光网络连接的光网 格非常少，不利于研究工作的开展。为解决这些限制，我们迫切需要光网格仿真平台。\n经对现有技术文献的检索发现，目前还没有成熟的光子网格仿真平台，只有少数几种网格仿真软件，比较有代表性的网格仿真软件是GridSim,该软件由澳大 利亚的Manzur Murshed和Rajkumar Buyya共同基于Java平台开发完成。可用来 模拟网格资源、用户、网络以及调度的仿真工具。应用GridSim，我们可以仿真大 规模的不同类型的资源，包括计算资源、存储资源、输入/输出资源等等；可以定 义多个用户及用户进程；可以利用GridSim里的net包模拟出一个具体的网络环 境；运用内置的调度算法（包括空分算法与时分算法），使得在不同最优化目标的 约束下，用户进程能恰当的分配到资源上进行处理。\n网格仿真软件GridSim基于一个理想化的网络模型，任意两个资源间可以随 时满足通信要求，不存在网络资源竞争。但是当网格应用构架在光网络上时，将 会面临新的问题。光网络中任意节点对之间进行通信之前需要先建立一条满足带 宽要求的光路。光路是由若干光链路组成。建立光路时会遇到端口竞争和光网络 资源竞争问题。若源节点和目的节点之间存在光路由，但目的节点的端口被占用， 或者路由中的光链路无空闲资源时，则光路无法建立，必须等到目的端口或光链 路资源被释放后方可建立。\n发明内容\n本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于网格的光网格仿真 平台的实现方法。使其解决了光网络中的资源冲突将会延长整个网格应用的执行 时间的问题，可满足在光路使用完毕之后的其他传输请求。\n本发明是通过以下技术方案实现的：本发明用户首先利用GridSim中现有类 定义资源模型，包括每个资源中各个处理器的计算能力或存储能力、操作系统、 资源所在时区、高峰或者低谷时间、使用成本以及时分复用/空分复用调度策略等 等，然后建立用户模型，包括每个用户提出的任务总数、各任务大小、任务文件 经资源处理前/后大小等。在gridsim.net丄ink类基础上增加相应参数，表示某 条光路在一时间段内是否被占用：如果此光路"空闲"，那么当前传输任务可使用 本条光路，并且将本光路标志为"忙碌"，在传输完毕后，释放该光路，将光路标 志为"空闲"；如果此光路"忙碌"，那么当前传输任务不可使用本光路，如果有 其他路由，则可通过其他光路传输，否则等待，直到有光路"空闲"，实现模拟光 网格的仿真平台。\n本发明是通过如下技术方案实现的：本发明具体步骤如下：\n1)建立资源模型，每个资源可包含多台机器（利用Machine类和MachineList类）Z每台机器可包含多个处理单元或者存储单元（利用PE类和PEList类）， GridSim可以定义具有不同处理能力的多种类型的网格资源，位于多个时区，采用 多种调度算法。\n2) 建立用户模型，定义每个用户提交的任务总数以及大小，规定任务之间的 先后顺序关系，可用有序无圈图（DAG)表示，可以对任务进行并行的处理，即同 时处理两个或多个任务，这里给出了一个DAG自动生成器，用户可以根据自己需 要方便的生成符合自己要求的DAG。以前的用户模型都是分散的无关联的，通过 DAG这种模型结构可以将各个任务有机的联系起来。在DAG中，节点表示不同类型 的任务，节点间的边表示任务之间的相互关系或执行顺序，边上的权值表示两任 务之间的通信量的大小。\n3) 建立光网络模型，用光网络将所有网格资源连接起来，网格资源包括计算 资源、存储资源、显示资源等，每个网格资源可以用一个资源节点表示，分别被 定义成不同的类型、容量和处理能力。.各个网格资源节点通过光网络互连，光网 络节点可以是OXC、 ASON、 SDH或WDM设备，节点间通过光链路相连，每条链路具 有指定的带宽。光网络节点及光链路将各个网格资源联系起来就构成一个光网格 模型。\n4) 利用光网格调度算法，将每个任务合理的分配到相应的资源上运算或存储， 可以利用多种调度算法，例如，先来先服务算法，MAX-MAX算法,MIN-MIN算法， 调度时采用最短路径来确定光路的选择，调度计算完毕后释放此条光路。利用各 种相应的算法将具体DAG中的首个任务按所规定的顺序调到相应类型的资源上， 然后再一一将各个任务按规定顺序调到各个相同类型的资源上执行。\n5) 利用输出结果进行光网格性能评估，通过以上几种算法，可以比较各个任 务完成时间及最后完成时间来评价算法的优劣。\n同以往的网格仿真平台相比，本发明具有明显的优点：以往的网格仿真平台 不考虑网络资源的限制，认为网格资源间的通信能力是无限大的，这在现实中是 不可能的。而本发明的光网格仿真平台充分考虑了网格资源间网络资源的连接情 况，能够更有效地反映资源冲突及资源共享状况，更接近于真实情形。以往的网 格仿真平台定义的任务多是前后无关联的，而本发明定义了一个用户模型，使得 各个任务有机的联系起来，既可以完成简单无序的任务，也可以完成更加复杂的 任务；本发明既可以进行资源调度，也可以进行网络调度，或者可以同时进行这两种调度，而以前的平台只有网络或资源一种调度；以往的网格仿真平台很少仿 真网络方面的功能，而本发明不仅考虑网络之间的通信代价和传输时间，同时将 光网应用在上面形成光网格的仿真平台。 具体实施方式\n以下结合具体的实施过程对本发明的方案进一步详细描述。 本发明的执行过程如下：\n1) 通过DAG生成器，输入节点DAG数目、节点的最大入度和出度、边的数目、 计算任务和传输任务的比值等参数，构造相应的任务模型。\n2) 通过光网格产生器，构造光网格。光网格可以有两种不同的方法加以构造， 一种是随机产生一个光网络，根据给定的光交叉节点的数目、光纤连接的数目和 网格计算资源的数目，随机产生一个光网络，并将计算资源随机连接至相应的光 交叉节点上。另一种方法是采用实际的光网络，如NSFC网络，在其上随机产生一 组网格计算资源。\n3) 通过光网格调度模型，将DAG中节点分配至光网格的计算资源上，将DAG 中的边分配至一条光通路上，其目标函数是使DAG中所有任务在给定的最迟完成 时间之前完成，整个任务的完成时间最短且光网格资源的利用率最高。\n4) 通过时序图，显示各个任务的调度过程及各个资源的占用情况，该时序图 可以显示从任务开始至任务结束的整个时间段内，不同任务被分配至不同的资源 上，及该任务在该资源上的执行时间。从而可以直观、生动地仿真整个任务的资 源分配和任务调度过程。\n5) 采用不同的调度策略，可得到不同的调度结果。通过分析，统计不同调度 策略下的调度长度、资源利用率及算法计算复杂度，给出不同调度策略下的性能 分析指标。\n通过上述步骤，我们可以仿真大规模的不同类型的网格资源及不同技术类型 构成的光网络；可以定义多个任务用户及多个任务进程；可以定义多种调度策略 及调度算法；使得在不同最优化目标的约束下，用户任务能恰当的分配到相应的 网格及光网络资源上进行处理，从而解决了光网格中的资源冲突将会延长整个网 格应用的执行时间的问题。为光网格应用和设计提供了可信的支持和性能预测。