17、分布式系统的自我管理与自适应机制探索

分布式系统的自我管理与自适应机制探索

1. 分布式系统的挑战与自适应需求

当前，大规模分布式计算系统和基础设施，如网格（Grids）、对等网络（P2P）系统和桌面网格平台，具有去中心化、普及性以及由大量自治实体组成的特点。这些系统的复杂性使得人工管理几乎不可能，集中式或分层控制也效率极低。它们需要在高度动态的环境中运行，内容、网络拓扑和工作负载不断变化，组件的高度波动性以及对高效服务管理和大量数据处理的需求也很突出。

为应对这些问题，自引导和自管理系统应运而生。构建可扩展且高效的网格系统的新方法需要具备“自组织”（网格组件自主且不依赖外部监督）、去中心化（仅基于本地信息做出决策）和自适应（具备应对主机和资源动态特性的机制）等特性。这样的系统自然具备鲁棒性、可扩展性和可靠性。

然而，当前的网格存在一些阻碍其高效使用的问题，包括高度异构性、资源隔离和分区困难、虚拟组织的特定环境要求以及高昂的运营成本。虚拟化技术作为一种有前景的解决方案出现，其挑战在于设计基于虚拟化的高效方法，以动态塑造和适应大规模网格基础设施，同时研究利用云提供商来调整网格计算能力的启发式方法。

自组织和自适应系统通常涉及社会维度，系统内的实体可以进行交互、发现合适的参与者、协商和执行交易。这种特性与自然界中的自组织系统相似，如物理、生物和社会系统。在这些系统中，多个实体自主执行简单活动，但整体上能够完成更复杂的任务，这种行为有时被称为“群体智能”。因此，受生物启发的算法和进化过程成为设计和实现自组织系统的强大技术。

2. 网格计算资源的弹性管理

尽管当前的网格取得了一定成功，但仍面临一些限制其效率的障碍，如应用开发周期成本增加、每个应用可用资源的有效数