22、基于合作博弈论的科学工作流成本优化

基于合作博弈论的科学工作流成本优化

1. 引言

自20世纪90年代末以来，网格计算已发展成为一个全球性的基础设施，为科学应用提供了可靠、一致、广泛且经济的地理分布式高端计算能力访问途径。研究人员面临的一个极具挑战性的NP完全问题是，如何将复杂的科学工作流映射到网格上，以优化某些目标函数，如学术网格中的完成时间或商业网格中的成本。

传统的网格社区采用集中式元调度服务来解决这个问题，但这种方法存在一些缺点：
- 在像网格这样的分布式环境中，可能不存在单一的元调度器，因为各个应用由不同的参与者控制和管理，他们可能有不同的目标和利益。
- 访问网格站点通常需要通过资源管理器或作业排队系统，这禁止了对处理器的直接访问。而且，在商业网格中，站点可用的处理器总数可能并非公开信息。

由于网格上可能有许多工作流竞争可用资源，因此需要解决以下几个问题：
- 考虑不同工作流的性能和成本要求，进行高效的资源分配。
- 以分布式方式实现分配方案，无需集中决策点。
- 从系统角度和各种指标（如性能或成本）出发，公平地使用资源。

为了解决这些问题，我们提出了一种针对具有大量同质并行活动的科学网格工作流的优化方案，即合作博弈论算法。该算法通过两个步骤来最小化多个工作流的执行成本，同时保证用户指定的截止日期：基于截止日期分配的工作流分区和成本优化。

2. 背景和相关工作

工作流和参数研究应用的调度是网格计算中最重要且困难的研究课题之一，催生了许多方法和算法。以下是一些相关工作的介绍：
- DAGMan ：由Condor项目开发，允许使用机会主义技术（如基