Широкое распространение в науке, образовании и в решении прикладных задач приобрели сегодня высокопроизводительные вычислительные системы коллективного пользования. К таким системам предъявляется требование по обеспечению качества обслуживания, таких как загруженность, время ожидания результата, отказоустойчивость и эффективность работы.
В качестве исходного условия принимается априорное превышение количества ресурсных запросов над возможностями обслуживающей системы. Рассматриваемые ресурсные запросы – параллельные задания пользователей. Выполнение заданий происходит в оперативном режиме – до момента потери ими актуальности. Задания характеризуются параллелизмом, случайным временем выполнения и описываются невозрастающей функцией полезности на интервале планирования (обслуживания).
Цель данной работы – создание алгоритмов и программных средств, предназначенных для планирования заданий и ресурсов в распределенной вычислительной среде, состоящей из разнородных ВС, администрируемых независимо друг от друга и предоставляющих неотчуждаемые ресурсы для общего пользования, путем построения и анализа моделей планирования.
Создается имитационная модель вычислительного центра коллективного пользования (ВЦ КП) на основе агентного подхода. Подход эффективен при моделировании систем, содержащих большое количество активных объектов с отчетливо выраженным индивидуальным поведением. Агентная модель состоит из множества индивидуальных объектов (агентов) и их окружения. Преимуществами агентного подхода являются:
• возможность разработки модели даже в отсутствие априорной информации о глобальных зависимостях;
• они просты в сопровождении;
• возможность замены моделей отдельных компонентов на реальные.
Результатом работы является создание системы управления заданиями для ССКЦ КП, включающего разнородные вычислительные кластера на платформе Itanium 2, Xeon 54, 55, 56 серий (сервера HP BL2x220G6, G7), гибридной платформе Xeon+Tesla M2050 (сервера HP Proliant SL390s G7).
