This paper develops a framework for efficient resource management within the grid service environment. Resource management is the core element of the grid service; therefore, GridRMF(Grid Resource Management Framework) is modeled and developed in order to respond to such variable characteristics of resources as accordingly as possible. GridRMF uses the participation level of grid resource as a basis of its hierarchical management. This hierarchical management divides managing domains into two parts: VMS(Virtual Organization Management System) for virtual organization management and RMS(Resource Management System) for metadata management. VMS mediates resources according to optimal virtual organization selection mechanism, and responds to malfunctions of the virtual organization by LRM(Local Resource Manager) automatic recovery mechanism. RMS, on the other hand, responds to load balance and fault by applying resource status monitoring information into adaptive performance-based task allocation algorithm.
Ma Yong-Beom;Lee Jong-Sik;Cho Kyu-Cheol;Kim In-Hee;Jang Sung-Ho;Park Da-Hye
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2005.11a
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pp.65-70
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2005
Recently, Grid is embossed as a new issue according to the need of cooperation related to distributed resources, data sharing, Interaction and so on. It focuses on sharing of large scale resources, high-performance, applications of new paradigms, which improved more than established distributed computing. Because of the environmental specificity distributed geographically and dynamic, the most important problem in grid environment is to share and to allocate distributed grid resources. This paper proposes supply-driven strategies model that is applicable for resource management in grid environment and presents a optimal resource allocation algorithm based on resource demands. Supply-driven strategies model can offer efficient resource management by transaction allocation based on user demand and provider strategy. This paper implements the supply-driven strategies model on the DEVS modeling and simulation environment and shows the efficiency and excellency of this model by comparing with established models.
Real-Time applications on Grid environment have several problems in terms of resource management addressed as follows; (1) dynamic resource allocation to provide QoS objectives, (2) heterogeneous resources that is different scale, or capacity in same unit, and (3) resource availability, and resource needs. This paper describes the techniques of resource manager (RM) handling above problems to support QoS of dynamic real-time applications on Grid. The contributions of this paper to solve problems are as follows: unification of dynamic resource requirements among heterogeneous hosts, control of resources in heterogeneous environments, and dynamic load balancing/sharing. Our heuristic allocation scheme works not only 257% better than random, 142% better than round robin, and 36.4% better than least load in QoS sensitivity, but also 38.6% better than random, 28.5% better than round robin, and 31.6% better than least load in QoS.
A grid computing environment is one in which applications can be built over multiple resource nodes at widespread geographic locations. Grid environments seek to integrate and enable access to widely distributed compute resources. The compute resources in a grid environment are typically heterogeneous, with varying qualify and availability Hence, how computations are allocated to individual resources is extremely important in the design of a grid. This paper j\ulcorners concerned with resource management for metacomputing. We describe a resource management architecture using the two-level resource broker.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.1
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pp.283-290
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2016
As the development of recent science and technology, high-performance computing resources is needed to solve complex problems. To reach these requirements, it has been actively studied about grid computing that consist of a huge system which bind a heterogeneous high performance computing resources into on which are geographically dispersed. However, The current research situation which are the process to obtain the best results in the limited resources and the scheduling policy to accurately predict the total execution time of the real-time task are very poor. In this paper, in order to overcome these problems, we suggested a grid computing-based risk management system which derived from the system structure and the process for improving the efficiency of the system, grid computing-based working methodology, risk policy module which can manage efficiently the problem of the work of resources(Agent), scheduling technique and allocation method which can re-allocate the resource allocation and the resources in problem, and monitoring which can manage resources(Agent).
Kim, Hyung-Lae;Han, Byong-John;Jeong, In-Yong;Jeong, Chang-Sung
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.6
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pp.1080-1097
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2010
Well organized and easy usable Grid management system is very important for executing various Grid applications and managing Grid computing environment. Moreover, information system which can support Grid management system by providing various Grid environment related information is also one of the most interesting issue in the Grid middleware system area. Effective cooperation between Grid management system and information system can make a novel Grid middleware system. Especially, service oriented architecture based Grid management system is flexible and extensible for providing various type of Grid services. Also, information system based on data mining process which comprises various different kinds of domains such as users, resources and applications can make Grid management system more precise and efficient. In this paper, we propose semantic Grid middleware system which is a combination of Grid management system and semantic information system.
Kim, Hae-Hyun;Cha, Young-Wook;Han, Jang-Soo;Kim, Choon-Hee;Kong, Jong-Uk;Seok, Woo-Jin
The KIPS Transactions:PartC
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v.16C
no.4
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pp.511-520
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2009
Grid technology enables high performance computation and mass data processing by connecting geographically distributed computing resources to high-speed network. To carry on grid tasks requiring guaranteed quality of service, we need to build converged infrastructure which controls and manages network resources as well as computing resources. In this paper, we defined grid network service interface and information model to support grid network path, resource creation and reservation. In addition to resource creation and reservation messages of the existing GLIF, grid network path and notification messages were defined in the grid network service interface. We also defined related statuses and messages for two-phase resource reservation mechanism. We designed and implemented network resource management system based on the grid network information model and service interface. We experimented in resource reservation, allocation and release of network resources in grid environment with GMPLS control and transport network.
Importance of and need for grid resource management have accelerated in accordance with increasing development of grid computing. However, it is very complex to distribute and utilize resources efficiently in geographically dispersed environments. This is due to the different access policies and constraints of grid resource owners. Users request resources according to their needs. Operators of a grid computing system need to be able to monitor the system states for reflecting these demands. So, a grid computing system needs a resource management policy that monitors states of resources and then allocates resources. This paper proposes a user demand-based grid trade management model that provides an efficient resource management by the trade allocation based on a users' demand and providers' supply strategy. To evaluate performance, this paper measures increasing rate of resource trades, average response time of trades, and processing time utilization. Firstly, the average increasing rates of trade are 585.7% and 322.6% higher than an auction model and a double auction model. Secondly, the average response time of the user demand-based grid trade management model is maintained between 3 and 5 simulation time. Finally, it is found that the processing time utilization is an average of 145.4% and 118.0% higher than an auction model and a double auction model. These empirical results demonstrate the usefulness of the user demand-based grid trade management model.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.16
no.2
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pp.61-61
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1991
We propose a strategic R&D resource allocation and project selection model based on national R&D policy and objectives. First, contributions to R&D policy and objectives for each R&D area are evaluated by using analytical hierarchy process (AHP). Second, fuzzy Delphi are proposed to estimate R&D budget for each R&D area. Then, a project selection grid is also introduced to implement two-phased evaluation for R&D project selection. We also discuss how to improve the consistency in AHP and how to reduce the pairwise comparison in AHP. The proposed model enables the decision makers to allocate R&D budget, and to evaluate and select the R&D proposals based on both the contribution to national R&D policy and objectives, and the size of each R&D area concurrently
We propose a strategic R&D resource allocation and project selection model based on national R&D policy and objectives. First, contributions to R&D policy and objectives for each R&D area are evaluated by using analytical hierarchy process (AHP). Second, fuzzy Delphi are proposed to estimate R&D budget for each R&D area. Then, a project selection grid is also introduced to implement two-phased evaluation for R&D project selection. We also discuss how to improve the consistency in AHP and how to reduce the pairwise comparison in AHP. The proposed model enables the decision makers to allocate R&D budget, and to evaluate and select the R&D proposals based on both the contribution to national R&D policy and objectives, and the size of each R&D area concurrently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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