Một số quá trình ngẫu nhiên phân thứ và ứng dụng trong tài chính

Một số quá trình ngẫu nhiên phân thứ và ứng dụng trong tài chính Một số quá trình ngẫu nhiên phân thứ và ứng dụng trong tài chính Một số quá trình ngẫu nhiên phân thứ và ứng dụng trong tài chính luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Trịnh Thị Thúy Giang MỘT SỐ THUẬT TOÁN LẬP LỊCH ĐỂ PHÂN PHỐI TÀI NGUN TRONG HỆ THỐNG TÍNH TỐN LƯỚI Chun ngành: Bảo đảm tốn học cho máy tính hệ thống tính tốn Mã số: 62 46 35 01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS.TS Nguyễn Thanh Thủy PGS.TS Hồng Chí Thành Hà Nội - 2011 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ .8 MỞ ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG TÍNH TỐN LƯỚI 11 1.1 Giới thiệu chung 11 1.1.1 Hệ thống tính tốn lưới .11 1.1.2 Các mơ hình tính tốn lưới 12 1.1.3 Các thành phần hệ thống tính tốn lưới 15 1.1.4 So sánh mơ hình tính tốn lưới với số mơ hình tính tốn khác 20 1.1.5 Những ứng dụng hệ thống tính tốn lưới 23 1.1.6 Các cơng cụ hỗ trợ xây dựng hệ thống tính toán lưới 27 1.1.7 Một số hệ thống tính tốn lưới 29 1.2 Các thách thức ñối với mơ hình tính tốn lưới số vấn đề nghiên cứu 31 1.2.1 Các xu hướng tính tốn 31 1.2.2 Các khó khăn 33 1.2.3 Một số hướng nghiên cứu 35 1.3 Mục tiêu luận án .39 1.4 Các kết ñã ñạt ñược luận án 40 CHƯƠNG BÀI TỐN LẬP LỊCH TRONG TÍNH TỐN LƯỚI 41 2.1 Một số toán lập lịch truyền thống 41 2.1.1 Bài toán lập lịch hai máy giải thuật gia công Johnson 41 2.1.2 Giải thuật xếp lịch heuristic 42 2.1.3 Phương pháp duyệt nhánh cận 43 2.1.4 Phương pháp qui hoạch ñộng 44 2.1.5 Phương pháp làm mịn kết 44 2.1.6 Phương pháp Hung-ga-ri 46 2.2 Bài toán lập lịch hệ thống tính tốn lưới 48 2.2.1 Phát biểu toán 48 2.2.2 Một số khó khăn lập lịch hệ thống tính tốn lưới 51 2.2.3 Một số cách tiếp cận 52 2.2.4 Độ khó tốn 55 2.3 Mô hình lập lịch hệ thống tính tốn lưới 55 2.3.1 Các mơ hình lập lịch hệ thống tính tốn lưới 56 2.3.2 Mơ hình Buyya lập lịch hệ thống tính tốn lưới 60 2.3.3 Thực cơng việc lập lịch hệ thống tính tốn lưới 64 Kết luận chương .70 CHƯƠNG MỘT SỐ GIẢI THUẬT CHO BÀI TOÁN LẬP LỊCH TRONG TÍNH TỐN LƯỚI 71 3.1 Các giải thuật lập lịch tối ưu theo thời gian, chi phí 71 3.1.1 Giải thuật lập lịch tối ưu thời gian 71 3.1.2 Giải thuật tối ưu chi phí 72 3.1.3 Giải thuật tối ưu thời gian - chi phí .73 3.2 Giải thuật tham lam lam .74 3.2.1 Giải thuật 74 3.2.2 Các kết thử nghiệm 77 3.2.3 Đánh giá 79 3.3 Giải thuật di truyền .79 3.3.1 Giới thiệu giải thuật di truyền 80 3.3.2 Giải thuật di truyền lập lịch 81 3.3.3 Các kết thử nghiệm 84 3.3.4 Đánh giá 89 3.4 Giải thuật tối ưu hóa theo nhóm bầy (PSO) 89 3.4.1 Giải thuật PSO 89 3.4.2 Giải thuật PSO cho tốn lập lịch hệ thống tính tốn lưới 92 3.4.3 Các kết thực nghiệm 94 3.4.4 Đánh giá 96 Kết luận chương .97 CHƯƠNG MƠ HÌNH HỆ THỐNG THỬ NGHIỆM 98 4.1 Giới thiệu hệ thống thử nghiệm TestGrid 98 4.1.1 Kiến trúc chung TestGrid 98 4.1.2 Mô tả chức lập lịch 101 4.1.3 Thiết kế lập lịch 104 4.1.4 Cơ chế lập lịch TestGrid 106 4.1.5 Xử lý chống lỗi 108 4.2 Bộ lập lịch TestGrid với giải thuật ñề xuất 109 4.2.1 Mơ hình triển khai thực nghiệm lập lịch lưới 109 4.2.2 Yêu cầu tương thích giải thuật lập lịch với khung phần mềm thực nghiệm 114 Kết luận chương 119 KẾT LUẬN CHUNG 120 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 122 TÀI LIỆU THAM KHẢO 123 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT BOINC The Berkeley Open Infrastructure for Network Computing Cơ sở hạ tầng mở Berkeley cho tính Center for Development of Trung tâm Phát triển Cơng nghệ Tính Advance Computing toán Tiên tiến (Ấn Độ) Common Object Request Kiến trúc mơi giới u cầu đối tượng Broker Architecture chung Distributed Component Mơ hình hướng đối tượng thành phần Object Model phân tán GA Genetic Algorithm Giải thuật di truyền MDS Meta Directory Service Dịch vụ siêu thư mục MPI Message Passing Interface Giao diện truyền thơng điệp P2P Peer - to - Peer Hệ thống tính tốn ngang hàng PSO Particle Swarm Optimization Tối ưu theo nhóm bầy OGSA Open Grid Services Architecture Kiến trúc dịch vụ lưới mở OGSI Open Grid Services Infrastructure Cơ sở hạ tầng dịch vụ lưới mở SA Simulated Annealing Giải thuật mô luyện SP Service Providers Nhà cung cấp dịch vụ UR User Requirements Yêu cầu người dùng CDAC CORBA DCOM toán mạng DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng Mối ràng buộc giới hạn thời gian kinh phí lập lịch 64 Bảng 2 Ma trận thông tin tài nguyên 68 Bảng So sánh hiệu giải thuật mô luyện giải thuật tham lam 78 Bảng Hiệu giải thuật di truyền giá trị α thay ñổi - Kịch 86 Bảng 3 Hiệu giải thuật di truyền giá trị α thay ñổi - Kịch 86 Bảng Hiệu giải thuật di truyền giá trị α thay ñổi - Kịch 86 Bảng So sánh hiệu giải thuật - Kịch 87 Bảng So sánh hiệu giải thuật - Kịch 87 Bảng So sánh hiệu giải thuật - Kịch 87 Bảng So sánh hiệu giải thuật di truyền PSO 95 Bảng So sánh thời gian chạy giải thuật di truyền PSO .95 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1 Mơ hình lưới nội tuyến 13 Hình Mơ hình lưới liên tuyến .14 Hình Các thành phần lưới tính tốn 19 Hình Tổ chức ảo 35 Hình Mơ hình tốn lập lịch hệ thống tính tốn lưới 53 Hình 2 Mơ hình lập lịch trung tâm 57 Hình Mơ hình lập lịch phân tán giao tiếp trực tiếp 58 Hình Mơ hình lập lịch phân tán giao tiếp gián tiếp .59 Hình Mơ hình lập lịch phân cấp .60 Hình Mơ hình Pull cho khám phá tài ngun 65 Hình Mơ hình Push cho khám phá tài ngun 66 Hình Mơ hình Push-Pull cho khám phá tài nguyên 66 Hình Mã giả cho giải thuật tham lam .77 Hình So sánh hiệu giải thuật mô luyện (SA) giải thuật tham lam (Greedy) .78 Hình 3 Mã giả cho giải thuật di truyền với tối ưu ña mục tiêu 83 Hình So sánh hiệu giải thuật mô luyện (SA) giải thuật di truyền (GA)- theo Makespan .88 Hình So sánh hiệu giải thuật mô luyện (SA) giải thuật di truyền (GA) - theo Flowtime 88 Hình Mã giả giải thuật PSO cho toán lập lịch 92 Hình So sánh thời gian chạy giải thuật di truyền (GA) PSO 96 Hình Kiến trúc TestGrid 98 Hình Trường hợp sử dụng lập lịch 104 Hình Mơ hình triển khai thực nghiệm 110 Hình 4 Đệ trình cơng việc lên lưới 113 Hình Các job - -4 -6 chạy máy bkluster.hut.edu.vn 113 Hình Các job 3-5 chạy máy rocks-200.sdsc.edu 114 MỞ ĐẦU Khoa học công nghệ ngày phát triển vượt bậc ñược ứng dụng rộng rãi tất lĩnh vực ñời sống xã hội Công nghệ thông tin phát triển vũ bão Cuộc sống công việc trở nên thuận tiện máy tính Internet Việc trao đổi thơng tin với giới bên ngồi khơng cịn tốn thời gian tiền bạc trước Trong thực tế, ngày có nhiều tốn đặt với u cầu liệu lớn, tốc ñộ xử lý cao Trong ñó, tồn nhiều nguồn tài nguyên dư thừa Sự phát triển rộng khắp, mạnh mẽ mạng Internet tồn cầu làm nảy sinh nhu cầu tất yếu, tận dụng nguồn tài nguyên dư thừa ñể xử lý tốn với u cầu tính tốn lớn Cơng nghệ tính tốn lưới đời, cho phép giải vấn đề nêu Hệ thống tính tốn lưới cung cấp dịch vụ, cho phép chia sẻ lực máy tính dung lượng kho liệu khổng lồ thơng qua Internet Lưới tính tốn dựa truyền thơng máy tính kết nối với dịch vụ hỗ trợ làm cho mạng máy tính tồn cầu trở thành tài ngun tính tốn rộng lớn Tồn tài ngun tính tốn coi tổ chức ảo ñộng khổng lồ Người sử dụng cần đệ trình cơng việc lên lưới tính tốn nhận lại kết thơng qua dịch vụ hỗ trợ máy ảo khổng lồ Ban đầu, cơng nghệ tính tốn lưới thu hút quan tâm nhà khoa học, chuyên gia nghiên cứu triển khai Hiện nay, ñông ñảo tổ chức, doanh nghiệp quan tâm ñầu tư Tính ưu việt cơng nghệ tính tốn lưới, cung cấp khả tính tốn phân tán tồn cầu ñi kèm với nhiều thách thức cần giải Trên giới xuất cơng cụ mã nguồn mở cho tính tốn lưới Tuy nhiên, cơng cụ xây dựng chung cho tất ứng dụng, thực tế, tồn nhiều hạn chế Một vấn ñề người sử dụng quan tâm đệ trình cơng việc lên lưới tính tốn thời gian thực cơng việc giá thành Lưới tính tốn phải giải tốn khó lập lịch lựa chọn tài nguyên ñáp ứng yêu cầu người dùng mơi trường động khơng đồng Bài tốn lập lịch tốn khó Bài tốn lập lịch tính tốn lưới cịn phức tạp nhiều phải xem xét môi trường phân tán, ñộng, với tài nguyên không ñồng phải giải thời gian thực Xuất phát từ tìm hiểu, nghiên cứu tính tốn lưới giới Việt Nam, chúng tơi lựa chọn đề tài “Một số thuật tốn lập lịch để phân phối tài ngun hệ thống tính tốn lưới” Nội dung nghiên cứu luận án thực có ý nghĩa với thực tế Việt Nam sở hạ tầng mạng máy tính cịn dư thừa điều kiện kinh tế khơng cho phép đầu tư để xây dựng hệ thống siêu máy tính cỡ lớn Luận án gồm chương Chương I giới thiệu tổng quan hệ thống tính tốn lưới; Chương II giới thiệu tốn lập lịch hệ thống tính tốn lưới; Chương III ñề xuất áp dụng số giải thuật cho tốn lập lịch hệ thống tính tốn lưới; Chương IV trình bày mơ hình cài đặt thử nghiệm cuối Phần kết luận Luận án ñã ñề xuất giải thuật giải toán lập lịch hệ thống tính tốn lưới Các thử nghiệm ñã giải thuật luận án ñề xuất cho kết tốt giải thuật ñã ñược tác giả khác ñưa trước ñây [77] Các giải thuật ñề xuất ñã ñược cài ñặt chạy thử nghiệm lưới tính tốn TestGrid, kết nối với lưới tính tốn khu vực Thái Bình Dương PRAGMA Hiện nay, Việt Nam ñang nghiên cứu triển khai lưới tính tốn VNGrid Việc cài đặt thành cơng giải thuật TestGrid góp phần khai thác hệ thống VNGrid, kết nối trung tâm tính tốn hiệu cao, ñáp ứng yêu cầu ứng dụng 10 Chương TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG TÍNH TỐN LƯỚI 1.1 Giới thiệu chung 1.1.1 Hệ thống tính tốn lưới Ngày nay, với phát triển vượt bậc khoa học kỹ thuật công nghệ ñã xuất toán yêu cầu khối lượng tính tốn lớn với độ xác cao, ví dụ như: dự báo thời tiết, chẩn đốn y học sử dụng thơng tin hình ảnh, khoa học sống, hố học tính tốn, khoa học trái đất, vật lý lượng cao, y sinh, khoa học trái ñất, vật lý học thiên thể, dược phẩm học, thủy lực học, vũ trụ học, mơ hình hố tài chính, mơ động đất… Với tốn này, máy tính riêng lẻ khơng thể đảm trách Do vậy, kỹ thuật tính tốn song song, tính tốn phân tán ñược ñề xuất phần ñáp ứng ñược yêu cầu Để có hệ thống tính tốn song song với khả tính tốn mạnh, tổ chức phải ñầu tư thêm trang thiết bị, sở hạ tầng tính tốn (máy chủ, máy trạm, siêu máy tính, cụm máy tính, ) Cách làm tốn Mặt khác, thực tế cho thấy có phần lớn nguồn tài nguyên ñang ñược sử dụng lãng phí: máy để bàn thường hoạt động khoảng 5% công suất, máy chủ hoạt ñộng với 20% công suất Do vậy, việc tận dụng hiệu nguồn tài nguyên mang lại sức mạnh tính tốn khổng lồ Hơn nữa, thay việc ñầu tư vào sở hạ tầng, "thuê" nguồn tài nguyên từ bên ngồi với chi phí rẻ Cùng với việc phân bố hợp lý tài nguyên sẵn có tài ngun th ngồi, thu hệ thống có khả tính tốn lớn với chi phí thấp Đây mục tiêu hệ thống tính tốn lưới [27] Hệ thống tính tốn lưới hướng ñến việc chia sẻ sử dụng hiệu nguồn tài nguyên thuộc nhiều tổ chức quy mơ rộng lớn (thậm chí quy mơ tồn cầu) [12,23,40] Như vậy, hệ thống tính tốn lưới, hiểu cách ñơn giản, phát triển tính tốn phân tán [71] Mục đích hệ thống tính tốn lưới tạo "máy tính" ảo lớn từ tập hệ thống khơng đồng nhằm nâng cao khả 11 Cấu trúc tệp tin gồm hai dòng: - Dòng thứ số nguyên N, thể số lượng nút tính toán (trong tệp tin resources_c.in resources_m.in) số lượng công việc cần lập lịch (trong tệp tin jobs_c.in jobs_m.in) - Dòng thứ hai gồm N giá trị cách khoảng trắng, thể giá trị cụ thể số lượng vi xử lý nhớ N nút tính tốn N cơng việc Ví dụ tệp tin mơ tả tài ngun nhớ nút lưới có dạng sau: 2048 1024 1024 512 Tệp tin mô tả lưới có nút lưới, nút có dung lượng nhớ 2048, 1024, 1024, 512 MB Đầu giải thuật phải tệp tin có định dạng sau: - Gồm nhiều dòng - Mỗi dòng ánh xạ mục công việc cần lập lịch mục tài ngun tương ứng cho cơng việc Chỉ mục ñược ñánh số bắt ñầu từ - Các dịng thích bắt đầu kí tự # Ví dụ, sử dụng thuật tốn tham, kết sau: # job id -> resource id -> -> -> 115 -> -> -> Tương ứng với tệp tin đệ trình cơng việc: #!/bin/sh globus-job-run bkluster.hut.edu.vn job1.sh & globus-job-run bkluster.hut.edu.vn job2.sh & globus-job-run rocks-200.sdsc.edu job3.sh & globus-job-run bkluster.hut.edu.vn job4.sh & globus-job-run rocks-200.sdsc.edu job5.sh & globus-job-run bkluster.hut.edu.vn job6.sh & Khi sử dụng giải thuật di truyền, kết sau: # job id -> resource id -> 1 -> -> -> -> -> 116 Tương ứng với tệp tin đệ trình cơng việc: #!/bin/sh globus-job-run rocks-200.sdsc.edu job1.sh & globus-job-run bkluster.hut.edu.vn job2.sh & globus-job-run rocks-200.sdsc.edu job3.sh & globus-job-run bkluster.hut.edu.vn job4.sh & globus-job-run rocks-200.sdsc.edu job5.sh & globus-job-run bkluster.hut.edu.vn job6.sh & Khi sử dụng giải thuật PSO, kết sau: # job id -> resource id -> -> -> -> -> -> 117 Tương ứng với tệp tin đệ trình cơng việc: #!/bin/sh globus-job-run bkluster.hut.edu.vn job1.sh & globus-job-run bkluster.hut.edu.vn job2.sh & globus-job-run rocks-200.sdsc.edu job3.sh & globus-job-run bkluster.hut.edu.vn job4.sh & globus-job-run bkluster.hut.edu.vn job5.sh & globus-job-run bkluster.hut.edu.vn job6.sh & 118 Kết luận chương Trong chương này, luận án trình bày mơ hình TestGrid lập lịch TestGrid Bộ lập lịch ñã ñược cài ñặt tích hợp ba giải thuật luận án đề xuất đệ trình chạy mơi trường tính tốn lưới thực TestGrid kết nối nút lưới hệ thống lưới tính tốn PRAGMA (Pacific Rim Applications and Grid Middleware Assembly - Hệ thống lưới tính tốn nước vùng quanh Thái Bình Dương, ñứng ñầu Mỹ) Quá trình thực nghiệm thuật tốn luận án đề xuất ñược cài ñặt ñược chạy kiểm thử lưới tính tốn Tuy nhiên, Việt Nam chưa thực có lưới tính tốn có nhiều nút lưới, nên việc lập lịch lưới với hai nút lưới Luận án dừng lại việc cài ñặt giải thuật ñề xuất ñối với lập TestGrid đệ trình lên lưới tính tốn Việc tính tốn hiệu hệ thống sử dụng thuật toán lập lịch khác cần mơi trường tính tốn lưới thực Đây công việc luận án thời gian tới 119 KẾT LUẬN CHUNG Tính tốn lưới công nghệ tảng giải tốn với u cầu tính tốn lớn với mức chi phí thấp, tận dụng khả nhàn rỗi tài nguyên máy tính, mạng thiết bị chuyên dụng,… phạm vi toàn cầu Việc nghiên cứu, triển khai xây dựng hệ thống tính tốn lưới Việt Nam phù hợp với yêu cầu thực tế Điều ñược xem mục tiêu khoa học thực tiễn luận án Các phương pháp tiến hành nghiên cứu, lý thuyết kết thực nghiệm trình bày hai chương chương chương Các kết luận án ba giải thuật ñược ñề xuất Bám sát mục tiêu đề ra, nội dung luận án đạt sau: Mơ hình hóa tốn lập lịch tính tốn lưới dạng mơ hình toán học Đề xuất phiên giải thuật tham lam giải tốn lập lịch tính tốn lưới Ý tưởng giải thuật tham lam ñược áp dụng với tập tài ngun sẵn có, ấn định cơng việc u cầu tải tính tốn lớn cho tài ngun có khả tính tốn lớn Các thử nghiệm ñã chứng tỏ giải thuật tham lam hiệu giải thuật mô luyện Đề xuất phiên giải thuật di truyền giải tốn lập lịch tính tốn lưới với tối ưu ña mục tiêu: Dựa khung chung giải thuật di truyền, luận án ñã ñưa hàm đo độ thích nghi mới, nhằm đồng thời tối ưu hóa hai yếu tố tốn lập lịch lưới tính tốn, là: khoảng thời gian để hồn thành tồn cơng việc (Makespan) tổng thời gian thực công việc (Flowtime) Ngồi việc quan tâm đến tải trọng tính tốn tài ngun cơng việc, luận án quan tâm ñến giá việc sử dụng tài nguyên giá việc truyền liệu ñến tài nguyên Các thử nghiệm ñã chứng tỏ giải thuật di truyền hiệu giải thuật mô tơi luyện quan tâm đến hai yếu tố Makespan Flowtime 120 Đề xuất phiên giải thuật tối ưu hóa theo nhóm bầy PSO giải tốn lập lịch tính tốn lưới: Giải thuật PSO ñược ñề xuất ñã khắc phục ñược nhược điểm giải thuật di truyền là: phép tốn di truyền (lai ghép đột biến) tốn thời gian thực Các kết thực nghiệm chứng tỏ giải thuật tối ưu hóa theo nhóm bầy PSO có hiệu tương tự giải thuật di truyền có thời gian chạy Đã cài đặt thành cơng hệ thống thử nghiệm TestGrid, có tích hợp ba giải thuật đề xuất vào lập lịch TestGrid TestGrid ñã ñược kết nối với lưới tính tốn khu vực Thái Bình Dương PRAGMA Các đặc trưng TestGrid: - Dịch vụ an ninh đa cấp phân tán - Dịch vụ thơng tin động cung cấp thơng tin tài ngun dịch vụ TestGrid - Kết hợp dịch vụ lưới công nghệ Multi-Agent - Dịch vụ chạy ứng dụng từ xa - Bộ lập lịch hướng ứng dụng ñược thiết kế dạng dịch vụ lưới ñược thiết kế trở thành dịch vụ lai Agent - Theo dõi trình thực ứng dụng dựa mơ hình lập trình dịch vụ đa luồng - Cơ chế lập lịch ban ñầu lập lịch lại - Xử lý chống lỗi trình lập lịch thực dịch vụ lưới Đóng góp kết thu ñược thể rõ hai nội dung sau: - Đã nghiên cứu vấn đề cịn giới Việt Nam - Đề xuất ñược giải thuật tối ưu cho lớp toán ứng dụng 121 TÀI LIỆU THAM KHẢO I Tiếng Việt Cổng thơng tin điện tử dự án Sinh tin học, Phân viện Công nghệ thông tin Tp Hồ Chí Minh, http://biogrid.ioit-hcm.ac.vn Đồn Văn Ban (2005), Lập trình hướng đối tượng với Java, NXB Khoa học Kỹ thuật Nguyễn Đức Dư, Tính tốn lưới ứng dụng, Bộ môn Công nghệ phần mềm, Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Giao thông Vận tải http://www.uct.edu.vn/utc/data/document/news/08_2010/08_2010_1204 pdf Nguyễn Phương Lan, Hoàng Đức Hải (2001), Java lập trình mạng¸ NXB Giáo dục Nguyễn Long, Nguyễn Huy Long, Lê Cơng Trung, “Mơ hình lập lịch Buyya đề xuất”, Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng Công nghệ thông tin Truyền thông, Tạp chí Thơng tin, Khoa học Cơng nghệ, Bộ Thơng tin Truyền thông, http://www.tapchibcvt.gov.vn/News/PrintView.aspx?ID=17409 Nguyễn Xuân My, Hồ Sỹ Đàm, Trần Đỗ Hùng, Lê Sĩ Quang (2005), Một số vấn đề chọn lọc mơn tin học (tập hai), Nhà xuất Giáo dục Nguyễn Xuân Vinh (2005), Báo cáo khóa luận tốt nghiệp, Khoa Cơng nghệ thông tin, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Trung tâm tính tốn hiệu cao, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội (2007), Báo cáo ñề tài nhánh nghiên cứu Grid Computing 123 II Tiếng Anh A Abraham, R Buyya and B Nath (2000), “Nature’s heuristics for scheduling jobs on computational grids”, In Proc of the 8th IEEE International Conference on Advanced Computing and Communications, India 10 Asia Pacific Grid, http://www.apgrid.org 11 Francine Berman , Rich Wolski , Silvia Figueira , Jennifer Schopf , Gary Shao (1996), Application-level scheduling on distributed heterogeneous networks, Proceedings of the 1996 ACM/IEEE conference on Supercomputing (CDROM), p.39-es, January 01-01, 1996, Pittsburgh, Pennsylvania, United States 12 Francine Berman (1998), High-performance schedulers, The grid: blueprint for a new computing infrastructure, Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA 13 Berman, F., Fox, G and Hey, T (2003), Grid Computing: Making the Global Infrastructure a Reality Chichester: John Wiley & Sons 14 S Brunett , K Czajkowski , S Fitzgerald , C Kesselman , I Foster , S Tuecke, A Johnson , J Leigh (1998), Application Experiences with the Globus Toolkit, Proceedings of the The Seventh IEEE International Symposium on High Performance Distributed Computing, pp.81 15 R Buyya, D Abramson, and J Giddy (2000), Nimrod/G: An Architecture for a Resource Management and Scheduling System in a Global Computational Grid, The 4th International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region (HPC Asia 2000), Beijing, China 124 16 R Buyya, J Giddy, D Abramson (2001), An Evaluation of Economybased Resource Trading and Scheduling on Computational Power Grids for Parameter Sweep Applications, The Second Workshop on Active Middleware Services (AMS 2000), In conjunction with HPDC 2001, Pittsburgh, USA, Kluwer Academic Press 17 Rajkumar Buyya (2002), Economic-based Distributed Resource Management and Scheduling for Grid Computing, Ph.D Thesis Monash University, Melbourne, Australia 18 Henri Casanova, Jack Dongarra, Chris Johnson, Michelle Miller (1998), Application-specific tools, The grid: blueprint for a new computing infrastructure, Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA 19 Center for development of advance computing, India http://www.cdac.in/html/hpc_grid.aspx 20 EuroGrid, http://www.eurogrid.org/ 21 D Fensel and C Bussler (2002), The Web Service Modeling Framework WSMF, Electronic Commerce Research and Applications, 1(2) 22 I Foster, C Kesselman, eds (1999), The Grid: Blueprint for a new computing Infrastructure, Morgan Kaufmann Publishers, Inc San Francisco, California, USA 23 Ian Foster (1999), Computational Grids, Chapter of The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure 24 Ian Foster (2001), “What is the Grid? A Three Point Checklist”, Available at http://www-fp.mcs.anl.gov/~foster/Articles/WhatIsTheGrid.pdf\ 25 Ian Foster, Carl Kesselman, Steven Tuecke (2001), “The Anatomy of the Grid: Enabling Scalable Virtual Organizations”, International Journal 125 Supercomputer Applications anh High Performance Computing, 15(3) Available at www.globus.org/research/papers/anatomy.pdf 26 Ian Foster, Carl Kesselman, Jeffrey M.Nick, Steven Tuecke (2002), “The Physiology of the Grid: Open Grid Services Architecture for Distributed Systems Integration”, GGF4, Available at http://www.globus.og/researc/papers/ogsa.pdf 27 I Foster (2002), “The Grid: A New Infrastructure for 21st Century Science”, Physics Today, 55(2):42-47 28 I Foster (2006), Globus Toolkit Version 4: Software for Service-Oriented Systems, IFIP International Conference on Network and Parallel Computing, Springer-Verlag LNCS 3779, pp 2-13 29 Global Grid Forum, http://www.gridforum.org/ 30 Globus Project Web Site, http://www.globus.org 31 D E Goldberg (1997), Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, Addison-Wesley Publishing Company Inc., American 32 Grid Research Integration Deployment and Support Center, http://www.grids-center.org/ 33 Volker Hamscher, Uwe Schwiegelshohn, Achim Streit, and Ramin Yahyapour (2000), Evaluation of Job-Scheduling strategies for Grid Computing, Proceedings of the First IEEE/ACM International Workshop on Grid Computing, P 191 - 202, Publisher Springer-Verlag London, UK 34 Xiaoshan He, Xian-He Sun, Gregor Von Laszewski, A QoS Guided Scheduling Algorithm for Grid Computing, Journal of Computer Science and Technology, National Digital Library of Theses of Dissertations in Taiwan 126 35 Paul Hyde (1999), Java Thread Programming, Publisher: Sams Indianapolis, IN, USA 36 IBM RedBooks, Introduction to Grid Computing with Globus, www.redbooks.ibm.com/redbooks/pdfs/sg246895.pdf 37 IBM Redbooks (2002), Fundamental of Grid computing, Viktors Berstis 38 IBM Redbooks (2003), Globus Toolkit Quick Start, REDP3697 39 Informal Listing of Grid News, http://www.thegridreport.com/ 40 Bart Jacob, Michael Brown, Kenaro Fukui, Nihar Trivedi (2002), Introduction to grid computing, IBM Redbooks 41 J Kennedy and R Eberhart (2001), Swarm Intelligence, Morgan Kaufmann Publisher Inc 42 C Kesselman (2002), The Grid: Blueprint for a new computing infrastructure, Morgan Kaufmann Publisher Inc 43 M Maheswaran, et al (2005), “Dynamic mapping of a class of independent tasks onto hetergeneous computing systems”, Journal of Parallel and Distributed computing, vol 52-2, pp 415-429 44 V D Martino and M Mililotti (2002), Scheduling in a Grid computing environment using Genetic Algorithms, In Proc of IPDPS 45 Marek Mika, Grzegorz Waligora, and Jan Weglarz (2003), “A metaheuristic approach to scheduling workflow jobs on a Grid”, Kluwer Academic Publishers, pp 295–318 46 Rui Min and Muthucumara Maheswaran (2002), Scheduling CoReservations with Priorities in Grid Computing Systems, pp 266-268 47 NASA Information Power Grid, http://www.ipg.nasa.gov/ 127 48 Online Grid Magazine Published by Tabor Griffin Communications, http://www.gridtoday.com 49 Open source software, http://www.Alchemi.net 50 Open-source software for volunteer computing and grid computingBOINC, http://boinc.berkeley.edu 51 Pacific Rim Applications and Grid Middleware Assembly, http://www.pragma-grid.net 52 W Pang, K Wang, C Zhou and L Dong (2004), Fuzzy Discrete Particle Swarm Optimization for Solving Traveling Salesman Problem, In Proc Of the Fourth International Conference on Computer and Information Technology, IEEE CS Press, pp 796-800 53 Pawel Plaszczak and Richard Weller (2006), Grid computing the savvy manager’s guide, Elsevier Inc 54 G Richie and J Levine (2003), A fast, effective local search for scheduling independent jobs in heterogeneous computing environments, Technical report, Centre for Intelligent Systems and their Applications, School of Informatics, University of Edinburgh 55 G Ritchie and J Levine (2004), A hybrid ant algorithm for scheduling independent jobs in heterogeneous computing environments, Proc of 23rd Workshop of the UK Planning and Scheduling Special Interest Group 56 De Roure, D.Jennings, N R and Shadbolt (2003), The evolution of the Grid, International Journal of Concurrency and Computation: Practice and Experience 57 Charles Severance, Kevin Dowd (1998), High Performance Computing, O'Reilly Media Publishers, USA 128 58 Son, N.T & Hung, N.Q (2005), “A practical grid service-oriented architecture”, Proceedings of School on Computational Sciences and Engineering: Theory and Applications, Ho Chi Minh City, Vietnam, pp 115-122 59 Borja Sotomayor (2005), The Globus Toolkit Programmer’s Tutorial, http://www.datamininggrid.org/wdat/works/att/ljudoc003.content.07634 pdf 60 Borja Sotomayor, Lisa Childers (2005), Globus® Toolkit 4: Programming Java Services, Morgar Kaufmann Publisher Inc, San Fransisco, USA 61 Christian Ulrik Sottrup, Jakob Gregor Pederse (2005), Developing Distributed Computing Solutions Combining Grid Computing and Public Computing, M.Sc Thesis, Pedersen Department of Computer Science, University of Copenhagen 62 Michael Di Stefano (2005), Distributed data management for grid computing, Jonh Wiley & Sons Inc 63 The BioGrid Project, http://www.thebiogrid.org 64 The Condor® Project, http://www.cs.wisc.edu/condor/ 65 The EcoGrid Project, http://www.theecogrid.org 66 The Enabling Grids for E-sciencE project, http://www.eu-egee.org 67 The EUAsiaGrid Project, http://www.EUAsiaGrid.org 68 The Global Internet Community for Science and Mathematics Distributed Research Computing, http://entropia.com/ 69 The Globus Alliance, http://www.globus.org/alliance/publications/papers.php 129 70 The Globus Toolkit Homepage, http://www.globus.org/toolkit/ 71 The Grid Computing Information Center, http://www.gridcomputing.com/ 72 The SETI@HOME Project, http://setiathome.berkeley.edu/ 73 S Tuecke, K Czajkowski, I Foster, J Frey, S Graham, C Kesselman, T Maquire, T Sandholm, D Snelling, P Vanderbilt (2003), Open Grid Service Infrastructure, Version 74 Tuan Anh Nguyen, Cao Dat Nguyen, Quang Hung Nguyen, Ngoc Minh Tran, Nam Thoai, Tuan Nghia Dang (2007), EDAGrid@HCMUT: a campus Grid infrastructure for service-centric Grid applications, ACOM 2007, International Workshop on Advanced Computing and Applications, Ho Chi Minh City 75 P Yan and L Tang (2009), PSO algorithm for a scheduling parallel unit batch process with batching, Proc Of ACM/SIGEVO Summit on Genetic and Evolutionary Computation, Shang-Hai, China, pp.703-708 76 Lingyun Yang, Jennifer M Schopf, and Ian Foster (2003), Conservative scheduling: Using predicted variance to improve scheduling decisions in dynamic environments, In SuperComputing 2003 77 A Yarkhan and J Dongarra (2002), Experiments with scheduling using simulated annealing in a grid environment, Proceeding of 3rd International workshop on Grid Computing, pp 232-242 130 ... người sử dụng: hệ thống tính tốn lưới có cộng đồng người sử dụng nhỏ Nhưng tập trung vào ứng dụng có yêu cầu cao an ninh tính tồn vẹn ứng dụng Trong hệ thống mạng ngang hàng số người sử dụng lớn,... cứng, phần mềm và/ hoặc yêu cầu tài nguyên khác cho ứng dụng Theo thống kê, ña số tổ chức, phần lớn tài nguyên tính tốn khơng tận dụng mức Đa số máy tính để bàn bận khoảng 5% thời gian chí, vài... chuyển tài nguyên từ ứng dụng tới ứng dụng khác cách tự động Sự ảo hóa nối ứng dụng để tăng thơng lượng nối trung tâm liệu ñể cung cấp linh hoạt nhằm thỏa mãn nhu cầu ñộng Từ thực tế ứng dụng nảy