臺灣博碩士論文加值系統

網頁(Web)是經由網際網路(internet)分享資訊的服務，而網格則是透過網際網路，分享如計算能力和資料的各類資源與服務。網格的發展，並非只是電腦間單純的通訊功能，其最終目標是要整合分散於全球資源，轉變成一個巨大的計算資源。不過，這僅是一個願景。現實中的網格，正由全球各地上百位研究學者和軟體工程師開發中，尚屬「建造中的工作」，其基礎技術仍處於雛型階段。既使網格充滿了不確定性，但由於其未來的發展具有革命性的潛力。
在網格運算的資源共享環境中，協同處理工作之各節點資源狀態，如：CPU負載、Memory使用率等均係動態改變，此將影響網格環境整體效能。因此，在網格環境中，若能針對動態的資源節點找出一模式來安排最適之工作排程，不僅可協調各節點資源使用狀態，進而做為協同節點資源最佳規劃，將可使資源使用與共享更有效且更具彈性，從而提升網格環境整體效能。
本研究旨在對節點資源時刻動態改變的網格環境中，建構一動態管理模型，利用貝氏決策過程來對各節點協同運算的最低成本能量評估，有效地縮短整體運算時間，提升網格整體運算效能。

Because the Web is a service for sharing information over the Internet, and the Grid is a service for sharing computer power and data storage capacity over the Internet, so the Grid goes well beyond simple communication between computers and aims ultimately to turn the global network of computers into one vast computational resource. We know it is a dream a few years ago, but the reality is that today, the Grid is so-called "work in progress", with the underlying technology still in a prototype phase, and being developed by hundreds of researchers and software engineers around the world. The Grid is attracting a lot of interest because its future, even if still uncertain, is potentially revolutionary.
In the environment of resources sharing, the conditions of resources, like CPU loading, memory using rate and etc. in all coordination nodes vary dynamically that will influence the whole efficiency of grid. Therefore, we need an optimal scheduling for sharing of dynamical resources and design the best plan for coordinating nodes’ resources. That will not only make resources using and sharing much more effectively and flexibly, but also will raise the total computing efficiency of grid.
In this study, we build up a dynamic management model, aimed at the grid environment that the nodes’ resources change dynamically and continually. In this model we also design and use bayes’ decision theory to find the lowest cost energy evaluation for each coordinating nodes’ resources, we can take advantage of the efficiency analysis for various nodes cooperating and computing to reduce the entire computing time and raise the total computing efficiency of grid.

中文摘要　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． iii
英文摘要　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． iv
誌謝辭　　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． v
內容目錄　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． vi
表目錄　　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． viii
圖目錄　　．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． ix
第一章　　緒論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1
　　第一節　　研究背景與動機．．．．．．．．．．．．．．． 1
　　第二節　　研究目的．．．．．．．．．．．．．．．．．． 4
第二章　　文獻探討．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 7
　　第一節　　Globus 與 Globus toolkit ．．．．．．．．．．． 7
　　第二節　　GSI ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 12
　　第三節　　Condor 與 Condor-G．．．．．．．．．．．．．． 14
　　第四節　　資源共享監控技術．．．．．．．．．．．．．． 18
　　第五節　 貝氏定理 ．．．．．．．．．．．．．．．．． 19
第六節 能量評估 ．．．．．．．．．．．．．．．．． 21
第七節 考慮成本因素之對局理論．．．．．．．．．．．． 24
第三章　　研究範圍與過程 ．．．．．．．．．．．．．．．．．． 30
　　第一節　　研究範圍 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 30
　　第二節　　研究過程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 32
第四章　　研究方法與限制．．．．．．．．．．．．．．．．． 34
　　第一節　　研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．． 34
　　第二節　　研究限制．．．．．．．．．．．．．．．．．． 36
第五章 決策過程模擬演算．．．．．．．．．．．．．．．． 38
第一節 決策過程 ．．．．．．．．．．．．．．．．．． 38
第二節 二部電腦對局 ．．．．．．．．．．．．．．．． 43
第三節 三部電腦對局 ．．．．．．．．．．．．．．．． 51
第四節 等候時間．．．．．．．．．．．．．．．．．． 63
第六章　　結論與未來研究方向．．．．．．．．．．．．．．．． 66
第一節　　結論．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 66
第二節　 未來研究方向．．．．．．．．．．．．．．．． 67
參考文獻．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 69
附錄A 正三角形交叉點決策落點區域．．．．．．．．．．． 78

表 目 錄
表 2- 1 Globus toolkit軟體工具功能表．．．．．．．．．． 9
表 2- 2 建置網格資源成本機制的成本項目 ．．．．．．．．． 27
表 2- 3 委外可能計價項目單價表 ．．．．．．．．．．．．． 27
表 5- 1 單機處理等候時間比較表 ．．．．．．．．．．．．． 64
表 5- 2 雙機處理等候時間比較表．．．．．．．．．．．．． 65

圖　目　錄
圖 1- 1 網格資源動態分析管理模型．．．．．．．．．．． 6
圖 2- 1 HRMM總體結構圖．．．．．．．．．．．．．．．．．． 11
圖 2- 2 Condor架構圖 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 15
圖 2- 3 典型Condor運算池．．．．．．．．．．．．．．．．．． 16
圖 2- 4 工作的起始 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 17
圖 2- 5 使用者進行資源查詢的方法 ．．．．．．．．．．．．． 19
圖 2- 6 貝氏定理 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 21
圖 2- 7 能量評估分類圖．．．．．．．．．．．．．．．．．． 23
圖 2- 8 損益兩平圖 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 26
圖 3- 1 兩部電腦配置圖 ．．．．．．．．．．．．．．．．．． 30
圖 3- 2 三部電腦配置圖．．．．．．．．．．．．．．．．．． 31
圖 3- 3 資源分配子模型．．．．．．．．．．．．．．．．．． 31
圖 3- 4 研究架構圖 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 33
圖 4- 1 網格資源分配圖．．．．．．．．．．．．．．．．．． 35
圖 4- 2 網格資源分配之貝氏理論意含 ．．．．．．．．．． 36
圖 5- 1 資源供需模型．．．．．．．．．．．．．．．．． 38
圖 5- 2 資源需求者與資源提供者之對應 ．．．．．．．．．． 39
圖 5- 3 正三角形內各交叉點 ．．．．．．．．．．．．．．． 62
圖 5- 4 正三角形決策分岐點 ．．．．．．．．．．．．．．． 63

一、中文部分

中國網格(2004)，網格研究，[線上資料]，來源：http:// www.chinagrid.com/[2004, September 1]

中華民國資訊軟體協會(2003)，政府資訊業務委外效益分析及經費計價參考模式，[線上資料]，來源：http://www.rdee.gov.tw/outsourcing [2003, December 15]

方述誠，汪定傳(1997)，模糊數學與模糊優化，台北：辭學出版社

周健，戴梅萼，王作遠，劉霖，刑豐(2006)，計算網格資源管理優化技術和相關演算法的研究，[線上資料]，來源：www.guangdongdz.com [2006, December 11]

李冠憬，陳秋男，柯春榕(2005)，格網資源服務與計費系統， NCS'2005 The 2005 National Computer Symposium (中華民國九十四年全國計算機會議)，Tainan，Taiwan。

李國傑(2002)，網格計算網羅一切[線上資料]，來源：http://news.xinhuanet.com/it/2002-04/29/content_377773.htm [2002, April 29]。

邱振旺(1988)，成本─數量─利潤分析之研究，台北：天一圖書公司。

林惠玲，陳正倉(2002)，應用統計學，台北：雙葉書廊。
林誠謙，李世昌，鄧炳坤(2003)，下一代網際網路新紀元－全球網格(World Wide Grid)，自然科學簡訊，15(4)。

柯煇耀(1999)，可靠度保證－工程管理技術之應用，台北：三民書局。

徐兆啟(2005)，網格動態管控模型設計之研究，中國文化大學資訊管理研究所未出版之碩士論文。

張西亞，黃國展，李先知，周朝宜，蔡佳璋，鄭守成，陳敏，朱賢良，沈澄宇，蘇正耀(1999)，個人電腦叢集之科學計算應用，物理雙月刊，中華民國物理學會，21(3)，366-378。

陳建勝(2003)，統計學：商業與管理的應用，台北：智高文化。

陳耀茂(1996)，可靠性分析與管理，台北：五南圖書出版公司。

曹鴻強，肖儂，盧錫城，劉豔(2002)，一種基於市場機制的計算網格資源分配方法，計算機研究與發展，39(8)，13-16。

葉怡成(1997)，應用類神經網路，台北：儒林圖書公司。

楊正雄(2005)，網格動態分析資源模型設計之研究，中國文化大學資訊管理研究所未出版之碩士論文。

楊欣哲，劉耀升(2002)，企業內部網路上分散式應用設計與績效評估之研究，東吳經濟商學學報，39，57-90。

華宇(2005)，淺析基於WSRF的網格體系結構，[線上資料]，來源：http://www.chinagrid.net/grid/paperppt/GridArchi.ppt [2005, April 1]。

藍兆杰，徐偉傑，陳怡君(2002)，策略的賽局，台北：弘智文化事業有限公司。

蘇木春，張孝德(1999)，機械學習：類神經網路、模糊系統以及基因演算法則，台北：全華科技圖書股份有限公司。

Equn. (2003)，中國分散式運算總站，[線上資料]，來源：http://www.equn.com/ [2004, September 1]

Grid café (2005)，Globus 工具箱，[線上資料]，來源：http://www2.twgrid.org/gridcafe/index.htm[2006, November 23]

IBM (2004)，網格定義 [線上資料]，來源www.ibm.com [2004, September 1]

Sun (2004)，四問網格運算，[線上資料]，來源：http:// cn.sun.com/newsletter/newsletter41/sr-3.html [2004, September 1]

二、英文部分

Abramson David, Buyya Rajkumar & Giddy Jonathan (2002). A Computational Economy for Grid Computing and its Implementation in the Nimrod-G Resource Broker, Future Generation Computer Systems (FGCS) Journal, 18(8). 1061-1074.
Abramson David (2006), Nimrod: Tools for distributed parametric modelling. [Online]. Available：http://www.csse.monash.edu.a
u/%7Edavida/nimrod/index.htm. [2006, December 12].

Blackwell David, Girshick M. A. (1954). Theory of games and statistical decisions. New York : John Wiley and Sons.

Buyya R., Abramson D. & Giddy J (2000 May 14-17). Nimrod/G: An Architecture of a Resource Management and Scheduling System in a Global Computational Grid. HPC Asia 2000, (pp. 283-289), Beijing, China.

Buyya, R. (2002). Economic-based Distributed Resource Management and Scheduling for Grid Computing. School of Computer Science and Software Engineering Monash University, Melbourne.

Carlin B. P., Louis T. A. & Carlin B. (2000). Bayes and empirical bayes methods for data analysis, Boca Raton : Chapman & Hall/CRC.

Dinda, P., Gross, T., Karrer, R., Lowekamp, B., Miller, N., Steenkiste, P. & Sutherland, D. (2001). The architecture of the Remos system. In Proceeding of the 10th IEEE International Symposium on High Performance Distributed Computing. 142-148.

Dixit Avinash, Skeath Susan (2002). Games of strategy, New York : WW Norton & Company.

Ferng J. (2004). UAGRID [Online]. Available: http://computing.ariz- -ona.edu/uagridinternet1day.pdf [2004, November 04]

Ferreira, L., Jacob, B., Slevin, S., Sundararajan, S., Brown, M., Lepesant, J., & Bank, J. (2003). Globus toolkit3.0 quick start. IBM RedPaper. 23-63.

Foster, I. & Kesselman, C. (1999). The Grid: Blueprint for a New Computing Infrastructure. San Francisco: Morgan Kaufmann.

Foster, I. & Kesselman, C. (2001). The anatomy on the Grid: Enabling Scalable Virtual Organizations. International Journal Supercomputer Applications, 15(3).

Foster, I., Karonis, N., Kesselman, C., Koenig, G. and Tuecke, S. (1998). A Security Archecture for Computational Grid. In Proceedings of 5th ACM Conference on Computer and Communications Security Conference, IEEE Symposium on High Performance Distributed Computing, 83-92.

Foster, I., Karonis, N., Kesselman, C., Koenig, G. and Tuecke, S. (1998). Managing Security in High-Performance Distributed Computing. Cluster Computing, 1(1), 95-107.

Foster, I., Karonis, N., Kesselman, C., Koenig, G. & Tuecke, S. (1997). A secure Communications Infrastructure for High-Performance Distributed Computing. In Proceeding of the 6th IEEE International Symposium on High Performance Distributed Computing. 125-136

Globus (1999a), Security Documentation [Online]. Available：http://www-unix.globus.org/toolkit/docs/3.2/security.html[2004, September 1]

Globus (1999b), mds [Online]. Available：http://www-unix. globus.org/toolkit/mds/ [2004, September 1]

Haykin Simon (1999). Neural networks: A comprehensive foundation, New Jersey: Prentice Hall.

Hiller & Gerald Leiberman (2001). Introduction to Operations Research , New York: McGraw Hill.

Hollingsworth, J. and Miller, B. ( 1999). Instrumentation and measurement in the grid, Blueprint for a Future Computing Infrastructure. 339–365.

Horngren Charles T., Foster George & Datar Srikant M. (2000). Cost Accounting, 10th ed., New Jersey: Brentice Hall.

Hsu I.-T., Huang Z.-Y. & Wang S.-D. (2005 july). Dynamic Scheduling Methods for Computational Grid Environments. International Conferences on Parallel and Distributed Systems.

Kurowski, K., Nabrzyski, J., & Pukacki, J. (2001). User preference driven multiobjective resource management in grid environments. The First Proceedings IEEE/ACM international Symposium. 15-18.

Lee, H.-M., Lee, T.-Y. (2006. November 9-11). Securiy of Message Process Based on Grid Environment, 2006 International Workshop on Security Engineering And Information Technology on High Performance Network (SIT06), Cheju Island, Kerea.

Livny M. and Solomon M. (2001). Condor technologies in grid middleware [Online]. Available: http://www.cs.wise.edu/cond-
-or/[2001, March 31].

Maurice G. Kendall (1966). The advenced theory of statistics and alan stuart. 2.

Miller, B. P., Callaghan, M. D., Cargille, J. M., Hollingsworth, J. K., Irvin, R. B., Karavanic, K. L., Kunchithapadam, K., & Newhall, T. (1995). The Paradyn parallel performance measurement tool. IEEE Computer , 28(11) , 37-46.

Peng Yu, Wu Quanguan (2006). Secure Communication and Access Control for Web Services Container. Fifth International Conference on Grid and Cooperative Computing (GCC’06). 412-415.

Rajkumar Buyya, Abramson David & Jonathan Giddy (2001). Nimrod-G Resource Broker for Service-Oriented Grid Computing, IEEE Distributed Systems Online, 2(7).

Raman R. (1999). ClassAds programming tutorial (C++) [Online]. Available：http://www.cs.wisc.edu/condor/ClassAd/c++tut.htm l [2004, September 1]

Raman, R. (1999). Condor version 6.6.6 manual [Online]. Available：http://www.cs.wisc.edu/condor/manual/v6.6/ [2004, September 1]

Ribler, R. L., Vetter, J. S., Simitci, H. and Reed, D. A. (1998, July 28-31). Autopilot: Adaptive control of distributed applications. Proceedings of the 7th IEEE Symposium on High Performance Distributed Computing, LBNL-42611.

Tierney, B., Crowley, B., Gunter, D., Holding, M., Lee, J. & Thompson, M. (2001). A monitoring sensor management system for grid environments. Cluster Computing Journal, 4(1).

Tierney, B., Johnston, W., Crowley, B., Hoo, G., Brooks, C., & Gunter, D. (1998 July 28-31). The NetLogger methodology for high performance distributed systems performance analysis. Proceedings of the 7th IEEE Symposium on High Performance Distributed Computing.LBNL-42611.

Wolski, R. (2003). Experiences with predicting resource performance On-line in computational grid settings. ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review, 30(4), 41-49.

Wright D. (1999). Condor tutorial for administrators infn-bologna [Online]. Available: http://www.cs.wise.edu/condor/tutorials/
Infn-admin/admin.PPT[1999, June 28].

Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets, Information and Control, 8(3), 338-353.