网格调度
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网格调度
LOGO
网格调度
1 概念 2 调度模型 3 机器选择 4 常用调度算法
1 网格调度概念
问题：为什么需要网格调度？
1. 一方面，应用领域需要计算机解决的问题越来越复 杂、规模越来越大。
2. 另一方面，网格系统包括各种异构资源，每种资源 都有自己的特性。
3.如果映射大部分任务在不合适的机器上运行，将花费 大量的额外开销，并引起计算系统机器性能的严重下 降。
KPB（K-Percent Best Heuristic）算法
只使用全部可用机器的一个子集来进行任务映射。
机会均载平衡（OLB）算法
分配任务给下一个就绪的机器，而不考虑机器的期望 完成时间。 当映射任务给机器时，不考虑任务的执行时间，如果 多个机器可供使用，可随机选择。
用户导向指派（UDA）算法
不考虑任务的到达顺序，而是将已经到达的任务指派 给具有最小期望完成时间的机器，而不考虑机器是否 可用。
3 增强优化选择理论(AOST)
使用与OST相同的代码分解方法，但考虑到 可用机器数量有限的情况。 为每种类型的程序代码提供服务的机器数量 是有限的。 在OST和AOST中，一个应用分解的程序模块 是顺序执行的。
3 OST/AOST算法应用
单指令多数据 多指令多数据
向量类型
OST/AOST算法的应用分解过程
2 分布式网格调度模型（2）
第二种：多个网格调度器和一个中心管 理节点
当一个网格节点收到作业时，中心管理节点 根据搜索开销，确定作业迁移到周围那些网 格调度器是可行的，从中选择最适合的网格 调度器。
此种方法的负载平衡属于静态的，适用于作 业提交点服从均匀分布的情况。
2 分布式网格调度模型（3）
第三种：树形结构
应用程序分析模块
1. 应用程序类型：计算密集型、通信密集型和计算 通信相对均衡型。
2. 类度分析可以确定程序中并行任务的多少、并行 化任务的特点等。
资源特性分析模块
1. 首先分析网格资源静态信息，得到不同资源的 CPU体系结构、操作系统和应用接口等方面的异 同信息。
2. 然后调用网格计算中间件的资源监测模块，监测 计算资源的可用性以及计算资源的动态特性，如 计算资源的开启状态，节点可用内存大小等。
当λ取值越大，组内性能就越接近。当λ=1 时，每组内部节点性能相同；如果希望全部 节点参与任务调度，λ可以取值为0.
4 调度算法
独立任务调任务映射算法 批模式任务映射算法 静态任务映射算法
经济学原理调度算法
调度算法分类
4 动态任务映射算法（MCT） 最小完成时间（MCT）启发式算法
4 静态任务映射算法（1）
遗传算法（GA）
1.遗传算法可以用来解决并行处理问题，如调 度问题、数据组织和分发、通信和路由等， 是一种有效的解决最优化问题的方法。 2.发展成为一种通过模拟自然进化过程解决最 优化问题的计算模型。
4 静态任务映射算法（2）
模拟退火算法（SA）
1.模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体 加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时， 固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大， 而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都 达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能 减为最小。退火过程的最低能量的基态相当 于全局最优解。 2.它的最大优点是能避免问题的解落入局部最 小。
4 批模式任务映射算法
在批处理模式调度算法中，调度集合在一个 预先定义的间隔之后进行映射。 两种策略：
1.固定时间间隔策略：不管调度集合(SS)中用多少 任务，只需要到达一个规定时间间隔后就对SS中的 任务进行映射。
2.规定任务数策略：当SS中的任务数达到一定规定 量或全部任务已到达SS时，就对SS进行映射。
1） 将所有节点构成一棵树。
2）根节点的性能是为最大，任一节点性能不大于其 父结点。 3）任意中间节点需要了解其子树包含的计算能力， 根节点需要掌握网格全局的调度信息。 4）任一中间节点的失败，均会导致该结构分裂成2 个独立的调度空间。（从这一点上来说，树结构不是 合理的拓扑结构）
2 分布式网格调度模型（4）
1.分配任务给具有最小（或最早）完成时间的 机器。 2.优点：机器间的负载将趋于平衡 3.缺点：不保证任务指派给执行最快的机器， 从而潜在增加了全部任务的最大完成时间。
4 动态任务映射算法（MET） 最小执行时间（MET）启发式算法
1.分配任务给执行最快的机器。 2.优点：MET保证每个任务的执行都花费最少 的时间。 3.缺点：大多数任务在几个性能最好的机器上 执行，会引起机器间的负载严重不平衡。
3 机器选择算法优化（1）
不管是OST、AOST还是HOST算法都没有考虑 到节点间的通信问题，而且调度器是中心式 的。 网格计算环境的优化选择要分几种情况考虑 通常使用的性能指标 1.计算时间 2.通信时间
3 机器选择算法优化（2）
最大计算能力算法
1.目标是使得应用程序的总体执行时间最小。 2.为应用的不同类型代码选择最合适的机器。 3.适合计算密集应用。
针对计算性能或通信性能，都可以选取合适的λ值， 同时考虑计算或通信性能时，贴近度矩阵的元素值 可以采用海明贴近度公式进行计算。
3 基于模糊聚类的机器选择
2.5
3.0
3.8
54
49
7.8
2.0
3.5
4.1
（a）逻辑分组G1
58
66
（b）逻辑分组G2
7.5 （3）逻辑分组G3
G={2.0，3.0，3.5，2.5，4.1，54，3.8，49，66，58，7.8，7.5} λ=0.8
1. 优化选择理论（OST） 2. 增强优化选择理论（AOST） 3. 异构优化选择理论（HOST）
基于模糊聚类的机器选择算法
3 优化选择理论(OST)
OST算法用在可用机器数量不受限制前提下. 把程序应用代码分解成m个相同大小的、没 有重叠的程序模块，每个模块内具有相同的 内在并行性. OST的目标：为每个程序模块中的各个代码 指派到特性匹配的机器上，以获得优化的性 能。
4 动态任务映射算法（SA） 切换算法（SA）
1.依赖负载在机器间的分布情况，周期性地使 用MCT和MET算法 2.具体实现：
定义负载平衡指标P=最小的机器就绪时间/ 最大的机器就绪时间;设定一个阀值，通过比 较P与其的关系，在MCT和MET间切换。
4 动态任务映射算法（KPB/OLB/UDA）
第四种：非完全分布的、无中心网格调 度模型
特点：每个GS只和若干个GS相邻。结过n(n>=1)步每 个GS都能把任务调度到其余的GS中。 优点：容易扩充节点。一个GS失效时，不影响其他的 GS调度。 缺点：需要复杂的调度策略、负载平衡与迁移机制。
3 机器选择
根据不同的性能指标要求（如执行代价、执 行时间或通信成本等），为一个应用选择一 个合适的异构/同构机器集合。 常用的机器选择方法
3 异构优化选择理论（HOST）
是对AOST算法从两方面的扩展。 为考虑了一个应用程序分解的程序模块可能 存在并行性问题，并将程序模块间的依赖关 系用有向图表示。 考虑了在不同机器上使用不同的任务映射技 术来改进机器的选择性能。
3 异构优化选择理论（HOST）
作业
• 把作业分解成串行执行m个子作业，每个子作 业分解成可并行执行的n个程序模块，每个程序 模块分解成可并行执行的代码块。
2 调度模型（2）
应用程序分解模块
1.首先利用“应用特性描述表”分解一个应用程序成很 多子任务，这些子任务之间通常会包括依赖或优先约 束关系。
2.然后基于“机器特性描述表”将分解的子任务构成适 合不同机器特性的若干任务集合，目标是让任务能够 在适合自己的运行节点上运行。
机器选择
1 复杂的应用问题往往包含多方面的异构型，不同性质 的应用适合在不同的体系结构上运行。
2.将网格资源划分为若干个资源子集，并选择一个或多 个合适的子集为一个具体应用执行。
2.调度模型（3）
任务映射
1.在选定的机器集合上，为应用程序的各个任务匹配 机器。 注意：匹配是一个逻辑上的过程，任务映射是一个静 态的预分配过程，并不进行任务的传输。适合在批处 理调度系统和静态调度系统中使用。
任务调度
1 网格调度概念
任务—子任务1 —子任务2 —子任务3 ………
机器1 机器2 机器3 ……
网格调度首先把应用程序分解为多个任务或子任 务，根据任务的需求，发现满足条件的计算资源，然 后根据主要因素或选择策略选择一个最合适的资源，
以便最小化应用程序的执行时间或完成时间。
2 网格调度模型
2 调度模型（1）
4 批模式任务映射算法（3）
Max-min算法
先算出每一个作业在每个机器上的最早完成 时间。在所有作业中，拥有最大最早完成时 间的作业将被选出来，分配到对应的机器执 行，将这个作业删除，重复上述工作，直至 所有作业都被分配。优先考虑长任务。
4 批模式任务映射算法（4）
最大时间跨度算法（Max-Int）
两种:中心式和分布式。
2 中心式网格调度模型
N个用户
1个网格调度器
K个虚拟群 中间的网格调度器跟踪所有计算资源上的负载信息，独 立的在计算资源范围内为应用作业找到合适的节点集合。
2 分布式网格调度模型（1）
第一种：基于两层结构的调度模型
组成：N个LAN+1个WAN。 调度策略：每个LAN实现一个内部调度器和一个外部 调度组件。当一个外部调度组件收到一个计算请求， 它基于“竞标、拍卖”选择一个LAN，再由LAN内的内 部调度器进行调度。
4 静态任务映射算法
静态启发式任务映射算法具有充足的时间利 用启发式信息，提高算法的调度性能。 在实时性要求不高的计算系统中，使用静态 映射算法可能更好。 静态算法要求参与映射的任务集合是预知的， 在全部机器上的所有任务的期望执行时间的 估计值也是已知的，并具有合理的精度。实 际应用中的系统上述条件很难达到。
1.基本思想：最好的调度应该使得全部任务的 完成时间最小。 2.吸取了Min-min和Max-min的优点。除了利 用历史调度信息之外，还利用预测信息来减 少调度任务的时间。
4 批模式任务映射算法（5）
老化算法
1.在批模式算法中，可能会出现一个任务总得不到执 行的情况，则称之为“饥饿任务”，在实际应用中是 不允许的。 2.为了减少饥饿任务，引入任务老化方法，将上次没 有得到执行的任务在下次重新映射时让它变老，目标 是提高该任务的执行优先级。 3.在Min-min和Max-min算法中引入老化因子。
4 批模式任务映射算法（1） 快速贪吃算法（Fast-Greedy）
根据到达顺序依次从SS中选择一个任务，计 算该任务的期望执行时间，然后将具有最小 期望完成时间的机器指派给这个任务。如此 重复，直到全部任务指派完毕。
4 批模式任务映射算法（2）
Min-min算法
1.目的：将大量的任务指派给不仅完成它最早，而且 执行它最快的机器，以使全部任务完成时间最小。 2.过程：计算每个任务在各个机器上的期望完成时间 ，获得每个任务的最早完成时间及其机器，再将具有 最小最早完成时间的任务指派给获得它的机器，指派 完成后更新机器就绪时间，并删除已分配的任务，如 此重复，直到全部任务都被分配为止。
基于模糊聚类的机器选择
1.将上述三者有机结合起来，通过一个因子来 控制机器选择的结果 2.将全部可用网格计算节点使用模糊聚类方法 划分为不同的逻辑分组，每个分组称为一个逻 辑机群。
3 基于模糊聚类的机器选择（1）
逻辑分组表示机器性能贴近度，用“λ截值”实现。
直观的，可以用一个全连通图表示。从全连通图中 去掉小于λ的边，得到的连通子图顶点就是逻辑机 群。
最大通信能力算法
1.目标是最大化有效通信能力。 2.使得任何两个被选择的节点间具有最小有效 通信带宽。 3.适合通信密集应用。
3 机器选择算法优化（3）
优化的平衡通信与计算
考虑通信与计算两个计算性能指标，根据不同 应用调节“计算/通信”因子（通常会优先考虑 计算性能指标，然后再考虑通信性能指标）。
1.将任务发送到指定机器上的执行队列内，是任务映 射的结果。进入执行队列的任务会被宿主机自动启
动执行。 在动态调度系统中，任务映射、调度和执行均包含在
任务调度之中。
2 调度模型（4）
任务映射和任务调度模块统称为任务调度器。 机器选择模块和任务调度器统称为网格调度器。 根据网格调度器的位置，将应用程序调度模型分成
LOGO
网格调度
1 概念 2 调度模型 3 机器选择 4 常用调度算法
1 网格调度概念
问题：为什么需要网格调度？
1. 一方面，应用领域需要计算机解决的问题越来越复 杂、规模越来越大。
2. 另一方面，网格系统包括各种异构资源，每种资源 都有自己的特性。
3.如果映射大部分任务在不合适的机器上运行，将花费 大量的额外开销，并引起计算系统机器性能的严重下 降。
KPB（K-Percent Best Heuristic）算法
只使用全部可用机器的一个子集来进行任务映射。
机会均载平衡（OLB）算法
分配任务给下一个就绪的机器，而不考虑机器的期望 完成时间。 当映射任务给机器时，不考虑任务的执行时间，如果 多个机器可供使用，可随机选择。
用户导向指派（UDA）算法
不考虑任务的到达顺序，而是将已经到达的任务指派 给具有最小期望完成时间的机器，而不考虑机器是否 可用。
3 增强优化选择理论(AOST)
使用与OST相同的代码分解方法，但考虑到 可用机器数量有限的情况。 为每种类型的程序代码提供服务的机器数量 是有限的。 在OST和AOST中，一个应用分解的程序模块 是顺序执行的。
3 OST/AOST算法应用
单指令多数据 多指令多数据
向量类型
OST/AOST算法的应用分解过程
2 分布式网格调度模型（2）
第二种：多个网格调度器和一个中心管 理节点
当一个网格节点收到作业时，中心管理节点 根据搜索开销，确定作业迁移到周围那些网 格调度器是可行的，从中选择最适合的网格 调度器。
此种方法的负载平衡属于静态的，适用于作 业提交点服从均匀分布的情况。
2 分布式网格调度模型（3）
第三种：树形结构
应用程序分析模块
1. 应用程序类型：计算密集型、通信密集型和计算 通信相对均衡型。
2. 类度分析可以确定程序中并行任务的多少、并行 化任务的特点等。
资源特性分析模块
1. 首先分析网格资源静态信息，得到不同资源的 CPU体系结构、操作系统和应用接口等方面的异 同信息。
2. 然后调用网格计算中间件的资源监测模块，监测 计算资源的可用性以及计算资源的动态特性，如 计算资源的开启状态，节点可用内存大小等。
当λ取值越大，组内性能就越接近。当λ=1 时，每组内部节点性能相同；如果希望全部 节点参与任务调度，λ可以取值为0.
4 调度算法
独立任务调任务映射算法 批模式任务映射算法 静态任务映射算法
经济学原理调度算法
调度算法分类
4 动态任务映射算法（MCT） 最小完成时间（MCT）启发式算法
4 静态任务映射算法（1）
遗传算法（GA）
1.遗传算法可以用来解决并行处理问题，如调 度问题、数据组织和分发、通信和路由等， 是一种有效的解决最优化问题的方法。 2.发展成为一种通过模拟自然进化过程解决最 优化问题的计算模型。
4 静态任务映射算法（2）
模拟退火算法（SA）
1.模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体 加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时， 固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大， 而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都 达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能 减为最小。退火过程的最低能量的基态相当 于全局最优解。 2.它的最大优点是能避免问题的解落入局部最 小。
4 批模式任务映射算法
在批处理模式调度算法中，调度集合在一个 预先定义的间隔之后进行映射。 两种策略：
1.固定时间间隔策略：不管调度集合(SS)中用多少 任务，只需要到达一个规定时间间隔后就对SS中的 任务进行映射。
2.规定任务数策略：当SS中的任务数达到一定规定 量或全部任务已到达SS时，就对SS进行映射。
1） 将所有节点构成一棵树。
2）根节点的性能是为最大，任一节点性能不大于其 父结点。 3）任意中间节点需要了解其子树包含的计算能力， 根节点需要掌握网格全局的调度信息。 4）任一中间节点的失败，均会导致该结构分裂成2 个独立的调度空间。（从这一点上来说，树结构不是 合理的拓扑结构）
2 分布式网格调度模型（4）
1.分配任务给具有最小（或最早）完成时间的 机器。 2.优点：机器间的负载将趋于平衡 3.缺点：不保证任务指派给执行最快的机器， 从而潜在增加了全部任务的最大完成时间。
4 动态任务映射算法（MET） 最小执行时间（MET）启发式算法
1.分配任务给执行最快的机器。 2.优点：MET保证每个任务的执行都花费最少 的时间。 3.缺点：大多数任务在几个性能最好的机器上 执行，会引起机器间的负载严重不平衡。
3 机器选择算法优化（1）
不管是OST、AOST还是HOST算法都没有考虑 到节点间的通信问题，而且调度器是中心式 的。 网格计算环境的优化选择要分几种情况考虑 通常使用的性能指标 1.计算时间 2.通信时间
3 机器选择算法优化（2）
最大计算能力算法
1.目标是使得应用程序的总体执行时间最小。 2.为应用的不同类型代码选择最合适的机器。 3.适合计算密集应用。
针对计算性能或通信性能，都可以选取合适的λ值， 同时考虑计算或通信性能时，贴近度矩阵的元素值 可以采用海明贴近度公式进行计算。
3 基于模糊聚类的机器选择
2.5
3.0
3.8
54
49
7.8
2.0
3.5
4.1
（a）逻辑分组G1
58
66
（b）逻辑分组G2
7.5 （3）逻辑分组G3
G={2.0，3.0，3.5，2.5，4.1，54，3.8，49，66，58，7.8，7.5} λ=0.8
1. 优化选择理论（OST） 2. 增强优化选择理论（AOST） 3. 异构优化选择理论（HOST）
基于模糊聚类的机器选择算法
3 优化选择理论(OST)
OST算法用在可用机器数量不受限制前提下. 把程序应用代码分解成m个相同大小的、没 有重叠的程序模块，每个模块内具有相同的 内在并行性. OST的目标：为每个程序模块中的各个代码 指派到特性匹配的机器上，以获得优化的性 能。
4 动态任务映射算法（SA） 切换算法（SA）
1.依赖负载在机器间的分布情况，周期性地使 用MCT和MET算法 2.具体实现：
定义负载平衡指标P=最小的机器就绪时间/ 最大的机器就绪时间;设定一个阀值，通过比 较P与其的关系，在MCT和MET间切换。
4 动态任务映射算法（KPB/OLB/UDA）
第四种：非完全分布的、无中心网格调 度模型
特点：每个GS只和若干个GS相邻。结过n(n>=1)步每 个GS都能把任务调度到其余的GS中。 优点：容易扩充节点。一个GS失效时，不影响其他的 GS调度。 缺点：需要复杂的调度策略、负载平衡与迁移机制。
3 机器选择
根据不同的性能指标要求（如执行代价、执 行时间或通信成本等），为一个应用选择一 个合适的异构/同构机器集合。 常用的机器选择方法
3 异构优化选择理论（HOST）
是对AOST算法从两方面的扩展。 为考虑了一个应用程序分解的程序模块可能 存在并行性问题，并将程序模块间的依赖关 系用有向图表示。 考虑了在不同机器上使用不同的任务映射技 术来改进机器的选择性能。
3 异构优化选择理论（HOST）
作业
• 把作业分解成串行执行m个子作业，每个子作 业分解成可并行执行的n个程序模块，每个程序 模块分解成可并行执行的代码块。
2 调度模型（2）
应用程序分解模块
1.首先利用“应用特性描述表”分解一个应用程序成很 多子任务，这些子任务之间通常会包括依赖或优先约 束关系。
2.然后基于“机器特性描述表”将分解的子任务构成适 合不同机器特性的若干任务集合，目标是让任务能够 在适合自己的运行节点上运行。
机器选择
1 复杂的应用问题往往包含多方面的异构型，不同性质 的应用适合在不同的体系结构上运行。
2.将网格资源划分为若干个资源子集，并选择一个或多 个合适的子集为一个具体应用执行。
2.调度模型（3）
任务映射
1.在选定的机器集合上，为应用程序的各个任务匹配 机器。 注意：匹配是一个逻辑上的过程，任务映射是一个静 态的预分配过程，并不进行任务的传输。适合在批处 理调度系统和静态调度系统中使用。
任务调度
1 网格调度概念
任务—子任务1 —子任务2 —子任务3 ………
机器1 机器2 机器3 ……
网格调度首先把应用程序分解为多个任务或子任 务，根据任务的需求，发现满足条件的计算资源，然 后根据主要因素或选择策略选择一个最合适的资源，
以便最小化应用程序的执行时间或完成时间。
2 网格调度模型
2 调度模型（1）
4 批模式任务映射算法（3）
Max-min算法
先算出每一个作业在每个机器上的最早完成 时间。在所有作业中，拥有最大最早完成时 间的作业将被选出来，分配到对应的机器执 行，将这个作业删除，重复上述工作，直至 所有作业都被分配。优先考虑长任务。
4 批模式任务映射算法（4）
最大时间跨度算法（Max-Int）
两种:中心式和分布式。
2 中心式网格调度模型
N个用户
1个网格调度器
K个虚拟群 中间的网格调度器跟踪所有计算资源上的负载信息，独 立的在计算资源范围内为应用作业找到合适的节点集合。
2 分布式网格调度模型（1）
第一种：基于两层结构的调度模型
组成：N个LAN+1个WAN。 调度策略：每个LAN实现一个内部调度器和一个外部 调度组件。当一个外部调度组件收到一个计算请求， 它基于“竞标、拍卖”选择一个LAN，再由LAN内的内 部调度器进行调度。
4 静态任务映射算法
静态启发式任务映射算法具有充足的时间利 用启发式信息，提高算法的调度性能。 在实时性要求不高的计算系统中，使用静态 映射算法可能更好。 静态算法要求参与映射的任务集合是预知的， 在全部机器上的所有任务的期望执行时间的 估计值也是已知的，并具有合理的精度。实 际应用中的系统上述条件很难达到。
1.基本思想：最好的调度应该使得全部任务的 完成时间最小。 2.吸取了Min-min和Max-min的优点。除了利 用历史调度信息之外，还利用预测信息来减 少调度任务的时间。
4 批模式任务映射算法（5）
老化算法
1.在批模式算法中，可能会出现一个任务总得不到执 行的情况，则称之为“饥饿任务”，在实际应用中是 不允许的。 2.为了减少饥饿任务，引入任务老化方法，将上次没 有得到执行的任务在下次重新映射时让它变老，目标 是提高该任务的执行优先级。 3.在Min-min和Max-min算法中引入老化因子。
4 批模式任务映射算法（1） 快速贪吃算法（Fast-Greedy）
根据到达顺序依次从SS中选择一个任务，计 算该任务的期望执行时间，然后将具有最小 期望完成时间的机器指派给这个任务。如此 重复，直到全部任务指派完毕。
4 批模式任务映射算法（2）
Min-min算法
1.目的：将大量的任务指派给不仅完成它最早，而且 执行它最快的机器，以使全部任务完成时间最小。 2.过程：计算每个任务在各个机器上的期望完成时间 ，获得每个任务的最早完成时间及其机器，再将具有 最小最早完成时间的任务指派给获得它的机器，指派 完成后更新机器就绪时间，并删除已分配的任务，如 此重复，直到全部任务都被分配为止。
基于模糊聚类的机器选择
1.将上述三者有机结合起来，通过一个因子来 控制机器选择的结果 2.将全部可用网格计算节点使用模糊聚类方法 划分为不同的逻辑分组，每个分组称为一个逻 辑机群。
3 基于模糊聚类的机器选择（1）
逻辑分组表示机器性能贴近度，用“λ截值”实现。
直观的，可以用一个全连通图表示。从全连通图中 去掉小于λ的边，得到的连通子图顶点就是逻辑机 群。
最大通信能力算法
1.目标是最大化有效通信能力。 2.使得任何两个被选择的节点间具有最小有效 通信带宽。 3.适合通信密集应用。
3 机器选择算法优化（3）
优化的平衡通信与计算
考虑通信与计算两个计算性能指标，根据不同 应用调节“计算/通信”因子（通常会优先考虑 计算性能指标，然后再考虑通信性能指标）。
1.将任务发送到指定机器上的执行队列内，是任务映 射的结果。进入执行队列的任务会被宿主机自动启
动执行。 在动态调度系统中，任务映射、调度和执行均包含在
任务调度之中。
2 调度模型（4）
任务映射和任务调度模块统称为任务调度器。 机器选择模块和任务调度器统称为网格调度器。 根据网格调度器的位置，将应用程序调度模型分成