一種環(huán)境感知的仿真服務調(diào)度模型

張學軍，閆光輝，胡曉輝

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一種環(huán)境感知的仿真服務調(diào)度模型

張學軍，閆光輝，胡曉輝

(蘭州交通大學電子與信息工程學院，蘭州 730070)

針對傳統(tǒng)分布式仿真框架HLA/RTI中動態(tài)調(diào)度負載平衡較差、執(zhí)行可靠性較低的問題，提出一種基于環(huán)境感知的仿真服務調(diào)度模型C3SM。C3SM模型包含總體結(jié)構(gòu)、調(diào)度策略和服務部署。總體結(jié)構(gòu)規(guī)定各個模塊的功能與交互接口，調(diào)度策略采用改進的蟻群算法進行仿真服務的動態(tài)調(diào)度，服務部署采用重疊覆蓋部署策略以保證較好的服務可用性和較低的資源消耗。仿真實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)分布式仿真框架HLA/RTI相比，C3SM模型通過實時獲取執(zhí)行環(huán)境的上下文信息，能夠獲得較優(yōu)的負載平衡度，且重疊覆蓋的仿真服務部署策略使得仿真運行系統(tǒng)的可靠性明顯提高。

環(huán)境感知；高層體系結(jié)構(gòu)；分布式仿真；Web 服務；蟻群算法；仿真服務調(diào)度

1 概述

隨著計算機與信息技術(shù)的飛速發(fā)展，計算機仿真技術(shù)在智能交通、航空航天、生物、通信等領域得到了廣泛的應用和研究。由于計算機仿真所涉及的問題越來越復雜，僅靠單個仿真系統(tǒng)已無法滿足實際仿真需求。目前多種智能手持設備快速發(fā)展，具備了較強的計算能和通信能力，可以將多種手持設備與傳統(tǒng)的服務器或PC一起構(gòu)成一個分布式、異構(gòu)的智能仿真建模和運行環(huán)境。

高層體系結(jié)構(gòu)(High Level Architecture, HLA)是分布式仿真領域的一個軟件架構(gòu)標準，它解決了仿真應用之間可交互性和模型在不同領域重用性的關鍵問題[1]。但是，HLA在應用中存在許多不足：(1)由于存在多個運行時基礎設施(Runtime Infrastructure, RTI)廠商，不同廠商的RTI基于特定的計算機平臺與編程語言，互操作性和跨平臺能力有限；(2)RTI在運行時會受到防火墻的限制，使仿真任務無法正常運行；(3)RTI對系統(tǒng)的容錯性支持不足，單一聯(lián)邦的失效會導致整個仿真任務的失敗。

Web服務(Web service)是一種面向服務的分布式計算模式，具有良好的平臺異構(gòu)性和語言獨立性特點，可以與其他分布式計算技術(shù)相結(jié)合，且其請求和響應不受防火墻限制。因此，可以考慮將Web 服務和HLA進行結(jié)合，克服HLA的不足，進而構(gòu)建一個具備一定冗余度的可靠分布式仿真系統(tǒng)。

目前的仿真研究主要集中在體系結(jié)構(gòu)方面，對仿真任務的動態(tài)調(diào)度、執(zhí)行的可靠性研究較少。本文根據(jù)Web服務與傳統(tǒng)RTI仿真的特點，提出一種基于環(huán)境感知的仿真服務調(diào)度模型(Context-aware Simulation Service Scheduling Model, C3SM)。C3SM模型首先在仿真任務的執(zhí)行節(jié)點上部署監(jiān)控代理實時獲取各節(jié)點和仿真服務的當前狀態(tài)，然后讓調(diào)度器按照指定的調(diào)度策略將用戶的仿真請求分發(fā)到各個執(zhí)行節(jié)點上，并對出現(xiàn)故障的執(zhí)行節(jié)點及時使用副本節(jié)點代替。整個過程對仿真客戶端是透明的，這樣可有效提高仿真任務的執(zhí)行效率與可靠性，降低仿真客戶端的編程復雜度。

2 相關工作

文獻[2]基于網(wǎng)格服務提出了層次化動態(tài)負載平衡系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以在HLA仿真執(zhí)行過程中重新分配各種資源，有效提高了仿真任務執(zhí)行性能。文獻[3]把運行全過程分為運行前后的調(diào)度準備、運行過程的基于MOM的管理和對系統(tǒng)的負載監(jiān)控及調(diào)度，實現(xiàn)了對仿真運行全過程的管理。文獻[4]從節(jié)約網(wǎng)絡帶寬、優(yōu)化資源配置和負載平衡、支持離線服務的應用需求入手，提出了基于移動Agent和上下文感知技術(shù)的仿真服務遷移機制，實現(xiàn)了對仿真服務遷移全生命周期的管理。

文獻[5]分析了HLA在協(xié)同仿真應用方面的限制，將Web service與基于HLA的仿真系統(tǒng)集成，使用Web service封裝異構(gòu)資源，并通過原型系統(tǒng)驗證了該方法的可行性。文獻[6]將Web service引入到HLA仿真應用中，提出了基于Web service的HLA仿真框架。

文獻[7]針對仿真執(zhí)行可靠性問題，在HLA的框架下，實現(xiàn)了一個動態(tài)復制管理層。該層以透明的方式支持對軟件副本的執(zhí)行，提高了仿真系統(tǒng)的響應速度。文獻[8]則從HLA仿真的可信性角度出發(fā)，將確認、驗證和授權(quán)分為 3個層次論述每個層次的作用。

文獻[9]提出了多代理的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，采用層次化的數(shù)據(jù)管理機制，使得對仿真運行的分析與快速的數(shù)據(jù)收集相互獨立，提高了已有數(shù)據(jù)收集機制的性能，為增強仿真模型的可重用性和互操作性提供了支持。

3 仿真服務動態(tài)調(diào)度模型

已有的HLA仿真系統(tǒng)在執(zhí)行過程中很少考慮系統(tǒng)的可靠性與負載平衡，各聯(lián)邦成員采用靜態(tài)綁定的發(fā)布/訂購模式進行交互，這在較大規(guī)模的仿真應用執(zhí)行過程中可能會出現(xiàn)難以預料的后果，某一聯(lián)邦成員的故障會導致整個系統(tǒng)的執(zhí)行失敗。聯(lián)邦成員的唯一性導致仿真運行時各聯(lián)邦成員的有效性不能得到保證。

為此，本文提出基于環(huán)境感知的仿真服務動態(tài)調(diào)度模型C3SM，將仿真中涉及到的聯(lián)邦都封裝為Web service，通過在仿真客戶端調(diào)用所需的仿真服務組件便可以實現(xiàn)仿真任務的高效、可靠執(zhí)行。

3.1 C3SM的總體結(jié)構(gòu)

C3SM的總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 仿真服務動態(tài)調(diào)度模型總體結(jié)構(gòu)

為準確描述模型，引入如下定義：

定義1(仿真服務) 將仿真所需的各種屬性和功能通過Web service封裝，并能通過標準互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議訪問的組件。

定義2(服務節(jié)點) 部署了所需仿真服務的節(jié)點(物理機、虛擬機)。

定義3(監(jiān)控代理) 部署于服務節(jié)點上，用于監(jiān)測服務節(jié)點狀態(tài)(是否工作、性能指標、負載等)的軟件傳感器。

定義4(服務狀態(tài)資源庫) 用于記錄各服務節(jié)點狀態(tài)和各仿真服務訪問接口信息的數(shù)據(jù)庫。

定義5(仿真客戶端) 通過調(diào)用各仿真服務，執(zhí)行仿真任務的運行實體。

C3SM模型的總體結(jié)構(gòu)由仿真客戶端、仿真服務動態(tài)調(diào)度器、服務狀態(tài)資源庫、仿真調(diào)度策略庫和服務節(jié)點組成。每個服務節(jié)點上均部署有監(jiān)控代理，可以監(jiān)測服務節(jié)點的性能指標、負載狀態(tài)和仿真服務可用性等數(shù)據(jù)，同時定期會對部署于該節(jié)點的仿真服務進行可用性測試，按設定的周期將服務節(jié)點及仿真服務的當前狀態(tài)寫入服務狀態(tài)資源庫，供仿真服務動態(tài)調(diào)度器在調(diào)度仿真服務時使用。仿真客戶端是執(zhí)行仿真任務的運行實體，在編碼階段可以采用多種編程語言，如JAVA、C++、C#等。用戶不需要預先指定仿真服務的訪問點，而在運行階段由調(diào)度器動態(tài)選擇最優(yōu)的服務節(jié)點與仿真服務，保證仿真任務執(zhí)行的效率與可靠性。仿真客戶端可運行于多種平臺下，如Windows PC、Linux服務器、Android移動設備等，這樣可以在仿真任務中加入多種參與者，提高仿真執(zhí)行的多樣性。

3.2 C3SM模型的調(diào)度方法

在分布式仿真框架HLA/RTI中加入Web service調(diào)用模式，可使各仿真聯(lián)邦之間的數(shù)據(jù)交互穿透防火墻的限制，擴大仿真任務的規(guī)模。但這種模式?jīng)]有考慮到Web service的故障問題[5]，若仿真任務調(diào)用的Web service不能正常提供服務，則會使仿真任務執(zhí)行失敗，在規(guī)模較大的情況下，發(fā)生故障的概率會更高。針對這一問題，基于環(huán)境感知的仿真服務調(diào)度模型C3SM在各服務節(jié)點上部署有相同仿真服務的多個副本以便在其他服務節(jié)點或者仿真服務出現(xiàn)故障時仍可繼續(xù)提供有效的仿真服務。仿真客戶端不是和仿真服務直接通信，而是通過仿真代理進行間接通信，具體的通信流程如圖2所示。

圖2 C3SM模型的動態(tài)調(diào)度流程

用戶在仿真客戶端進行編碼時，不需要直接指定仿真服務的絕對地址，但需要采用約定的服務描述方法，而目前尚無統(tǒng)一的描述標準。在本文實現(xiàn)的原型系統(tǒng)中，用戶首先向仿真服務動態(tài)調(diào)度器發(fā)送一個描述仿真服務的請求，調(diào)度器接收到仿真服務請求后，查詢仿真服務狀態(tài)資源庫和調(diào)度策略庫，根據(jù)調(diào)度策略與各仿真服務的當前狀態(tài)，選擇最優(yōu)的仿真服務并獲取該服務的絕對地址，然后發(fā)送簡單對象訪問協(xié)議(Simple Object Access Protocol, SOAP)服務請求。獲得SOAP響應后，將運行結(jié)果返回給仿真客戶端。若仿真服務在執(zhí)行過程中失效，則調(diào)度器重新選擇可用的仿真服務，重復上述過程。

在調(diào)度過程中，調(diào)度策略庫的作用非常重要。調(diào)度器需要在調(diào)度策略的指導下選擇滿足仿真請求的最優(yōu)仿真服務。為此，本文設計了基于批模式和改進蟻群算法的仿真服務動態(tài)調(diào)度策略，作為仿真調(diào)度策略庫的默認策略。在C3SM模型中，仿真任務由多個仿真客戶端協(xié)同執(zhí)行，各仿真客戶端之間的時間推進由統(tǒng)一的同步點推進模塊來管理。這樣在仿真服務調(diào)度過程中就不需要考慮仿真服務之間的依賴關系，而采用獨立仿真服務調(diào)度方法。經(jīng)典的獨立網(wǎng)格任務調(diào)度方法有Min-Min算法[10]和Max-Min算 法[11]。但是，Min-Min算法優(yōu)先考慮短任務，會導致長任務出現(xiàn)饑餓狀態(tài)。Max-Min算法則與Min-Min相反，導致短任務出現(xiàn)饑餓。在規(guī)模較大的仿真服務調(diào)度中，負載失衡和任務饑餓是不允許的。本文根據(jù)大規(guī)模仿真服務調(diào)度的特點，將接收到的多個仿真服務請求進行緩沖批量處理，采用固定時間間隔策略或固定仿真服務請求數(shù)策略，當達到調(diào)度觸發(fā)點后，使用改進后的蟻群算法進行仿真服務的動態(tài)調(diào)度。

蟻群算法[12]經(jīng)過多年的發(fā)展，已成功地應用在組合優(yōu)化中。仿真服務請求的批模式動態(tài)調(diào)度是一個組合優(yōu)化問題，因此可以使用改進的蟻群算法進行求解。

在蟻群算法調(diào)度開始時，需要設置各仿真服務的初始信息素，每只螞蟻代表調(diào)度集合中的一個仿真服務請求，攜帶該請求所需的計算負載、通信負載以及優(yōu)先級，以系統(tǒng)達到負載平衡為優(yōu)化目標。通過各仿真服務信息素的動態(tài)變化，使得螞蟻不斷選擇最佳的仿真服務，最終達到負載均衡。算法描述如下：

(1)初始化各仿真節(jié)點的信息素，為每個仿真服務請求分配一個螞蟻，負責將該請求運送到合適的仿真服務上，首先將螞蟻隨機分配到仿真節(jié)點上。

(2)每只螞蟻根據(jù)如下的概率選擇仿真節(jié)點：

(3)螞蟻在選擇仿真節(jié)點后，會在該仿真節(jié)點上留下一定量的信息素，表示如下：

假設螞蟻數(shù)量為，當所有螞蟻都選擇完仿真節(jié)點后，仿真節(jié)點的信息素增量為：

標準差為：

轉(zhuǎn)步驟(2)，進行下一次迭代計算。

表1 參數(shù)hi更新規(guī)則

3.3 C3SM模型的可靠性

在基于環(huán)境感知的仿真服務調(diào)度模型C3SM中，駐留在各仿真節(jié)點上的監(jiān)控代理定期獲取仿真節(jié)點的狀態(tài)信息，并通過規(guī)定的接口對仿真服務進行可用性測試，將仿真節(jié)點及各仿真服務的狀態(tài)錄入仿真服務資源庫，以便調(diào)度器能夠及時獲得系統(tǒng)的狀態(tài)信息。C3SM模型的可靠性與仿真服務的部署策略有關，在本文中，定義了3種仿真服務部署策略，具體如表2所示。

表2 仿真服務部署策略

圖3 仿真服務重疊覆蓋部署策略

若采用劃分覆蓋部署策略，則各仿真服務組只有一個駐留節(jié)點，個仿真節(jié)點上駐留有個互不相交的仿真服務組，則此時仿真服務組的可用性為：

若采用全覆蓋部署策略，則所有的仿真服務構(gòu)成一個仿真服務組，共有-1個備用副本，此時仿真服務組的可用性為：

由式(8)~式(10)可見，采用全覆蓋具有最佳的服務可用性，但對仿真節(jié)點的資源消耗較大，且沒有充分利用各仿真節(jié)點的特點；劃分覆蓋使得仿真服務組沒有冗余備份，對服務節(jié)點的資源消耗最小，但如果某一仿真節(jié)點出現(xiàn)故障，則駐留在該節(jié)點上的仿真服務組就不能繼續(xù)提供服務，仿真客戶端的相關服務請求也不能獲得響應，因此該部署策略具有較差的服務可用性；重疊覆蓋則吸取了上述2種部署策略的優(yōu)勢，具有較好的服務可用性以及較低的資源消耗，當設定=0.1時，c=1、c=20、c=30的服務可用率如圖4所示。

由圖4可見，在重疊覆蓋策略下，當=1時，即退化為全覆蓋策略，若仿真節(jié)點足夠多(>80)，則重疊覆蓋策略可以獲得逼近于全覆蓋策略的仿真服務可用率，從而在降低對仿真節(jié)點資源消耗的前提下，提供可靠的仿真服務。

4 仿真實驗與分析

通過虛擬機集群來驗證仿真服務調(diào)度模型，在3臺物理機上運行15臺虛擬機，各虛擬機上運行監(jiān)控代理，將監(jiān)控數(shù)據(jù)存入狀態(tài)數(shù)據(jù)庫，各仿真客戶端將仿真服務請求送往調(diào)度器并獲得仿真結(jié)果。本文定義負載平衡度(Load Balance Degree, LBD)為各仿真節(jié)點實際負載的標準差，使用LBD來衡量基于環(huán)境感知的仿真服務調(diào)度模型C3SM中改進蟻群算法與經(jīng)典批模式調(diào)度算法的性能。

4.1 實驗場景與參數(shù)設置

設定20個仿真客戶端，分為A、B方，兩方互為攻擊目標。初始時，A、B方的仿真客戶端均申請加入仿真任務組，待所有客戶端均成功加入后，執(zhí)行仿真任務，各客戶端通過使用Web service來進行仿真模擬，直到一方的所有仿真客戶端均退出執(zhí)行。本文使用Web service實現(xiàn)基本的仿真運行管理，各仿真客戶端通過仿真服務調(diào)度器來獲得服務執(zhí)行結(jié)果，進而決定操作流程。表3給出了實驗中的參數(shù)設置。

表3 實驗參數(shù)設置

在表3中，表示每個參數(shù)取值的固定值，表示每個參數(shù)取值的最小閾值，表示每個參數(shù)取值的最大閾值，表示每個參數(shù)迭代的步長。

4.2 C3SM模型的調(diào)度算法負載平衡度比較

基于環(huán)境感知的仿真服務調(diào)度模型C3SM在監(jiān)控各仿真節(jié)點負載與服務可用性的基礎上，使用修改的蟻群算法來獲得最佳的仿真服務映射列表，從而使得系統(tǒng)各仿真節(jié)點的負載達到平衡。實驗對比了經(jīng)典批模式調(diào)度算法與基于環(huán)境感知的仿真服務調(diào)度模型C3SM調(diào)度算法在負載平衡度方面的差異，如圖5所示。

圖5 不同調(diào)度算法的負載平衡度比較

從圖5可以看出，隨著調(diào)度(時間)的進行，經(jīng)典的批模式調(diào)度算法Min-Min和Max-Min的負載平衡度波動較大，而C3SM模型調(diào)度算法的負載平衡度則逐漸趨于平衡。這是因為C3SM模型引入了監(jiān)控代理來動態(tài)獲取系統(tǒng)的實時運行狀況，且通過調(diào)度結(jié)果的反饋來優(yōu)化后續(xù)的調(diào)度過程，從而使得整個系統(tǒng)的負載隨著調(diào)度的進行逐漸趨于平衡；而經(jīng)典的批模式調(diào)度算法則不具備這種機制，因此在負載平衡度方面的性能較差，整個系統(tǒng)的負載平衡度呈波動 狀態(tài)。

4.3 C3SM模型的執(zhí)行可靠性比較

將功能相同的Web仿真應用改寫為HLA/RTI規(guī)范的仿真程序。在運行中發(fā)現(xiàn)，由于聯(lián)邦成員和RTI之間通過RID文件指定的網(wǎng)絡地址和端口進行通信，且各聯(lián)邦成員需要依賴其他成員的正常運行，因此任意聯(lián)邦成員的失效均會導致整個仿真任務的執(zhí)行失敗。而基于環(huán)境感知的仿真服務調(diào)度模型C3SM由于使用具備副本的仿真服務，且調(diào)度器通過心跳信息可以發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)故障的仿真，從而避開失效節(jié)點，提高了仿真運行的可靠性。實驗模擬了節(jié)點失效率對基于環(huán)境感知的仿真服務調(diào)度模型C3SM和分布式仿真框架HLA/RTI的影響，具體如圖6所示。

圖6 節(jié)點失效率對仿真服務執(zhí)行的影響

從圖6可以看出，基于環(huán)境感知的仿真服務調(diào)度模型C3SM可以平滑節(jié)點失效對系統(tǒng)可靠性的影響，隨著節(jié)點失效率的增加，仿真服務的執(zhí)行成功率很緩慢的下降，且能維持在較高的水平；而分布式仿真框架HLA/RTI則不具備此能力，隨著節(jié)點失效率的增加，仿真服務的執(zhí)行成功率急速下降到一個很低的水平，明顯降低了系統(tǒng)的可靠性，使得仿真系統(tǒng)無法正常運行。

5 結(jié)束語

針對分布式仿真技術(shù)框架HLA/RTI在動態(tài)調(diào)度和執(zhí)行可靠性方面存在的問題，本文提出了一種基于環(huán)境上下文感知的仿真服務調(diào)度模型C3SM。C3SM模型使用Web service負責仿真服務的封裝和仿真運行的管理，利用監(jiān)控代理感知運行環(huán)境信息，并采用改進的蟻群算法調(diào)度仿真請求，獲得了較優(yōu)的負載平衡度和較高的系統(tǒng)可靠性。下一步主要考慮完善Web service仿真運行管理的功能，提高仿真系統(tǒng)的運行效率。

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編輯 任吉慧

A Context-aware Simulation Service Scheduling Model

ZHANG Xue-jun, YAN Guang-hui, HU Xiao-hui

(School of Electronics and Information Engineering, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China)

In order to address the problem of traditional distribution simulation framework HLA/RTI with respect to poor load balancing performance in service dynamic scheduling and low reliability of service execution, this paper proposes a Context-aware Simulation Service Scheduling Model(C3SM), which includes general framework, scheduling strategy and service deployment. The framework provides the functions and interaction interfaces of each module. For the scheduling scheme, a modified ant colony algorithm is used to achieve optimum load balancing and system reliability. Moreover, the overlapped coverage deployment strategy is adopted to obtain the high service availability and low resource consumption in the service deployment. Experiments are carried out on performance comparisons between the traditional HLA/RTI and C3SM in the scheduling strategy and the reliability of service performing, the results show that C3SM can obtain good load balance with the real-time context information of the execution environment, and the overlapped coverage simulation service deployment scheme greatly improves the reliability of the simulation execution system.

context-aware; High Level Architecture(HLA); distributed simulation; Web service; ant colony algorithm; simulation service scheduling

1000-3428(2014)03-0093-06

A

TP391.9

國家自然科學基金資助項目(61163009, 61163010)。

張學軍(1977－)，男，講師、博士研究生，主研方向：服務計算，服務仿真；閆光輝、胡曉輝，教授。

2013-05-29

2013-07-21 E-mail：zxjly1_new@163.com

10.3969/j.issn.1000-3428.2014.03.019