CN100547553C - 基于仿真网格的仿真场景自动部署方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于仿真网格的仿真场景自动部署方法，步骤为：①描述场景，输入联邦、联邦成员信息，生成场景描述文件；②通过仿真网格资源收集工具获得仿真网格空闲资源，将检测空闲资源添加到信息表，定时更新资源信息表；③将资源匹配请求都加入请求队列，从队首开始逐个取出请求并以联邦为单位资源，与资源信息表中的资源进行匹配，生成部署方案；④按照部署方案进行场景自动部署。该方法能够详尽描述仿真场景，并支持采用桥接联邦成员构建的联邦仿真场景。该方法能够从整体上宏观的为仿真场景中的应用选择合适的仿真资源进行仿真，减少仿真场景部署时间、提高仿真资源的利用率并提高仿真运行效率。
Description
技术领域
本发明属于计算机***结构领域的分布式计算技术，具体涉及基于仿真网格的仿真场景自动部署方法，它适用于基于网格的分布式仿真。
背景技术
计算机仿真是指用计算机程序来模拟现实世界或虚拟世界的一门综合性技术。高层体系结构(High Level Architecture，HLA)是美国国防部1995年发布的建模与仿真技术框架，该框架已经成为大规模复杂分布式仿真的一种标准支撑框架，它能提供将大规模的构造仿真、虚拟仿真、实况仿真集成在一起的综合环境，实现各类仿真***间的互操作、动态管理、一点对多点的通讯、***和部件的重用以及建立不同层次和粒度的对象模型。
然而随着HLA分布仿真应用的进一步深化，大规模、细粒度、长时间的分布仿真对***的计算能力、可靠性、容错性的要求越来越高。单纯基于HLA架构的仿真***存在计算资源利用率低下、容错能力不足的问题，并缺乏动态负载平衡能力、海量数据难以存储和有效处理、仿真场景部署繁琐、仿真应用间协作和互操作机制缺乏等问题。这些问题已成为制约仿真准确、大规模、高效地完成的瓶颈，成为仿真向“网络化、虚拟化、智能化、协同化、普适化”为特征的现代化方向发展的障碍。因此需要一种功能更强大的平台，为仿真***提供计算资源、信息共享等方面的支持。由于网格能将分布在不同地理位置的资源集成起来，为各种应用提供一种充分共享、无缝融合的资源使用环境。因此，基于网格的分布式仿真成为解决以上问题的主要途径之一。
国内外已开展了基于网格的分布仿真的研究。但由于仿真资源的分布性和仿真应用的特点，使得仿真网格下的仿真应用面临着一些问题：首先，由于仿真资源的地理分布性以及分布式仿真应用的特性，仿真场景部署如果靠人工进行将是一件繁琐、耗时的事情。其次，仿真应用由很多联邦成员协作实现，如何确保众多联邦成员部署到仿真资源上，并且不会造成仿真资源负载不均衡或资源崩溃，从而不影响仿真应用的运行。最后，为达到优化的仿真结果，仿真规模可能需要动态伸缩，如何支持仿真规模的动态伸缩。这都是网格环境下仿真需要解决的问题，需要仿真网格提供一种仿真场景自动部署方法。
发明内容
本发明的目的是针对目前仿真网格研究领域的不足，提供了一种基于仿真网格的仿真场景自动部署方法，该方法可以提高仿真过程的自动化程度、仿真场景的动态可伸缩性和仿真资源利用率，具有省时高效的特点。
本发明提供的基于仿真网格的仿真场景自动部署方法，其步骤包括：
(1)输入包含有场景名称、仿真类型和附加说明等的描述信息，建立新的仿真场景；
(2)输入联邦描述信息，包括联邦名称、联邦成员数量和联邦说明信息；
(3)上传联邦执行数据文件，解析出联邦中的对象类与交互类信息，各联邦成员管理其对应的发布/订阅的对象类及交互类信息，得出联邦描述信息，写入数据库中；
(4)设定对象类与交互类数量、对象类的基础数据大小、对象类以及交互类的数据大小；设置管理联邦成员、联邦成员CPU负载和成员关联文件路径；
(5)判断联邦所有联邦成员信息是否设置完毕，如果是，进入步骤(6)，否则转入步骤(3)；
(6)判断所有联邦信息是否设置完毕，如果是，进入步骤(7)，否则转入步骤(2)；
(7)根据FED文件判断是否有桥接联邦成员，如果有，设定桥接联邦成员对象类与交互类数量、对象类以及交互类的数据大小、CPU负载和关联文件路径；否则转入步骤(8)；
(8)将上述各步骤得到的所有联邦场景描述信息及桥接联邦场景描述信息汇总生成一个总的场景描述文件；
(9)从场景描述中提取联邦运行时对CPU、内存的需求，通过计算交互类数量得出网络带宽的需求；
(10)通过仿真网格资源收集工具获得仿真网格空闲资源，将检测空闲资源添加到信息表，定时更新资源信息表；
(11)将资源匹配请求加入请求队列，从队首开始逐个取出请求并以联邦为单位资源，与步骤(10)中的资源信息表中的资源进行匹配；
(12)资源匹配请求与空闲资源信息相匹配，得出资源匹配方案，将要部署的仿真场景与相应资源建立成为一个自动部署对照表，得到仿真场景自动部署方案；
(13)根据仿真场景自动部署方案进行场景部署。
本发明方法首先提取仿真场景中各个应用对于仿真资源的需求；再通过网格资源监控获取整个仿真网格的资源状况；根据资源信息，为仿真场景选择合适的仿真资源，实现仿真网格的仿真场景自动部署。本发明通过分析联邦执行数据文件中各对象与交互的基础信息、联邦中各联邦成员发布/订阅对象类和交互类的信息，建立一个整体资源描述，作为匹配产生最优部署方案的依据。具体而言，本发明具有以下效果及优点：
1)提高仿真成功率及仿真过程自动化程度
由于仿真网格平台对整个网格环境下得各种资源进行了监控，得出了整体资源使用情况的全局视图，结合具体的仿真应用对资源的需求情况，可以选择最合适的节点部署仿真场景，这样能有效地避免一个节点负载过重情况的发生，能更好保证仿真顺利进行。采用仿真场景自动部署，可减轻仿真场景部署的工作量，提高仿真过程自动化程度。
2)提高仿真资源利用率
通过网格监控获得全局的资源使用视图，能及时发现节点的状态。当新的仿真场景需要部署时，将会优先选择空闲资源进行部署，这样起到了负载均衡和提高***资源利用率的作用。
3)省时高效
由于仿真资源分散，如果人工进行仿真场景部署，特别是仿真规模大的情况下将是一件繁琐、耗时的事情。通过本发明方法--仿真场景自动部署，可简化仿真准备过程中的工作量。
4)提高仿真场景的动态可伸缩性
本发明方法可根据仿真场景的动态变化，动态部署或卸载仿真应用的某一部件，从而支持仿真场景的动态可伸缩。
附图说明
图1为仿真场景描述总体结构图；
图2为本发明仿真场景自动部署方法的总体流程图；
图3为仿真资源信息表更新流程图；
图4为基于反馈的资源匹配算法流程图。
具体实施方式
基于仿真网格的仿真场景自动部署方法对硬件环境没有特殊要求，软件环境为网格平台。其中最重要的是通过解析联邦FED(FederationExecution Data)文件得出准确的联邦场景描述，以及网格可用资源信息的更新。
场景描述及资源需求获取的基本原理是：
在仿真应用中，各联邦以RTI(Run-time Infrastructure)为中心，各联邦所属的联邦成员通过RTI(Run-time Infrastructure)进行交互，联邦之间通过桥接成员进行信息转换完成互连。联邦成员遵循对应联邦FOM(Federation Object Model)定义的对象与交互格式进行数据共享。一个完整的仿真场景描述应包括：
(1)联邦的执行数据信息，即FED(Federation Execution Data)文件所包含的信息：对象类、交互类及其属性、参数和相关的路径信息、对象类属性数据格式信息、交互类参数数据格式信息以及数据编码方式；
(2)联邦RTI(Run-time Infrastructure)服务器信息，包括RTI服务器地址、RTI(Run-time Infrastructure)版本信息；
(3)联邦中每个联邦成员的详细设计信息，包括联邦成员发布/订阅的对象类及其属性集、发布/订阅的交互类及其参数集、对象类及交互类的实例数目、联邦成员的时间同步机制与更新频率；
(4)多联邦之间的桥接信息，包括桥接双方的联邦信息及各联邦对应的桥接成员信息。
场景描述须包括以上四类信息，才能完整地描述整个联邦仿真场景。此外还包括内存、CPU及网络带宽需求。内存和CPU需求可由用户设置，网络带宽需求采用解析FED(Federation Execution Data)文件中交互类数量来获得。
可用资源信息表更新的基本原理：
仿真资源匹配器在匹配资源时读取资源列表信息，列表中存放最近访问过的服务信息，如资源名、资源最近响应时间LRT(Last Response Time)、资源平均响应时间ART(Average Response Time)和上一次提交任务时间信息。这些信息是仿真资源匹配的依据，由此仿真资源匹配准确地决策将场景部署到哪些节点资源上。通过监控获得新的资源信息会由于资源的状态的变化而改变，因此仿真资源匹配需要及时更新资源表中的资源信息，使其能够反映仿真资源的最新变化。
资源表中的信息更新包括两个方面：一方面是资源表中已有资源信息的更新，这部分通常根据最近一次资源执行任务的情况来完成更新；另一方面是将新的性能更优的仿真资源信息加入到资源列表中或根据信息服务中的信息更新资源列表中的信息。这部分通常需要与资源列表中已有资源的性能进行比较后才能确定新资源能否加入资源列表中。为了防止用过时的信息更新资源列表，每次更新都需要记载最近一次更新资源时间RUT(Recent Update Time)。更新后的资源列表中的资源需要根据性能及最近访问时间进行排序，以便仿真资源匹配能够有效地选取资源。如果资源列表空间不够，需要删除列表中那些在一定时间内未使用的资源信息。下面结合附图对本发明作进一步详细的说明。
场景描述实现了对联邦仿真场景的完整描述，其结构如图1所示，主要包括如下几个方面：
1)联邦管理：管理仿真联邦、联邦执行数据文件FED(FederationExecution Data)，通过解析该文件获得对象类与交互类数量；
2)联邦成员管理：管理联邦成员，根据解析联邦执行数据文件结果为各联邦制定资源需求参数CPU、内存、网络贷款需求及成员执行数量；
3)联邦成员发布/订阅管理：管理联邦中各联邦成员对象类/交互类的发布/订阅关系；
4)属性管理：对联邦对象类的发布或订阅的属性集进行管理；
5)桥接关系管理：管理多个联邦中的桥接联邦成员属性，以及多个联邦间的桥接关系；
6)基础信息设置：设置联邦中的对象类/交互类的数据量大小信息，且设置对象类的属性数据量大小。
本发明仿真场景自动部署方法如图2所示，其中，步骤(8)生成场景描述文件是在场景描述完毕后，生成一个多联邦仿真场景的描述文件simconfig.xml，该描述文件中包括仿真场景所有须描述的信息和各联邦对资源的需求信息。
下面举例说明步骤(10)和(11)的具体实现过程。
如图3所示，步骤(10)按照下述步骤定时更新网格可用资源信息表：
(A1)设置计时器中断时间间隔t，默认值设置为60秒，并开启计时器；
(A2)计时器计时，计时器启动倒计时；
(A3)判断计时器是否到时，是则跳转到步骤(A4)，否则跳转到步骤(A2)；
(A4)判断资源信息表是否有剩余空间，是则跳转到步骤(A2)，否则跳转到步骤(A5)；
(A5)获得网格空闲资源，用检测到的新资源更新资源信息表中的资源记录信息；
(A6)读取资源信息表中未检测的资源记录信息；
(A7)判断该资源信息所记录资源是否在2t时间间隔内未使用过，是则删除该资源；
(A8)判断资源信息表中是否还有未检测的资源记录，是则跳转到步骤(A6)，否则跳转到步骤(A9)；
(A9)判断仿真资源匹配是否完成，是则结束资源信息表定时检测操作，否则跳转到步骤(A2)。
如图4所示，步骤(11)按照下述步骤进行资源匹配：
(B1)匹配请求加入请求队列：当有资源匹配请求到来时，将请求加入到资源匹配队列；
(B2)取队首资源匹配请求，获得该请求联邦执行需要的资源需求；
(B3)在资源表中选取与需求相匹配的资源集合，构成一个候选资源集合R；
(B4)判断该候选资源集合R是否为空，是空则跳转至步骤(B5)，否则跳转至步骤(B6)；
(B5)更新资源信息表，新资源信息添加到资源信息表中，转到步骤(B3)；
(B6)取出候选资源集R排序表队首的资源；
(B7)设置资源信息表中资源参数，将已经使用资源项参数值设为真，获得选定资源使用权；
(B8)生成该资源请求的资源匹配方案，并记录该资源匹配时间；
(B9)请求队列是否还有未处理资源请求，有则转到(B2)，否则转到(B10)；
(B10)判断资源匹配是否完成，完成则生成总体资源匹配方案，操作结束；否则将资源匹配请求加入请求队列，跳转到(B9)。
实例：
为了验证基于仿真网格的仿真场景自动部署方法的有效性，在分布式仿真网格支撑平台GDSP(Grid based Distributed Simulation Platform)上实现AGSP(Auto-deployment of Grid-based Simulation Platform)，并同无AGSP的GDSP进行比较。本实验共采用了10台计算机，其性能指标如表1，其中2台分别作为资源匹配服务器和RTI(Run-time Infrastructure)服务器，剩余8台作为仿真网格资源的提供者。
表1实验机器性能列表
| 机器名 | CPU | 内存 | 硬盘 |
| RTI服务器 | P3 550M | 256M | 10.2G |
| 匹配服务器 | P3 1.0G | 256M | 20G |
| Node 1 | P4 1.4G | 256M | 40G |
| Node 2 | P3 1.0G | 256M | 20G |
| Node 3 | P3 550M | 256M | 12G |
| Node 4 | P4 1.8G | 512M | 60G |
| Node 5 | C4 1.7G | 256M | 40G |
| Node 6 | Athlon 2.0G | 512M | 60G |
| Node 7 | P4 1.6G | 256M | 40G |
| Node 8 | Athlon 1.7G | 256M | 60G |
为了全面测试性能，共进行了四次实验。四次实验中场景部署请求数分别为20，40，80和160。测试结果如表2所示，其中性能提升比的计算公式为：
与GDSP默认的仿真网格场景部署相比，采用AGSP的仿真场景自动部署方法性能更高，并且随着提交自动部署***进行场景部署的请求数的增加而性能提高更大。
表2部署时间比较
| 场景部署数量 | T<sub>AGSP</sub>(ms) | T<sub>GDSP</sub>(ms) | 性能提升比 |
| 20 | 19441 | 19892 | 2.3％ |
| 40 | 44596 | 47313 | 5.7％ |
| 80 | 100356 | 118359 | 15.2％ |
| 160 | 213694 | 381485 | 44.0％ |
Claims (3)
1、一种基于仿真网格的仿真场景自动部署方法，其步骤包括：
(1)输入包含有场景名称、仿真类型和附加说明的描述信息，建立新的仿真场景；
(2)输入联邦描述信息，包括联邦名称、联邦成员数量和联邦说明信息；
(3)上传联邦执行数据文件，解析出联邦中的对象类与交互类信息，各联邦成员管理其对应的发布/订阅的对象类及交互类的信息，得出联邦描述信息，写入数据库中；
(4)设定联邦中的对象类与交互类的数量、对象类的基础数据大小、联邦中的对象类以及交互类的数据大小；设置管理联邦成员、联邦成员CPU负载和成员关联文件路径；
(5)判断联邦所有联邦成员信息是否设置完毕，如果是，进入步骤(6)，否则转入步骤(3)；
(6)判断所有联邦信息是否设置完毕，如果是，进入步骤(7)，否则转入步骤(2)；
(7)根据FED文件判断是否有桥接联邦成员，如果有，设定桥接联邦成员对象类与交互类数量、桥接联邦成员对象类以及交互类的数据大小、桥接联邦成员CPU负载和关联文件路径；否则转入步骤(8)；
(8)将上述各步骤得到的所有联邦场景描述信息及桥接联邦场景描述信息汇总生成一个总的场景描述文件；
(9)从场景描述中提取联邦运行时对CPU、内存的需求，通过计算交互类数量得出网络带宽的需求；
(10)通过仿真网格资源收集工具获得仿真网格空闲资源，将检测到的空闲资源添加到资源信息表，定时更新资源信息表；
(11)将资源匹配请求加入请求队列，从队首开始逐个取出请求并以联邦为单位资源，与步骤(10)中的资源信息表中的资源进行匹配；
(12)资源匹配请求与空闲资源信息相匹配，得出资源匹配方案，将要部署的仿真场景与相应资源建立成为一个自动部署对照表，得到仿真场景自动部署方案；
(13)根据仿真场景自动部署方案进行场景部署。
2、根据权利要求1所述的基于仿真网格的仿真场景自动部署方法，其特征在于：步骤(10)按照下述步骤定时更新网格可用资源信息表：
(A1)设置计时器中断时间间隔t，并开启计时器；
(A2)计时器计时，计时器启动倒计时；
(A3)判断计时器是否到时，是则跳转到步骤(A4)，否则跳转到步骤(A2)；
(A4)判断资源信息表是否有剩余空间，是则跳转到步骤(A2)，否则跳转到步骤(A5)；
(A5)获得网格空闲资源，用检测到的新资源更新资源信息表中的资源记录信息；
(A6)读取资源信息表中未检测的资源记录信息；
(A7)判断该资源记录信息所记录的资源是否在2t时间间隔内未使用过，是则删除该资源；
(A8)判断资源信息表中是否还有未检测的资源记录，是则跳转到步骤(A6)，否则跳转到步骤(A9)；
(A9)判断仿真资源匹配是否完成，是则结束资源信息表定时检测操作，否则跳转到步骤(A2)。
3、根据权利要求1或2所述的基于仿真网格的仿真场景自动部署方法，其特征在于：
步骤(11)按照下述步骤进行资源匹配：
(B1)匹配请求加入请求队列：当有资源匹配请求到来时，将请求加入到资源匹配队列；
(B2)取队首资源匹配请求，获得该请求所需要的资源需求；
(B3)在资源信息表中选取与需求相匹配的资源集合，构成一个候选资源集合R；
(B4)判断该候选资源集合R是否为空，是空则跳转至步骤(B5)，否则跳转至步骤(B6)；
(B5)更新资源信息表，将新资源信息添加到资源信息表中，转到步骤(B3)；
(B6)取出候选资源集合R中排序在队首的资源；
(B7)设置资源信息表中资源的参数，将已经使用资源项的参数值设为真，获得选定资源使用权；
(B8)生成该资源请求的资源匹配方案，并记录该资源匹配时间；
(B9)请求队列是否还有未处理资源请求，有则转到(B2)，否则转到(B10)；
(B10)判断资源匹配是否完成，完成则生成总体资源匹配方案，操作结束；否则将资源匹配请求加入请求队列，跳转到(B9)。
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| 基于HLA/RTI的分布式交互仿真中数据分发管理的研究. 张亚崇，孙国基，严海蓉，钟联炯.***仿真学报，第16卷第6期. 2004 * |
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