[论文解读] Reliable Resource Selection in Grid Environment

Rajesh K. Bawa, Gaurav Sharma|arXiv (Cornell University)|Apr 6, 2012

Distributed and Parallel Computing Systems参考文献 5被引用 8

一句话总结

本文提出了一种在网格计算环境中兼顾可靠性与声誉的资源选择机制，以增强安全性并降低作业失败率。通过结合声誉加权和自我保护能力计算可靠性因子（RF），该方法动态选择高信任度资源，在实验评估中显著降低了失败率。

ABSTRACT

The primary concern in area of computational grid is security and resources. Most of the existing grids address this problem by authenticating the users, hosts and their interactions in an appropriate manner. A secured system is compulsory for the efficient utilization of grid services. The high degree of strangeness has been identified as the problem factors in the secured selection of grid. Without the assurance of a higher degree of trust relationship, competent resource selection and utilization cannot be achieved. In this paper we proposed an approach which is providing reliability and reputation aware security for resource selection in grid environment. In this approach, the self-protection capability and reputation weightage is utilized to obtain the Reliability Factor (RF) value. Therefore jobs are allocated to the resources that posses higher RF values. Extensive experimental evaluation shows that as higher trust and reliable nodes are selected the chances of failure decreased drastically.

研究动机与目标

• 解决计算网格中不可靠且不可信的资源选择挑战。
• 通过优先选择更高信任度和可靠性的资源，提高作业成功率。
• 将自我保护机制与声誉度量整合到统一的可靠性评估框架中。
• 通过在分布式网格环境中实现智能、信任感知的作业分配，降低系统故障率。

提出的方法

• 所提出的方法通过结合网格资源的声誉权重和自我保护能力来计算可靠性因子（RF）。
• 声誉基于历史交互记录和先前作业执行的性能反馈进行累积。
• 自我保护能力被建模为一个动态度量，反映资源抵御攻击和维持完整性的能力。
• RF值用作决策度量，用于对资源进行排序和选择以进行作业分配。
• 优先选择RF值较高的资源进行作业分配，以确保可靠性。
• 系统根据运行时行为和反馈持续更新RF值，实现自适应选择。

实验结果

研究问题

• RQ1 在动态网格环境中，如何对资源可靠性进行定量衡量？
• RQ2 声誉在提升资源选择可信度方面发挥什么作用？
• RQ3 自我保护机制能否增强所选资源的弹性？
• RQ4 基于RF的选择在多大程度上降低了网格系统中的作业失败率？

主要发现

• 所提出的基于RF的选择机制通过优先选择高信任度资源，显著降低了作业失败率。
• 声誉和自我保护能力更高的资源在作业执行中表现出更强的可靠性。
• 将声誉和自我保护度量整合到RF计算中，提升了整体系统的弹性。
• 实验评估证实，所选节点的信任度和可靠性越高，失败率显著下降。