Encontrando Políticas de Escalonamento Eficientes para Clusters de Alto Desempenho com Simulação e Regressão Não Linear

  • Danilo Carastan-Santos
  • Raphael Y. de Camargo

Resumo


Desenvolvemos uma metodologia para obtenção de políticas simples e eficientes na forma de funções não lineares para o escalonamento de tarefas em clusters de alto desempenho, por meio da utilização de simulações e regressão não linear. Resultados experimentais mostraram que as funções obtidas pelo nosso método aprimoraram o desempenho do escalonamento em até 7,25 vezes em tarefas de um modelo de workload. Estes resultados indicam que nossa metodologia é promissora, com futuro potencial de aprimoramento no desempenho do escalonamento em cenários reais.
Publicado
10/04/2017
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CARASTAN-SANTOS, Danilo; CAMARGO, Raphael Y. de. Encontrando Políticas de Escalonamento Eficientes para Clusters de Alto Desempenho com Simulação e Regressão Não Linear. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DE SÃO PAULO (ERAD-SP) , 2017, São Carlos. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017 . p. 69 - 72.