Распределение наборов неоднородных по размеру заданий в кластерных системах на основе ClassAd механизма Голубев Александр Юрьевич, 542 группа Научный руководитель: Вахитов А. Т. Рецензент: Граничин О. Н.

Актуальность Решение вычислительно сложных задач, связанных с научными экспериментами, сводится к вычислению большого количества неоднородных по размеру заданий Применяющиеся в кластерных системах алгоритмы распределения заданий не эффективны для подобных вычислений Необходим балансирующий нагрузки алгоритм, реализованный на универсальной системе

Математическая постановка Размеры заданий в таких наборах характеризуются ограниченным распределением Парето с параметром 1 < a < 2: Необходимо получить алгоритм распределения, минимизирующий дисбаланс между нагрузками L i (x) машин:

Результаты Интервальный алгоритм с уравнивание нагрузок лучше других справляется с задачей эффективного распределения набора неоднородных по размеру заданий Значения границ интервалов, обнуляющих целевую функцию: Алгоритм реализован на инфраструктуре Condor с помощью механизма ClassAd

Моделирование 16 ядер были разделены на 4 класса по размерам заданий, которые они берут. Было отправлено 400 заданий. Оценивая ClassAd выполненных работ, получено:

Моделирование и вывод В смоделированной ситуации: т.е. разбалансировка составляет 18 % от среднего времени вычисления Подобное значение является неплохим для практики результатом При увеличении размеров и количества заданий этот процент уменьшается

Литература M. Harchol-Balter, M. E. Crovella, C. D. Murta. On Choosing a task Assignment Policy for a Distributed Server System // In Proceedings of Performance Tools, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1468, pp , September 1998

Спасибо за внимание! Вопросы?