Vi studerar problemet med tilldelning av flera källor i molndatasystem där resurspoolen är uppbyggd från ett stort antal heterogena servrar, som representerar olika punkter i konfigurationsutrymmet för resurser som bearbetning, minne och lagring. Vi utformar en multi-resurs fördelningsmekanism, kallad DRFH, som generaliserar begreppet Dominant Resource Fairness (DRF) från en enda server till flera heterogena servrar. DRFH ger ett antal mycket önskvärda egenskaper. Med DRFH föredrar ingen användare tilldelning av en annan användare; ingen kan förbättra sin tilldelning utan att minska de andras, och ännu viktigare, ingen användare har ett incitament att ljuga om sin resursefterfrågan. Som en direkt applikation utformar vi en enkel heurtik som implementerar DRFH i verkliga system. Storskaliga simuleringar som drivs av Google cluster spår visar att DRFH betydligt överträffar den traditionella slot-baserade schemaläggaren, vilket leder till mycket högre resursutnyttjande med betydligt kortare arbetstid.
En mekanism för tilldelning av flera källor (kallad DRFH) REF presenteras för att säkerställa rättvis användning av resurser bland molnanvändare med hjälp av heuristik.
Dominant resource fairness in cloud computing systems with heterogeneous servers
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2014 - IEEE Conference on Computer Communications', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2014 - IEEE Conference on Computer Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}