Sammanfattning Detta dokument presenterar en omfattande statistisk analys av en mängd olika arbetsbelastningar som samlats in på produktionskluster och rutnät. Applikationerna är oftast beräkningsintensiva och varje uppgift kräver en enda CPU för behandling av data, som dominerar arbetsbelastningen på nuvarande produktions Grid-system. Spårdata som erhållits på en parallell superdator ingår också i jämförelsestudier. De statistiska egenskaperna hos arbetsbelastningen undersöks på olika nivåer, inklusive den virtuella organisationen (VO) och användarens beteende. Aggregeringsförfarandet och skalningsanalys tillämpas på anländande jobb, vilket leder till identifiering av flera grundläggande mönster, nämligen pseudoperiodicitet, långdistansberoende (LRD) och multifractal. Det har visat sig att statistiska åtgärder som bygger på interarrivaler är av begränsad nytta och att man bör lita på räknarbaserade åtgärder när det gäller korrelationer. Andra arbetsegenskaper som körtid och minnesförbrukning studeras också. En "bag-of-tasks" beteende är empiriskt bevisad, starkt indikerar timlig lokalitet. Typen av sådan dynamik i Grid arbetsbördan diskuteras. Denna studie har viktiga konsekvenser för modellering av arbetsbelastning och förutsägelser om prestanda, och pekar på behovet av omfattande resultatutvärderingsstudier med tanke på arbetsbelastningens egenskaper.
H. Li et al. Ordförande REF genomförde en omfattande statistisk analys av en mängd olika spår av arbetsbelastning, vilket inkluderar arbetsbelastningsmönster och motsvarande modeller med programvara.
Workload dynamics on clusters and grids
{'venue': 'The Journal of Supercomputing', 'journal': 'The Journal of Supercomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}