Sammanfattning —Det klustersystem vi anser för lastdelning är en beräkningsgård som är en pool av nätverksanslutna servernoder som tillhandahåller högpresterande datorer för CPU-intensiva, minnesintensiva och I/O aktiva jobb i ett batchläge. Befintliga resurshanteringssystem syftar främst till att balansera användningen av CPU-belastningar bland servernoder. Med den snabba utvecklingen av CPU-chips, minne och diskåtkomst hastighet förbättringar avsevärt släpar efter framsteg av CPU-hastighet, öka straffet för dataöverföring, såsom sidfel och I/O operationer, i förhållande till normala CPU-operationer. Med målet att minska innehållet i minnesresursen som orsakas av sidfel och I/O-aktiviteter har vi utvecklat och undersökt policyer för lastdelning genom att överväga effektiv användning av globalt minne utöver processorbelastningsbalansering i kluster. Vi studerar två typer av applikationsarbetsbelastningar: 1) Minneskrav är kända i förväg eller förutsägbara och 2) minneskrav är okända och dynamiskt förändrade under utförandet. Förutom att använda arbetsbelastningsspår med kända minneskrav, har vi också gjort kärninstrumentering för att samla olika typer av arbetsbelastningsutförande spår för att fånga dynamiska minnesåtkomstmönster. Genom att genomföra olika grupper av spårdrivna simuleringar, visar vi att våra föreslagna policyer effektivt kan förbättra övergripande arbetsutförande prestanda genom att väl utnyttja både CPU och minnesresurser med kända och okända minneskrav. Indexvillkor—Clusterdata, distribuerade system, lastdelning, minnesintensiva arbetsbelastningar och spårdrivna simuleringar.
Load sharing policys med hänsyn till effektiv användning av globalt minne studerades i REF.
Dynamic Cluster Resource Allocations for Jobs with Known and Unknown Memory Demands
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}