Denna forskning undersöker problemet med robust statisk resursallokering för distribuerade datorsystem som fungerar under påtvingade tjänstekvalitetsbegränsningar (QoS). Ofta förväntas sådana system fungera i en fysisk miljö full av osäkerhet, vilket gör att den mängd bearbetning som krävs varierar avsevärt över tiden. Att fastställa en resursfördelning som förklarar denna osäkerhet på ett sätt som kan ge en probabilistisk garanti för att en viss nivå av QoS uppnås är ett viktigt forskningsproblem. Den stokastisk robusthet som föreslås i denna forskning är baserad på en matematisk modell där förhållandet mellan osäkerhet i systemparametrar och dess påverkan på systemprestanda beskrivs stokastiskt. Nyttan av den etablerade metriska utnyttjas sedan i utformningen av optimeringstekniker baserade på giriga och iterativa metoder som tar itu med problemet med resursfördelning i en stor klass av distribuerade system som arbetar på periodiskt uppdaterade datamängder. Prestandaresultaten presenteras för en simulerad miljö som replikerar ett heterogent klusterbaserat radarsystem. En matematisk prestanda lägre gräns presenteras för jämförelseanalys av de heuristiska resultaten. Den nedre gränsen är härledd baserat på en avslappning av Integer Linear Programmering formulering för en given resurs tilldelning problem.
I REF, där genomförandetider för uppgifter också modelleras stokastiskt, föreslogs en uppsättning giriga och iterativa heuristiker för robust statisk resursallokering.
Stochastic robustness metric and its use for static resource allocations
{'venue': 'J. Parallel Distributed Comput.', 'journal': 'J. Parallel Distributed Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}