Abstract-Tasks i moderna data-parallell kluster har mycket olika resurskrav längs CPU, minne, disk och nätverk. Vi presenterar Tetris, en multi-resurs kluster schemaläggare som packar uppgifter till maskiner baserat på deras behov av alla resurstyper. På så sätt undviks resursfragmentering och övertilldelning av resurser som inte uttryckligen tilldelas, vilka båda är nackdelar för nuvarande schemaläggare. Tetris anpassar heuristiken för den multidimensionella bin packa problem till sammanhanget för kluster schemaläggare där uppgiften ankomster och maskin tillgänglighet förändras på ett online sätt och där uppgiftens resurs behov förändras med tiden och med maskinen som uppgiften placeras på. Dessutom förbättrar Tetris den genomsnittliga tiden för slutförandet av arbetet genom att i första hand betjäna arbeten som har mindre återstående arbete. Vi konstaterar att rättvisa fördelningar inte ger de bästa resultaten och att de ovan nämnda heuristikerna är förenliga med en stor klass av rättvisa politik; därför visar vi hur man samtidigt uppnår goda resultat och rättvisa. Spårdrivna simuleringar och installation av vår Apache YARN-prototyp på en nodkluster visar vinster av över i makepan och jobb slutförande tid samtidigt uppnå nästan perfekt rättvisa.
På detta område paketerar Teris Ref uppgifter till maskiner baserat på deras behov av flera resurser.
Multi-resource packing for cluster schedulers
{'venue': "SIGCOMM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}