Vi överväger problemet med lastbalansering i dynamiska distribuerade system i fall där nya inkommande uppgifter kan använda sig av gammal information. Till exempel, överväga en multi-processor system där inkommande uppgifter med exponentiellt distribuerade servicekrav anländer som en Poisson process, uppgifterna måste välja en processor för tjänst, och en uppgift vet när du gör detta val processorn lastar från T sekunder sedan. Vad är en bra strategi för att välja en processor, för att uppgifter ska minimera sin förväntade tid i systemet? Sådana modeller kan också användas för att beskriva inställningar där det finns en överföringsfördröjning mellan den tid en uppgift går in i ett system och den tid den når en processor för tjänst. Våra modeller är baserade på att överväga beteendet hos begränsande system där antalet processorer går till i nity. De begränsande systemen kan visas att korrekt beskriva beteendet hos tillräckligt stora system, och simuleringar visar att de är någorlunda exakta även för system med ett litet antal processorer. Våra studier av specifika c-modeller visar vikten av att använda slumpmässighet för att bryta symmetri i dessa system och ge viktiga tumregler för systemdesign. Det mest betydande resultatet är att endast små mängder lastinformation kan vara mycket användbar i dessa inställningar; till exempel, att ha inkommande uppgifter välja den minst laddade av två slumpmässigt valda processorer är extremt eektivt över ett stort utbud av möjliga systemparametrar. Däremot kan användningen av global information faktiskt försämra prestandan om den inte används noggrant; till exempel, till skillnad från de flesta inställningar där belastningsinformationen är aktuell, att ha uppgifter går till den till synes minst laddade servern kan avsevärt skada prestanda.
Lastbalansering i dynamiskt distribuerat system i fall av gammal information, har också studerats av Mitzenmacher REF.
How Useful Is Old Information?
{'venue': 'IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}