Resursanvändningsdata som samlas in med hjälp av verktyg som TACC Stats, fånga resursutnyttjandet av noder i ett högpresterande datorsystem. Vi presenterar metoder för att analysera resursanvändningsdata för att förstå systemets prestanda och identifiera prestandaavvikelser. Kärnidén är att modellera data som en trevägs tensor som motsvarar beräkningsnoder, användningsmått och tid. Med hjälp av rekonstruktionsfelet mellan den ursprungliga tensorn och tensorn rekonstrueras från en låg grad tensor nedbrytning, som en skaklar prestanda metriska, gör det möjligt för oss att övervaka prestanda i systemet på ett online-sätt. Denna felstatistik används sedan för anomali upptäckt som bygger på antagandet att det normala / rutin beteendet i systemet kan fångas med hjälp av en låg rang approximation av den ursprungliga tensor. Vi utvärderar algoritmens prestanda med hjälp av information som samlats in från systemloggar och visar att de prestandaavvikelser som identifierats genom den föreslagna metoden korrelerar med kritiska fel som rapporterats i systemloggarna. Resultat visas för data som samlats in för 2013 från Lonestar4-systemet vid Texas Advanced Computing Center (TACC).
I ett nyligen utfört arbete användes en tensorbaserad representation av resursanvändningsdata för att identifiera avvikelser på systemnivå REF.
Tracking System Behavior from Resource Usage Data
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}