Abstract-Detta arbete behandlar satellitdata i ett rymdbaserat väderövervakningssystem. Den använder en heterogen distribuerad processplattform. Det råder osäkerhet om när nya datamängder ska behandlas, och resursfördelningen måste vara robust med hänsyn till denna osäkerhet. De uppgifter som ska utföras av plattformen delas in i två breda kategorier: hög prioritet (t.ex. telemetri, spårning och kontroll) och intäktsgenererande (t.ex. databehandling och dataforskning). I denna miljö måste resursfördelningen av de högprioriterade uppgifterna göras innan resursfördelningen av de intäktsgenererande uppgifterna. En tvådelad fördelningsplan presenteras i denna forskning. Målet med första delen är att hitta en resursallokering som minimerar omfattningen av de högprioriterade uppgifterna. robustheten för den första delen av kartläggningen definieras som skillnaden mellan denna tid och den förväntade ankomsten av nästa datamängd. För den andra delen är kartläggningens robusthet skillnaden mellan beräknad ankomsttid och den tidpunkt då de intjänade intäkterna är lika med driftskostnaderna. Således, heuristik för den andra delen hitta en kartläggning som minimerar tiden för intäkterna (genom att slutföra intäktsgenererande uppgifter) att vara lika med kostnaden. Olika resursfördelningsheuristik utformas och utvärderas med hjälp av simuleringar, och deras prestanda jämförs med en matematisk gräns.
Luis och Al. I Ref föreslogs en robust resursfördelning av databehandling i ett heterogent parallellt system, där ankomsttiden för datamängder är osäkerhet.
Heuristics for Robust Resource Allocation of Satellite Weather Data Processing on a Heterogeneous Parallel System
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}