Dynamic a nity schemaläggning har varit ett öppet problem i nästan tre decennier. Problemet är att dynamiskt schemalägga multi-typ uppgifter till multi-kvalificerade servrar så att det resulterande kösystem är både stabil i kapacitetsregionen (genomströmning optimalitet) och den genomsnittliga fördröjningen av uppgifter minimeras vid höga belastningar nära gränsen för kapacitetsregionen (tunga-tra c optimalitet). När det gäller applikationer, dataintensiva analyser som MapReduce, Hadoop och Dryad passar in i denna inställning, där uppsättningen servrar är heterogen för olika aktivitetstyper, så paret av aktivitetstyp och server bestämmer bearbetningshastigheten för uppgiften. Den lastbalanseringsalgoritm som används i sådana ramar är ett exempel på en nity schemaläggning som önskas vara både robust och fördröja optimal vid höga belastningar när hot-spots inträffar. Fluid modellplanering, MaxWeight algoritm, och den generaliserade cμ-regeln är bland de första algoritmer som föreslås för en nity schemaläggning som har teoretiska garantier för att vara optimal i olika sinnen, som kommer att diskuteras i relaterade arbetsavsnitt. Alla dessa algoritmer är inte praktiska att använda i datacenter applikationer på grund av deras icke-realistiska antaganden. Den gå-kortaste-queue-MaxWeight (JSQ-MaxWeight), JSQ-prioritet, och viktade arbetsbelastning algoritmer är exempel på lastbalansering politik för system med två och tre nivåer av datalokalitet med en rack struktur. I detta arbete föreslår vi den Generalized-Balanced-Pandas algoritm (GB-PANDAS) för ett system med flera nivåer av datalokalitet och bevisa dess genomströmning optimalitet. Vi bevisar detta resultat under en godtycklig fördelning för tjänstgöringstider, medan de flesta tidigare teoretiska arbeten förutsätter geometrisk fördelning för tjänstgöringstider. De omfattande simuleringsresultaten visar att GB-PANDAS-algoritmen lindrar medelfördröjningen och har bättre prestanda än JSQ-MaxWeight-algoritmen med upp till två gånger vid höga belastningar. Vi tror att GB-PANDAS algoritm är tung-tra c optimal i en större region än JSQ-MaxWeight, vilket är ett intressant problem för framtida arbete.
Denna modell generaliseras i REF till fler nivåer av datalokalisering.
GB-PANDAS:: Throughput and heavy-traffic optimality analysis for affinity scheduling
{'venue': 'PERV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}