ABSTRACT Schemaläggning av dynamisk och multitasking arbetsbelastning för stordataanalys är en utmanande fråga, eftersom det kräver en betydande mängd parameter svepning och iterationer. Därför blir schemaläggning i realtid nödvändig för att öka genomströmningen av många uppgifter. Svårigheten ligger i att få en serie optimala men ändå lyhörda scheman. I dynamiska scenarier, såsom virtuella kluster i molnet, måste schemaläggningen behandlas tillräckligt snabbt för att hålla jämna steg med de oförutsägbara variationerna i arbetsbelastningen för att optimera den totala systemprestandan. I detta papper, ordinal optimering med hjälp av grova modeller och snabb simulering införs för att få suboptimala lösningar i en mycket kortare tidsram. Även om schemaläggningslösningen för varje period kanske inte är den bästa, kan ordinal optimering behandlas snabbt på ett iterativt och evolutionärt sätt för att fånga detaljerna i big-data arbetsbelastning dynamik. Experimentella resultat visar att vårt evolutionära tillvägagångssätt jämfört med befintliga metoder, såsom Monte Carlo och Blind Pick, kan uppnå högre övergripande genomsnittliga schemaläggningsprestanda, såsom genomströmning, i verkliga applikationer med dynamisk arbetsbelastning. Dessutom ses prestandaförbättringar genom att man inför en optimal databudget som fördelar metoder som smart fördelar datorcykler till de mest lovande schemana. Stordata, cloud computing, evolutionär ordinal optimering, multitasking arbetsbelastning, virtuella kluster.
I REF, snabb ordinal optimering metod införs för att hitta suboptimal uppgift tilldelning schema inom en kort tidsram.
Evolutionary Scheduling of Dynamic Multitasking Workloads for Big-Data Analytics in Elastic Cloud
{'venue': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}