Resultat från forskning och utveckling av en Data Intensive and Network Aware (DIANA) schemaläggning motor, som främst ska användas för dataintensiva vetenskaper såsom fysikanalys, beskrivs. I Grid-analyser kan uppgifter omfatta tusentals databehandlings-, datahanterings- och nätverksresurser. Det centrala problemet i planeringen av dessa resurser är den samordnade hanteringen av beräkningar och data på flera platser och inte bara datareplikering eller förflyttning. Detta kan dock visa sig vara en ganska kostsam drift och effektiv sång kan vara en utmaning om beräknings- och dataresurser kartläggs utan att hänsyn tas till nätkostnader. Vi har implementerat en adaptiv algoritm inom den så kallade DIANA Scheduler som tar hänsyn till dataplats och storlek, nätverksprestanda och beräkningskapacitet för att möjliggöra effektiv global schemaläggning. DIANA är en prestanda-medveten och ekonomi-styrd Meta Scheduler. Det iterativt allokerar varje jobb till webbplatsen som är mest sannolikt att producera den bästa prestandan samt optimerar den globala kön för eventuella återstående jobb. Därför är det lika lämpligt om ett enda jobb lämnas in eller bulk schemaläggning utförs. Resultaten visar att betydande resultatförbättringar kan uppnås genom att använda DIANA:s schemaläggningsmetod. Index Villkor-Bulk Schemaläggning, Prioritetsdriven Multi kö feedback algoritm, DIANA Schemaläggare, Nätverk medvetna schemaläggning beslut
Anjum på El. REF Data Intensive och Network Aware (DIANA) är en meta-schemaläggning motor som schemalägger jobb, jobb prioriteringar, jobb kö bulk inlämning och andra tillträdeskostnader och beräkningsförmåga för att möjliggöra effektiv global schemaläggning.
Bulk Scheduling with the DIANA Scheduler
{'venue': 'IEEE Transactions on Nuclear Science', 'journal': 'IEEE Transactions on Nuclear Science', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science']}