I detta dokument presenteras en trestegsalgoritm för resursmedveten schemaläggning av beräkningsjobb i ett storskaligt heterogent datacenter. Algoritmen syftar till att fördela jobbklasser till maskinkonfigurationer för att uppnå en effektiv kartläggning mellan jobbresursförfrågans profiler och maskinresurskapacitetsprofiler. I det första steget används en kömodell som behandlar systemet på ett aggregerat sätt med poolade maskiner och jobb som representeras som ett flytande flöde. De senare två stegen använder kombinatoriska optimeringstekniker för att lösa en kortare, mer exakt representation av problemet med hjälp av det första steget, långsiktig lösning för heuristisk vägledning. I det andra steget är arbeten och maskiner diskretiserade. En linjär programmeringsmodell används för att få en lösning på det diskreta problemet som maximerar systemkapaciteten med tanke på en begränsning av jobbklass och maskinkonfigurationskombinationer baserat på lösningen i det första steget. Det sista steget är en schemaläggningspolicy som använder lösningen från det andra steget för att styra överföringen av ankommande jobb till maskiner. Vi presenterar experimentella resultat av vår algoritm på både Google arbetsbelastning spårdata och genererade data och visar att det överträffar befintliga schemaläggare. Dessa resultat illustrerar vikten av att beakta heterogeniteten hos både arbets- och maskinkonfigurationsprofiler för att fatta effektiva planeringsbeslut.
Tran m.fl. REF presenterar ett trestegsprogram som fördelar arbetsklasser till maskinkonfigurationer, för att uppnå en effektiv kartläggning mellan jobbresursförfrågningar om resurstillgänglighet.
Multi-stage resource-aware scheduling for data centers with heterogeneous servers
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Scheduling', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}