Den Map-Reduce dator ramverk steg till framträdande med dataset av sådan storlek att dussintals maskiner på ett enda kluster behövdes för enskilda jobb. När dataset närmar sig exabyteskalan, kan ett enda jobb behöva distribuerad bearbetning inte bara på flera maskiner, men på flera kluster. Vi anser att ett schemaläggningsproblem för att minimera viktad genomsnittlig avslutningstid för n jobb på m distribuerade kluster av parallella maskiner. I enlighet med omfattningen av de problem som motiverar detta arbete, antar vi att 1) varje jobb är uppdelat i m "subjobs" och 2) distinkta subjobb av ett visst jobb kan behandlas samtidigt. När varje kluster är en enda maskin, detta är NP-Hard samtidig öppen butik problem. En tydlig begränsning av en sådan modell är att ett antagande om seriebehandling förbigår frågan om hur olika uppgifter en Alla författare utfört detta arbete vid University of Maryland, College Park. Detta arbete har möjliggjorts av National Science Foundation, REU Grant CCF 1262805, och Winkler Foundation. Detta arbete stöddes också delvis av NSF Grant CCF 1217890. Anmärkning -En kortare version av detta dokument (en som utelämnade flera bevis) dök upp i förhandlingarna i 2016 års europeiska symposium om Algoritmer. givet deljobb kan behandlas parallellt. Våra algoritmer modellerar uttryckligen kluster som resurspooler och löser effektivt denna fråga. Under en mängd olika parameterinställningar, utvecklar vi två konstant faktor approximation algoritmer för detta problem. Den första algoritmen använder en LP-avslappning skräddarsydd för detta problem från tidigare arbete. Denna LP-baserade algoritm ger starka prestandagarantier. Vår andra algoritm utnyttjar en förvånansvärt enkel kartläggning till specialfallet av en maskin per kluster. Denna kartbaserade algoritm är kombinatorisk och extremt snabb. Dessa är de första konstanta faktor approximationer för detta problem.
Murray och Al. REF ger de första approximationer med konstant faktor för att minimera total viktad färdigställandetid via en reduktion till samtidig öppen butik och en listschemaläggning subrutin.
Scheduling Distributed Clusters of Parallel Machines : Primal-Dual and LP-based Approximation Algorithms
{'venue': 'Algorithmica', 'journal': 'Algorithmica', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}