Abstrakt. Inom cloud computing tillhandahålls en storskalig parallelldistribuerad bearbetningstjänst där en enorm uppgift delas upp i ett antal deluppgifter och dessa deluppgifter bearbetas på ett kluster av maskiner som kallas arbetare. I en sådan bearbetningstjänst gör en arbetstagare som tar lång tid på sig för att behandla en deluppgift svarstiden lång (frågan om stagglers). En av de effektiva metoderna för att lindra denna fråga är att utföra samma deluppgift av en annan arbetare som förberedelse för den långsamma arbetstagaren (backupuppgifter). I det här dokumentet överväger vi hur effektiva säkerhetskopieringsuppgifterna är. Vi modellerar aktivitetsplaneringsservern som en enda server kö, där servern består av ett antal arbetare. När en uppgift kommer in i servern delas uppgiften upp i deluppgifter, och varje deluppgift betjänas av sin egen arbetare och en alternativ särskild arbetare. I denna behandling får vi explicit uppgiftsbearbetningstidfördelningar för de två fall som en arbetstagares subtask-behandlingstid lyder Weibull eller Pareto-distributionen. Vi jämför den genomsnittliga svarstiden och den totala behandlingstiden under backuptask schemaläggning med de under normal schemaläggning. Numeriska exempel visar att effektiviteten i schemaläggningen av backup-task i hög grad beror på arbetstagarnas processtidsfördelning. 2010 Matematik Ämnesklassificering. Primärt: 60K25, 60J10; sekundärt: 68M20. Nyckelord och fraser. Cloud computing, parallelldistribuerad bearbetning, schemaläggning av uppgifter, säkerhetskopieringsuppgifter, köanalys. Granskningsprocessen av tidningen hanterades av Wuyi Yue som gästredigerare. Detta är en pre-kopia-redigering, författare-producerad PDF av en artikel som accepteras för publicering i Journal of Industrial and Management Optimization efter peer review. Den definitiva förlaget autenticated version, T. Hirai, H. Masuyama, S. Kasahara och Y. Takahashi, "Prestandaanalys av stor skala parallell-distribuerad bearbetning med säkerhetskopiering uppgifter för Cloud Computing," Journal of Industrial and Management Optimization, vol. Tio, nej. Ett, ett, två, två, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, 113-129, 2014, finns tillgänglig online på doi:10.3934/jimo.2014.10.113. 1. Vad är det för fel på dig? Inledning. På senare tid har cloud computing rönt stor uppmärksamhet på grund av tillgången på enorma datorresurser och dess betydande kostnadseffektivitet. Under [1] definieras cloud computing som summan av de befintliga koncepten, programvaran som en tjänst (SaaS) och verktygsdatorn. Mer exakt är cloud computing det kombinerade konceptet att tillhandahålla datorbehandlingstjänster endast när det behövs via Internet (SaaS) och använda serverresurser i ett datacenter endast när det behövs (utility computing). En anmärkningsvärd egenskap hos cloud computing är att datacenter som tillhandahåller cloud computing tjänster är extremt stora. Med den ökade kapaciteten hos hårddiskar ökar också mängden data som behandlas vid datorbehandling, och det är vanligt att det behövs en enorm tid för databehandling med en arbetsmaskin. Inom cloud computing hanteras enorma data med ett stort antal arbetare i parallelldistribuerad bearbetning mode [4, 2], och typiska tillämpningar är data mining, dokumentbehandling, och maskininlärning. I det följande kallar vi denna bearbetningsmekanism för en storskalig parallelldistribuerad bearbetning. Med en storskalig parallelldistribuerad behandling behandlas enorma data på relativt kort tid. I stort sett kan databehandling som kräver 100 timmar med en arbetstagare bearbeta på en timme med 100 anställda om overhead för parallell behandling är relativt liten. I den storskaliga parallelldistribuerade bearbetningen delas en enorm uppgift upp i ett antal deluppgifter och dessa deluppgifter bearbetas självständigt på ett kluster av maskiner som kallas arbetare. Den enorma uppgiftshanteringen avslutas när alla deluppgifter är klara. Därför ökar en arbetsmaskin som tar lång tid på sig för att bearbeta en deluppgift svarstiden (frågan om stragglers) [4]. Orsakerna till långsamma arbetstagare är maskinfel och resurskonkurrens eftersom systemet består av ett stort antal maskiner. För att komma till rätta med problemet med staggler finns det två schemaläggningssystem: lastbalansering [6] och säkerhetskopieringsuppgifter [4]. Vid lastbalansering bestäms en arbetstagares deluppgiftsstorlek enligt arbetstagarens bearbetningshastighet. Det vill säga, en liten deluppgift tilldelas en långsam bearbetningsarbetare, medan en stor deluppgift utförs av en snabbbearbetningsarbetare. Denna schemaläggning gör variansen av subtask-bearbetningstiden för arbetsmaskiner betydligt liten. Den lastbalanserande schemaläggaren måste dock i förväg känna till varje arbetstagares deluppgiftsbearbetningstid. Vid schemaläggning av backup-task, å andra sidan, schemaläggs säkerhetskopieringsutföranden av de återstående deluppgifterna under pågående arbete. Därefter avslutas processen för en deluppgift när antingen ursprungliga delaktivitets- eller säkerhetskopieringsutföranden slutförs. En stark punkt i schemaläggningen för backuptask är att schemaläggaren för backup-task aktiverar säkerhetskopieringsuppgifter för en arbetstagare i enlighet med den förfluten deltask-bearbetningstiden, dvs. ingen förhandsinformation om arbetstagarens totala deltask-tid behövs. Det rapporteras i [4] att säkerhetskopieringsuppgifterna avsevärt kan minska en uppgifts svarstid. Det finns mycket litteratur om cloud computing, och de flesta verk handlar om serviceplattform och kostnadseffektivitet ur ekonomisk synvinkel. Det finns några studier för prestandafrågor om molndata, och de är baserade på mätningsbaserad analys. (Se till exempel [5, 9].) När det gäller den teoretiska metoden för prestandafrågor på molndata, Xiong et al. [8] överväga en köande nätverksmodell som består av en webbserver kö och en servicecenter kö. Med fokus på percentilen av svarstiden som ett prestandamått på cloud computing, analyserar de ungefär svarstiden distribution. I sin modell är dock service-centerdelen modellerad som en enda server kö
Hirai m.fl. I REF har man tagit hänsyn till hur effektiva säkerhetskopieringsuppgifterna är.
Performance analysis of large-scale parallel-distributed processing with backup tasks for cloud computing
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Industrial and Management Optimization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}