TMRorR : um novo algoritmo de escalonamento para o OurGrid que combina o uso de informação e replicação

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Silva, Benevid Felix da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Faculdade de Informáca; BR; PUCRS; Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
• Palavras-chave em Português: INFORMÁTICA; ALGORITMOS; GRADE COMPUTACIONAL; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5073

A distribuição de tarefas de forma eficiente em grades computacionais possui grandes desafios que devem ser considerados por um algoritmo de escalonamento. Esse desafios estão relacionados com as características das grades, como a escalabilidade, heterogeneidade, dinamicidade, entre outros. Dentre as diversas propostas de algoritmos de escalonamento existentes, grande parte utilizam da informação obtida do ambiente ou da replicação de tarefas como forma de atingir um desempenho satisfatório na execução das aplicações dentro da grade. Os algoritmos de escalonamento que dependem somente das informações para realizar o escalonamento estão restritos a ambientes em que as mesmas estejam disponíveis e sejam confiáveis. Já os algoritmos que utilizam somente de replicação não dependem de nenhuma informação. A existência de ambientes em que a presença de informação não é totalmente confiável ou não atende a todos os recursos da grade, motiva o surgimento de algoritmos que utilizam uma técnica híbrida. Neste caso a informação, quando disponível, é utilizada para realizar o escalonamento, porém, quando não, utiliza-se da replicação de tarefas. Este trabalho realiza um estudo acerca do escalonamento de tarefas realizado pelo WQR do OurGrid e apresenta um novo algoritmo para escalonamento de aplicações Bag-of-Tasks aqui denominado TMRorR (Task for More Reliable or Replicate). Este algoritmo utiliza uma técnica híbrida e, considera sempre que um recurso que possui informação é sempre mais confiável do um que não possui e, também, faz uma distinção entre recursos pertencentes ao domímio local e recursos pertencentes a outros domínios, tendo regras de escalonamento com algumas diferenças para ambos os casos. O algoritmo foi simulado utilizando o GridSim e implementado no OurGrid para realizar os experimentos. Comparando os resultados obtidos, eles mostraram um desepenho melhor do TMRorR em relação WQR na maioria dos casos, como também, uma redução no desperdício de ciclos de CPU com a realização de um controle maior na criação de réplicas.