Usando replicação para escalonar aplicações bag-of-tasks em grids computacionais.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2003
Autor(a) principal: SILVA, Daniel Paranhos da. lattes
Orientador(a): BRASILEIRO, Francisco Vilar. lattes, CIRNE, Walfredo da Costa. lattes
Banca de defesa: BARROS , Carla Osthoff Ferreira de., SILVA, Fabrício Alves Barbosa da.
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/11100
Resumo: Escalonar tarefas independentes em ambientes heterogêneos, como Grids Computacionais, não é trivial. Para elaborar um bom plano de escalonamento, em ambientes assim, o escalonador geralmente precisa de algumas informações adicionais como velocidade de máquinas, suas cargas e tamanho das tarefas da aplicação. Esse tipo de informação nem sempre está disponível e muitas vezes é difícil de obter. Nesse trabalho, é proposta uma abordagem de escalonamento que não precisa de nenhum tipo de informação, mas ainda assim atinge uma boa performance. Essa abordagem usa replicação de tarefas para lidar com a natureza dinâmica e heterogênea sem depender de qualquer informação sobre máquinas e tarefas. Os resultados obtidos mostram que o uso de replicação de tarefas proporciona uma performance boa e estável com o custo de consumo adicional de recursos. Entretanto, ao limitar a replicação, o consumo adicional desses recursos pode ser controlado com uma pequena perda de performance.
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Essa abordagem usa replicação de tarefas para lidar com a natureza dinâmica e heterogênea sem depender de qualquer informação sobre máquinas e tarefas. Os resultados obtidos mostram que o uso de replicação de tarefas proporciona uma performance boa e estável com o custo de consumo adicional de recursos. Entretanto, ao limitar a replicação, o consumo adicional desses recursos pode ser controlado com uma pequena perda de performance.Scheduling independent tasks on heterogeneous environments, like Computational Grids, is not trivial. To make a good scheduling plan on this kind of environments, the scheduler usually needs some information such as host speed, host load, and task size. This kind of information is not always available and is often difficult to obtain. In this work, a scheduling approach that does not use any kind of information but still delivers good performance is proposed. This approach uses task replication to cope with the dynamic and heterogeneous nature of grids without depending on any information about machines or tasks. The results show that task replication can deliver good and stable performance at the expense of additional resource consumption. By limiting replication, however, additional resource consumption can be controlled with little effect on performance.Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2020-01-22T10:52:55Z No. of bitstreams: 1 DANIEL PARANHOS DA SILVA - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2003.pdf: 710427 bytes, checksum: 5779bf17a4585e7dd7686be41cb0a223 (MD5)Made available in DSpace on 2020-01-22T10:52:55Z (GMT). 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Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2003. 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