프로세스 인식 클라우드 작업 리소스 예약

프로세스 인식 클라우드 작업 리소스 예약

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이 종이 선물 프로세스 인식 작업 스케줄링 알고리즘 ioaware o이이 알고리즘 작업의 실행 중 계산 노드와 추측 작업의 특성의 하드웨어 성능을 평가. 후속 작업이 할당 될 때 계산 노드의 성능 따라서 공유 컴퓨팅 노드 디스크 IO 효과 달성 하는 다른 작업에 할당 됩니다. 이 병렬 작업의 실행 시간을 단축 하 고 클러스터의 처리량을 증가 시킬 수 있습니다. Ioaware 알고리즘은 두 가지 측면에서 특징: 먼저, 작업 분할 디스크 IO 작업 특성의 요구 사항을 결정 하는 작업에서 cpu 및 io 바운드 형식으로 디스크 10 작업에 동시에 작업의 수를 줄이기 위해 결합 하는 작업의 종류는 디스크 차단의 가능성을 줄이기 위해 둘째, 작업의 특성을 고려할 때 그것은 데이터 네트워크의 전송 시간을 단축 하 고 작업의 실행 시간을 줄이기 위해 작업의 입력된 데이터의 지역화 비율을 개선 하는 중요 한 인덱스. Ioaware 스케줄링 알고리즘의 이론적인 타당성 확인, 종이 디자인 하 고 Hadoop 플랫폼 아래 Ioaware 스케줄링 모듈을 구현 합니다. Hadoop 클러스터에서 일정 모듈 ioaware 및 fifo, 용량 스케줄링 알고리즘 및 작업 응답 시간, 작업 데이터 지역화 비율, 시스템 처리량 속도 시스템 자원의 4 가지 측면에서 공정한 디스패치 알고리즘의 성능을 비교 하 많은 실험을 위해 사용 됩니다. 실험 발견 개별 작업 실행 시간에 대 한 스케줄링 모듈 가져옵니다 일정 모듈. 다른 특성을 가진 작업에 대 한 기존의 같은 시간, 스케줄링 모듈을 결합할 수 있는 다른 특성의 작업, 같은 시간에 디스크 작업의 수를 감소 CPU 디스크 대기 시간을 단축 CPU 사용률이 향상, 둘째, 스케줄링 모듈 작업의 데이터 지역화 속도 향상 시킬 수 및 시스템의 처리량 속도 향상.

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