ENERGY EFFICIENCY AND PERFORMANCE IMPROVING IN DATA CENTER WITH PREDEFINED LOAD TYPES
Анотація
ПІДВИЩЕННЯ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТІ ТА ПРОДУКТИВНОСТІ РОБОТИ ЦЕНТРУ ОБРОБКИ ДАНИХ З ПЕРЕДБАЧУВАНИМ НАВАНТАЖЕННЯМ
Запропоновано концепцію ефективного комбінування енергоефективного підходу до планування задач у серверному кластері центру обробки даних PCPB та стратегії пакування задач Backfill. Запропонована концепція дозволяє підвищити енергоефективність обробки даних, розподіляти задачі різної розрахункової складності на сервери із відповідними розрахунковими можливостями і при цьому використовувати апаратне забезпечення якомога ефективніше.
Посилання
Gvozdetska N.A., Stepurin O.V., Globa L.S., “Experimental Analysis of PCPB Scheduling Algorithm” // CADSM 2017, 21-25 February, 2017, Polyana-Svalyava (Zakarpattya), UKRAINE.
Schill A., Globa L., Stepurin O., Gvozdetska N., Prokopets V., Power Consumption and Performance Balance (PCPB) scheduling algorithm for computer cluster // UkrMiCo 2017, Odesa, Ukraine, pp.1-8. Available online: http://ieeexplore.ieee.org/document/8095365/.
Suresh A., Vijayakarthick P., Improving scheduling of backfill algorithms using balanced spiral method for cloud metascheduler // Information Technology, Kalasalingam University Krishnankoil, Srivilliputtur, India.
Barry G. Lawson, Evgenia Smirni, Daniela Puiu, ”Self-adapting backfilling scheduling for parallel systems”.
Ahuva W. Mu'alem and Dror G. Feitelson,” Utilization, predictability, workloads, and user runtime estimates in scheduling the ibm sp2 with backfilling”, “IEEE transactions on Parallel and Distributed Systems,Vol. 12, no. 6, June 2001.
Mishra A.K., Hellerstein J.L., Cirne W. and Das C.R. (2010) Towards characterizing cloud backend workloads: insights from Google compute clusters. ACM SIGMETRICS Perform. Eval. Rev. 37, 34–41.
UCB/EECS-2009-28 (2010) Analysis and Lessons from a Publicly Available Google Cluster Trace . University of California at Berkeley, Berkeley, USA.
##submission.downloads##
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2018 Natalia A. Gvozdetska, Larisa S. Globa
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors who submit to this conference agree to the following terms:a) Authors retain copyright over their work, while allowing the conference to place this unpublished work under a Creative Commons Attribution License, which allows others to freely access, use, and share the work, with an acknowledgement of the work's authorship and its initial presentation at this conference.
b) Authors are able to waive the terms of the CC license and enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution and subsequent publication of this work (e.g., publish a revised version in a journal, post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial presentation at this conference.
c) In addition, authors are encouraged to post and share their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) at any point before and after the conference.