KLUSÁČEK, Dalibor a Hana RUDOVÁ. The importance of complete data sets for job scheduling simulations. Online. In Job Scheduling Strategies for Parallel Processing, Revised Selected Papers. Heidelberg: Springer, Lecture Notes in Computer Science 6253, 2010. s. 132-153. ISBN 978-3-642-16504-7. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-16505-4_8. [citováno 2024-04-23]
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název The importance of complete data sets for job scheduling simulations
Autoři KLUSÁČEK, Dalibor (203 Česká republika, garant, domácí) a Hana RUDOVÁ (203 Česká republika, domácí)
Vydání Heidelberg, Job Scheduling Strategies for Parallel Processing, Revised Selected Papers, od s. 132-153, 22 s. 2010.
Nakladatel Springer, Lecture Notes in Computer Science 6253
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Německo
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/10:00067181
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-642-16504-7
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-16505-4_8
UT WoS 000286164600008
Klíčová slova anglicky Grid; Cluster; Scheduling; MetaCentrum; Workload; Failures; Specific Job Requirements
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 30. 4. 2014 04:37.
Anotace
This paper has been inspired by the study of the complex data set from the Czech National Grid MetaCentrum. Unlike other widely used workloads from Parallel Workloads Archive or Grid Workloads Archive, this data set includes additional information concerning machine failures, job requirements and machine parameters which allows to perform more realistic simulations. We show that large differences in the performance of various scheduling algorithms appear when these additional information are used. Moreover, we studied other publicly available workloads and partially reconstructed information concerning their machine failures and job requirements using statistical and analytical models to demonstrate that similar behavior is also expectable for other workloads. We suggest that additional information about both machines and jobs should be incorporated into the workloads archives to allow proper and more realistic simulations.
Návaznosti
MSM0021622419, záměrNázev: Vysoce paralelní a distribuované výpočetní systémy
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Vysoce paralelní a distribuované výpočetní systémy
MUNI/A/0914/2009, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace (Akronym: SV-FI MAV)
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 23. 4. 2024 22:35