Resumen

Un número cada vez mayor de aplicaciones paralelas de computación de alto rendimiento aprovecha la potencia de la nube para el procesamiento paralelo. Cómo programar las aplicaciones paralelas para mejorar la calidad del servicio es la clave del éxito de las aplicaciones paralelas en la nube. La gran escala de la nube hace que la programación de trabajos paralelos sea más complicada, ya que incluso un problema simple de programación de trabajos paralelos es NP-completo. En este artículo, proponemos un algoritmo de programación de trabajos paralelos llamado MEASY. MEASY adopta la migración y la consolidación para mejorar el algoritmo de programación más popular EASY. Nuestros extensos experimentos con cargas de trabajo bien conocidas muestran que nuestro algoritmo cuida muy bien la calidad del servicio. Para dos objetivos comunes de programación de trabajos paralelos, nuestro algoritmo produce una mejora de hasta el 41,1 y una mejora media del 23,1% en el tiempo medio de respuesta; una mejora de hasta el 82,9 y una mejora media del 69,3% en la ralentización media. Nuestro algoritmo es robusto incluso en términos que permite una estimación inexacta del uso de la CPU y un alto coste de migración. Nuestro enfoque implica una modificación trivial en EASY y no requiere ninguna técnica adicional; es práctico y eficaz en el entorno de la nube.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:aplicaciones paralelas, algoritmo, nube, objetivos comunes de programación de trabajos paralelos, estimación inexacta del uso de cpu, algoritmo de programación de trabajos paralelos, algoritmo popular de programación fácil, problema simple de programación de trabajos paralelos, tiempo medio de respuesta, alto coste de migración
• Keywords:parallel applications, algorithm, cloud, common parallel job scheduling objectives, inaccurate cpu usage estimation, parallel job scheduling algorithm, popular easy scheduling algorithm, simple parallel job scheduling problem, average response time, high migration cost