Job scheduling heuristics for grid
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Hesaplama; veri, hesaplama kapasitesi ve diğer kaynakların(özel araçlar) paylaşımıınsağlayan servisler topluluğu olarak tanımlanabilir. Bilgisayar ağlarındaki gelişme Grid'inilerlelemesinde çok etkili olmuştur. Grid'in çalışması için en önemli işlemlerden biri, işleriçin kaynak seçimi, diğer adıyla eşleştirmedir. Eşleştirme, yapılacak işlerin boştakikaynaklara atanması işidir. En önemli hedeflerden biri grid'in verimliliğini artırmaktır.Kaynakların birbirinden çok farklı olduğu göz önünde bulundurulduğunda bu zor birişlemdir. Eşleştirme için en popüler yaklaşımlardan biri SEE-GRID, EGEE veTR-GRID'in de kullandığı Condor'un eşleştirme algoritmasıdır. Araştırmamızın amacı bualgoritmayı geliştirerek eşleştirme için daha verimli algoritmalar tasarlamaktır.Bu çalışmada, eşleştirme için iki yeni algoritma öneriyoruz. Her iki algoritmada dayapılmaya çalışılan şey, işleri tek tek almak yerine, bir takım olarak almak ve mümkünolduğunca fazla işi boş kaynaklara atamaktır. Algoritmalarımızdan birisi, İlk Kıt KaynaklarEşleştirme (SRFM) algoritması, kıt kaynakları eşleştirmeye öncelik verir. Diğer algoritmais Lineer Programlama Tabanlı Eşleştirme (LBM) algoritması olarak adlandırılmıştır.Simulasyon sonuçlarına göre, önerdiğimiz bu algoritmaların, tamamlanan iş sayısınıatrırarak daha iyi bir şekilde çalıştığı görülmüştür. Grid computing can be expressed as a set of services for sharing data, computationcapacity and other resources like special equipment. Improvements in networking enabledgrid technology to progress quite fast. Resource selection for jobs submitted in a grid, alsocalled matchmaking, is one of the most important tasks needed for operating a grid.Matchmaking is a process that tries to assign jobs to available resources. One importantgoal of matchmaking is to maximize grid throughput. This is a difficult goal to realizebecause of the existence of heterogeneous resources in a grid. A widely used approach isCondor?s matchmaking algorithm, which is used by SEE-GRID, EGEE and TR-Gridinfrastructures. The goal of this study is to improve this algorithm to obtain betteralgorithms for the matchmaking process.We propose two new polynomial algorithms for matchmaking. The idea shared by bothof our proposed heuristic algorithms is that our heuristics take the collection of jobs and tryto match as many jobs to available resources. One of our heuristics, called Scarce ResourceFirst Matchmaking (SRFM), assigns by first trying to match scarce resources. The otherheuristic called Linear programming Based Matchmaking (LBM) solves relaxed version ofthe NP-hard integer program and assigns resources by using relaxed solution values.Our simulation results show that our collective matchmaking schemes work quite wellby improving the number of completed jobs.
Collections