Проект Templet

акторный фреймворк для запуска задач
на множестве ядер, кластерах и в облаках
templet.ssau.ru

Инструменты пользователя

Инструменты сайта


translate:identifying_quick_starters:towards_an_integrated_framework_for_efficient_predictions_of_queue_waiting_times_of_batch_parallel_jobs

Различия

Показаны различия между двумя версиями страницы.

Ссылка на это сравнение

Предыдущая версия справа и слеваПредыдущая версия
translate:identifying_quick_starters:towards_an_integrated_framework_for_efficient_predictions_of_queue_waiting_times_of_batch_parallel_jobs [2014/02/13 20:10] – [Заключение и будущие работы] artamonovtranslate:identifying_quick_starters:towards_an_integrated_framework_for_efficient_predictions_of_queue_waiting_times_of_batch_parallel_jobs [2014/05/12 19:24] (текущий) – [Методология] artamonov
Строка 75: Строка 75:
 === Общие прогнозы и использование IBL === === Общие прогнозы и использование IBL ===
  
-Таким образом, PQStar пытается найти аналогичную задачу в ближайшей, средней и дальней истории и использует набор критериев для того, чтобы пометить задачу как быстрый запуск. В дополнение к рассмотрению только характеристик задачи: размера запроса и планируемого времени исполнения, PQStar явно или неявно учитывает состояние системы, а именно: состояние занятости процессоров и состояние очереди, для определения схожести и получения предсказания. В наших исследованиях мы обнаружили, что краткосрочная история обычно состоит из около 50 задач, охватывающих около 1-3 часов, а среднесрочная история обычно состоит из более чем 500 задач, охватывающих 10-25 часов. Для целевых задач, которые либо не помечены как быстрый запуск или для которых подобные работы не могут быть найдены в истории, PQStar использует существующую стратегию для прогнозирования времени ожидания. Мы используем метод IBL для такиъ прогнозов, с тех пор как мы выяснили в наших экспериментах, что IBL даёт лучшие предсказания, чем QBETS. IBL (обучение на основе образца) использует взвешенную сумму гетерогенных эвклидовых-перекрываемых расстояний между атрибутами задач для выявлениях похожих задач и использует похожие задачи в истории, чтобы дать точечные прогнозы для целевой задачи на основе метода одново ближайшего соседа или средневзвешенное методом k-ближайших соседей.+Таким образом, PQStar пытается найти аналогичную задачу в ближайшей, средней и дальней истории и использует набор критериев для того, чтобы пометить задачу как быстрый запуск. В дополнение к рассмотрению только характеристик задачи: размера запроса и планируемого времени исполнения, PQStar явно или неявно учитывает состояние системы, а именно: состояние занятости процессоров и состояние очереди, для определения схожести и получения предсказания. В наших исследованиях мы обнаружили, что краткосрочная история обычно состоит из около 50 задач, охватывающих около 1-3 часов, а среднесрочная история обычно состоит из более чем 500 задач, охватывающих 10-25 часов. Для целевых задач, которые либо не помечены как быстрый запуск или для которых подобные работы не могут быть найдены в истории, PQStar использует существующую стратегию для прогнозирования времени ожидания. Мы используем метод IBL для таких прогнозов, с тех пор как мы выяснили в наших экспериментах, что IBL даёт лучшие предсказания, чем QBETS. IBL (обучение на основе образца) использует взвешенную сумму гетерогенных эвклидовых-перекрываемых расстояний между атрибутами задач для выявлениях похожих задач и использует похожие задачи в истории, чтобы дать точечные прогнозы для целевой задачи на основе метода одново ближайшего соседа или средневзвешенное методом k-ближайших соседей.
  
 Весь алгоритм, которому следует PQStar показан на схеме 2. Весь алгоритм, которому следует PQStar показан на схеме 2.
translate/identifying_quick_starters/towards_an_integrated_framework_for_efficient_predictions_of_queue_waiting_times_of_batch_parallel_jobs.1392322239.txt.gz · Последнее изменение: 2014/02/13 20:10 (внешнее изменение)