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Sirius:基于最小费用最大流的大规模资源调度方法

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并行作业是大规模资源调度的研究热点.已有研究工作通常采用队列进行资源调度建模,仅能满足局部最优解,只能适应调度目标固定不变的场景,灵活性不够.提出了一种基于最小费用最大流的大规模资源调度建模方法,将任务的资源需求和物理资源供给问题转换成最小费用最大流图的构造和求解问题.首先,选择公平性、优先级和放置约束三种典型度量作为切入点,从资源视角映射为图的构造问题,通过改变图的结构使其具备适应性调整能力.其次,针对图的求解时间复杂度高的问题,实现了一种增量式优化算法.最后,实验对比公平性、优先级和放置约束三种资源调度典型系统,验证了本方法可通过按需配置,支持多种调度目标,具备灵活性.并通过实验仿真验证了万级规模下基于图的资源调度延迟,比基于未优化图算法的资源调度延迟最多降低10倍。

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来源
《第33届中国数据库学术会议（NDBC2016 ）》|2016年|1-14|共14页
会议地点深圳
作者
CHEN Xiao-Xu; 陈晓旭; WU Heng; 吴恒; WU Yue-Wen; 吴悦文; LU Zhi-Gang; 陆志刚; ZHANG Wen-Bo; 张文博;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
大规模资源调度; 并行作业; 最小费用最大流图; 时间延迟;

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