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【24h】

Scalability Analysis of Job Scheduling Using Virtual Nodes

机译：使用虚拟节点的作业调度的可伸缩性分析

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It is important to identify scalability constraints in existing job scheduling software as they are applied to next generation parallel systems. In this paper, we analyze the scalability of job scheduling and job dispatching functions in the IBM LoadLeveler job scheduler. To enable this scalability study, we propose and implement a new virtualiza-tion method to deploy different size LoadLeveler clusters with minimal number of physical machines. Our scalability studies with the virtual-ization show that the LoadLeveler resource manager can comfortably handle over 12,000 compute nodes, the largest scale we have tested so far. However, our study shows that the static resource matching in the scheduling cycle and job object processing during the hierarchical job launching are two impediments for the scalability of LoadLeveler.
机译：在现有作业调度软件中将可伸缩性约束应用于下一代并行系统时，务必要确定它们的可伸缩性。在本文中，我们分析了IBM LoadLeveler作业调度程序中作业调度和作业调度功能的可伸缩性。为了进行此可伸缩性研究，我们建议并实施一种新的虚拟化方法，以最少的物理机部署不同大小的LoadLeveler群集。我们对虚拟化的可伸缩性研究表明，LoadLeveler资源管理器可以舒适地处理超过12,000个计算节点，这是我们迄今为止测试的最大规模。但是，我们的研究表明，在分层作业启动过程中，调度周期中的静态资源匹配和作业对象处理是LoadLeveler可伸缩性的两个障碍。

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