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Scheduling Matters: Area-Oriented Heuristic for Resource Management

机译：计划事项：面向区域的启发式资源管理

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Parallel and distributed systems that provide compute resources on demand are convenient, cost-effective, and becoming increasingly common. Boosting workload performance in such environments through scheduling has been of great interest, as users and providers aim to increase parallelism and reduce execution times. For modern data centers, leaving a smaller carbon footprint while maintaining high performance and low cost is becoming the next big challenge. With this in mind, we analyze the relative impacts on resource utilization of three well-motivated platform-oblivious scheduling heuristics. We simulate over 50,000 DAG workflow executions and measure performance, cost, and resource utilization under the three scheduling heuristics. Our results provide insights to better enable high-performance execution of workflows and advanced capacity planning while increasing resource utilization and reducing costs.
机译：按需提供计算资源的并行和分布式系统很方便，具有成本效益，并且变得越来越普遍。由于用户和提供者旨在增加并行度并减少执行时间，因此通过调度来提高此类环境中的工作负载性能引起了人们的极大兴趣。对于现代数据中心而言，在保持高性能和低成本的同时保留较小的碳足迹已成为下一个挑战。考虑到这一点，我们分析了三种动机良好的平台（无意识的调度启发式）对资源利用的相对影响。我们模拟了50,000多个DAG工作流程执行，并根据三种调度试探法来衡量性能，成本和资源利用率。我们的结果提供了见解，可以在提高资源利用率和降低成本的同时更好地实现工作流程的高性能执行和高级容量规划。

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