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Estimation of the latency of a production grid over several weeks

机译：估计数周内生产网格的延迟

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In this paper, we study grid job submission latencies. Together with outliers, the latency highly impacts performances on production grids, due to its high values and variations. It is particularly prejudicial for determining the expected duration of applications handling a high number of jobs. In previous work, a probabilistic model of the latency has been used to estimate an optimal timeout value considering a given distribution of jobs latencies. This timeout value is then used in a job resubmission strategy. The purpose of this paper is to evaluate to what extent updating this model with relevant contextual parameters can help to refine the latency estimation. In the first part of the paper, we study the validity of parameters along several weeks. Experiments on the EGEE grid show that performance can be improved by the update of model parameters. In the second part, we study the influence of the resource broker or the computing site and the day of the week. We experimentally show that some of them have a statistically significant influence on the jobs latency. We exploit this con- textual information in the perspective of proposing a reliable job submission strategy.
机译：在本文中，我们研究了网格作业提交延迟。延迟与异常值一起，由于其较高的值和变化而会严重影响生产网格的性能。这对于确定处理大量工作的应用程序的预期持续时间特别不利。在先前的工作中，考虑到给定的作业等待时间分布，使用了等待时间的概率模型来估计最佳超时值。然后，此超时值将用于作业重新提交策略。本文的目的是评估在多大程度上用相关的上下文参数更新此模型可以帮助改进延迟估计。在本文的第一部分，我们研究了几个星期内参数的有效性。 EGEE网格上的实验表明，通过更新模型参数可以提高性能。在第二部分中，我们研究了资源代理或计算站点以及星期几的影响。我们通过实验表明，其中一些对作业延迟具有统计学上的显着影响。我们从提出可靠的工作提交策略的角度来利用这些上下文信息。

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