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Time-constrained and network-aware containers scheduling in GPU era

机译：在GPU时代安排的时间约束和网络感知容器

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The recent advances on data center management and applications development are reflected by lightweight containers technology and critical Quality-of-Service (QoS) requirements. Tenants encapsulate applications in containers abstracting away details on the infrastructure, and entrust its management framework with the provisioning of network and time QOS requirements. In this paper, we addressed this NP-hard scheduling problem proposing a GPU Accelerated Containers Scheduler (GPUACS). We model the joint allocation of network and containers with QoS requirements as a graph embedding problem. GPUACS innovates by refactoring two Multicriteria Decision Makings (MCDMs) to GPU model, as well as by defining an efficient data structure to speed up the comparison of time-evolving QoS requirements. GPUACS follows a modular and configurable architecture, and the scheduling objective function can be adjusted by selecting the MCDM method and setting the appropriated weights to guide the comparisons. An experimental analysis demonstrated the sensitivity that GPU-tailored MCDM methods have to schedule container requests considering critical time, network, and processing criteria, as well as multiple queueing policies.
机译：最近关于数据中心管理和应用开发的进步由轻量级集装箱技术和批判性质量（QoS）要求反映。租户将容器中的应用程序封装在基础架构上的详细信息，并通过提供网络和时间QoS要求委托其管理框架。在本文中，我们解决了这个NP-Hard调度问题，提出了GPU加速容器调度器（GPUAC）。我们将网络和容器的联合分配模型，QoS要求作为嵌入问题。 GPUACS通过重构两个多仲裁决策制备（MCDMS）到GPU模型进行创新，以及通过定义有效的数据结构来加速时间不断发展的QoS要求的比较。 GPUACS遵循模块化和可配置的架构，并且可以通过选择MCDM方法来调整调度目标函数，并将适当的权重设置以指导比较。实验分析证明了GPU定制的MCDM方法必须调度考虑关键时间，网络和处理标准的容器请求以及多个排队策略的灵敏度。

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