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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.45.2011.tde-21102011-162130
Documento
Autor
Nombre completo
Alvaro Henry Mamani Aliaga
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2011
Director
Tribunal
Lejbman, Alfredo Goldman Vel (Presidente)
Navaux, Philippe Olivier Alexandre
Sato, Liria Matsumoto
Título en portugués
Estudo comparativo de técnicas de escalonamento de tarefas dependentes para grades computacionais
Palabras clave en portugués
algoritmos de escalonamento
Computação em grade
plataformas para grades
simulação
workflows
Resumen en portugués
À medida que a ciência avança, muitas aplicações em diferentes áreas precisam de grande poder computacional. A computação em grade é uma importante alternativa para a obtenção de alto poder de processamento, no entanto, esse alto poder computacional deve ser bem aproveitado. Mediante o uso de técnicas de escalonamento especializadas, os recursos podem ser utilizados adequadamente. Atualmente existem vários algoritmos propostos para computação em grade, portanto, é necessário seguir uma boa metodologia para escolher o algoritmo que ofereça melhor desempenho, dadas determinadas características. No presente trabalho comparamos os algoritmos de escalonamento: Heterogeneous Earliest Finish Time (HEFT), (b) Critical Path on a Processor (CPOP) e (c) Path Clustering Heuristic (PCH); cada algoritmo é avaliado com diferentes aplicações e sobre diferentes arquiteturas usando técnicas de simulação, seguindo quatro critérios: (i) desempenho, (ii) escalabilidade, (iii) adaptabilidade e (iv) distribuição da carga do trabalho. Diferenciamos as aplicações para grade em dois tipos: (i) aplicações regulares e (ii) aplicações irregulares; dado que em aplicações irregulares não é facil comparar o critério de escalabilidade. Seguindo esse conjunto de critérios o algoritmo HEFT possui o melhor desempenho e escalabilidade; enquanto que os três algoritmos possuem o mesmo nível de adaptabilidade. Na distribuição de carga de trabalho o algoritmo HEFT aproveita melhor os recursos do que os outros. Por outro lado os algoritmos CPOP e PCH usam a técnica de escalonar o caminho crítico no processador que ofereça o melhor tempo de término, mas essa abordagem nem sempre é a mais adequada.
Título en inglés
Comparative Study of Task Dependent Scheduling Algorithms to Grid Computing
Palabras clave en inglés
Grid computing
grid platforms
scheduling algorithms
simulation
task scheduling
workows
Resumen en inglés
As science advances, many applications in different areas need a big amount of computational power. Grid computing is an important alternative to obtain high processing power, but this high computational power must be well used. By using specialized scheduling techniques, resources can be properly used. Currently there are several algorithms for grid computing, therefore, is necessary to follow a good methodology to choose an algorithm that offers better performance given certain settings. In this work, we compare task dependent scheduling algorithms: (a) Heterogeneous Earliest Finish Time (HEFT), (b) Critical Path on a Processor (CPOP) e Path Clustering Heuristic (PCH); each algorithm is evaluated with different applications and on different architectures using simulation techniques, following four criterias: (i) performance, (ii) scalability, (iii) adaptability and (iv) workload distribution. We distinguish two kinds of grid applications: (i) regular applications and (ii) irregular applications, since in irregular applications is not easy to compare scalability criteria. Following this set of criteria the HEFT algorithm reaches the best performance and scalability, while the three algorithms have the same level of adaptability. In workload distribution HEFT algorithm makes better use of resources than others. On the other hand, CPOP and PCH algorithms use scheduling of tasks which belong to the critical path on the processor which minimizes the earliest finish time, but this approach is not always the most appropriate.
 
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Fecha de Publicación
2012-03-13
 
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