Resource Management for Data Intensive Tasks on Grids
Notice bibliographique
Résumé
Distributed systems such as Grids, aim to enable the sharing, selection, and aggregation of a wide variety of resources that are geographically distributed and often owned by different organizations. These resources collaborate for performing complex tasks. Without efficient resource management, the benefits of a Grid system cannot be realized, especially for large-scale computational and data intensive tasks. The efficient management of distributed resources to perform a complex task is important. In a Grid, a resource management system is responsible for managing the available resources for a given task to be performed. This thesis proposes an effective resource management system called BiLeG, which can be used for performing resource intensive tasks in a Grid computing environment. This thesis focuses on the problem of allocating resources for a group of a particular type of resource intensive tasks termed Processable Bulk Data Transfer (PBDT) tasks. A PBDT task involves the transfer of a very large volume of data that has to be processed in some way before it can be used at a remote set of sink nodes. In BiLeG, the resource management system is bifurcated into separate upper and lower decision making levels and separate responsibilities are assigned to each decision making level. The upper decision making level of BiLeG, called the Task Resource Pool Selector (TRPS), is concerned with selection of a resource-pool for the given task. The lower decision making level, called Resource Allocator (RA) is responsible for allocating resources out of the resource-pool chosen by TRPS. At TRPS, a policy determines the way the resource-pool is chosen for each of the tasks. At RA, an algorithm which determines the allocation of the resources from its resource-pool for the task selected by TRPS is deployed. Note that the resource allocation problem considered in this research focuses on achieving a good balance between multiple performance metrics. Although existing research has addressed various issues in resource allocation, none of the existing works has dealt with resource allocation for PBDT tasks addressing multiple performance metrics that this research focuses on.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».