One-restart algorithm for scheduling and offloading in a hybrid cloud
Notice bibliographique
Résumé
The hybrid cloud architecture utilizes both privately owned cloud servers and rented instances from public cloud providers, to offer flexible services that are particularly suited to enterprise computing. The task scheduler at a hybrid cloud decides both the selection of tasks to be offloaded to the public cloud and the scheduling of the remaining tasks on the processors at the private cloud. In this work, we consider the problem of minimizing a weighted sum of the makespan at the private cloud and the offloading cost to the public cloud. In contrast to prior works, we do not assume that the task processing times are known a priori. We show that the original problem can be solved by the same algorithms designed toward minimizing the maximum between the makespan and the weighted offloading cost, only with doubling of the competitive ratio. Furthermore, the latter problem can be equivalently transformed into a makespan minimization problem with unrelated processors. In the case where all tasks arrive at time zero, we propose a Greedy-One-Restart (GOR) algorithm based on online estimation of the unknown processing times, and one-time cancellation and rescheduling of tasks that turn out to require long processing times. We derive its competitive ratio and show that it is upper bounded on the order of the square root of the number of private processors, which is a substantial improvement over the best known algorithms in the literature. We present also a tight constant competitive ratio for the special two-processor case. In the case where tasks arrive dynamically with unknown arrival times, we extend GOR to Dynamic-GOR (DGOR) and find its competitive ratio. Further simulation results demonstrate that GOR and DGOR are favorable also in terms of average performance, in comparison with the well-known list scheduling algorithm and idealized offline algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».