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Enregistrement W2522680064 · doi:10.1109/spects.2016.7570513

A priority based resource scheduling technique for multitenant storm clusters

2016· article· en· W2522680064 sur OpenAlexaff
Rudraneel Chakraborty, Shikharesh Majumdar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCloud Computing and Resource Management
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceScheduling (production processes)Network topologyDistributed computingStormTemporal isolation among virtual machinesJob shop schedulingComputer networkOperating systemVirtualizationEngineeringCloud computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work in progress paper, we present our ongoing effort towards devising a priority based resource scheduling technique and framework for apache storm. Apache Storm is a popular distributed real time stream processing engine which has been widely adopted by key players in the industry including YAHOO and Twitter. An application running in storm is called a topology that is characterized by a Directed Acyclic Graph (DAG). To run multiple of such topologies in a storm cluster, storm provides with default, out of the box scheduler called Isolation Scheduler. Isolation Scheduler assigns resources to topologies based on static resource configuration and does not provide any means to prioritize topologies based on their varying business priority. As a result, performance degradation, even complete starvation of topologies with high business priority is possible when available cluster resources are insufficient. A priority based resource scheduling strategy is proposed in this paper to overcome this problem. A preliminary performance evaluation is performed to demonstrate effectiveness of the proposed scheduler over the default storm Isolation Scheduler.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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