Coflex: Navigating the fairness-efficiency tradeoff for coflow scheduling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fair and efficient coflow scheduling improves application-level networking performance in today's datacenters. Ideally, a coflow scheduler should provide isolation guarantees on the minimum coflow progress to achieve predictable networking performance. Network operators, on the other hand, strive to decrease the average coflow completion time (CCT). Unfortunately, optimal isolation guarantees and minimum average CCT are conflicting objectives and cannot be achieved at the same time. Existing coflow schedulers either optimize isolation guarantees at the expense of long CCTs (e.g., HUG [1]), or decrease the average CCT without performance isolation (e.g., Varys and Aalo [2], [3]). The lack of a smooth tradeoff in between poses a dilemma between low efficiency and no performance isolation. To bridge this gap, we develop a new coflow scheduler, Coflex, to navigate this tradeoff. Coflex allows network operators to specify the desired level of isolation guarantee using a tunable fairness knob, while at the same time decreasing the average CCT. Both our real-world deployments and trace-driven simulations have shown that Coflex offers a smooth tradeoff between fairness and efficiency. At an appropriate tradeoff level, Coflex outperforms fair schedulers by 2 × in minimizing the average CCT.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| 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 découle