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Enregistrement W2912891030 · doi:10.1145/3308897.3308924

The Mean-field Behavior of Processor Sharing Systems with General Job Lengths Under the SQ(d) Policy

2019· article· en· W2912891030 sur OpenAlexaff
Thirupathaiah Vasantam, Arpan Mukhopadhyay, Ravi R. Mazumdar

Notice bibliographique

RevueACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAdvanced Queuing Theory Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésServerLoad sharingComputer scienceRobustness (evolution)Poisson point processPoint processMartingale (probability theory)Distributed computingMathematicsStatisticsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we derive the mean-field behavior of empirical distributions of large systems that consist of N (large) identical parallel processor sharing servers with Poisson arrival process having intensity Nλ and generally distributed job lengths under the randomized SQ(d) load balancing policy. Under this policy, an arrival is routed to the server with the least number of progressing jobs among d randomly chosen servers. The mean-field is then used to approximate the statistical properties of the system. In particular, we show that in the limit as N grows, individual servers are statistically independent of others (propagation of chaos) and more importantly, the equilibrium point of the mean-field is insensitive to the job length distributions. This has important engineering relevance for the robustness of such routing policies that are often used in web server farms. We use a measure-valued process approach and martingale techniques to obtain our results. We also provide numerical results to support our analysis.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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