QoS-Aware, Cost-Efficient Scheduling for Data-Intensive DAGs in Multi-Tier Computing Environment
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
In today’s scientific landscape, Directed Acyclic Graphs (DAGs) are pivotal for representing task dependencies in data-intensive applications. Traditionally, two dominant bottom-up DAG scheduling approaches exist: one overlooks communication contention and the other fails to exploit parallelization for improving latency. This study distinguishes itself by advocating a top-down approach prioritizing latency or cost optimization in multi-tier environments to fulfill QoS and SLA requirements. Our strategy effectively mitigates bandwidth contention and facilitates parallel executions, leading to substantial completion time reductions. Our findings suggest that myopic knowledge-based scheduling, emphasizing latency or cost minimization, can yield benefits comparable to its look-ahead counterparts. Through latency-efficient and cost-efficient topological sorting, our <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">wDAGSplit</i> strategy introduces a two-stage partitioning and scheduling approach. Its simplicity and adaptability extend its usability to DAGs of any scale. Evaluated on over 100,000 real-world DAG applications, <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">wDAGSplit</i> demonstrates latency enhancements of up to 80x compared to Edge-only scenarios, 15x to Near-Edge-only, and 6x to Cloud-only. In terms of cost, our approach achieves enhancements of up to 60x compared to Edge-only scenarios, 250x to NE-only, and 70x to Cloud-only. Moreover, for DAGs with 50 tasks, we achieve 5x reduced latency compared to previous approaches, along with a complexity reduction of up to 24 times.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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