QoS-aware Scientific Application Scheduling Algorithm in Cloud Environment
Calidad del Servicio del Requerido por el cliente. Presentación resumen del paper: QoS-aware Scientific Application Scheduling Algorithm in Cloud Environment.
QoS-aware Scientific Application Scheduling Algorithm in Cloud Environment
1. Abstract
Introduction
Estado Del Arte
Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
QoS-aware Scientific Application Scheduling
Algorithm in Cloud Environment
John Trujillo
Universidad Del Valle - Cali
jhon.trujillo@univalle.edu.co
12 de diciembre de 2013
Refe
2. Abstract
Introduction
Estado Del Arte
Definici´n del problema
o
Propuesta
Contenido
Abstract
Introduction
Estado Del Arte
Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones
Comentarios
Referencias
Resultados
Conclusiones Comentarios
Refe
3. Abstract
Introduction
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Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Abstract (1)
QoS-aware Scientific Application Scheduling Algorithm in
Cloud Environment
• Aplicaciones cient´
ıficas son modeladas usando flujos de
trabajo para llevar a cabo experimentos a gran escala.
• Se necesitan un alto poder computacional para procesar datos.
• Se requiere de una infraestructura de alto desempe˜o
n
computacional.
Refe
4. Abstract
Introduction
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Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Abstract (2)
Una soluci´n es usar Cloud:
o
• Cient´
ıficos pueden correr sus aplicaciones como ellos lo deseen
correr: bajo su QoS deseado.
QoS: Quality of service.
• Se propone un algoritmo que permite a los cient´
ıficos
seleccionar un determinado plan a ejecutar basado en sus
preferencias QoS: Costo y tiempo.
Refe
5. Abstract
Introduction
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Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Abstract (2)
Al final :
• Se compara este nuevo algoritmo QSASA vs HEFT. Donde
se muestra que QSASA es mejor en cuanto a costo.
Refe
6. Abstract
Introduction
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Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Palabras Claves :
• Scientific application : Aplicaciones Cientificas.
• Workflow scheduling : Programaci´n de flujo de trabajo.
o
• Cloud computing : Computaci´n en nube.
o
Refe
7. Abstract
Introduction
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Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Introducci´n (2)
o
Cloud computing: Es un sistemas de computaci´n paralela y
o
distribuida que ofrece la infraestructura , la plataforma y el
software como servicio.
• Pay-as -you- go.
• IaaS : Infrastructure as a service.
• PaaS: Platform as a service.
• SaaS : Software as a service.
Cloud ofrece una infraestructura inform´tica de alto
a
rendimiento.
Refe
8. Abstract
Introduction
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Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Estado Del Arte
• Algoritmo HEFT( Heterogeneous Earliest Finish Time ) [21].
El primer recurso en atender es escogido.
Refe
9. Abstract
Introduction
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Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Definici´n del problema
o
Representamos el flujo de tareas como un grafo dirigido aciclico.
G = (V , E )
(1)
V = {T1 , ..., Tn }
(2)
V = Conjunto de tareas.
E = Relaci´n entre cada tarea (Costo).
o
• Donde hay n tareas y G es una matriz nxn .
Refe
10. Abstract
Introduction
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Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Definici´n del problema
o
Hay relaci´n si:
o
Gi,j = 1
(3)
Gi,j = 0
(4)
Ti es padre de Tj.
No hay relaci´n entre la tarea Ti y Tj.
o
Refe
12. Abstract
Introduction
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Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Definici´n del problema
o
En Cloud tenemos M recursos.
R = {1, 2, ..., M}
• Ejecuci´n de una tarea: Cost exe(Ri)
o
• Recibir un dato de entrada desde los recursos: Cost in(Ri)
• Enviar una dato desde los recursos: Cost out(Ri)
• Disponibilidad de los recursos: Availability(Ri) .
• Confiabilidad de los recursos: Reliability(Ri) .
(5)
Refe
13. Abstract
Introduction
Estado Del Arte
Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Definici´n del problema
o
El tiempo estimado para computar una tarea depende del n´mero
u
de recursos asignados para resolver una determinada tarea.
Refe
14. Abstract
Introduction
Estado Del Arte
Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Definici´n del problema
o
El objetivo final es :
Determinar el mejor plan para resolver un problema cient´
ıfico con
base a los tiempos y costos definidos por un usuario usando los
recursos de la cloud.
Refe
15. Abstract
Introduction
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Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Caracteristicas de QSASA
• Dependencia entre tareas
• Tiempo de transferencia de datos entre padre e hijo
• Mekaspan en flujo de trabajo.
• Ancho de banda de los recursos
• Costo de computo por recurso
• Costo enviar y recibir datos por recurso
• Disponibilidad por cada recurso
• Fiabilidad entre recursos.
Refe
16. Abstract
Introduction
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Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Matriz de tiempos de ejecuci´n
o
• Wn*m tiempo estimado de ejecutar una tarea en cada
recurso.
• Wij representa el tiempo estimado de ejecutar la tarea Ti
en el Recurso Rj .
Promedio de ejecuci´n por cada tarea con base a la Matriz W:
o
m
j=1 ∗ Wi,j
W =
(6)
m
Refe
18. Abstract
Introduction
Estado Del Arte
Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Matriz de tasa de tranferencia
Tiempos de Comunicaci´n entre recursos:
o
• B es una matriz m*m la cual representa la tasa de
transferencia entre recursos.
• Bij representa la tasa de transferencia(banda ancha) entre el
recurso Ri en el Recurso Rj .
Refe
19. Abstract
Introduction
Estado Del Arte
Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Tiempo de Comunicaci´n
o
El tiempo de comunicaci´n de una arista (i, k) en un recurso
o
determinado
Dt
communicatei,k =
(7)
Ei,k
Dt es el promedio de enviar una tarea de un recurso a otro.
Refe
21. Abstract
Introduction
Estado Del Arte
Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
EST
Earliest Start time (El primero en iniciar)
EST (Ti , Rj ) = max =
Para una tarea completa
avail[j]
max(EFT (Ti ,Rj )+communicatei,j )
Aviablity (Ri )∗Reability (Rj )
TI ∈ pred(Ti )
(8)
Refe
22. Abstract
Introduction
Estado Del Arte
Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
EFT
Earliest finish time (El primero en Terminar)
EFT (Ti , Rj ) = Wi,j + EST (Ti , Rj )
(9)
• Donde pred(Ti) es el conjunto de predecesores de las tareas
Ti.
• avail[j] es el tiempo m´s cercano en el cual el recurso Ri
a
esta listo para ser ejecutado.
• max entrega los tiempos de todos los datos que necesita Ti
han llegado al recurso Rj.
Refe
23. Abstract
Introduction
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Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
CFE
Cost For Execute (Costo de ejecutar una tarea Ti )
EFC (Ti , Rj ) =
p
k−1
((Wi,j ∗ costexec(R ) ) + (communicatek,i ∗ costin ∗ (Rj )) + (communicatek,i ∗ costout (Rj ))
i
Aviability (Rj ) ∗ Reability (Rj )
• Donde P es el numero es el n´mero de tareas padre de Ti
u
• communicatek,i es el tiempo requerido para transmitir
dados desde la tarea Ti en el recurso Ri hacia la tarea Tk.
• EFCmin, EFCmax
Refe
24. Abstract
Introduction
Estado Del Arte
Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Rank de tareas
Rank de tareas
RANKu (Ti ) =
Wi + (communicatei + RANKu (Tj ))
(10)
Tj ∈ succ(Ti)
• Wi promedio es el promedio de computar la tarea i en todos
los recursos.
• succ(Ti) el conjunto de que dependen de la tarea Ti.
• Cij es el costo promedio de comunicar la tarea Ti con Tj.
• El rank depende de computar todos los valores hijos.
Refe
33. Abstract
Introduction
Estado Del Arte
Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
• QSASA se divide en dos fases : clasificaci´n de las tareas
o
y la selecci´n de recursos.
o
• En la evaluaci´n se considera que el usuario est´ m´s
o
a a
interesado para minimizar el costo.
• Se encontr´ que QSASA es mejor en un 15 por ciento al
o
momento de ahorrar costos.
Refe
34. Abstract
Introduction
Estado Del Arte
Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
• QSASA es una algoritmo ideal para aplicar alineamiento de
secuencias.
• QSASA podr´ ser implementado para sistemas heterog´neos.
ıa
e
• El cambio de plataformas o recursos implicaria modificar los
tiempos de ejecuci´n ateriormente nombrados.
o
Refe
35. Abstract
Introduction
Estado Del Arte
Definici´n del problema
o
Propuesta
Resultados
Conclusiones Comentarios
Referencias
• 21. Topcuoglu H, Hariri S, Wu M. Performance effective and
low-complexity task scheduling for heterogeneous computing
IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems
13(3):260–274.
Refe