Algoritmos para escalonamento de tarefas dependentes representadas por grafos acíclicos direcionados em grades computacionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bittencourt, Luiz Fernando, 1981-
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1612439
Resumo: Orientador: Edmundo Roberto Mauro Madeira
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spelling Algoritmos para escalonamento de tarefas dependentes representadas por grafos acíclicos direcionados em grades computacionaisScheduling algorithms for dependent tasks represented by directed acyclic graphs on computational gridsSistemas distribuídosComputação em grade (Sistemas de computador)Escalonamento de produçãoFluxo de trabalhoDistributed systemsComputational grids (Computer systems)Production schedulingWorkflowOrientador: Edmundo Roberto Mauro MadeiraTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Grades computacionais são sistemas distribuídos compartilhados potencialmente grandes compostos por recursos heterogêneos que são ligados através de uma rede com enlaces heterogêneos. Esses sistemas tornaram-se ambientes largamente difundidos para execução de tarefas que demandam grande capacidade de processamento. Por serem sistemas compartilhados, a submissão de tarefas nas grades é oriunda de diversos usuários independentemente, o que gera uma demanda concorrente pelos recursos computacionais que deve ser gerenciada pelo middleware da grade. O escalonador é o componente responsável por decidir de que forma a distribuição dessas tarefas será realizada, devendo tratar das peculiaridades desse ambiente, tais como a heterogeneidade e o comportamento dinâmico dos recursos que o compõem, com variações tanto em quantidade quanto em qualidade. A função objetivo mais comum encontrada no escalonamento de tarefas é a minimização do makespan, ou seja, o tempo de término das tarefas que estão sendo escalonadas. Dentre os possíveis tipos de tarefas executadas em grades podemos destacar as tarefas independentes, que executam sem comunicação entre si, e as tarefas dependentes, que possuem dependências de dados que geram precedências de execução e são frequentemente modeladas como grafos acíclicos direcionados (DAGs - do inglês directed acyclic graphs). Dentre as aplicações compostas por tarefas dependentes, os DAGs de e-Ciência se sobressaem pela complexidade e necessidade crescente de recursos computacionais. Adicionalmente, o problema de escalonamento de tarefas, em sua forma geral, é NP-Completo. Dessa forma, o estudo do escalonamento de DAGs em grades computacionais é importante para o aprimoramento da execução de aplicações científicas utilizadas em diversas áreas do conhecimento. Nesta tese apresentamos algoritmos para quatro tipos de problema relacionados ao escalonamento de DAGs em grades: escalonamento estático de DAGs, escalonamento dinâmico de DAGs, escalonamento bi-critério e escalonamento de múltiplos DAGs. Apresentamos avaliações do makespan gerado pelos algoritmos após o escalonamento inicial e após a execução das tarefas com carga externa simulada nos recursosAbstract: Computational grids are potentially large distributed systems composed of heterogeneous resources connected by a network with heterogeneous links. These systems became largely used in the execution of tasks which require large processing capacities. Because they are shared systems, task submission in grids independently originate from a number of users, leading to a concurrent demand over the computational resources, which must be managed by the grid middleware. The scheduler is the component responsible for deciding how the distribution of such tasks will occur, and it must deal with peculiarities of this environment, such as the heterogeneity and dynamic behavior of the resources, with variations in both quality and quantity. The objective function usually adopted in task scheduling is makespan minimization, which means that the scheduler tries to minimize the finish time of the tasks being scheduled. Among the tasks executed in grids we can find independent tasks, which execute without communication among them, and dependent tasks, which have data dependencies that yield in precedence constraints and are frequently modeled as directed acyclic graphs (DAGs). Among the applications composed of dependent tasks, e-Science DAGs are distinguished because of their complexity and increasing demand for computational resources. Additionally, the task scheduling problem, in its general form, is NP-Complete. Therefore, the study of scheduling of dependent tasks represented by directed acyclic graphs in computational grids is important to improve the execution of scientific applications in many areas of knowledge. In this thesis we present algorithms for four types of problems related to the DAG scheduling in grids: static scheduling of DAGs, dynamic scheduling of DAGs, bi-criteria scheduling, and scheduling of multiple DAGs. We present evaluations of the makespan generated by the algorithms after the initial scheduling and after the execution of the tasks with simulated external load in the resourcesDoutoradoSistemas de ComputaçãoDoutor em Ciência da Computação[s.n.]Madeira, Edmundo Roberto Mauro, 1958-Busato, Luiz EduardoFonseca, Nelson Luis Saldanha daLejbman, Alfredo Goldman VelRebello, Eugene Francis VinodUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASBittencourt, Luiz Fernando, 1981-2010info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf128 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1612439BITTENCOURT, Luiz Fernando. Algoritmos para escalonamento de tarefas dependentes representadas por grafos acíclicos direcionados em grades computacionais. 2010. 128 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1612439. 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