Adaptive scheduling on power-aware managed data-centers using machine learning
Visualitza/Obre
LSI-11-7-R.pdf (462,7Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/13431
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2011
EditorIEEE Computer Society Publications
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Energy-related costs have become one of the major economic factors in IT data-centers, and companies and the research community are currently working on new efficient
power-aware resource management strategies, also known as “Green IT”. Here we propose an autonomic scheduling of tasks and web-services over cloud environments, focusing on the profit optimization by executing a set of tasks according to servicelevel agreements minus its costs like power consumption. The principal contribution is the use of machine learning techniques in order to predict a priori resource usages, like CPU consumption, and estimate the tasks response time based on
the monitored data traffic characteristics. Further, in order to optimize the scheduling, an exact solver based on mixed integer linear programming is used as a proof of concept, and also compared to some approximate algorithm solvers to find valid
alternatives for the NP-hard problem of exact schedule solving.
Experiments show that machine learning algorithms can predict system behaviors with acceptable accuracy, also the ILP solver
obtains the optimal solution managing to adjust appropriately the schedule according to profits and cost of power increases, also
reducing migrations when their cost is taken into consideration.
Finally, is demonstrated that one of the approximate algorithm solvers is much faster but close in terms of the optimization goal
to the exact solver.
CitacióBerral, J.; Gavaldà, R.; Torres, J. Adaptive scheduling on power-aware managed data-centers using machine learning. A: IEEE/ACM International Conference on Grid Computing. "12th IEEE/ACM International Conference on Grid Computing (GRID 2011)". Lyon: IEEE Computer Society Publications, 2011, p. 66-73.
ISBN978-0-7695-4572-6
Col·leccions
- Departament de Ciències de la Computació - Ponències/Comunicacions de congressos [1.265]
- CAP - Grup de Computació d'Altes Prestacions - Ponències/Comunicacions de congressos [784]
- Departament d'Arquitectura de Computadors - Ponències/Comunicacions de congressos [1.945]
- LARCA - Laboratori d'Algorísmia Relacional, Complexitat i Aprenentatge - Ponències/Comunicacions de congressos [119]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
LSI-11-7-R.pdf | 462,7Kb | Accés restringit |