Deriving grid workload models from user submission strategies
- Others:
- Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia-Antipolis (I3S) / Equipe MODALIS ; Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems (Laboratoire I3S - SPARKS) ; Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)
- Centre de Recherche et d'Application en Traitement de l'Image et du Signal (CREATIS) ; Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL) ; Université de Lyon-Université de Lyon-École Supérieure de Chimie Physique Électronique de Lyon (CPE)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon) ; Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
- ANR-06-TLOG-0024,NeuroLOG,NeuroLOG: technologies logicielles pour l'intégration de traitements, de données et de connaissances en imagerie médicale(2006)
Description
Production-grid users experience many system faults as well as high and variable latencies due to the scale, complexity and sharing of such infrastructures. To improve performance, they adopt different submission strategies, that are potentially aggressive for the infrastructure. This work studies the impact of three different strategies. It is based on a probabilistic modeling of these strategies which are evaluated according to their performance, measured as the reduction of the latency expectation, and the infrastructure overhead, measured as the additional number of submitted jobs. A strategy cost criterion is then derived. Experiments are performed using real workload traces collected from the EGEE production infrastructure. Under these conditions, a good balance between high performance and low overhead can be found. This research report includes the demonstration of the studied models.
Abstract
Research Report I3S laboratory, number I3S/RR-2009-17-FR, Sophia Antipolis
Additional details
- URL
- https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00459126
- URN
- urn:oai:HAL:hal-00459126v1
- Origin repository
- UNICA