Budget-aware Static Scheduling of Stochastic Workflows with DIET

Autor: Caniou, Yves, Caron, Eddy, Kong Win Chang, Aurélie, Robert, Yves
Přispěvatelé: Algorithms and Software Architectures for Distributed and HPC Platforms (AVALON), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Optimisation des ressources : modèles, algorithmes et ordonnancement (ROMA), Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (ICL), The University of Tennessee [Knoxville], École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: ADVCOMP 2021-Fifteenth International Conference on Advanced Engineering Computing and Applications in Sciences
ADVCOMP 2021-Fifteenth International Conference on Advanced Engineering Computing and Applications in Sciences, Oct 2021, Barcelona, Spain. pp.1-8
ADVCOMP 2021-15th International Conference on Advanced Engineering Computing and Applications in Sciences
ADVCOMP 2021-15th International Conference on Advanced Engineering Computing and Applications in Sciences, Oct 2021, Barcelona, Spain. pp.1-8
Popis: International audience; Previous work has introduced a Cloud platform model and budget-aware static algorithms to schedule stochastic workflows on such platforms. In this paper, we compare the performance of these algorithms obtained via simulation and via execution on an actual platform, Grid'5000. We focus on DIET, a widely used workflow engine, and detail the extensions that were implemented to conduct the comparison. We also detail additional code that we made available in order to automate and to ease the reproducibility of such experiments.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: