| Título: |
Eficiencia energética de algoritmos de calendarización para Grids de computadoras personales punto-a-punto Energy Efficiency of Scheduling Algorithms for Peer-to-Peer Desktop Grids |
| Autores: | Aritz Barrondo Corral |
| Fecha: | 2012 |
| Publicador: | CICESE |
| Fuente: |
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| Tipo: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Tema: |
info:eu-repo/classification/Autor/Nubes computacionales,Grids,Cómputo info:eu-repo/classification/cti/1 info:eu-repo/classification/cti/12 info:eu-repo/classification/cti/1203 |
| Descripción: |
Los Grids de Computadoras Personales Punto-a-Punto (P2P-DG, por sus siglas eninglés) son infraestructuras de cómputo que aglomeran grandes cantidades de computadoraspersonales. En este trabajo ataca un problema de optimización de estos recursosa través de calendarización de Bolsas de Trabajos (BoT, por sus siglas en inglés) nopreentivaen P2P-DG. Se consideran dos escenarios: en el primero, las decisiones decalendarización son hechas libres de información, y en el segundo sólo se basan eninformación de las características de las máquinas. Se considera un modelo de calendarizacióncon replicación de tareas para sobrellevar una posible mala colocación yasegurar buen desempeño. Se incorpora un modelo de energía para evaluar el consumode energía de los diferentes escenarios. Se proponen algoritmos conscientes del uso deenergía y se hace una evaluación de desempeño usando un modelo simple que se enfocaen algunos de los aspectos más importantes de los P2P-DG, donde los servidorestienden a tener diferentes velocidades de procesamiento y eficiencia energética. The Peer-to-Peer Desktop Grids (P2P-DG) are computer infrastructures that agglomeratelarge quantities of desktop computers. We address a resource optimizationproblem through non-preemptive Bag-of-Tasks (BoT) scheduling on P2P-DG. Two scenariosare considered: in the first one, scheduling decisions are taken knowledge freeand, in the second one, they are based only on the knowledge of resource characteristics.We consider a scheduling model with task replication to overcome a possiblebad allocation and ensure good performance. We incorporate an energy model in orderto evaluate grid energy consumption in different scenarios. We propose power-awarescheduling algorithms and conduct a performance evaluation using a simple model thatfocuses on some key aspects of P2P-DG, where servers tend to have different processingspeed and energy efficiency. |
| Idioma: | spa |
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