{"id":787,"date":"2012-09-05T13:30:50","date_gmt":"2012-09-05T11:30:50","guid":{"rendered":"https:\/\/webs.uab.cat\/hpc4eas\/news\/tesis-mml\/"},"modified":"2012-09-05T13:30:50","modified_gmt":"2012-09-05T11:30:50","slug":"tesis-mml","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/webs.uab.cat\/hpc4eas\/news\/tesis-mml\/","title":{"rendered":"Tesis MML"},"content":{"rendered":"<div class=\"field-items\">\n<div class=\"field-item odd\"><strong>Escola d&#8217;Enginyeria &#8211; Universitat Aut\u00f2noma de Barcelona<\/strong><\/div>\n<div class=\"field-item odd\"><strong><br \/><\/strong><\/div>\n<div class=\"field-item odd\"><strong>Abstract:<\/strong> <br \/> Las aplicaciones tipo <em>workflow<\/em> se caracterizan por tener un elevado tiempo de c\u00f3mputo y una elevada transferencia de datos. Como consecuencia, el tiempo de ejecuci\u00f3n o <em>makespan<\/em> de un <em>workflow<\/em> es elevado. Con el prop\u00f3sito de reducir el <em>makespan del workflow<\/em>, las tareas se ejecutan en diferentes m\u00e1quinas interconectadas a trav\u00e9s de una red. Asignar correctamente las tareas del DAG a las m\u00e1quinas disponibles del entorno de ejecuci\u00f3n mejora el <em>makespan<\/em>. El encargado de realizar la asignaci\u00f3n de las tareas del<em> workflow<\/em> a las m\u00e1quinas es el planificador. <\/p>\n<p>El problema de un planificador est\u00e1tico es que no tiene en cuenta los cambios ocurridos en el entorno de ejecuci\u00f3n durante la ejecuci\u00f3n del DAG. <br \/>La soluci\u00f3n a este problema ha sido el desarrollo de un nuevo planificador din\u00e1mico. <\/p>\n<p>El planificador din\u00e1mico mejora el <em>makespan<\/em> del DAG debido a que considera los cambios ocurridos en el entorno de ejecuci\u00f3n durante la ejecuci\u00f3n del <em>workflow<\/em>, pero como contrapartida, genera <em>overhead<\/em> producido a consecuencia de reaccionar ante los cambios detectados. El objetivo de este trabajo es proporcionar estrategias que reducen el <em>overhead<\/em> del planificador din\u00e1mico, sin afectar al <em>makespan<\/em> del DAG. Para reducir el <em>overhead<\/em>, el algoritmo reacciona ante los cambios detectados durante la ejecuci\u00f3n del DAG \u00fanicamente si anticipa que su <em>makespan<\/em> mejora. <\/p>\n<p>La pol\u00edtica din\u00e1mica desarrollada ha sido evaluada a trav\u00e9s de ejecuciones simuladas y ejecuciones realizadas en un entorno oportun\u00edstico real. En la experimentaci\u00f3n simulada se ha mejorado el <em>makespan<\/em> entre 5% y 30%, y en la experimentaci\u00f3n real la mejora del <em>makespan<\/em> ha sido entre 5% y 15%. En lo que respecta al <em>overhead<\/em>, \u00e9ste se ha reducido como m\u00ednimo un 20% respecto a otras pol\u00edticas de planificaci\u00f3n din\u00e1micas.<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Escola d&#8217;Enginyeria &#8211; Universitat Aut\u00f2noma de Barcelona Abstract: Las aplicaciones tipo workflow se caracterizan por tener un elevado tiempo de c\u00f3mputo y una elevada transferencia de datos. Como consecuencia, el tiempo de ejecuci\u00f3n o makespan de un workflow es elevado. Con el prop\u00f3sito de reducir el makespan del workflow, las tareas se ejecutan en diferentes [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":20,"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-787","news","type-news","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webs.uab.cat\/hpc4eas\/wp-json\/wp\/v2\/news\/787","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webs.uab.cat\/hpc4eas\/wp-json\/wp\/v2\/news"}],"about":[{"href":"https:\/\/webs.uab.cat\/hpc4eas\/wp-json\/wp\/v2\/types\/news"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webs.uab.cat\/hpc4eas\/wp-json\/wp\/v2\/users\/20"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webs.uab.cat\/hpc4eas\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=787"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}