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Improving overhead computation and pre-processing times for grid scheduling systemud

机译:改善网格调度系统的开销计算和预处理时间 ud

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摘要

Computational Grid is enormous environments with heterogeneous resources and stable infrastructures among other Internet-based computing systems. However, the managing of resources in such systems has its special problems. Scheduler systems need to get last information about participant nodes from information centers for the purpose of firmly job scheduling. In this paper, we focus on online updating resource information centers with processed and provided data based on the assumed hierarchical model. A hybrid knowledge extraction method has been used to classifying grid nodes based on prediction of jobs’ features. An affirmative point of this research is that scheduler systems don’t waste extra time for getting up-to-date information of grid nodes. The experimental result shows the advantages of our approach compared to other conservative methods, especially due to its ability to predict the behavior of nodes based on comprehensive data tables on each node.
机译:计算网格是一个巨大的环境,具有其他基于Internet的计算系统中的异构资源和稳定的基础结构。但是,这种系统中的资源管理有其特殊的问题。调度程序系统需要从信息中心获取有关参与者节点的最新信息,以便牢固地进行作业调度。在本文中,我们专注于基于假设的层次模型,在线更新资源信息中心,其中包含已处理和已提供的数据。混合知识提取方法已被用于基于作业特征的预测对网格节点进行分类。该研究的肯定点是,调度程序系统不会浪费额外的时间来获取网格节点的最新信息。实验结果表明,与其他保守方法相比,我们的方法具有优势,特别是由于它能够基于每个节点上的综合数据表预测节点的行为,因此具有优势。

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