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High Volume Computing: Identifying and Characterizing Throughput Oriented Workloads in Data Centers

机译:高容量计算:识别和表征吞吐量   数据中心的面向工作负载

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摘要

For the first time, this paper systematically identifies three categories ofthroughput oriented workloads in data centers: services, data processingapplications, and interactive real-time applications, whose targets are toincrease the volume of throughput in terms of processed requests or data, orsupported maximum number of simultaneous subscribers, respectively, and we coina new term high volume computing (in short HVC) to describe those workloads anddata center computer systems designed for them. We characterize and compare HVCwith other computing paradigms, e.g., high throughput computing,warehouse-scale computing, and cloud computing, in terms of levels, workloads,metrics, coupling degree, data scales, and number of jobs or service instances.We also preliminarily report our ongoing work on the metrics and benchmarks forHVC systems, which is the foundation of designing innovative data centercomputer systems for HVC workloads.
机译:本文首次系统地确定了数据中心中面向吞吐量的三类负载:服务,数据处理应用程序和交互式实时应用程序,其目标是根据已处理的请求或数据或支持的最大数量的吞吐量来增加吞吐量。并发用户,我们创造了一个新术语“大容量计算”(简称HVC)来描述这些工作负载和为其设计的数据中心计算机系统。我们在级别,工作负载,指标,耦合程度,数据规模以及作业或服务实例数量等方面对HVC进行了表征,并将其与其他计算范例进行了比较,例如高吞吐量计算,仓库规模的计算和云计算。报告我们正在进行的有关HVC系统的指标和基准的工作,这是为HVC工作负载设计创新的数据中心计算机系统的基础。

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