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Analysis and Clustering of Workload in Google Cluster Trace based on Resource Usage

机译:基于Java的谷歌集群跟踪工作量分析与聚类   资源使用

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摘要

Cloud computing has gained interest amongst commercial organizations,research communities, developers and other individuals during the past fewyears.In order to move ahead with research in field of data management andprocessing of such data, we need benchmark datasets and freely available datawhich are publicly accessible. Google in May 2011 released a trace of a clusterof 11k machines referred as Google Cluster Trace.This trace contains cellinformation of about 29 days.This paper provides analysis of resource usage andrequirements in this trace and is an attempt to give an insight into such kindof production trace similar to the ones in cloud environment.The majorcontributions of this paper include Statistical Profile of Jobs based onresource usage, clustering of Workload Patterns and Classification of jobs intodifferent types based on k-means clustering.Though there have been earlierworks for analysis of this trace, but our analysis provides several newfindings such as jobs in a production trace are trimodal and there occurssymmetry in the tasks within a long job type
机译:在过去的几年中,云计算在商业组织,研究社区,开发人员和其他个人中引起了人们的兴趣。为了推进数据管理和此类数据处理领域的研究,我们需要基准数据集和可公开访问的免费可用数据。 Google于2011年5月发布了11k机器集群的跟踪记录,称为Google Cluster Trace。该跟踪记录包含约29天的单元信息。本文提供了对该跟踪记录中资源使用情况和需求的分析,并试图深入了解这种生产方式跟踪类似于云环境中的跟踪。本文的主要贡献包括:基于资源使用情况的作业统计概况,工作负载模式的聚类以及基于k均值聚类的不同类型的作业分类。 ,但我们的分析提供了一些新发现,例如生产跟踪中的作业是三峰的,并且在长作业类型中任务出现对称性

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