Revista: | Dyna (Medellín) |
Base de datos: | PERIÓDICA |
Número de sistema: | 000421904 |
ISSN: | 0012-7353 |
Autores: | Gutiérrez, Sergio Armando1 Barcellos, Marinho2 Branch, John Willian1 |
Instituciones: | 1Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Minas, Medellín, Antioquia. Colombia 2Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Instituto de Informatica, Porto Alegre, Rio Grande do Sul. Brasil |
Año: | 2018 |
Periodo: | Sep |
Volumen: | 85 |
Número: | 206 |
Paginación: | 16-23 |
País: | Colombia |
Idioma: | Inglés |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
Resumen en español | Las soluciones presentes actualmente en el área de conmutación de flujos proponen el uso del concepto de Colas Multinivel con Realimentación (MLFQ por su sigla en inglés) como mecanismo para evitar el requerimiento de información previa (mecanismo agnóstico) con respecto al tamaño de los flujos de datos. Este es un aspecto importante para el logro de las metas de desempeño de alta capacidad de respuesta y alto rendimiento, esperadas en las aplicaciones en la nube (Por ejemplo, motores de búsqueda, redes sociales y sitios de comercio electrónico). Estas metas están estrechamente asociadas a la priorización de los flujos cortos (con tamaños de unos pocos KB), mayoritarios en estas aplicaciones, sobre los flujos largos (con tamaños de varios MB). Sin embargo, estas aplicaciones usualmente no son capaces de proporcionar de antemano la información acerca del tamaño de los flujos. En este artículo, analizamos la viabilidad de proporcionar ajuste dinámico a un esquema de conmutación basado en MLFQ, de tal manera que éste sea capaz de adaptarse a las variaciones espacio temporales que se observan en el tráfico presente en las redes de centro de datos, sin que se requiera información previa sobre las propiedades de las cargas de trabajo |
Resumen en inglés | State-of-the-art solutions for flow scheduling propose the use of Multi Level Feedback Queue (MLFQ) as a mechanism to avoid the requirement of prior information (i.e. agnosticism) regarding flow sizes. This is an important aspect to achieve the performance goals of high responsiveness and high throughput that is expected in Cloud Applications (e.g. search engines, social networks, and e-commerce sites). These goals are tightly associated with the prioritization of short flows (a few KB in size), the majority for these applications rather than long flows (several MB in size). However, these applications usually cannot provide information in advance about the size of the flows. In this paper, we analyze the feasibility of providing dynamic adjustment for a MLFQ-based scheduling system in such a way that it adapts itself to the time and space variations exhibited by Data Center Network (DCN) traffic without requiring prior information about workload properties |
Disciplinas: | Ciencias de la computación |
Palabras clave: | Procesamiento de datos, Computación en nube, Redes de centro de datos, Conmutación de flujos |
Keyword: | Data processing, Cloud computing, Data center networks, Flow scheduling |
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