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CPA-ACR-CSA: Effective Resource Allocation under Temporal Dependence

CPA-ACR-CSA: Effective Resource Allocation under Temporal Dependence
CPA-ACR-CSA:时间依赖性下的有效资源分配
批准号:
0811417
负责人:
Evgenia Smirni
金额:
$30.0万
依托单位:
依托单位国家:
美国
项目类别:
Standard Grant
财政年份:
2008
资助国家:
美国
项目状态:
已结题
起止时间:
2008-08-01 至 2012-07-31

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
任何计算或网络系统的工作负载内的时间依赖性已被广泛认为是影响性能的重要因素。 更具体地说,流中的自相关对性能是灾难性的。在简单的单服务器系统中,到达强度或服务需求的自相关可能导致用户响应时间慢几个数量级。在同构集群中,基于大小的负载平衡策略已被证明是性能最优的,作业到达强度的自相关性抹杀了传统负载平衡策略的任何性能优势。在多层系统中,如果任何一层的服务进程是自相关的,那么用户响应时间非常高,尽管事实上系统中的瓶颈资源远未饱和,并且所有其它层中的测量吞吐量和利用率也是适度的,错误地指示系统可以维持更高的容量。在存储系统中,在到达或服务过程在磁盘级别的自相关可能会导致显着的用户感知的性能degradation.This项目旨在提供一个实用的方法来表征和量化系统中的自相关流的性能影响。主要的重点是开发新的资源分配技术,考虑自相关作为任何随机过程的重要特征。在线监测的自相关提供了必要的信息调度参数化,自主系统的发展迈出了重要的一步。
英文摘要
Temporal dependence within the workload of any computing or networking system has been widely recognized as a significant factor affecting performance. More specifically, autocorrelation in flows, is catastrophic for performance. In a simple single server system, autocorrelation in the arrival intensities or service demands may result in user response times that are slower by several orders of magnitude. In homogeneous clusters where size-based load balancing policies have been proved optimal for performance, autocorrelation in the arrival intensities of jobs obliterates any performance benefit of traditional load balancing policies.In multi-tiered systems, if a service process of any of the tiers is autocorrelated, then user response times are very high, in spite of the fact that the bottleneck resource in the system is far from saturation and that the measured throughput and utilizations in all other tiers are also modest, falsely indicating that the system can sustain higher capacities. In storage systems, autocorrelation in the arrival or service processes at the disk level may result in significant user-perceived performance degradation.This project aims at providing a practical way to characterize and quantify the performance impacts of autocorrelated flows in systems. The main focus is on the development of new technologies for resource allocation that consider autocorrelation as an important characteristic of any stochastic process. On-line monitoring of autocorrelation provides the necessary information for scheduling parameterization, making an important step toward the development of autonomic systems.
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会议论文
EAGER: Epidemic Spread Modeling Using Hard Data
  • 批准号:
    2130681
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 资助金额:
    $20.57万
  • 财政年份:
    2021
  • 负责人:
    Evgenia Smirni
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    1838022
  • 项目类别:
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  • 资助金额:
    $29.83万
  • 财政年份:
    2019
  • 负责人:
    Evgenia Smirni
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  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 资助金额:
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  • 财政年份:
    2016
  • 负责人:
    Evgenia Smirni
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  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 资助金额:
    $49.08万
  • 财政年份:
    2012
  • 负责人:
    Evgenia Smirni
  • 依托单位:
国内基金
海外基金
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  • 批准年份:
    2023
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  • 项目类别:
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  • 资助金额:
    33万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    陶婧
  • 依托单位: