【摘 要】
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针对集群或数据中心中负载聚合导致的程序和系统性能不稳定的问题,提出一种程序资源敏感度获取及分析方法。该方法利用Linux中的Cgroups机制设置可调整资源大小的控制组,并让
【机 构】
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北京航空航天大学计算机学院,中山大学数据科学与计算机学院
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针对集群或数据中心中负载聚合导致的程序和系统性能不稳定的问题,提出一种程序资源敏感度获取及分析方法。该方法利用Linux中的Cgroups机制设置可调整资源大小的控制组,并让程序在控制组内执行,获得程序在资源受限时的性能;将程序在多个资源限制下的敏感度表示成敏感度超平面,从而预测程序协同执行时的性能;将程序所需的资源按照重要程度排序以帮助集群调度。实验结果表明,该方法预测出的敏感度与真实值的平均绝对误差为0.093。与最小负载的簇级调度策略相比,利用程序资源敏感度信息的调度策略可以提升程序性能22.2%,
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