تستخدم تقنية الحجز المسبق لضمان تزويد الموارد عند الطلب للأنواع المختلفة من التطبيقات و منها دفق الأعمال. ما زالت هذه التقنية مثار جدل واسع في المجتمع البحثي و الأعمال لإمكانيتها تخفيض استغلالية الموارد. قُدمت عدة حلول لتحسين استغلالية الموارد تحت الحجز المسبق عن طريق توليد حجوزات مرنة و قابلة للتعديل من قبل الإدارة المحلية للموارد، مما يمكنها من تحسين استغلالية مواردها و خفض التجزئة الداخلية فيها. تعمل موّلدات مخططات الحجز المرن على تحويل المهمات ذات الحجز المسبق
القاسي، التي تعد من أصعب أنواع الحجز، إلى مهمات ذات حجز مسبق مرتخ، أو مرن؛ و لكن تعتمد معظم الأعمال المقدمة في هذا المجال على إضافة زمن محدد إلى طول المجدول الناتج، و من ثم توزيع هذا الزمن على المهمات المشكلة للدفق.
تقدم هذه الورقة خوارزمية جديدة مستقلة لتوليد مخطط حجز مسبق مرن لمهمات دفق الأعمال دون أية إضافات زمنية؛ بل تعتمد على الاستغلال الأمثلي للفجوات الزمنية الموجودة في مجدولات دفق الأعمال. تستخدم هذه الخوارزمية تقنية استطلاع الفجوات الزمنية في المجدول الناتج، و لكنها تضيف إليها و تعدلها لتستعمل مع تخطيط الحجز المرن. أظهرت نتائج اختبار هذه الخوارزمية تقدمها على الخوارزميات الأخرى الموجودة في هذا المجال بمقدار حد أدنى يقارب 25 %؛ و هي تقدم بذلك حلولاً كفوءة و عملية لجدولة تطبيقات دفق الأعمال المتطلبة لقيود جودة الخدمة.
Advanced Reservation (AR) is used to guarantee resource provisioning for many different types of
applications including workflows. This technique is still under a huge controversy in both Business and
Research communities because of its potentiality of reducing resource utilization. Most of the works
proposed in this domain suggest reservation for the whole workflow schedule, and on all available
resources at the same time, which worsen the problem of resource utilization.
Many solutions are introduced to improve resource utilization under advanced reservation through
generating relaxed and elastic reservation plans that local scheduling systems could modify to improve
utilization and decrease internal fragmentation. These solutions depend mainly on changing rigid AR,
which considered to be the most difficult kind of reservation, into relaxed and elastic ones through adding
extra time on the resulted schedule and then distributing it on all tasks of the workflow.
This paper presents a new autonomic algorithm (EWARP) for producing elastic reservation plans for
workflow applications which doesn’t add extra times. Instead, it depends on exploiting the timing gaps
produced by the different scheduling algorithms. The new algorithm use the technique of discovering
timing gaps, but modifies it, and adds to it to be used for producing an elastic reservation plan for
workflows. The results presented in this paper demonstrate how the proposed algorithm outperforms
existing works in the fields by a lower bound approximating 25%.This shows that (EWARP) algorithm
offer efficient and practical solutions for the problem of scheduling workflow applications under QoS
constrains.
Artificial intelligence review:
Research summary
تتناول هذه الورقة البحثية خوارزمية جديدة لتوليد مخطط حجز مسبق مرن لمهمات دفق الأعمال دون إضافة أي زمن إضافي. تعتمد الخوارزمية على الاستغلال الأمثلي للفجوات الزمنية الموجودة في المجدول الناتج عن خوارزميات الجدولة المختلفة. تظهر نتائج الاختبارات أن الخوارزمية الجديدة تتفوق على الخوارزميات الأخرى بنسبة تصل إلى 25% في تحسين استغلالية الموارد وتقليل التجزئة الداخلية. تعتمد الخوارزمية على تقنيات استطلاع الفجوات الزمنية وإعادة ترتيب المهمات لتحسين استغلالية الموارد وتقديم حلول كفوءة لتطبيقات دفق الأعمال التي تتطلب قيود جودة الخدمة. تم اختبار الخوارزمية في بيئات موزعة واسعة النطاق مثل الشبكات والسحابات، وأظهرت النتائج تفوقها في تحقيق أهداف الجدولة مثل تصغير زمن التنفيذ النهائي وتحسين استغلالية الموارد.
Critical review
دراسة نقدية: تقدم الورقة البحثية خوارزمية مبتكرة وفعالة لتوليد مخطط حجز مسبق مرن، ولكن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، تعتمد الخوارزمية بشكل كبير على الفجوات الزمنية الموجودة في المجدول، مما قد يجعلها أقل فعالية في البيئات التي تكون فيها هذه الفجوات قليلة أو غير موجودة. ثانياً، لم تتناول الورقة بشكل كافٍ تأثير التغيرات الديناميكية في بيئات الشبكات والسحابات على أداء الخوارزمية. ثالثاً، يمكن تحسين الورقة بإضافة دراسات مقارنة مع خوارزميات أخرى في بيئات تنفيذ مختلفة لتقديم صورة أكثر شمولية عن أداء الخوارزمية. على الرغم من هذه النقاط، فإن الورقة تقدم مساهمة قيمة في مجال جدولة دفق الأعمال وتحسين استغلالية الموارد.
Questions related to the research
-
ما هي الخوارزمية الجديدة التي تقدمها الورقة؟
الخوارزمية الجديدة هي لتوليد مخطط حجز مسبق مرن لمهمات دفق الأعمال دون إضافة أي زمن إضافي، وتعتمد على الاستغلال الأمثلي للفجوات الزمنية الموجودة في المجدول.
-
ما هي الفائدة الرئيسية للخوارزمية الجديدة مقارنة بالخوارزميات الأخرى؟
الفائدة الرئيسية هي تحسين استغلالية الموارد بنسبة تصل إلى 25% وتقليل التجزئة الداخلية دون الحاجة إلى إضافة زمن إضافي.
-
ما هي التقنيات التي تعتمد عليها الخوارزمية الجديدة؟
تعتمد الخوارزمية على تقنيات استطلاع الفجوات الزمنية وإعادة ترتيب المهمات لتحسين استغلالية الموارد.
-
في أي بيئات تم اختبار الخوارزمية الجديدة؟
تم اختبار الخوارزمية في بيئات موزعة واسعة النطاق مثل الشبكات والسحابات.
References used
(I. Foster, C. Kesselman; The Grid 2: Blueprint for a New Computing Infrastructure, 2nd edn. Morgan Kaufmann, San Francisco (2004
(J. Blythe, S. Jain, E. Deelman, Y. Gil, K. Vahi, A. Mandal and K. Kennedy. Resourec Allocation Strategies for Workflows in Grids. In IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid ( CCGrid 2005
A. Mandal, K. Kennedy, C. Koelbel, G. Marin, J. Mellor-Gremmey, B. Liu and L. Johnsson. Scheduling Strategies for Mapping Application Workflows onto Grids. In IEEE international Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC 2005), 2005
Many researches showed the ability of advance reservation to improve the predictability of the
system; that allows it to deliver the applications required time constrains. Applications with
many tasks require the system to ensure a number of reserv
Scheduling tasks on multiprocessors is considered one of the most
important issues studied to make processors operate without inertia (idleness) and thus to reduce the total time of completion or makespan. This increased interest in studying schedul
This paper introduces a new algorithm to solve some problems
that data clustering algorithms such as K-Means suffer from.
This new algorithm by itself is able to cluster data without the
need of other clustering algorithms.
In this paper, we study the static scheduling issue for the
independent tasks on a homogenous multiprocessor system. In
addition, we develop an algorithm based on Bees Colony
Optimization to solve the scheduling Problem. Thereafter, our
algorithm is compared with a previous one inspired also by the bees
mentioned for the same purpose, and with the optimal solution for
the displayed scheduling Problem.
Being an integral urban, social, economical and cultural part
of its development plans; states and its administrations
competes in the design, planning and implementation of
sustainable tourism development. Given the importance and
the need to de