Resumen

En los últimos tiempos, la virtualización ha cobrado cada vez más importancia en la computación en nube para dar soporte a un aprovisionamiento de recursos flexible y eficiente. Sin embargo, la interferencia de rendimiento entre máquinas virtuales puede afectar a la eficiencia del aprovisionamiento de recursos. En un entorno virtualizado, donde se despliegan múltiples aplicaciones MapReduce, la interferencia de rendimiento también puede afectar al rendimiento de las tareas Map y Reduce, resultando en la degradación del rendimiento de los trabajos MapReduce. Con el fin de garantizar el rendimiento de los trabajos MapReduce, se propone un marco para la programación de los trabajos MapReduce teniendo en cuenta la interferencia de rendimiento entre las máquinas virtuales. El núcleo del marco es identificar las tareas rezagadas en un trabajo y respaldar estas tareas para hacer que la respaldada supere a las tareas originales con el fin de reducir el tiempo de respuesta global del trabajo. A continuación, para identificar la tarea rezagada, este documento utiliza un método para predecir el grado de interferencia en el rendimiento. Se presenta un método para programar las tareas de respaldo. Para verificar la eficacia de nuestro marco, se realizan una serie de experimentos. Los experimentos muestran que el marco propuesto tiene un mejor rendimiento en el clúster virtual en comparación con el marco de ejecución especulativa actual.

• Materias:Álgebra Análisis Matemático Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Algebra Mathematical Analysis Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Virtualización; computación en nube; aprovisionamiento de recursos; interferencias en el rendimiento; trabajos MapReduce; tareas rezagadas.
• Keywords:Virtualization; cloud computing; resource provisioning; performance interference; MapReduce jobs; straggler tasks