Алгоритм динамического планирования на основе функции Ляпунова для гетерогенных вычислительных кластеров

В статье рассматривается алгоритм динамического планирования на основе функции Ляпунова для гетерогенных вычислительных кластеров, ориентированный на точное управление ресурсами при импульсных и чувствительных к задержкам рабочих нагрузках. Путем построения квадратичной функции Ляпунова и применения подхода drift-plus-penalty задача планирования формулируется как задача двухкритериальной оптимизации для стабильности очереди и задержки планирования. Вводится параметр динамического управления V для количественного регулирования компромисса между стабильностью очереди и минимизацией задержки. Анализ чувствительности демонстрирует компромисс между O (1/V) очереди и O (V) задержки. Эксперименты, проведенные на наборе данных трассировки кластера GPU Alibaba, показывают, что при импульсных рабочих нагрузках предложенный метод снижает среднюю задержку планирования до 0,2663 сек, при этом достигая коэффициента использования ресурсов 0,5459 и индекса справедливости 0,6489. Данный метод особенно хорошо подходит для чувствительных к задержкам и динамически изменяющихся рабочих окружений.