Ordonnancement multi-objectifs de workflows dans le cloud : un modèle plus réaliste avec tâches de durée stochastique - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2017

Ordonnancement multi-objectifs de workflows dans le cloud : un modèle plus réaliste avec tâches de durée stochastique

Abstract

La souplesse en terme de disponibilité de ressources que permet le cloud rend possible une adaptation de l'ordonnancement des tâches qui y sont exécutées face à l'imprévisibilité de cer-tains paramètres. Cependant, les méthodes d'ordonnancement existantes utilisent des modèles trop simplifiés : les workflows sont totalement déterministes ou leur structure n'est pas consi-dérée, ou encore la modélisation du cloud ignore certains aspects capitaux de cette plateforme. Cet article propose un modèle prenant en compte le fait que le nombre d'instructions consti-tuant une tâche peut ne pas être déterministe sans pour autant sacrifier totalement la com-plexité de la plateforme ou la structure du workflow. Nous proposons en outre quelques pistes pour l'élaboration d'une méthode d'ordonnancement multi-objectifs reposant sur ce modèle.
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Dates and versions

hal-01679699 , version 1 (10-01-2018)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01679699 , version 1

Cite

Aurélie Kong Win Chang. Ordonnancement multi-objectifs de workflows dans le cloud : un modèle plus réaliste avec tâches de durée stochastique. Compas 2017 - Conférence d’informatique en Parallélisme, Architecture et Système, Jun 2017, Sophia Antipolis, France. pp.1-7. ⟨hal-01679699⟩
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